CN112801700A - 虚拟对象变更方法及装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

虚拟对象变更方法及装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本公开关于一种虚拟对象变更方法及装置、电子设备及存储介质。其中，该方法包括：根据目标账户在第一时段内对信息的点击行为，确定所述目标账户在所述第一时段内所位于的第一目标点击频率档位，其中，所述第一目标点击频率档位为预设的N个点击频率档位中的一个，N为大于1的整数；基于所述第一目标点击频率档位，确定所述目标账户在第二时段内位于各个所述点击频率档位的预测概率，其中，所述第二时段为所述第一时段的下一个时段；获取与第二目标点击频率档位对应的第一激励额度，其中，所述第二目标点击频率档位为所述预测概率最大的所述点击频率档位；在所述目标账户中增加与所述第一激励额度对应数量的虚拟对象。

Description

虚拟对象变更方法及装置、电子设备及存储介质
技术领域
本公开涉及互联网通信技术领域，尤其涉及一种虚拟对象变更方法及装置、电子设备及存储介质。
背景技术
目前，媒体资源主在媒体资源平台投放媒体资源(例如，媒体资源)时，媒体资源主希望自己的媒体资源被浏览、点击或者转化，媒体资源平台同样也希望投放在自己的平台上媒体资源被浏览、点击或者转化。为此，平台方可以选择向对媒体资源产生积极响应的用户账户发放一定的虚拟对象，以激励用户在媒体资源详情页面的互动。
然而如何确定向用户账户发放的虚拟对象的数量，以提高媒体资源投放的有效性，在相关技术中并没有给出有效的解决方案。
发明内容
本公开提供一种虚拟对象变更方法及装置、电子设备及存储介质，以至少解决如何确定向用户账户发放的虚拟对象的数量，以提高媒体资源投放的有效性的问题。本公开的技术方案如下：
根据本公开实施例的第一方面，提供一种虚拟对象变更方法，包括：根据目标账户在第一时段内对媒体资源的点击行为，确定所述目标账户在所述第一时段内所位于的第一目标点击频率档位，其中，所述第一目标点击频率档位为预设的N个点击频率档位中的一个，N为大于1的整数；基于所述第一目标点击频率档位，确定所述目标账户在第二时段内位于各个所述点击频率档位的预测概率，其中，所述第二时段为所述第一时段的下一个时段；获取与第二目标点击频率档位对应的第一激励额度，其中，所述第二目标点击频率档位为所述预测概率最大的所述点击频率档位；在所述目标账户中增加与所述第一激励额度对应数量的虚拟对象。
可选地，基于所述第一目标点击频率档位，确定所述目标账户在第二时段内位于各个所述点击频率档位的预测概率，包括：获取从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率，其中，i＝1,2,…,N，j＝1,2,…,N；根据所述第一目标点击频率档位和获取到的N*N个所述转移概率，计算所述目标账户在第二时段内位于各个所述点击频率档位的预测概率。
可选地，获取从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率，包括：获取多个样本数据，其中，每个所述样本数据包括：样本账户在第一样本时段内所位于的第一点击频率档位以及所述样本账户在第二样本时段内所位于的第二点击频率档位，所述第二样本时段为所述第一样本时段的下一个时段；基于所述多个样本数据，获取从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率。
可选地，基于所述多个样本数据，获取从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率，包括：对于多个所述样本数据中的每个样本数据，将所述第一点击频率档位作为马尔科夫模型的输入，所述第二点击频率档位作为所述马尔科夫模型的输出，对所述马尔科夫模型进行训练，以调整所述马尔科夫模型中的参数，其中，所述马尔科夫模型中的参数包括从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率。
可选地，获取与第二目标点击频率档位对应的第一激励额度，包括：根据所述第二目标点击频率档位对应的平均有效点击率，获取所述目标账户在所述第二时段的期望有效点击率；根据所述期望有效点击率，为所述目标账户配置激励系数；按照所述激励系数，获取与所述目标点击频率档位对应的第一激励额度。
可选地，在所述目标账户中增加与所述第一激励额度对应数量的虚拟对象之后，所述方法还包括：获取在所述目标账户中增加所述虚拟对象之后，所述目标账户的第一有效点击率；判断所述第一有效点击率是否大于所述目标账户的第二有效点击率，其中，所述第二有效点击率为所述目标账户在所述第一时段内的有效点击率；在所述第一有效点击率不大于所述第二有效点击率的情况下，调整为所述目标账户配置的激励系数，并按照调整后的所述激励系统，获取与所述目标点击频率档位对应的第二激励额度，在所述目标账户中增加与所述第二激励额度对应数量的虚拟对象。
