CN112579875A - 投放信息标题的生成方法、装置、设备和介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种投放信息标题的生成方法、装置、设备和介质，涉及人工智能技术领域。具体实现方案为：根据目标用户的搜索词，确定待展示的目标投放信息以及目标投放信息的候选标题；采用所述候选标题替换所述目标投放信息中的原标题，得到候选投放信息；确定所述候选投放信息的点击率；根据所述候选投放信息的点击率，从所述候选标题中选择目标投放信息的目标标题。通过根据候选投放信息的点击率从候选投放信息中确定目标投放信息的目标标题，从而充分了解目标用户的需求和投放信息的阅读偏好倾向，从而准确地确定目标用户感兴趣的目标标题，有助于根据目标标题有效引导目标用户点击目标投放信息进行阅读。

Description

投放信息标题的生成方法、装置、设备和介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种人工智能技术，具体涉及一种投放信息标题的生成方法、装置、设备和介质。

背景技术

投放信息通过合适的时间、合适的场景向合适的用户展示其感兴趣的信息，从而及时将用户所需的信息推荐给用户，满足用户的需求。投放信息的标题是传达投放信息的最直接手段。

而现阶段，投放信息标题的撰写通常由投放信息的投放者手动完成，但受限于投放者的文案能力，以及数据分析水平，投放者自主撰写的投放信息标题不能精准地体现用户的对投放信息的需求，并且，部分标题与用户搜索内容的相关性低，从而降低用户对投放信息的点击率，影响投放信息的有效展示。

发明内容

本申请实施例提供的一种投放信息标题的生成方法、装置、设备和介质，以使投放信息的标题符合用户的需求和查阅倾向。

本申请实施例公开了一种投放信息标题的生成方法，该方法包括：

根据目标用户的搜索词，确定待展示的目标投放信息以及目标投放信息的候选标题；

采用所述候选标题替换所述目标投放信息中的原标题，得到候选投放信息；

确定所述候选投放信息的点击率；

根据所述候选投放信息的点击率，从所述候选标题中选择目标投放信息的目标标题。

上述实施例具有如下优点或有益效果：通过采用候选标题替换目标投放信息中的原标题得到候选投放信息，根据候选投放信息的点击率从候选投放信息中确定目标投放信息的目标标题，从而克服了投放信息标题不能符合目标用户需求的问题，进而准确地确定与投放信息相关，且目标用户感兴趣的目标标题，以符合目标用户的实际需求和对投放信息阅读偏好倾向，有助于根据目标标题有效引导目标用户点击目标投放信息进行阅读。

进一步地，所述确定所述候选投放信息的点击率，包括：

根据目标用户对历史投放信息的历史行为数据，确定所述候选投放信息的点击率。

据此，上述实施例具有如下优点或有益效果：根据目标用户对历史投放信息的历史行为数据，确定候选投放信息的点击率，从而充分考虑目标用户的历史阅读偏好，了解目标用户的需求和对投放信息点击查阅倾向，从而使根据点击率确定的目标标题为目标用户感兴趣的标题，以满足目标用户的需求。

进一步地，根据目标用户对历史投放信息的历史行为数据，确定所述候选投放信息的点击率，包括：

将所述候选投放信息作为目标用户的投放信息侧点击率模型的输入，得到候选投放信息的点击率；

其中，所述投放信息侧点击率模型根据目标用户对历史投放信息的历史行为数据训练得到。

据此，上述实施例具有如下优点或有益效果：通过投放信息侧点击率模型确定候选投放信息的点击率，从而提高点击率确定的准确性，由于投放信息侧点击率模型根据目标用户对历史投放信息的历史行为数据训练得到，因此得到的点击率能够符合目标用户的需求和阅读倾向，进而根据点击率确定的目标标题包含目标用户的个性化数据，更贴近目标用户的实际需求。

