CN113298555A - 推广策略生成方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本公开涉及一种推广策略生成方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：确定推广目标；基于所述推广目标和信息量排序确定目标用户画像；基于所述目标用户画像和预算数据生成目标推广方式；基于层次分析法和历史触达日志确定复合原子策略；基于所述目标推广方式和所述复合原子策略生成所述推广策略。本公开涉及的推广策略生成方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够自动生成复合营销推广策略，从而提高了用户触达效率，提高成本资源利用率，避免了资源成本的浪费。

Description

推广策略生成方法、装置及电子设备

技术领域

本公开涉及计算机信息处理领域，具体而言，涉及一种推广策略生成方法、装置、电子设备及计算机可读介质。

背景技术

在消费时尚的年代，消费者越来越追求具有个性化、情感化的商品，而不再满足于一般的大众化商品。客户消费观念从理性消费走向感情消费。所以，对于当前的公司而言，用户的个性化判定是其关注的核心问题。由于客户的多样性，企业也希望能够优选出目标用户，进而针对目标用户采取多样调整手段，实现精细化运营，为公司争取最大的利润，这就需要通过各类营销信息提高不同类型的用户在产品中的活跃度、留存率和付费率。

为了促进用户转化和产品推广，在底层运营处设置有多种推广策略，但是这些推广策略都是单独执行的，在现有技术中，在进行推广时，可针对某一个产品或者某一类用户自动调取某一个推广策略进行推广。但是，随着用户需求的提高，为了达到最优化的精细运行，现在在进行产品推广的时候，经常需要多种策略联合在一起进行组合推广，但是现阶段，每个推广策略的分析和参数制定都是独立的，无法自动组合达到最优效果。目前在生成组合策略的时候，需要通过人工分析调节生成，消耗了大量的人力物力资源，取得的效果甚微。

因此，需要一种新的推广策略生成方法、装置、电子设备及计算机可读介质。

在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

有鉴于此，本公开提供一种推广策略生成方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够自动生成复合营销推广策略，从而提高了用户触达效率，提高成本资源利用率，避免了资源成本的浪费。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的一方面，提出一种推广策略生成方法，该方法包括：确定推广目标；基于所述推广目标和信息量排序确定目标用户画像；基于所述目标用户画像和预算数据生成目标推广方式；基于层次分析法和历史触达日志确定复合原子策略；基于所述目标推广方式和所述复合原子策略生成所述推广策略。

可选地，基于所述推广目标和信息量排序确定目标用户画像，包括：基于所述推广目标由多个用户画像中提取多个初始用户画像；基于历史营销数据计算所述多个初始用户画像的信息量；将所述多个初始用户画像的信息量进行排序以提取出目标用户画像。

可选地，基于所述目标用户画像和预算数据生成目标推广方式，包括：基于所述目标用户画像和所述预算数据生成目标人数；基于所述目标用户画像、目标人数、成本数据生成所述目标推广方式。

可选地，基于所述目标用户画像和所述预算数据生成目标人数，包括：基于所述目标用户画像确定第三方媒体渠道；基于所述第三方媒体渠道的推广数据和所述预算数据生成所述目标人数。

可选地，基于所述目标用户画像、目标人数、成本数据生成所述目标推广方式，包括：将实时获取的所述目标用户画像、所述目标人数、所述成本数据同步至业务平台；在所述业务平台中将所述目标用户画像、目标人数、成本数据输入推广方式排序模型中，生成目标推广方式。

可选地，还包括：由历史营销数据中提取和所述推广目标相关的营销数据；根据所述营销数据中的用户画像为所述营销数据分配样本标签；通过所述营销数据对极端梯度提升决策树模型进行训练，以生成所述推广方式排序模型。

可选地，基于层次分析法和历史触达日志确定复合原子策略，包括：获取原子策略模板；基于所述原子策略目标由历史触达日志中提取多个原子策略及其参数和组合；基于所述层次分析法，对所述多个原子策略及其参数和组合进行分析以确定复合原子策略。