可选地，在所述根据目标账户在第一时段内对信息的点击行为，确定所述目标账户在所述第一时段内所位于的第一目标点击频率档位之前，所述方法还包括：确定所述目标账户在所述第一时段内对媒体资源的点击行为发生的次数大于阈值。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种虚拟对象变更装置，包括：第一确定模块，被配置为执行根据目标账户在第一时段内对媒体资源的点击行为，确定所述目标账户在所述第一时段内所位于的第一目标点击频率档位，其中，所述第一目标点击频率档位为预设的N个点击频率档位中的一个，N为大于1的整数；第二确定模块，被配置为执行基于所述第一目标点击频率档位，确定所述目标账户在第二时段内位于各个所述点击频率档位的预测概率，其中，所述第二时段为所述第一时段的下一个时段；获取模块，被配置为执行获取与第二目标点击频率档位对应的第一激励额度，其中，所述第二目标点击频率档位为所述预测概率最大的所述点击频率档位；更新模块，被配置为执行在所述目标账户中增加与所述第一激励额度对应数量的虚拟对象。
可选地，所述第二确定模块包括：获取单元，被配置为执行获取从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率，其中，i＝1,2,…,N，j＝1,2,…,N；计算单元，被配置为执行根据所述第一目标点击频率档位和获取到的N*N个所述转移概率，计算所述目标账户在第二时段内位于各个所述点击频率档位的预测概率。
可选地，所述获取单元获取从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率，包括：获取多个样本数据，其中，每个所述样本数据包括：样本账户在第一样本时段内所位于的第一点击频率档位以及所述样本账户在第二样本时段内所位于的第二点击频率档位，所述第二样本时段为所述第一样本时段的下一个时段；基于所述多个样本数据，获取从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率。
可选地，所述获取单元基于所述多个样本数据，获取从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率，包括：对于多个所述样本数据中的每个样本数据，将所述第一点击频率档位作为马尔科夫模型的输入，所述第二点击频率档位作为所述马尔科夫模型的输出，对所述马尔科夫模型进行训练，以调整所述马尔科夫模型中的参数，其中，所述马尔科夫模型中的参数包括从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率。
可选地，所述获取模块获取与第二目标点击频率档位对应的第一激励额度，包括：根据所述第二目标点击频率档位对应的平均有效点击率，获取所述目标账户在所述第二时段的期望有效点击率；根据所述期望有效点击率，为所述目标账户配置激励系数；按照所述激励系数，获取与所述目标点击频率档位对应的第一激励额度。
可选地，所述获取模块还被配置为执行：获取在所述目标账户中增加所述虚拟对象之后，所述目标账户的第一有效点击率；判断所述第一有效点击率是否大于所述目标账户的第二有效点击率，其中，所述第二有效点击率为所述目标账户在所述第一时段内的有效点击率；在所述第一有效点击率不大于所述第二有效点击率的情况下，调整为所述目标账户配置的激励系数，并按照调整后的所述激励系统，获取与所述目标点击频率档位对应的第二激励额度，在所述目标账户中增加与所述第二激励额度对应数量的虚拟对象。
可选地，所述第一确定模块还被配置为执行确定所述目标账户在所述第一时段内所位于的第一目标点击频率档位之前，确定所述目标账户在所述第一时段内对媒体资源的点击行为发生的次数大于阈值。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现上述的虚拟对象变更方法。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备中的处理器执行时，使得电子设备能够执行上述的虚拟对象变更方法。
根据本公开实施例的第五方面，提供一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备执行上述任一种虚拟对象变更方法。
本公开实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