进一步地，通过如下方式得到所述投放信息侧点击率模型：

将所述历史行为数据作为目标用户的用户侧点击率模型的输入，将所述历史投放信息作为目标用户的投放信息侧点击率模型的输入，构建联合损失函数，对所述用户侧点击率模型和所述投放信息侧点击率模型进行训练。

据此，上述实施例具有如下优点或有益效果：通过同时对目标用户的用户侧点击率模型和目标用户的投放信息侧点击率模型进行训练，构建联合损失函数，并且将所述历史行为数据作为目标用户的用户侧点击率模型的输入，将所述历史投放信息作为目标用户的投放信息侧点击率模型的输入，从而使目标用户的投放信息侧点击率模型包含了目标用户的历史行为数据因素，从而使目标标题与投放信息具备相关性的同时，包含目标用户的个性化数据，以满足目标用户的信息获取需求和倾向。

进一步地，根据所述候选投放信息的点击率，从所述候选标题中选择目标投放信息的目标标题，包括：

确定所述候选标题与所述搜索词之间的相关性；

根据所述候选投放信息的点击率以及所述相关性，从所述候选标题中选择目标投放信息的目标标题。

据此，上述实施例具有如下优点或有益效果：根据候选投放信息的点击率，以及候选标题与所述搜索词之间的相关性确定目标标题，从而使确定的目标标题即能体现目标用户当前的信息获取需求，又能够符合目标用户的历史行为倾向，提高了目标标题确定的准确性。

本申请实施例还公开了一种投放信息标题的生成装置，该装置包括：

信息确定模块，用于根据目标用户的搜索词，确定待展示的目标投放信息以及目标投放信息的候选标题；

候选投放信息确定模块，用于采用所述候选标题替换所述目标投放信息中的原标题，得到候选投放信息；

点击率确定模块，用于确定所述候选投放信息的点击率；

目标标题选择模块，用于根据所述候选投放信息的点击率，从所述候选标题中选择目标投放信息的目标标题。

进一步地，所述点击率确定模块，包括：

历史投放信息参考单元，用于根据目标用户对历史投放信息的历史行为数据，确定所述候选投放信息的点击率。

进一步地，所述历史投放信息参考单元，包括：

模型输出确定子单元，用于将所述候选投放信息作为目标用户的投放信息侧点击率模型的输入，得到候选投放信息的点击率；

其中，所述投放信息侧点击率模型根据目标用户对历史投放信息的历史行为数据训练得到。

进一步地，通过如下方式得到所述投放信息侧点击率模型：

模型训练模块，用于将所述历史行为数据作为目标用户的用户侧点击率模型的输入，将所述历史投放信息作为目标用户的投放信息侧点击率模型的输入，构建联合损失函数，对所述用户侧点击率模型和所述投放信息侧点击率模型进行训练。

进一步地，所述目标标题选择模块，包括：

相关性确定单元，用于确定所述候选标题与所述搜索词之间的相关性；

结合确定单元，用于根据所述候选投放信息的点击率以及所述相关性，从所述候选标题中选择目标投放信息的目标标题。

本申请实施例还公开了一种电子设备，该设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如本申请实施例中任一项所述的方法。

本申请实施例还公开了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行如本申请实施例中任一项所述的方法。

上述可选方式所具有的其他效果将在下文中结合具体实施例加以说明。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：

图1是根据本申请第一实施例提供的投放信息标题的生成方法的流程示意图；

图2是根据本申请第二实施例提供的投放信息标题的生成方法的流程示意图；

图3是根据本申请第二实施例的模型训练过程示意图；

图4是根据本申请第三实施例提供的投放信息标题的生成装置的结构示意图；

图5是用来实现本申请实施例的投放信息标题的生成方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

第一实施例

图1是根据本申请第一实施例提供的投放信息标题的生成方法的流程示意图。本实施例可适用于自动生成投放信息的标题的情况。本实施公开的投放信息标题的生成方法可以由一种投放信息标题的生成装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现。参见图1，本实施例提供的投放信息标题的生成方法包括：