可选地，基于所述层次分析法，对所述多个原子策略及其参数和组合进行分析以确定复合原子策略，包括：将所述多个原子策略及其参数和组合分配为所述层次分析法中的目标、准则、方案；通过定性指标模糊量化方法算出原子策略的层次单排序和总排序；基于层次单排序和总排序进行优化以生成复合原子策略。

可选地，基于层次单排序和总排序进行优化以生成复合原子策略，包括：基于优化后的层次单排序和总排序生成所述多个原子策略及其参数的权重；基于所述权重生成所述复合原子策略。

可选地，还包括：将多个复合原子策略进行自动化权重排序。

根据本公开的一方面，提出一种推广策略生成装置，该装置包括：推广目标模块，用于确定推广目标；用户画像模块，用于基于所述推广目标和信息量排序确定目标用户画像；推广方式模块，用于基于所述目标用户画像和预算数据生成目标推广方式；复合策略模块，用于基于层次分析法和历史触达日志确定复合原子策略；推广策略模块，用于基于所述目标推广方式和所述复合原子策略生成所述推广策略。

可选地，所述用户画像模块，包括：初始单元，用于基于所述推广目标由多个用户画像中提取多个初始用户画像；信息量单元，用于基于历史营销数据计算所述多个初始用户画像的信息量；排序单元，用于将所述多个初始用户画像的信息量进行排序以提取出目标用户画像。

可选地，所述推广方式模块，包括：人数单元，用于基于所述目标用户画像和所述预算数据生成目标人数；方式单元，用于基于所述目标用户画像、目标人数、成本数据生成所述目标推广方式。

可选地，所述人数单元，还用于基于所述目标用户画像确定第三方媒体渠道；基于所述第三方媒体渠道的推广数据和所述预算数据生成所述目标人数。

可选地，所述方式单元，还用于将实时获取的所述目标用户画像、所述目标人数、所述成本数据同步至业务平台；在所述业务平台中将所述目标用户画像、目标人数、成本数据输入推广方式排序模型中，生成目标推广方式。

可选地，还包括：模型训练模块，用于由历史营销数据中提取和所述推广目标相关的营销数据；根据所述营销数据中的用户画像为所述营销数据分配样本标签；通过所述营销数据对极端梯度提升决策树模型进行训练，以生成所述推广方式排序模型。

可选地，所述复合策略模块，包括：原子单元，用于获取原子策略模板；组合单元，用于基于所述原子策略目标由历史触达日志中提取多个原子策略及其参数和组合；分析单元，用于基于所述层次分析法，对所述多个原子策略及其参数和组合进行分析以确定复合原子策略。

可选地，所述分析单元，还用于将所述多个原子策略及其参数和组合分配为所述层次分析法中的目标、准则、方案；通过定性指标模糊量化方法算出原子策略的层次单排序和总排序；基于层次单排序和总排序进行优化以生成复合原子策略。

可选地，所述分析单元，还用于基于优化后的层次单排序和总排序生成所述多个原子策略及其参数的权重；基于所述权重生成所述复合原子策略。

可选地，还包括：策略排序模块，用于将多个复合原子策略进行自动化权重排序。

根据本公开的一方面，提出一种电子设备，该电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如上文的方法。

根据本公开的一方面，提出一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上文中的方法。

根据本公开的推广策略生成方法、装置、电子设备及计算机可读介质，确定推广目标；基于所述推广目标和信息量排序确定目标用户画像；基于所述目标用户画像和预算数据生成目标推广方式；基于层次分析法和历史触达日志确定复合原子策略；基于所述目标推广方式和所述复合原子策略生成所述推广策略的方式，能够自动生成复合营销推广策略，从而提高了用户触达效率，提高成本资源利用率，避免了资源成本的浪费。

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的，并不能限制本公开。

附图说明

通过参照附图详细描述其示例实施例，本公开的上述和其它目标、特征及优点将变得更加显而易见。下面描述的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据一示例性实施例示出的一种推广策略生成方法及装置的系统框图。