在本公开的实施例中，根据目标账户在第一时段内对媒体资源的点击行为，确定所述目标账户在所述第一时段内所位于的第一目标点击频率档位，再基于所述第一目标点击频率档位，确定所述目标账户在第二时段内位于各个所述点击频率档位的预测概率，获取与其中预测概率最大的所述点击频率档位对应的第一激励额度，并在所述目标账户中增加与所述第一激励额度对应数量的虚拟对象。如此，可以根据目标账户在第一时段所处的点击频率档位，预测目标账户在下一时段所处的点击频率档位，并根据该点击频率档位为目标账户增加对应数量的虚拟对象，从而使得目标账户可以获取到与预测的点击频率档位对应数量的虚拟对象，激励用户后续的媒体资源点击行为等，提升媒体资源投放的有效性。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本公开的进一步理解，构成本公开的一部分，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。在附图中：
图1是根据一示例性实施例示出的一种虚拟对象变更方法的流程图；
图2是根据一示例性实施例示出的另一种虚拟对象变更方法的流程图；
图3是根据一示例性实施例示出的一种虚拟对象变更装置的框图；
图4是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
为了使本领域普通人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
具体实施方式
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开具体实施例及相应的附图对本公开技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
以下结合附图，详细说明本公开各实施例提供的技术方案。
图1是根据一示例性实施例示出的一种虚拟对象变更方法的流程图，该虚拟对象变更方法可以由电子设备的执行，可选地，该电子设备可以为服务器。参照图1，该虚拟对象变更方法可以包括以下步骤S11至步骤S14。
在步骤S11中，根据目标账户在第一时段内对媒体资源的点击行为，确定所述目标账户在所述第一时段内所位于的第一目标点击频率档位，其中，所述第一目标点击频率档位为预设的N个点击频率档位中的一个，N为大于1的整数。
在本公开实施例中，媒体资源可以是在平台上投放的视频资源、音频资源或文本资源等，例如，平台上投放的广告，可以是视频广告，也可以是图文广告，或者，也可以是音频广告，具体本公开实施例中不作限定。
在本公开实施例中，可以预先划分N个点击频率档位，每个点击频率档位对应的单位时间段内的点击次数不同。例如，可以以周为单位时间段，划分为3个点击频率档位，其中，第一个点击频率档位为一周内有一次媒体资源点击行为，第二个点击频率档位为一周内有2至5次媒体资源点击行为，第三个点击频率档位为一周内有5次以上媒体资源点击行为。在步骤S11中，根据目标账户在过去一周内的对媒体资源的点击次数，确定目标账户在过去一周内所位于的第一目标点击频率档位。例如，如果目标账户在过去一周有4次媒体资源点击行为，则所述目标账户的第一目标点击频率档位为第二个点击频率档位。
在本公开实施例中，单位时间段可以为周，也可以月，还可以为天，具体本公开实施例中不作具体限定。
在一个可能的实现方式中，为了确保目标账户为可能的有效用户，在S11之前，该方法还可以包括：确定目标账户在第一时段内对媒体资源的点击行为发生的次数大于阈值。其中，该阈值可以根据第一时段的长度等信息来确定，例如，可以设置为1，或者，也可以设置为0，具体本申请实施例中不作限定。
在上述可能的实现方式中，可以按照所述阈值对数据进行清洗，以保证后续处理的目标账户为浏览过一定数量的媒体资源的账户，从而可以排除从未浏览媒体资源的账户、新注册账户、或低活账户等，提高后续处理的有效性。
在步骤S12中，基于所述第一目标点击频率档位，确定所述目标账户在第二时段内位于各个所述点击频率档位的预测概率，其中，所述第二时段为所述第一时段的下一个时段。
在本公开实施例中，基于目标账户在当前时段所处的目标点击频率档位，确定目标账户在下一个时段位于各个点击频率的预测概率。
在一个可能的实现方式中，在步骤S12中，在确定目标账户在第二时段内位于各个点击频率档位的预测概率时，可以获取从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率，然后再根据所述第一目标点击频率档位和获取到的N*N个所述转移概率，计算所述目标账户在第二时段内位于各个所述点击频率档位的预测概率，其中，i＝1,2,…,N，j＝1,2,…,N。通过该可能的实现方式，可以根据从i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率以及目标账户在第一时段内所处的第一目标点击频率档位，对目标账户在在第二时段内位于各个所述点击频率档位的概率进行合理预测，以提高后续虚拟对象变更的有效性。
例如，可以将N*N个所述转移概率组成一个N*N的转移矩阵A，根据所述第一目标点击频率档位，生成一个一维向量H(t-1)，该向量包括N个元素，如果第一目标点击频率档位为第i个点击频率档位，则该向量中的第i个元素的值为1，其余元素的值为0，则所述目标账户在第二时段内位于各个所述点击频率档位的预测概率M(t)＝H(t-1)×A。