S110、根据目标用户的搜索词，确定待展示的目标投放信息以及目标投放信息的候选标题。

其中，搜索词可以为目标用户在搜索词输入区域输入的句子或词语等，根据目标用户输入的搜索词，确定待展示的目标投放信息，从而实现根据目标用户的需求推荐目标用户感兴趣的信息。

由于目标投放信息的原标题为信息投放者手动撰写的标题，该标题包含了信息投放者主观的标题信息，并且撰写的标题受到信息投放者文案能力以及数据分析水平的限制，往往无法准确地反映目标投放信息的实际内容以及目标用户的实际需求。因此，在本申请实施例中，根据目标用户的搜索词确定待展示的目标投放信息，并不直接将目标投放信息的原标题进行展示，而是根据目标用户的搜索词确定目标投放信息的候选标题，以根据候选标题确定最终进行展示的目标投放信息对应的目标标题。

示例性的，可以根据搜索词，从数据库中检索得到与搜索词相关的目标投放信息以及目标投放信息的候选标题。候选标题可以为预先根据目标投放信息撰写或者自动生成的，并保存于数据库中的标题。

S120、采用所述候选标题替换所述目标投放信息中的原标题，得到候选投放信息。

由于目标投放信息中的原标题为信息投放者手动撰写的标题，往往无法准确地反映目标投放信息的实际内容以及目标用户的实际需求，因此，采用候选标题替换目标投放信息中的原标题，从而形成候选投放信息，以根据候选投放信息确定最终展示的目标信息。其中，候选标题可以为至少一个，因此可以将至少一个候选标题替换目标投放信息的原标题，形成至少一个候选投放信息。

S130、确定所述候选投放信息的点击率。

具体的，目标投放信息的原标题确定未考虑到目标用户的需求和阅读倾向，因此无法准确地体现目标用户的真实诉求。在本申请实施例中，确定候选投放信息的点击率，由于点击率能够反映目标用户对候选投放信息的阅读倾向和喜好，以及目标用户的实际需求，因此通过确定候选投放信息的点击率能够更准确地确定目标用户所倾向于阅读的候选投放信息。

可选的，确定所述候选投放信息的点击率，包括：根据目标用户对历史投放信息的历史行为数据，确定所述候选投放信息的点击率。示例性的，获取目标用户对历史投放信息的历史行为数据，例如目标用户对历史投放信息的点击率，根据历史行为数据，确定对候选投放信息的点击率。

通过确定候选投放信息的点击率，从而在目标标题的确定过程中充分考虑到目标用户对候选投放信息和候选标题的阅读倾向和喜好，从而确定目标用户的实际需求，获知目标用户感兴趣的候选投放信息。

S140、根据所述候选投放信息的点击率，从所述候选标题中选择目标投放信息的目标标题。

具体的，通过候选投放信息的点击率，从候选标题中选择目标投放信息的目标标题，从而使确定的目标标题准确地反映目标用户的阅读倾向和需求，从而有助于目标用户根据目标标题选择对应的目标投放信息进行阅读。示例性的，由于高点击率，能够反映出对应的候选投放信息为目标用户感兴趣的且倾向于点击阅读的候选投放信息，因此，可以根据点击率对候选投放信息进行降序排序，将排序在前的候选投放信息对应的候选标题作为目标投放信息的目标标题，将目标投放信息与目标标题进行展示。

通过根据候选投放信息的点击率，从候选标题中选择目标投放信息的目标标题，在目标标题的确定过程中考虑到目标用户对候选投放信息以及候选标题的阅读倾向与需求，因此，使最终确定的目标标题为目标用户感兴趣的标题，从而有助于目标用户根据其感兴趣的目标标题选择点击对应的目标投放信息进行阅读。

