CN113065896A - 一种广告推荐方法及装置 - Google Patents

Abstract

一种广告推荐方法，包括:接收广告推荐请求；其中，所述广告推荐请求包括用户帐号信息和应用信息；根据所述帐号的历史行为数据和所述应用信息从数据库中选择出一个广告；将广告发送给客户端，并对广告发送进行记录；在客户端进行广告展示。本发明通过用户的行为数据，向用户推荐一定比例的相关广告，并保持广告的多样化，以降低用户对广告的排斥程度。

Description

一种广告推荐方法及装置

技术领域

本发明互联网广告技术领域，尤其涉及一种广告推荐方法及装置。

背景技术

在直客模式中，向用户推荐广告时不需要考虑出价问题，因此向用户推荐合适的广告成为最核心的问题之一。而在现有的推荐广告的技术中，主要根据用户的兴趣标签为用户推荐，比如某申请提供一种广告推荐方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取广告推荐请求，该广告推荐请求携带有推荐对象的客户端标识以及待推荐广告的类型信息；根据该客户端标识在数据库中查找该客户端标识对应的兴趣标签，该兴趣标签根据该客户端线上浏览的广告的类型信息以及行为记录生成，此行为记录包括支付行为记录和/或到访记录；根据待推荐广告对应的类型信息与客户端对应的兴趣标签确定是否将待推荐广告向该客户端进行推荐。

另一申请提供了一种广告推荐方法及装置，涉及广告领域。广告推荐方法包括：根据用户访问页面的访问特征，获得用于表示用户喜好的M个用户标签；将M个用户标签与每个广告预设的N个广告标签匹配，获得M个用户标签与每个广告预设的N个广告标签匹配的匹配度，共与S个广告匹配获得S个匹配度，从中确定出匹配度最高的目标匹配度，并为用户推荐所述目标匹配度对应的目标广告。用户标签根据用户访问页面的访问特征而获得，因此能够更准确地表现用户的兴趣。将用户标签与广告标签进行匹配而获得的匹配度也能更准确地表现广告与用户兴趣之间的关联性，将匹配度最高的广告进行推荐，更有可能让用户产生点击行为，达到提高广告点击率从而增加收益的目的。

但是，对用户贴标签的行为并不能总是准确地反应用户的兴趣，而推荐的广告均为同质化的内容，而过多同样的内容会导致用户的反感，因此，需要一种模糊的推荐方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种广告推荐方法及装置，通过用户的行为数据，向用户推荐一定比例的相关广告，并保持广告的多样化，以降低用户对广告的排斥程度，其具体方案如下：

第一方面，本发明提供了一种广告推荐方法，其特征在于：包括：

接收广告推荐请求；其中，所述广告推荐请求包括用户帐号信息和应用信息；

根据所述帐号的历史行为数据和所述应用信息从数据库中选择出一个广告；

将广告发送给客户端，并对广告发送进行记录；

在客户端进行广告展示。

可选地，所述接收广告推荐请求，包括：

接收用户帐号信息和应用信息；

根据应用信息确定相应的广告形式及规格。

在上述技术方案中，根据广告推荐请求确认广告需求，从而可以匹配更加合适的广告，提高广告推荐的准确性。同时，也可以根据应用信息对广告进行类型匹配，提高匹配的效率和维度。

可选地，所述根据所述帐号的历史行为数据和所述应用信息从数据库中选择出一个广告，包括：

根据所述帐号的历史行为数据将用户帐号划分为有转化历史、有点击无转化、无点击历史中的一种；

如果用户帐号为有转化历史，则为用户推荐与所述转化历史属于同一大类，但不属于同一小类的广告固定次数；

如果用户帐号为有点击无转化，则为用户推荐与所述点击属于同一小类的广告固定次数；

如果用户帐号为无点击历史，则为用户随机推荐广告。

在上述技术方案中，将广告按大类和小类进行划分，每个广告均有两个分类标签，使得广告的推荐更加精细，同时对于用户帐号从转化和点击两个维度进行分类，使得每个分类都可以获得对应的推荐分类，使得推荐的广告既相关，又多样，可以提高用户对广告的接受程度，降低用户的排斥程度。