在一个可能的实现方式中，从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率可以是根据样本数据确定。在该可能的实现方式中，获取从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率可以包括：获取多个样本数据，其中，每个所述样本数据包括：样本账户在第一样本时段内所位于的第一点击频率档位以及所述样本账户在第二样本时段内所位于的第二点击频率档位，所述第二样本时段为所述第一样本时段的下一个时段；基于所述多个样本数据，获取从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率。在该可能的实现方式中，通过多个样本数据确定从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率，可以提高转移概率的有效性。
例如，可以统计多个样本数据中，在第一样本时段内位于第i个点击频率档位的样本账户在，在第二样本时段内位于第j个点击频率档位的概率，从而得到从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率。
或者，也可以利用样本数据对马尔科夫(Markov)模型进行训练，从而获取从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率。Markov模型是一种用于对随机变化的系统建模的随机模型，根据事件目前的状况预测其将来各个时刻变动状况的一种预测方法。因此，在本公开实施例的一个可能的实现方式中，基于所述多个样本数据，获取从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率，可以包括：对于多个所述样本数据中的每个样本数据，将所述第一点击频率档位作为马尔科夫模型的输入，所述第二点击频率档位作为所述马尔科夫模型的输出，对所述马尔科夫模型进行训练，以调整所述马尔科夫模型中的参数，其中，所述马尔科夫模型中的参数包括从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率。通过该可能的实现方式，可以基于马尔科夫模型获取从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概，实现简单且准确。
在上述可能的实现方式中，在步骤S12中，在基于所述第一目标点击频率档位，确定所述目标账户在第二时段内位于各个所述点击频率档位的预测概率时，可以根据第一目标点击频率档位生成一维向量H(t-1)，将该向量输入到训练好的马尔科夫模型，则可以得到目标账户在第二时段内位于各个所述点击频率档位的预测概率。
在步骤S13中，可以获取与第二目标点击频率档位对应的第一激励额度，其中，所述第二目标点击频率档位为所述预测概率最大的所述点击频率档位。
在具体应用中，可以预设设置与各个点击频率档位对应的激励额度，在获取到目标账户在第二时段内位于各个所述点击频率档位的预测概率之后，将其中预测概率最大的点击频率档位作为目标账户在第二时段所处的第二目标点击频率档位(预测的)，获取与该预测的第二目标点击频率档位对应的第一激励额度。
在一个可能的实现方式中，第一激励额度还可以根据第二目标点击频率进行计算得到。在该可能的实现方式中，在获取与第二目标点击频率档位对应的第一激励额度时，首先根据所述第二目标点击频率档位对应的平均有效点击率，获取所述目标账户在所述第二时段的期望有效点击率，再根据所述期望有效点击率，为所述目标账户配置激励系数，然后按照所述激励系数，获取与所述目标点击频率档位对应的第一激励额度。在该可能的实现方式中，通过第二目标点击频率档位对应的平均有效点击率，获取在所述第二时段的期望有效点击率，根据该期望有效点击率配置激励系数，从而可以为位于不同点击频率档位的账户配置不同的激励系数，以提高虚拟对象发放的有效性。
在上述可能的实现方式中，有效点击率用于指在点击媒体资源之后，对媒体资源进行浏览或转化的概率，在实际应用中，可以通过统计在过去的时段内，处于各个点击频率档位的账户的有效点击率，从而得到各个点击频率档位的平均有效点击率，即各个点击频率档位中平均一个账户的有效点击率。按照所述第二目标点击频率档位对应的平均有效点击率，可以获取所述目标账户在所述第二时段的期望有效点击率。
例如，在广告投放中，平均有效点击率可以为每用户平均收入(AverageRevenuePerUser，ARPU)，期望有效点击率有目标账户在第二时段的期望ARPU值Earpu。
在获取所述目标账户在所述第二时段的期望有效点击率，根据期望有效点击率，可以为目标账户配置激励系数rate，按照所述激励系数，获取与所述目标点击频率档位对应的第一激励额。例如，第一激励额度为Earpu*rate。
在步骤S14中，在所述目标账户中增加与所述第一激励额度对应数量的虚拟对象。
在一个可能的实现方式中，为了判断在目标账户中增加所述虚拟对象之后，增加的虚拟对象是否有效，在步骤S14之后，该方法还可以包括：