本申请实施例的技术方案，通过采用候选标题替换目标投放信息中的原标题，得到候选投放信息，根据候选投放信息的点击率从候选投放信息中确定目标投放信息的目标标题，从而克服了投放信息标题不能符合目标用户需求的问题，进而准确地确定与投放信息相关，且目标用户感兴趣的目标标题，以符合目标用户的实际需求和对投放信息阅读倾向，有助于目标用户根据目标标题选择起感兴趣的对应目标投放信息进行阅读。

第二实施例

图2是根据本申请第二实施例提供的投放信息标题的生成方法的流程示意图。本实施例是在上述实施例的基础上提出的一种可选方案。参见图2，本实施例提供的投放信息标题的生成方法包括：

S210、根据目标用户的搜索词，确定待展示的目标投放信息以及目标投放信息的候选标题。

S220、采用所述候选标题替换所述目标投放信息中的原标题，得到候选投放信息。

S230、将所述候选投放信息作为目标用户的投放信息侧点击率模型的输入，得到候选投放信息的点击率。

其中，所述投放信息侧点击率模型根据目标用户对历史投放信息的历史行为数据训练得到。

为了提高点击率确定的准确性，可以根据预先构建的目标用户的投放信息侧点击率模型得到候选投放信息的点击率。示例性的，获取目标用户对历史投放信息的历史行为数据，例如，目标用户对历史投放信息的点击率，将历史投放信息和目标用户对历史投放信息的点击率作为训练样本，对目标用户的投放信息侧点击率模型进行训练。将候选投放信息输入至目标用户的投放信息侧点击率模型，从而通过目标用户的投放信息侧点击率模型输出得到候选投放信息的点击率。通过根据目标用户对历史投放信息的历史行为数据训练得到投放信息侧点击率模型，以及根据投放信息侧点击率模型确定候选投放信息的点击率，充分考虑到目标用户的历史行为倾向和阅读偏好，从而从候选投放信息中确定出目标用户倾向于点击阅读的候选投放信息。

可选的，通过如下方式得到所述投放信息侧点击率模型：将所述历史行为数据作为目标用户的用户侧点击率模型的输入，将所述历史投放信息作为目标用户的投放信息侧点击率模型的输入，构建联合损失函数，对所述用户侧点击率模型和所述投放信息侧点击率模型进行训练。

具体的，历史行为数据可以为目标用户的历史行为序列特征或用户属性特征等，历史行为序列特征可以包括目标用户的历史操作行为，例如对历史投放信息的点击阅读情况、搜索历史和搜索内容等，用户属性特征可以包括目标用户的属性特征数据，例如年龄、性别和职业等。用户侧点击率模型和投放信息侧点击率模型的网络结构相同，二者也可以称为点击率模型的用户侧部分和投放信息侧部分。

如图3所示，分别基于DNN(Deep Neural Networks，深度神经网络)构建用户点击侧点击率模型和投放信息侧点击率模型，将历史行为数据作为目标用户的用户侧点击率模型的输入，将历史投放信息作为目标用户的投放信息侧点击率模型的输入，构建联合损失函数，基于联合损失函数同时对用户侧点击率模型和投放信息侧点击率模型进行训练，由于联合损失函数为用户侧点击率模型和投放信息侧点击率模型共同确定的，因此使投放信息侧点击率模型中包含了根据用户侧点击率模型获取的目标用户个性化数据，从而根据投放信息侧点击率模型获得的点击率中包含了目标用户的个性化特征，以使根据点击率确定的目标标题能够满足目标用户的个性化需求。

S240、确定所述候选标题与所述搜索词之间的相关性。

示例性的，为了保证最终确定的目标标题为与目标用户输入的搜索词相关的标题，因此确定候选标题与搜索词的相关性，例如，根据余弦相似度算法、皮尔森相关系数算法和曼哈顿距离算法等计算候选标题的向量表示和搜索词的向量表示之间的相关性，以根据相关性确定目标标题，使最终确定的目标标题能够满足目标用户当前的阅读需求。