可选地，所述为用户随机推荐广告，包括：

获取上一次为用户推荐的广告的大类及连续推荐次数；

根据所述连续推荐次数与所述固定次数的大小关系，决定是否更换一个随机的大类；

从确定的大类中选择广告进行固定次数的推荐。

在上述技术方案中，对广告进行固定次数的推荐，可以强化广告在用户心中的印象，同时，又规避了过多的展现导致用户反感，通过对不同类别的广告的展现，可以保持用户对广告的新鲜感，有利于提高用户点击、转化的机率。

可选地，所述在客户端进行广告展示，包括：

接收广告，并核验广告规格；

如果广告已经展示过，则调整广告展示时的色调，以使本次展示与上次不同。

在上述技术方案中，通过对广告进行色调的调整，使得广告的展示效果不同，同时不影响广告内容，既使得广告主想要展示的内容得以展示，又使得用户看到不一样的表现形式，有利于提高用户对广告的接受程度。

第二方面，本发明还提供了一种广告推荐装置，其特征在于，包括：

接收模块，位于服务器端，用于接收广告推荐请求；其中，所述广告推荐请求包括用户帐号信息和应用信息；

选择模块，位于服务器端，用于根据所述帐号的历史行为数据和所述应用信息从数据库中选择出一个广告；

发送模块，位于服务器端，用于将广告发送给客户端，并对广告发送进行记录；

展示模块，位于客户端，用于接收并展示广告。

在上述技术方案中，通过将广告内容的选择设置于服务器端，保证了广告内容更新的及时性和稳定性，将展示模块设置于客户端，可以保证展示的效果。该方案不需要大量的用户行为数据即可为用户匹配相应的广告，对于用户流动大的应用具有非常好的适应性。

可选地，所述接收模块包括：

接收单元，用于接收用户帐号信息和应用信息；

匹配单元，用于根据应用信息确定相应的广告形式及规格。

在上述技术方案中，接收用户的帐号信息，并根据这些信息进行广告选择。对于用户数据较少的应用具有非常好的适应性，因为其数据样本有限，训练的模型质量不高，预测效果差，而本方案则无需预测，仅根据用户客观行为进行相关分析。

可选地，所述选择模块，包括：

分类单元，用于根据所述帐号的历史行为数据将用户帐号划分为有转化历史、有点击无转化、无点击历史中的一种；

选择单元，用于如果用户帐号为有转化历史，则为用户推荐与所述转化历史属于同一大类，但不属于同一小类的广告固定次数；如果用户帐号为有点击无转化，则为用户推荐与所述点击属于同一小类的广告固定次数；如果用户帐号为无点击历史，则为用户随机推荐广告。

在上述技术方案中，根据用户的客观行为进行关联广告推荐，从而可以使得推荐的广告与用户的行为具有较高的关联性，同时，根据类别推荐的方式又提高了广告的多样性，有利于提高用户对广告的接受程度。

可选地，所述选择单元为用户随机推荐广告时，包括：

获取子单元，用于获取上一次为用户推荐的广告的大类及连续推荐次数；

大类子单元，用于根据所述连续推荐次数与所述固定次数的大小关系，决定是否更换一个随机的大类；

次数子单元，用于从确定的大类中选择广告进行固定次数的推荐。

在上述技术方案中，将同一大类对用户的展示划分为一个阶段，并以阶段的方式对用户帐户进行广告推荐，可以满足用户的多样化需求，尤其对于通用类的应用具有非常强的适应性，因为其用户具有多样性。而用户的需求同时也是多样化的。另一方面，不同大类广告推荐的数量不同，并与其占所有广告数量的比重呈正相关，可以保证各类广告都具有同样的展示机会。