图2是根据一示例性实施例示出的一种推广策略生成方法的流程图。

图3是根据另一示例性实施例示出的一种推广策略生成方法的流程图。

图4是根据另一示例性实施例示出的一种推广策略生成方法的流程图。

图5是根据一示例性实施例示出的一种推广策略生成装置的框图。

图6是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。

图7是根据一示例性实施例示出的一种计算机可读介质的框图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而，示例实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例使得本公开将全面和完整，并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本公开的各方面。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

应理解，虽然本文中可能使用术语第一、第二、第三等来描述各种组件，但这些组件不应受这些术语限制。这些术语乃用以区分一组件与另一组件。因此，下文论述的第一组件可称为第二组件而不偏离本公开概念的教示。如本文中所使用，术语“及/或”包括相关联的列出项目中的任一个及一或多者的所有组合。

本领域技术人员可以理解，附图只是示例实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本公开所必须的，因此不能用于限制本公开的保护范围。

图1是根据一示例性实施例示出的一种推广策略生成方法及装置的系统框图。

如图1所示，系统架构10可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如金融服务类应用、购物类应用、网页浏览器应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备101、102、103所浏览的金融服务类网站提供支持的后台管理服务器。后台管理服务器可以对接收到的推广目标进行分析等处理，并将处理结果(例如推广策略)反馈给金融服务网站的管理员。

服务器105可例如确定推广目标；服务器105可例如基于所述推广目标和信息量排序确定目标用户画像；服务器105可例如基于所述目标用户画像和预算数据生成目标推广方式；服务器105可例如基于层次分析法和历史触达日志确定复合原子策略；服务器105可例如基于所述目标推广方式和所述复合原子策略生成所述推广策略。

服务器105可以是一个实体的服务器，还可例如为多个服务器组成，需要说明的是，本公开实施例所提供的推广策略生成方法可以由服务器105执行，相应地，推广策略生成装置可以设置于服务器105中。而提供给用户进行金融服务平台浏览的网页端一般位于终端设备101、102、103中。

图2是根据一示例性实施例示出的一种推广策略生成方法的流程图。推广策略生成方法20至少包括步骤S202至S210。

如图2所示，在S202中，确定推广目标。本公开的实施例提供的推广策略生成方法可适用于投资、银行、保险、证券以及电商等多个应用领域中的任一应用领域。在各个应用领域中，所涉及的应用场景可包括但不限于登录、注册、贷前、贷中、贷后、节假日活动或者促销活动等。本申请实施例提供的方法可适用于上述任一应用场景的任一业务类型的推广策略的生成。

这里，上述推广策略可为投放产品的过程中，具体几种原子策略组合的规则。针对不同应用场景、不同业务，可构建不同推广策略。不同的推广策略可适用于不同的应用场景，以及各种应用场景下的多种业务，灵活性高。这里，推广目标具体可为投资、银行、保险、证券以及电商等多个应用领域中的产品、课程、金融服务、保单等。

在S204中，基于所述推广目标和信息量排序确定目标用户画像。包括：基于所述推广目标由多个用户画像中提取多个初始用户画像；基于历史营销数据计算所述多个初始用户画像的信息量；将所述多个初始用户画像的信息量进行排序以提取出目标用户画像。

在一个具体的应用场景中，推广目标为购买某个视频学习课程，用户画像可为事先设置的各种标签，用户画像标签可根据行业或业务的不同结合业务进行具体划分。一般而言，用户画像标签可以类似树形结构进行设计，可根据业务进行一级类目、二级类目、三级类目等划分。第一层级为：特征、行为、需求；第二层级为：人口统计、社会属性、使用行为、消费行为、偏好属性、潜在需求。如人口统计类中，包含姓名、性别、年龄等标签，社会属性类中包含子女、父母、公司等标签，具体的分类都需要根据相关定义和属性进行划分。

在某个视频学习课程为理财类的课程时，可选择的用户画像标签可包括：中年人、白领、收入较高、投资兴趣较高这类的的用户画像标签作为初始用户画像。

提取历史营销数据中学习过这个视频学习课程的用户数据，对这些用户数据进行用户画像分析，根据这些用户数据计算初始用户画像的信息量。更具体的，可通过香农信息公示确定多个初始用户画像的信息量，然后将信息量进行排序，由高至低的提取若干个目标用户画像。提取目标用户画像的数量可由用户设置。