步骤1，获取在所述目标账户中增加所述虚拟对象之后，所述目标账户的第一有效点击率；
步骤2，判断所述第一有效点击率是否大于所述目标账户的第二有效点击率，其中，所述第二有效点击率为所述目标账户在所述第一时段内的有效点击率；
步骤3，在所述第一有效点击率不大于所述第二有效点击率的情况下，调整为所述目标账户配置的激励系数，并按照调整后的所述激励系统，获取与所述目标点击频率档位对应的第二激励额度，在所述目标账户中增加与所述第二激励额度对应数量的虚拟对象。
在步骤3之后，还可以返回步骤1继续进行判断，直到所述第一有效点击率大于所述第二有效点击率，即确定在目标账户中增加虚拟对象有效，可以提高投放的媒体资源的有效性。
在上述可能的实现方式中，在投放广告的情况下，有效点击率可以通过投资回报率(ROI)来体现。
例如，在目标账户中增加所述虚拟对象之前，所述目标账户的ROIold为：
Figure BDA0002924918260000091
其中，CPA为目标账户每次点击广告所带来的广告收入，ACTION_CNT为在第一时段目标账户的广告的点击次数，Coin为在第一时段为目标账户增加的虚拟对象数量。
而在第二时段，为目标账户增加一定数量的虚拟对象之后，所述目标账户的ROInew为:
Figure BDA0002924918260000092
其中，Δaction为目标账户在第二时段内增加的广告点击次数，Δcoin为在目标账户中增加所述虚拟对象的数量。
若ROInew>ROIold则证明增加虚拟对象的数量使得目标账户多贡献的广告点击大于多给出的虚拟对象激励，获得了更高的边际收益，若ROI_new<ROI_old则需要调整激励系数，继续实验得到最优解。
在本公开的实施例中，根据目标账户在第一时段内对媒体资源的点击行为，确定所述目标账户在所述第一时段内所位于的第一目标点击频率档位，再基于所述第一目标点击频率档位，确定所述目标账户在第二时段内位于各个所述点击频率档位的预测概率，获取与其中预测概率最大的所述点击频率档位对应的第一激励额度，并在所述目标账户中增加与所述第一激励额度对应数量的虚拟对象。如此，可以根据目标账户在第一时段所处的点击频率档位，预测目标账户在下一时段所处的点击频率档位，并根据该点击频率档位为目标账户增加对应数量的虚拟对象，从而使得目标账户可以获取到与预测的点击频率档位对应数量的虚拟对象，激励用户后续的媒体资源点击行为等，提升媒体资源投放的有效性。
下面以广告投放为例，对本公开实施例提供的虚拟对象变更方法进行描述。
图2为一示例性实施例提供的一种虚拟对应变更方法的流程示意图，如图2所示，该方法主要包括以下步骤：
步骤S21：数据清洗。
在步骤S21中，为了保证后续处理的账户浏览过一定数量的广告，对平台的账户数据进行清洗，例如排除从未看到过广告的账户、新注册账户、低活账户等。
步骤S22：对账户在一段时间内的广告点击行为进行分组划分(即划分为多个点击档位)，作为对账户广告价值的衡量，例如：
一周内有1次广告点击行为->低广告arpu值；
一周内有2～5次广告点击行为->中广告arpu值；
一周内有5次以上广告点击行为->高广告arpu值。
步骤S23：利用Markov链计算账户概率转移矩阵。
Markov链假定账户在时刻t的状态只与它的前一时刻t-1的状态条件相关，即(X[t]|X[t-1],X[t-2],……,X[0])＝P(X[t]|X[t-1])。
在本公开实施例中，用向量H(t)＝(0,…,1)表示账户在t时刻的状态，如果用户在t时刻处于状态Xi,则向量H(t)中的第i维的值为1，其余为0。用向量M(t)表示在时刻t时的状态概率向量，M(t)＝[P(Xt＝X1)P(Xt＝X2)…P(Xt＝Xn)]，每一维表示在t时刻不同状态的概率，可以根据下式预测在t时刻的概率：
M(t)＝H(t-1)×A
在向量M(t)中，概率值最大的一维为账户在t时刻最有可能的状态。从而可以获知在t时刻用户的分组移动情况，即高低广告arpu值的账户在t时刻落入不同分组的概率。
步骤S24：获取不同分组账户在t时刻的期望arpu值。
用向量V表示不同组的平均arpu值，即不同分组账户在t时刻的期望arpu值为：
E_arpu(t)＝M(t)*V
步骤S25：对于不同组账户给予差异化的激励rate，根据各组账户在t时刻的期望arpu值和激励rate，向不同组账户发放对应数量的虚拟对象。
步骤S26：对于任意组的一个账户，比较ROInew是否大于ROIold，如果是，则结束，否则，调整该账户的激励rate，返回步骤S25。
其中，ROIold为在该账户中增加所述虚拟对象之前，该账户的ROI，具体地，可以为：
Figure BDA0002924918260000101
其中，CPA为该账户每次点击广告所带来的广告收入，ACTION_CNT为在第一时段目标账户的广告的点击次数，Coin为在上一时段为账户发放的虚拟对象数量。
ROInew为在该账户中增加所述虚拟对象之后，该账户的ROI，具体地，可以为：