可选地，所述展示模块，包括：

核验单元，用于接收广告，并核验广告规格；

调整单元，用于如果广告已经展示过，则调整广告展示时的色调，以使本次展示与上次不同。

在上述技术方案中，调整单元预设几种固定的色调调整方式，可以使得广告的展示更加多样化，并且不同的应用可以设置不同的调整方式，以使广告的展示与应用更加融合。

实施本发明，具有如下有益效果：

本发明以用户帐号为主要信息来源，无需大量数据进行建模与分析，具有广泛的适用性。本发明以用户的客观行为数据为依据，根据广告的不同分类进行关联性推荐，提高广告推荐的相关性的同时，也提高了广告推荐的多样性，避免用户对同类广告的排斥情绪。本发明对不同的应用进行划分，可以提高推荐的精度。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种广告推荐方法流程图。

图2是本发明实施例提供的另一种广告推荐方法流程图。

图3是本发明实施例提供的再一种广告推荐方法流程图。

图4是本发明实施例提供的又一种广告推荐方法流程图。

图5是本发明实施例提供的一种广告推荐装置的结构示意图。

图6是本发明实施例提供的另一种广告推荐装置的结构示意图。

图7是本发明实施例提供的再一种广告推荐装置的结构示意图。

图8是本发明实施例提供的又一种广告推荐装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

请参见图1，示出了本发明实施例提供的一种广告推荐方法的流程图，该方法通过服务器与终端两方面的分工处理，实现直客模式下的广告推荐，使得广告在终端的展示贴合用户的潜在兴趣的同时，也保持着多元化。

如图1所示，本实施例提供的一种广告推荐方法包括以下步骤。

S100. 接收广告推荐请求；其中，所述广告推荐请求包括用户帐号信息和应用信息。

在本步骤中，广告推荐请求来自于与服务器端建立连接的多个应用。当终端用户在使用该应用时，需要加载的内容上有广告位时，该应用就会发送广告推荐请求。因此接收到的广告推荐请求所对应的终端用户的类型是较为明确的。不同的应用具有不同的用户群，比如游戏用户面对的男性用户更多，工具类用户面对的成年人较多，但这类用户通常在应用中并不会产生过多的个性化信息，比如具体的年龄、兴趣偏好等。用户的准确的行为信息是其对广告的操作，比如点击、下载等转化行为，因此可以利用这些确定的信息对用户行为进行针对性的分析。

本步骤获得广告推荐请求所对应的帐号及应用信息，其中，帐号可以查询出该帐号所对应的广告行为信息，即点击、转化历史记录，应用信息可以满足广告主的定向需求，同时也可以区分可能存在的相同帐号名称的问题。应用信息和用户帐号信息可以共同确定唯一的用户，从而可以实现精确的用户识别，从而更好地利用过往信息。

S200.根据所述帐号的历史行为数据和所述应用信息从数据库中选择出一个广告。

在本步骤中，帐号的历史行为数据可以用来建立帐号与广告的相关性，从而为推荐广告提供依据。应用信息可以一定程度上代表用户的群体特征，可以与广告主的定向需求相匹配。本步骤中选择的广告具有一定的随机性，既可以是与所述历史行为数据具有强关联性的广告，也可以是与所述历史行为数据具有弱关联性的广告。本实施例不对所述强关联性的广告和弱关联性的广告进行比例、数量、类型等的限制。

S300.将广告发送给客户端，并对广告发送进行记录。

在本步骤中，将步骤S200中选择出的广告发送给发出广告推荐请求的终端。由于本实施例是直客模式下，不需要多个广告出价、比价，从而提高了广告的选择速度，减少了终端用户的广告加载延迟。广告发送给客户端时，先定位终端的应用，再定位帐号信息，从而实现精确发送。由于本步骤是以帐号为区分进行广告的推送，因此同一应用中，不同的帐号在同一时间、同一个广告位看到的广告也可以是不同的。另外，本步骤还对广告发送进行记录，并将对应的帐号信息进行记录，以供后续的查询。