在S206中，基于所述目标用户画像和预算数据生成目标推广方式。包括：基于所述目标用户画像和所述预算数据生成目标人数；基于所述目标用户画像、目标人数、成本数据生成所述目标推广方式。

根据预算确定待推广的目标人数A，然后将推广信息推广给A个带有用户画像的用户。推广方式可根据预算的数据具体确定。

在S208中，基于层次分析法和历史触达日志确定复合原子策略。包括：获取原子策略模板；基于所述原子策略目标由历史触达日志中提取多个原子策略及其参数和组合；基于所述层次分析法，对所述多个原子策略及其参数和组合进行分析以确定复合原子策略。

原子类的用户策略可为基本的用户策略，具体的可为费用减免、加息券、邀请好友、免减红包、见面会、地摊、首页挂件、九宫格推荐、信息框跳出。

多个原子类的用户策略可组合为符合原子策略，可例如，费用减免、加息券可组合为产品福利，邀请好友、免减红包可组合为裂变拉新，见面会、地摊可组合为线下推广，首页挂件、九宫格推荐、信息框跳出可组合为资源位推荐。当然，还可将费用减免、见面会、九宫格推荐等组合形成其他的符合原子策略，本公开在此不再赘述。

具体的推广方式可为电子券发送到账户、短信息、语音机器人电话推广等等方式。

在S210中，基于所述目标推广方式和所述复合原子策略生成所述推广策略。更具体的，还可将多个复合原子策略进行自动化权重排序，在复合原子策略为多个时，推广方式和符合原子策略可组合为具体的多个推广策略。

根据本公开的推广策略生成方法，确定推广目标；基于所述推广目标和信息量排序确定目标用户画像；基于所述目标用户画像和预算数据生成目标推广方式；基于层次分析法和历史触达日志确定复合原子策略；基于所述目标推广方式和所述复合原子策略生成所述推广策略的方式，能够自动生成复合营销推广策略，从而提高了用户触达效率，提高成本资源利用率，避免了资源成本的浪费。

本公开的推广策略生成方法，基于现有底层运营框架不能提供策略自动排序优化从而导致触达用户的效率、效力和效益的降低的问题提出了解决方案，本公开的推广策略生成方法可以自动化的调度组合原子类营销策略手段、自动生成复合营销策略并排序，提高成本资源利用率，从而提高了用户触达效率，避免了资源成本的浪费等问题。

应清楚地理解，本公开描述了如何形成和使用特定示例，但本公开的原理不限于这些示例的任何细节。相反，基于本公开公开的内容的教导，这些原理能够应用于许多其它实施例。

图3是根据另一示例性实施例示出的一种推广策略生成方法的流程图。图3所示的流程30是对图2所示的流程中S206“基于所述目标用户画像和预算数据生成目标推广方式”的详细描述。

如图3所示，在S302中，基于所述目标用户画像确定第三方媒体渠道。根据不同的用户画像确定不同的推广渠道，可例如，用户画像为年轻人，则可将推广渠道确定为新潮媒体渠道，用户画像为白领时，推广渠道可为地铁地推或者求职类网站。

在S304中，基于所述第三方媒体渠道的推广数据和所述预算数据生成所述目标人数。不同的媒体渠道的推广费用不同，可根据具体的媒体渠道的费用和预算数据确定目标人数。

在一些实施例中，在第三方媒体渠道包括多种推广方式时，可根据不同推广方式的费用确定目标人数供后续使用。可例如，A媒体渠道的九宫格广告的费用对应的目标人数和地推的广告费用对应的目标人数不同。

在S306中，将实时获取的所述目标用户画像、所述目标人数、所述成本数据同步至业务平台。业务平台可将上述数据进行整理，生成特征数据。

在S308中，在所述业务平台中将所述目标用户画像、目标人数、成本数据输入推广方式排序模型中，生成目标推广方式。将特征数据输入推广方式排序模型以供计算。

在一个实施例中，还包括：由历史营销数据中提取和所述推广目标相关的营销数据；根据所述营销数据中的用户画像为所述营销数据分配样本标签；通过所述营销数据对极端梯度提升决策树模型进行训练，以生成所述推广方式排序模型。