Figure BDA0002924918260000102
其中，Δaction为该账户在下一时段内增加的广告点击次数，Δcoin为在该账户中增加的虚拟对象的数量。
采用上述技术方案，可以通过markov链预测账户在不同时刻的分组跃迁，给予动态的差异化补贴策略。同时通过上述技术方案可以提高补贴ROI，并提升账户在广告详情页的互动效率。
图3为一示例性实施例提供的虚拟对象变更装置300的框图，该虚拟对象变更装置200用于实现上述虚拟对象变更方法。参照图3，该虚拟对象变更装置300包括第一确定模块31、第二确定模块32、获取模块33和更新模块34。
在本实施例中，第一确定模块31，被配置为执行根据目标账户在第一时段内对媒体资源的点击行为，确定所述目标账户在所述第一时段内所位于的第一目标点击频率档位，其中，所述第一目标点击频率档位为预设的N个点击频率档位中的一个，N为大于1的整数；第二确定模块32，被配置为执行基于所述第一目标点击频率档位，确定所述目标账户在第二时段内位于各个所述点击频率档位的预测概率，其中，所述第二时段为所述第一时段的下一个时段；获取模块33，被配置为执行获取与第二目标点击频率档位对应的第一激励额度，其中，所述第二目标点击频率档位为所述预测概率最大的所述点击频率档位；更新模块34，被配置为执行在所述目标账户中增加与所述第一激励额度对应数量的虚拟对象。
通过本公开的实施例提供的上述装置，可以根据目标账户在第一时段内对媒体资源的点击行为，确定所述目标账户在所述第一时段内所位于的第一目标点击频率档位，再基于所述第一目标点击频率档位，确定所述目标账户在第二时段内位于各个所述点击频率档位的预测概率，获取与其中预测概率最大的所述点击频率档位对应的第一激励额度，并在所述目标账户中增加与所述第一激励额度对应数量的虚拟对象。如此，可以根据目标账户在第一时段所处的点击频率档位，预测目标账户在下一时段所处的点击频率档位，并根据该点击频率档位为目标账户增加对应数量的虚拟对象，从而使得目标账户可以获取到与预测的点击频率档位对应数量的虚拟对象，激励用户后续的媒体资源点击行为等，提升媒体资源投放的有效性。
可选地，所述第二确定模块32包括：获取单元，被配置为执行获取从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率，其中，i＝1,2,…,N，j＝1,2,…,N；计算单元，被配置为执行根据所述第一目标点击频率档位和获取到的N*N个所述转移概率，计算所述目标账户在第二时段内位于各个所述点击频率档位的预测概率。通过该可能的实现方式，可以根据从i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率以及目标账户在第一时段内所处的第一目标点击频率档位，对目标账户在在第二时段内位于各个所述点击频率档位的概率进行合理预测，以提高后续虚拟对象变更的有效性。
可选地，所述获取单元获取从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率，包括：获取多个样本数据，其中，每个所述样本数据包括：样本账户在第一样本时段内所位于的第一点击频率档位以及所述样本账户在第二样本时段内所位于的第二点击频率档位，所述第二样本时段为所述第一样本时段的下一个时段；基于所述多个样本数据，获取从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率。在该可能的实现方式中，通过多个样本数据确定从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率，可以提高转移概率的有效性。
可选地，所述获取单元基于所述多个样本数据，获取从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率，包括：对于多个所述样本数据中的每个样本数据，将所述第一点击频率档位作为马尔科夫模型的输入，所述第二点击频率档位作为所述马尔科夫模型的输出，对所述马尔科夫模型进行训练，以调整所述马尔科夫模型中的参数，其中，所述马尔科夫模型中的参数包括从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率。通过该可能的实现方式，可以基于马尔科夫模型获取从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概，实现简单且准确。
可选地，所述获取模块33获取与第二目标点击频率档位对应的第一激励额度，包括：根据所述第二目标点击频率档位对应的平均有效点击率，获取所述目标账户在所述第二时段的期望有效点击率；根据所述期望有效点击率，为所述目标账户配置激励系数；按照所述激励系数，获取与所述目标点击频率档位对应的第一激励额度。在该可能的实现方式中，通过第二目标点击频率档位对应的平均有效点击率，获取在所述第二时段的期望有效点击率，根据该期望有效点击率配置激励系数，从而可以为位于不同点击频率档位的账户配置不同的激励系数，以提高虚拟对象发放的有效性。