S400.在客户端进行广告展示。

在本步骤中，客户端接收到广告信息，并进行相应的加载、展示。客户端还记录终端用户对广告的点击和转化行为，并将这些用户行为与用户帐号信息一起返回到数据库中进行记录。本步骤中还会根据不同的终端类型对广告进行相应的调整，以达到最好的展示效果。广告展示的形式有图片、视频、轮播图等。对于视频广告，当其在终端为用户展示时，自动播放，以达到最大的播放，同时，用户还可以设置仅在WiFi情况下自动播放。

本实施例根据用户的历史行为为用户推荐相关或者不相关的广告，既可以为用户推荐可能感兴趣的广告，又保证了广告的多样性，在提高广告潜在吸引力的同时，保证用户对广告的新鲜感，降低用户对广告的排斥程度，尤其适用于用户行为数据较少的应用。

请参见图2，示出了本发明实施例提供的另一种广告推荐方法流程图，该实施例对接收广告推荐请求进行了细化，可以适应于更多的应用场景，同时也提高了效率。如图2所示，相比于上一实施例的步骤S100，该方法包括以下步骤。

S110. 接收用户帐号信息和应用信息。

在本步骤中，用户帐号和应用信息可以定位具体的每一个帐号，从而可以跟踪该帐户的历史表现，从而可以更好地推荐个性化的广告。

S120.根据应用信息确定相应的广告形式及规格。

在本步骤中，考虑到不同的应用可能存在不同的广告形式及规格，需要根据应用确定具体的广告形式及规格，从而可以从数据库中选择出相应的待投放广告，或为待投放广告选择合适的广告形式、规格。比如，某应用仅有视频广告位，当其在请求广告时，仅需要从视频广告中选择出一个进行展示，而不需要对仅有图片的广告进行筛选。同时，如果某广告即有图片素材，又有视频素材，则依然可以将其纳入选择的范围之内，如果最终选择该广告，则将其视频素材做为最终展示的广告内容。

其他步骤与上一实施例相同，本处不再赘述。

本实施例接收了用户帐号和应用信息后，又根据应用信息确定了相应的广告形式及规格，可以满足不同应用间对广告的展示要求不同的情况。本实施例考虑了不同应用的不同展示需求，使得系统兼容的应用范围更加广泛，提高了本方法的应用范围。

请参见图3，示出了本发明实施例提供的再一种广告推荐方法流程图，该实施例示例了根据帐号的历史行为数据和应用信息从数据库中选择出一个广告的方法，保证了终端用户接收到的推荐广告是与用户的历史行为具有相关性，同时也保持了一定的随机性，保证了终端用户对广告的新鲜感，并且有利于挖掘潜在的用户需求。如图3所示，相比于上一实施例的步骤S200，该方法包括以下步骤。

S210.根据帐号历史行为数据判断用户帐号。

接收到用户帐号信息后，从数据库中查询该帐号的历史广告行为，如果有转化历史，则执行步骤S220；如果有点击历史而无转化历史，则执行步骤S230；如果没有点击历史，则执行步骤S241。本实施例对所有的广告实行二级分类，即划分为不同的大类，并在同一个大类中再划分为不同的小类。每一个广告都具有唯一的一个大类和小类。当用户帐号为有转化或者有点击时，获取该记录的大类和小类，如果有多次点击或转化，则获得最近一次的转化或点击记录的大类和小类，并以最后一次的转化或点击记录为帐号分类。当广告为用户展示的次数达到预设的固定次数时，如果再度触发本步骤，则执行步骤S241。