图4是根据另一示例性实施例示出的一种推广策略生成方法的流程图。图4所示的流程40是对图2所示的流程中S208“基于层次分析法和历史触达日志确定复合原子策略”的详细描述。

如图4所示，在S402中，获取原子策略模板。原子类的用户策略可为基本的用户策略，具体的可为费用减免、加息券、邀请好友、免减红包、见面会、地摊、首页挂件、九宫格推荐、信息框跳出。

上述用户策略的策略模板中可包含有具体的参数特征，比如，费用减免原子策略模板中参数可为具体的减免数量，减免数量可为多个等级，对应不同的减免数额。

在S404中，基于所述原子策略目标由历史触达日志中提取多个原子策略及其参数和组合。触达日志可为历史上接收过某视频学习课程的用户的来源日志，提取具体的用户策略和其对应的参数。

在S406中，基于所述层次分析法，对所述多个原子策略及其参数和组合进行分析以确定复合原子策略。包括：将所述多个原子策略及其参数和组合分配为所述层次分析法中的目标、准则、方案；通过定性指标模糊量化方法算出原子策略的层次单排序和总排序；基于层次单排序和总排序进行优化以生成复合原子策略。可将原子策略作为层次分析法中的方案，将参数组合作为不同的准则，而将其对应的触达日志的数量作为目标，通过层次分析法进行分析。

层次分析法，简称AHP，是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。该方法应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。

其中，基于层次单排序和总排序进行优化以生成复合原子策略，包括：基于优化后的层次单排序和总排序生成所述多个原子策略及其参数的权重；基于所述权重生成所述复合原子策略。基于层次分析法确定各个原子策略及其参数的对应的权重，进行组合，选择权重最高的若干个组合作为复合原子策略。

本公开的推广策略生成方法，利用现有底层运营框架中的单一原子类营销策略手段，辅以自动化生成复合营销策略的层次分析方法，可以大幅度降低资源成本浪费的情况，提高了关键转化节点的转化效率，也避免了很多用户无效触达的问题。

本领域技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤被实现为由CPU执行的计算机程序。在该计算机程序被CPU执行时，执行本公开提供的上述方法所限定的上述功能。所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

此外，需要注意的是，上述附图仅是根据本公开示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。

下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。

图5是根据一示例性实施例示出的一种推广策略生成装置的框图。如图5所示，推广策略生成装置50包括：推广目标模块502，用户画像模块504，推广方式模块506，复合策略模块508，推广策略模块510。

推广目标模块502用于确定推广目标；

用户画像模块504用于基于所述推广目标和信息量排序确定目标用户画像；所述用户画像模块，包括：初始单元，用于基于所述推广目标由多个用户画像中提取多个初始用户画像；信息量单元，用于基于历史营销数据计算所述多个初始用户画像的信息量；排序单元，用于将所述多个初始用户画像的信息量进行排序以提取出目标用户画像。

推广方式模块506用于基于所述目标用户画像和预算数据生成目标推广方式；所述推广方式模块506包括：人数单元，用于基于所述目标用户画像和所述预算数据生成目标人数；所述人数单元，还用于基于所述目标用户画像确定第三方媒体渠道；基于所述第三方媒体渠道的推广数据和所述预算数据生成所述目标人数。方式单元，用于基于所述目标用户画像、目标人数、成本数据生成所述目标推广方式。所述方式单元，还用于将实时获取的所述目标用户画像、所述目标人数、所述成本数据同步至业务平台；在所述业务平台中将所述目标用户画像、目标人数、成本数据输入推广方式排序模型中，生成目标推广方式。

复合策略模块508用于基于层次分析法和历史触达日志确定复合原子策略；所述复合策略模块508包括：原子单元，用于获取原子策略模板；组合单元，用于基于所述原子策略目标由历史触达日志中提取多个原子策略及其参数和组合；分析单元，用于基于所述层次分析法，对所述多个原子策略及其参数和组合进行分析以确定复合原子策略。所述分析单元，还用于将所述多个原子策略及其参数和组合分配为所述层次分析法中的目标、准则、方案；通过定性指标模糊量化方法算出原子策略的层次单排序和总排序；基于层次单排序和总排序进行优化以生成复合原子策略。所述分析单元，还用于基于优化后的层次单排序和总排序生成所述多个原子策略及其参数的权重；基于所述权重生成所述复合原子策略。