可选地，所述获取模块33还被配置为执行：获取在所述目标账户中增加所述虚拟对象之后，所述目标账户的第一有效点击率；判断所述第一有效点击率是否大于所述目标账户的第二有效点击率，其中，所述第二有效点击率为所述目标账户在所述第一时段内的有效点击率；在所述第一有效点击率不大于所述第二有效点击率的情况下，调整为所述目标账户配置的激励系数，并按照调整后的所述激励系统，获取与所述目标点击频率档位对应的第二激励额度，在所述目标账户中增加与所述第二激励额度对应数量的虚拟对象。通过该可能的实现方式，可以确保为目标账户提供的虚拟对象能够对目标账户起到正向激励的作用。
可选地，所述第一确定模块31还被配置为执行确定所述目标账户在所述第一时段内所位于的第一目标点击频率档位之前，确定所述目标账户在所述第一时段内对媒体资源的点击行为发生的次数大于阈值。通过该可能的实现方式，按照所述阈值对数据进行清洗，以保证后续处理的目标账户为浏览过一定数量的媒体资源的账户，从而可以排除从未浏览媒体资源的账户、新注册账户、或低活账户等，提高后续处理的有效性。
由于上述虚拟对象变更装置中所涉及的模块、单元或子单元具有与前述实施例中的虚拟对象变更方法相同或相应的技术特征，因此，关于本实施例中的各模块、单元或子单元的详细描述可参照前述实施例中对虚拟对象变更方法的描述，本实施例在此不再赘述。
图4是根据一示例性实施例示出的一种电子设备400的框图。该电子设备400可以执行，但不限于，本公开实施例提供的虚拟对象变更方法。应注意，由于本实施例中由电子设备400执行的虚拟对象变更方法具有与前述实施例中的虚拟对象变更方法相同或相应的技术特征，因此，关于本实施例中的虚拟对象变更方法的详细描述可参照前述实施例中对虚拟对象变更方法的描述，本实施例在此不再赘述。
进一步，在一种可能的实现方式中，电子设备400可以包括，但不限于，图4所示的处理器41及存储器43。处理器41、存储器43之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。
其中，存储器43用于存储程序或者数据，如存储处理器41可执行指令。该存储器43可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read OnlyMemory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。
处理器41用于读/写存储器中存储的数据或程序，并执行相应地功能。
作为一种可能的实现方式，电子设备400还可以包括一个电源组件被配置为执行电子设备400的电源管理，一个有线或无线网络接口被配置为将电子设备400连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口。电子设备400可以操作基于存储在存储器43的操作系统，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM，LinuxTM，FreeBSDTM或类似。
应当理解的是，图4所示的结构仅为电子设备400的结构示意图，该电子设备400还可包括比图4中所示更多或者更少的组件，或者具有与图4所示不同的配置。图4中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。另外，在本公开实施例中，上述电子设备400可以是、但不限于，计算机、手机、IPad、移动上网设备等。上述电子设备400可以为服务器。
在示例性实施例中，还提供了一种存储介质，当存储介质中的指令由电子设备400中的处理器41执行时，使得电子设备400能够执行以实现上述实施例中的虚拟对象变更方法。可选地，存储介质可以是非临时性存储介质，例如，非临时性存储介质可以是ROM、RAM、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
应注意，由于本实施例中由电子设备400执行的虚拟对象变更方法具有与前述实施例中的虚拟对象变更方法相同或相应的技术特征，因此，关于本实施例中的虚拟对象变更方法的详细描述可参照前述实施例中对虚拟对象变更方法的描述，本实施例在此不再赘述。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机程序产品，包括至少一种非临时性的计算机可读介质，存储由至少一个处理器可翻译的指令，用于执行实施例一中的虚拟对象变更方法。
应注意，由于本实施例中由电子设备400执行的虚拟对象变更方法具有与前述实施例一中的虚拟对象变更方法相同或相应的技术特征，因此，关于本实施例中的虚拟对象变更方法的详细描述可参照前述实施例一中对虚拟对象变更方法的描述，本实施例在此不再赘述。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