S250、根据所述候选投放信息的点击率以及所述相关性，从所述候选标题中选择目标投放信息的目标标题。

示例性的，对候选投放信息根据点击率和相关性进行排序，根据排序结果从候选投放信息中选取点击率高，并且投放信息与搜索词之间的相关性高的候选投放信息，并将该候选投放信息对应的候选标题作为目标投放信息的标题，从而使最终确定的目标标题中既符合目标用户的当前搜索需求，又能够符合目标用户历史阅读行为倾向和偏好，从而有助于通过目标标题引导目标用户对目标投放信息进行点击阅读。

本申请实施例的技术方案，通过同时对用户侧点击率模型和投放信息侧点击率模型进行训练，并共同确定损失函数，使投放信息侧点击率模型中包含了通过用户侧点击率模型获取的目标用户个性化数据，在确定点击率的过程中引入了目标用户的个性化特征，进而使根据投放信息侧点击率模型获得的点击率中包含了目标用户的个性化特征，通过根据所述候选投放信息的点击率以及所述相关性，从所述候选标题中选择目标投放信息的目标标题，从而使最终确定的目标标题中既符合目标用户的当前搜索需求，又能够符合目标用户历史阅读行为倾向和偏好，从而有助于通过目标标题引导目标用户对目标投放信息进行点击阅读。

第三实施例

图4是根据本申请第三实施例提供的投放信息标题的生成装置的结构示意图。参见图4，本申请实施例公开了一种投放信息标题的生成装置300，该装置300包括：信息确定模块301、候选投放信息确定模块302、点击率确定模块303和目标标题选择模块304。

其中，信息确定模块301，用于根据目标用户的搜索词，确定待展示的目标投放信息以及目标投放信息的候选标题；

候选投放信息确定模块302，用于采用所述候选标题替换所述目标投放信息中的原标题，得到候选投放信息；

点击率确定模块303，用于确定所述候选投放信息的点击率。

目标标题选择模块304，用于根据所述候选投放信息的点击率，从所述候选标题中选择目标投放信息的目标标题。

本申请实施例的技术方案，通过采用候选标题替换目标投放信息中的原标题，得到候选投放信息，根据候选投放信息的点击率从候选投放信息中确定目标投放信息的目标标题，从而克服了投放信息标题不能符合目标用户需求的问题，进而准确地确定与投放信息相关，且目标用户感兴趣的目标标题，以符合目标用户的实际需求和对投放信息查阅倾向，有助于根据目标标题有效引导目标用户点击目标投放信息进行阅读。

进一步地，所述点击率确定模块303，包括：

历史投放信息参考单元，用于根据目标用户对历史投放信息的历史行为数据，确定所述候选投放信息的点击率。

进一步地，所述历史投放信息参考单元，包括：

模型输出确定子单元，用于将所述候选投放信息作为目标用户的投放信息侧点击率模型的输入，得到候选投放信息的点击率；

其中，所述投放信息侧点击率模型根据目标用户对历史投放信息的历史行为数据训练得到。

进一步地，通过如下方式得到所述投放信息侧点击率模型：

模型训练模块，用于将所述历史行为数据作为目标用户的用户侧点击率模型的输入，将所述历史投放信息作为目标用户的投放信息侧点击率模型的输入，构建联合损失函数，对所述用户侧点击率模型和所述投放信息侧点击率模型进行训练。

进一步地，所述目标标题选择模块304，包括：

相关性确定单元，用于确定所述候选标题与所述搜索词之间的相关性；

结合确定单元，用于根据所述候选投放信息的点击率以及所述相关性，从所述候选标题中选择目标投放信息的目标标题。

本申请实施例所提供的投放信息标题的生成装置可执行本申请任意实施例所提供的投放信息标题的生成方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。

如图5所示，图5是用来实现本申请实施例的投放信息标题的生成方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。