S220.为用户推荐与所述转化历史属于同一大类的广告固定次数。

当用户帐号有转化历史时执行本步骤。在本步骤中，由于用户已有转化行为，故可以认为用户对于原物品的需求得到满足，故本实施例需要挖掘其潜在的消费需求。比如一用户的过往转化为“日常用品”大类下的“母婴”小类下的“奶嘴”，则向用户随机推荐“日常用品”大类下的广告固定次数。推荐的广告既可以是“母婴”小类下的广告，也可以不是“母婴”小类下的广告。固定的次数是预先设置好的。推荐同一类下的广告时，既可以是推荐同一广告，也可以每次推荐不同的广告。同用户推荐同一广告，可以增强用户对该广告的印象，而推荐不同的广告，可以使得更多的广告展现在用户面前，使得更好地识别出用户的真实需求。当然，对于同一广告的推荐也可以采用一定的推荐算法进行推荐，比如根据艾宾浩斯遗忘曲线，对于同一用户进行同一广告有针对性的推荐，以起到强化用户印象的目的。当广告为用户展示的次数达到预设的固定次数时，如果再度触发本步骤，则执行步骤S241。

S230.为用户推荐与所述点击属于同一小类的广告固定次数。

当用户帐号有点击历史，而无转化历史时，执行本步骤。在本步骤中，由于用户有点击行为，而无转化行为，判断为用户对于该小类具有兴趣，但可能对于之前的广告并不满意，因此向用户推荐同一小类小的广告。接上例，用户点击了“日常用品”大类下的“母婴”小类下的“奶嘴”广告，但没有产生转化，则向用户继续推荐“母婴”小类下的广告。推荐的广告既可以与之前的广告相同，也可以与之前的广告不同。同上例，对于同一广告的推荐也可以采用一定的推荐算法进行推荐，比如根据艾宾浩斯遗忘曲线，对于同一用户进行同一广告有针对性的推荐，以起到强化用户印象的目的。当广告为用户展示的次数达到预设的固定次数时，如果再度触发本步骤，则执行步骤S241。

S241.获取上一次为用户推荐的广告的大类及连续推荐次数。

当用户帐号无点击历史时执行本步骤，同时，如果有点击或者有转化时，推荐固定的次数后，依然没有新的点击或转化产生，同样执行本步骤。在本实施例中，为用户推荐广告是以大类的方式进行推荐，即在一定的次数范围内，推荐同一大类的广告，因此第一步需要获取上一阶段中为用户推荐的大类，比如“日常用品”。同时，由于同一大类需在连续推荐一定的次数，故也需要获取该大类已经连续推荐的次数。之后再执行步骤S242。

S242.根据所述连续推荐次数与所述固定次数的大小关系，决定是否更换一个随机的大类。

本步骤在为用户更换推荐内容时，保证了一定的随机性，使得广告更加多样化。如果连续推荐次数小于固定次数，则不保持大类不变；如果连续推荐次数不小于固定次数，则随机更换一个大类。比如，上一阶段的大类为“日常用品”，则在本步骤中会有“日常用品”以外的大类中随机选择一个，以选择“旅游出行”为例，则在当前阶段会从“旅游出行”大类中选择广告为用户进行推荐。

S243.从确定的大类中选择广告进行固定次数的推荐。

本步骤需从步骤S242中确定的大类中选择广告进行推荐。具体的推荐方法可以参考步骤S220。每次进行广告推荐后，都会对推荐进行记录，以使得推荐过程可控。

其中，本实施例所述固定次数与大类中的广告数量占所有广告数量的比重呈正相关。

本实施例根据帐号的历史行为数据判断用户帐号分类，并进行针对性的广告推荐，同时，对于广告进行两级分类，保证了不同的用户可以获得不同的广告推荐方式，同时，在进行广告推荐时还进行大类的随机推荐，使得广告更加具有随机性和多样性，有利于保持用户对于广告的新鲜感，降低了用户的排斥性，有利于挖掘用户潜在的消费需求。

请参见图4，示出了本发明实施例提供的又一种广告推荐方法流程图，该实施例示例了客户端针对相同的广告进行展示时的个性化方案。如图4所示，相比于上一实施例的步骤S400，该方法包括以下步骤。