Claims (10)

1.一种虚拟对象变更方法，其特征在于，包括：
根据目标账户在第一时段内对媒体资源的点击行为，确定所述目标账户在所述第一时段内所位于的第一目标点击频率档位，其中，所述第一目标点击频率档位为预设的N个点击频率档位中的一个，N为大于1的整数；
基于所述第一目标点击频率档位，确定所述目标账户在第二时段内位于各个所述点击频率档位的预测概率，其中，所述第二时段为所述第一时段的下一个时段；
获取与第二目标点击频率档位对应的第一激励额度，其中，所述第二目标点击频率档位为所述预测概率最大的所述点击频率档位；
在所述目标账户中增加与所述第一激励额度对应数量的虚拟对象。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一目标点击频率档位，确定所述目标账户在第二时段内位于各个所述点击频率档位的预测概率，包括：
获取从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率，其中，i＝1,2,…,N，j＝1,2,…,N；
根据所述第一目标点击频率档位和获取到的N*N个所述转移概率，计算所述目标账户在第二时段内位于各个所述点击频率档位的预测概率。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率，包括：
获取多个样本数据，其中，每个所述样本数据包括：样本账户在第一样本时段内所位于的第一点击频率档位以及所述样本账户在第二样本时段内所位于的第二点击频率档位，所述第二样本时段为所述第一样本时段的下一个时段；
基于所述多个样本数据，获取从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述多个样本数据，获取从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率，包括：
对于多个所述样本数据中的每个样本数据，将所述第一点击频率档位作为马尔科夫模型的输入，所述第二点击频率档位作为所述马尔科夫模型的输出，对所述马尔科夫模型进行训练，以调整所述马尔科夫模型中的参数，其中，所述马尔科夫模型中的参数包括从第i个所述点击频率档位转移到第j个所述点击频率档位的转移概率。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取与第二目标点击频率档位对应的第一激励额度，包括：
根据所述第二目标点击频率档位对应的平均有效点击率，获取所述目标账户在所述第二时段的期望有效点击率；
根据所述期望有效点击率，为所述目标账户配置激励系数；
按照所述激励系数，获取与所述目标点击频率档位对应的第一激励额度。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述目标账户中增加与所述第一激励额度对应数量的虚拟对象之后，所述方法还包括：
获取在所述目标账户中增加所述虚拟对象之后，所述目标账户的第一有效点击率；
判断所述第一有效点击率是否大于所述目标账户的第二有效点击率，其中，所述第二有效点击率为所述目标账户在所述第一时段内的有效点击率；
在所述第一有效点击率不大于所述第二有效点击率的情况下，调整为所述目标账户配置的激励系数，并按照调整后的所述激励系统，获取与所述目标点击频率档位对应的第二激。
7.一种虚拟对象变更装置，其特征在于，包括：
第一确定模块，被配置为执行根据目标账户在第一时段内对媒体资源的点击行为，确定所述目标账户在所述第一时段内所位于的第一目标点击频率档位，其中，所述第一目标点击频率档位为预设的N个点击频率档位中的一个，N为大于1的整数；
第二确定模块，被配置为执行基于所述第一目标点击频率档位，确定所述目标账户在第二时段内位于各个所述点击频率档位的预测概率，其中，所述第二时段为所述第一时段的下一个时段；
获取模块，被配置为执行获取与第二目标点击频率档位对应的第一激励额度，其中，所述第二目标点击频率档位为所述预测概率最大的所述点击频率档位；
更新模块，被配置为执行在所述目标账户中增加与所述第一激励额度对应数量的虚拟对象。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1至6中任一项所述的虚拟对象变更方法。
9.一种存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由电子设备中的处理器执行时，使得电子设备能够执行如权利要求1至6中任一项所述的虚拟对象变更方法。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，当所述计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备执行如权利要求1至6中任一种虚拟对象变更方法。
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