如图5所示，该电子设备包括：一个或多个处理器401、存储器402，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图5中以一个处理器401为例。

存储器402即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的投放信息标题的生成的方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的投放信息标题的生成的方法。

存储器402作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的投放信息标题的生成的方法对应的程序指令/模块(例如，图4所示的信息确定模块301、候选投放信息确定模块302、点击率确定模块303和目标标题选择模块304)。处理器401通过运行存储在存储器402中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的投放信息标题的生成的方法。

存储器402可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据投放信息标题的生成的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器402可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器402可选包括相对于处理器401远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至投放信息标题的生成的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

投放信息标题的生成的方法的电子设备还可以包括：输入装置403和输出装置404。处理器401、存储器402、输入装置403和输出装置404可以通过总线或者其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。

输入装置403可接收输入的数字或字符信息，以及产生与投放信息标题的生成的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置404可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。

此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (12)

1.一种投放信息标题的生成方法，其特征在于，所述方法包括：

根据目标用户的搜索词，确定待展示的目标投放信息以及目标投放信息的候选标题；

采用所述候选标题替换所述目标投放信息中的原标题，得到候选投放信息；

确定所述候选投放信息的点击率；

根据所述候选投放信息的点击率，从所述候选标题中选择目标投放信息的目标标题。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述候选投放信息的点击率，包括：

根据目标用户对历史投放信息的历史行为数据，确定所述候选投放信息的点击率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据目标用户对历史投放信息的历史行为数据，确定所述候选投放信息的点击率，包括：

将所述候选投放信息作为目标用户的投放信息侧点击率模型的输入，得到候选投放信息的点击率；

其中，所述投放信息侧点击率模型根据目标用户对历史投放信息的历史行为数据训练得到。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过如下方式得到所述投放信息侧点击率模型：

将所述历史行为数据作为目标用户的用户侧点击率模型的输入，将所述历史投放信息作为目标用户的投放信息侧点击率模型的输入，构建联合损失函数，对所述用户侧点击率模型和所述投放信息侧点击率模型进行训练。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述候选投放信息的点击率，从所述候选标题中选择目标投放信息的目标标题，包括：

确定所述候选标题与所述搜索词之间的相关性；

根据所述候选投放信息的点击率以及所述相关性，从所述候选标题中选择目标投放信息的目标标题。

6.一种投放信息标题的生成装置，其特征在于，所述装置包括：

信息确定模块，用于根据目标用户的搜索词，确定待展示的目标投放信息以及目标投放信息的候选标题；

候选投放信息确定模块，用于采用所述候选标题替换所述目标投放信息中的原标题，得到候选投放信息；

点击率确定模块，用于确定所述候选投放信息的点击率；

目标标题选择模块，用于根据所述候选投放信息的点击率，从所述候选标题中选择目标投放信息的目标标题。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述点击率确定模块，包括：

历史投放信息参考单元，用于根据目标用户对历史投放信息的历史行为数据，确定所述候选投放信息的点击率。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述历史投放信息参考单元，包括：

模型输出确定子单元，用于将所述候选投放信息作为目标用户的投放信息侧点击率模型的输入，得到候选投放信息的点击率；

其中，所述投放信息侧点击率模型根据目标用户对历史投放信息的历史行为数据训练得到。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，通过如下方式得到所述投放信息侧点击率模型：

模型训练模块，用于将所述历史行为数据作为目标用户的用户侧点击率模型的输入，将所述历史投放信息作为目标用户的投放信息侧点击率模型的输入，构建联合损失函数，对所述用户侧点击率模型和所述投放信息侧点击率模型进行训练。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述目标标题选择模块，包括：

相关性确定单元，用于确定所述候选标题与所述搜索词之间的相关性；

结合确定单元，用于根据所述候选投放信息的点击率以及所述相关性，从所述候选标题中选择目标投放信息的目标标题。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-5中任一项所述的方法。

12.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-5中任一项所述的方法。

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