S410.接收广告，并核验广告规格。

在本步骤中，接收步骤S300发送的广告，并检验广告规格，以确认广告与应用的匹配程度。如果广告规格不合适，则需要重新发送广告到客户端。

S420.如果广告已经展示过，则调整广告展示时的色调，以使本次展示与上次不同。

在本步骤中，为增加广告的新鲜感，保持用户看到的广告能够具备较高的吸引力，当广告再次展示时，对广告的显示效果进行调节，即调整广告展示时的色调，使得广告的内容保持不变的情况下，展示给用户的效果存在一些不同。同时，为了保证广告展示效果，本步骤对色调的调整限制在一定的幅度内，只需要用户能够轻微感觉到不同即可。本实施例中的色调主要指调整亮度，即有变亮和变暗两种选择。

本实施例通过对广告再次展示时显示效果的调整，使得在不更改广告内容的情况下，用户看到的广告效果不同，增强了用户关注广告的机率，并且有利于广告投放效果。

请参见图5，示出了本发明实施例提供的一种广告推荐装置的结构示意图，该装置可以包括：接收模块100、选择模块200、发送模块300和展示模块400。

接收模块100，位于服务器端，用于接收广告推荐请求；其中，所述广告推荐请求包括用户帐号信息和应用信息。

接收模块100位于服务器端，与多个客户端连接，并接收客户端发送过来的广告推荐请求。接收模块100将不同的客户端发送的信息进行提取，并将其按用户帐号进行分类，获取用户帐号信息和应用信息。

选择模块200，位于服务器端，用于根据所述帐号的历史行为数据和所述应用信息从数据库中选择出一个广告。

选择模块200是服务器端的核心处理模块，用于从数据库中选择出一个广告进行推荐。选择模块200在选择广告时既要考虑广告与帐户历史行为的关联性，又要具有一定的随机性，以实现既考虑用户特征，又具有多样性的目的。

发送模块300，位于服务器端，用于将广告发送给客户端，并对广告发送进行记录。

发送模块300是服务器端的发送模块，将选择模块200选择的广告发送给客户端。发送模块300同样需要与多个客户端进行连接，并可以同时向多个客户端发送广告。

展示模块400，位于客户端，用于接收并展示广告。

展示模块400用于在客户端接收并展示广告。展示模块内嵌于应用内，可以实现本系统对于显示的特征要求。需要说明的是，客户端向服务器端进行广告请求的功能为通用功能，并未在本发明中列明，这并不代表本发明不需要位于客户端的发送功能模块。本发明并未写明这部分仅仅是因为其是通用的功能，所有的应用均可实现该功能，因此不必专门描述。

本实施例是实现本发明目标的基础结构，并且可以进一步拓展，以实现更多的个性化功能，以更好地实现个性化与多样化的广告推荐目的，以提升广告的展示效果，有利于用户对于广告的响应与消费。

请参见图6，示出了本发明实施例提供的另一种广告推荐装置的结构示意图。本实施例细化了接收模块100，以满足服务器同时对接多个客户端时的复杂需求，提高系统的兼容性。如图6所示，相比于上一实施例中的接收模块100，本实施例进一步包括如下部分。

接收单元110，用于接收用户帐号信息和应用信息。

接收单元110是服务器端专门用于接收客户端信息的部件，可以同时对接多个不同的终端，并接收来自终端的信息，从中获取用户帐号信息和应用信息。接收的终端既可以是手机、平板、电子手表等移动终端，也可以是电脑等其他具有显示功能的电子设备。

匹配单元120，用于根据应用信息确定相应的广告形式及规格。

匹配单元120内预设了应用所对应的广告形式及规格，可以根据应用信息得到对应的广告形式及规格，从而可以从数据库中抽取出合适的广告类型。

本实施例使得多个应用在具有不同的广告形式及规格的情况下依然可以适用于本系统，提高了本系统的应用范围，可以更好、更稳定地与多个终端对接，提升了识别广告形式及规格的速度，提高了系统的运行效率。

请参见图7，示出了本发明实施例提供的再一种广告推荐装置的结构示意图。本实施例细化了选择模块200，以更好地为用户推荐广告，使得推荐的广告既与用户有关，又具有一定的随机性，保证用户对于广告的新鲜感，从而降低排斥度。

图7所示，相比于上一实施例中的选择模块200，本实施例进一步包括如下部分。

分类单元210，用于根据所述帐号的历史行为数据将用户帐号划分为有转化历史、有点击无转化、无点击历史中的一种。

分类单元210用于将用户帐号分类。每个接收到新的广告推荐请求时，分类单元210都会重新对用户帐号进行分类，从而使得分类的结果都是最新的，可以及时将相关的数据进行同步。分类单元内设两级分类，可以为每个广告设置两级分类，从而将相关的广告进行两个不同范围的划分。

选择单元220，用于为根据用户帐号的分类为用户推荐广告。

如果用户帐号为有转化历史，选择单元220为用户推荐与所述转化历史属于同一大类，但不属于同一小类的广告固定次数。如果用户帐号为有点击无转化，选择单元220为用户推荐与所述点击属于同一小类的广告固定次数。如果用户帐号为无点击历史，选择单元220为用户随机推荐广告。

如果用户帐号为无点击历史，选择单元220还进一步包括以下部件实现广告推荐。

获取子单元221，用于获取上一次为用户推荐的广告的大类及连续推荐次数。

大类子单元222，用于根据所述连续推荐次数与所述固定次数的大小关系，决定是否更换一个随机的大类。

如果连续推荐的次数小于固定次数，则将当前大类设置为本次推荐的大类。如果连续推荐的次数不小于固定次数，则随机选择一个除当前大类外的大类作为本次推荐的大类。本实施例所述的随机既可以是完全随机，也可以是一定规则以内的随机。比如有A、B、C、D、E五个大类，为用户帐号展示过A、B大类，当前大类为B，一种方法是在A、C、D、E中随机选择一个大类作为当前大类；另一种方法是，在C、D、E中随机选择一个大类作为当前大类，即将近期推荐过的若干个大类一并排除，而在剩余的大类中进行随机推荐。

次数子单元223，用于从确定的大类中选择广告进行固定次数的推荐。

本实施例根据不同的用户帐号类型推荐不同的广告，从而实现推荐的广告与用户行为的关联性，而由于固定次数的限制，使得广告推荐的多样化得到保障，使得本系统推荐的广告既考虑了用户的潜在需求，又可以及时发现潜在的需求，有利于促进广告的转化。

请参见图8，示出了本发明实施例提供的又一种广告推荐装置的结构示意图。本实施例位于客户端，可以在客户端对广告进行处理，从而使得用户看到的广告效果均不相同，从而增加用户对广告的兴趣，即保证用户看到的广告均为新的广告，降低其对广告的排斥度。

图8所示，相比于上一实施例中的展示模块300，本实施例进一步包括如下部分。

核验单元310，用于接收广告，并核验广告规格。

核验单元310接收选择模块200发送的广告，并进行核验，以检测广告是否与本终端、本应用相匹配。如果不匹配，则反馈结果给服务器端，请求重新推荐广告，直到检验结果为合格。

调整单元320，用于如果广告已经展示过，则调整广告展示时的色调，以使本次展示与上次不同。

调整单元320先判断该广告是否在本应用展示过。如果没有展示过，则进行正常展示，如果已经展示过，则对展示区域进行色调调整，以使本次展示与之前的展示都不相同，尤其是与上一次的展示明显不同。色调调整的方式可以是多种的，但考虑到与广告内容的兼容性，调整幅度不宜过大，以肉眼可以识别出不同为限。

本实施例对广告在终端的展示进行了个性化调整设计，从而使得广告在终端的展示更加多样化，使得同一广告的展示也达到不同的效果，并且更加容易吸引用户的注意，起到更好的宣传效果，有利于提高广告的展示效果。

对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，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。

本申请各实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。

本申请各实施例中的装置及终端中的模块和子模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。

本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的终端，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的终端实施例仅仅是示意性的，例如，模块或子模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个子模块或模块可以结合或者可以集成到另一个模块，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的模块或子模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块或子模块的部件可以是或者也可以不是物理模块或子模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块或子模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块或子模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块或子模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块或子模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块或子模块集成在一个模块中。上述集成的模块或子模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块或子模块的形式实现。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物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、物品或者设备所固有的要素。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种广告推荐方法，其特征在于：包括：

接收广告推荐请求；其中，所述广告推荐请求包括用户帐号信息和应用信息；

根据所述帐号的历史行为数据和所述应用信息从数据库中选择出一个广告；

将广告发送给客户端，并对广告发送进行记录；

在客户端进行广告展示。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收广告推荐请求，包括：

接收用户帐号信息和应用信息；

根据应用信息确定相应的广告形式及规格。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述帐号的历史行为数据和所述应用信息从数据库中选择出一个广告，包括：

根据所述帐号的历史行为数据将用户帐号划分为有转化历史、有点击无转化、无点击历史中的一种；

如果用户帐号为有转化历史，则为用户推荐与所述转化历史属于同一大类，但不属于同一小类的广告固定次数；

如果用户帐号为有点击无转化，则为用户推荐与所述点击属于同一小类的广告固定次数；

如果用户帐号为无点击历史，则为用户随机推荐广告。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述为用户随机推荐广告，包括：

获取上一次为用户推荐的广告的大类及连续推荐次数；

根据所述连续推荐次数与所述固定次数的大小关系，决定是否更换一个随机的大类；

从确定的大类中选择广告进行固定次数的推荐。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在客户端进行广告展示，包括：

接收广告，并核验广告规格；

如果广告已经展示过，则调整广告展示时的色调，以使本次展示与上次不同。

6.一种广告推荐装置，其特征在于，包括：

接收模块，位于服务器端，用于接收广告推荐请求；其中，所述广告推荐请求包括用户帐号信息和应用信息；

选择模块，位于服务器端，用于根据所述帐号的历史行为数据和所述应用信息从数据库中选择出一个广告；

发送模块，位于服务器端，用于将广告发送给客户端，并对广告发送进行记录；

展示模块，位于客户端，用于接收并展示广告。

7.如权利要求6所述的一种广告推荐装置，其特征在于，所述接收模块包括：

接收单元，用于接收用户帐号信息和应用信息；

匹配单元，用于根据应用信息确定相应的广告形式及规格。

8.如权利要求6所述的一种广告推荐装置，其特征在于，所述选择模块，包括：

分类单元，用于根据所述帐号的历史行为数据将用户帐号划分为有转化历史、有点击无转化、无点击历史中的一种；

选择单元，用于如果用户帐号为有转化历史，则为用户推荐与所述转化历史属于同一大类，但不属于同一小类的广告固定次数；如果用户帐号为有点击无转化，则为用户推荐与所述点击属于同一小类的广告固定次数；如果用户帐号为无点击历史，则为用户随机推荐广告。

9.如权利要求8所述的一种广告推荐装置，其特征在于，所述选择单元为用户随机推荐广告时，包括：

获取子单元，用于获取上一次为用户推荐的广告的大类及连续推荐次数；

大类子单元，用于根据所述连续推荐次数与所述固定次数的大小关系，决定是否更换一个随机的大类；

次数子单元，用于从确定的大类中选择广告进行固定次数的推荐。

10.如权利要求6所述的一种广告推荐装置，其特征在于，所述展示模块，包括：

核验单元，用于接收广告，并核验广告规格；

调整单元，用于如果广告已经展示过，则调整广告展示时的色调，以使本次展示与上次不同。

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