推广策略模块510用于基于所述目标推广方式和所述复合原子策略生成所述推广策略。

推广策略生成装置50还可包括：模型训练模块，用于由历史营销数据中提取和所述推广目标相关的营销数据；根据所述营销数据中的用户画像为所述营销数据分配样本标签；通过所述营销数据对极端梯度提升决策树模型进行训练，以生成所述推广方式排序模型。

策略排序模块，用于将多个复合原子策略进行自动化权重排序。

根据本公开的推广策略生成装置，确定推广目标；基于所述推广目标和信息量排序确定目标用户画像；基于所述目标用户画像和预算数据生成目标推广方式；基于层次分析法和历史触达日志确定复合原子策略；基于所述目标推广方式和所述复合原子策略生成所述推广策略的方式，能够自动生成复合营销推广策略，从而提高了用户触达效率，提高成本资源利用率，避免了资源成本的浪费。

图6是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。

下面参照图6来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备600。图6显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元610、至少一个存储单元620、连接不同系统组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640等。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元610执行，使得所述处理单元610执行本说明书中的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元610可以执行如图2，图3，图4中所示的步骤。

所述存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)6203。

所述存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备600也可以与一个或多个外部设备600’(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器660可以通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，如图7所示，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的上述方法。

所述软件产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该计算机可读介质实现如下功能：确定推广目标；基于所述推广目标和信息量排序确定目标用户画像；基于所述目标用户画像和预算数据生成目标推广方式；基于层次分析法和历史触达日志确定复合原子策略；基于所述目标推广方式和所述复合原子策略生成所述推广策略。

本领域技术人员可以理解上述各模块可以按照实施例的描述分布于装置中，也可以进行相应变化唯一不同于本实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施例的方法。

以上具体地示出和描述了本公开的示例性实施例。应可理解的是，本公开不限于这里描述的详细结构、设置方式或实现方法；相反，本公开意图涵盖包含在所附权利要求的精神和范围内的各种修改和等效设置。

Claims (22)

1.一种推广策略生成方法，其特征在于，包括：

确定推广目标；

基于所述推广目标和信息量排序确定目标用户画像；

基于所述目标用户画像和预算数据生成目标推广方式；

基于层次分析法和历史触达日志确定复合原子策略；

基于所述目标推广方式和所述复合原子策略生成所述推广策略。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述推广目标和信息量排序确定目标用户画像，包括：

基于所述推广目标由多个用户画像中提取多个初始用户画像；

基于历史营销数据计算所述多个初始用户画像的信息量；

将所述多个初始用户画像的信息量进行排序以提取出目标用户画像。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述目标用户画像和预算数据生成目标推广方式，包括：

基于所述目标用户画像和所述预算数据生成目标人数；

基于所述目标用户画像、目标人数、成本数据生成所述目标推广方式。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述目标用户画像和所述预算数据生成目标人数，包括：

基于所述目标用户画像确定第三方媒体渠道；

基于所述第三方媒体渠道的推广数据和所述预算数据生成所述目标人数。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述目标用户画像、目标人数、成本数据生成所述目标推广方式，包括：

将实时获取的所述目标用户画像、所述目标人数、所述成本数据同步至业务平台；

在所述业务平台中将所述目标用户画像、目标人数、成本数据输入推广方式排序模型中，生成目标推广方式。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

由历史营销数据中提取和所述推广目标相关的营销数据；

根据所述营销数据中的用户画像为所述营销数据分配样本标签；

通过所述营销数据对极端梯度提升决策树模型进行训练，以生成所述推广方式排序模型。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于层次分析法和历史触达日志确定复合原子策略，包括：

获取原子策略模板；

基于所述原子策略目标由历史触达日志中提取多个原子策略及其参数和组合；

基于所述层次分析法，对所述多个原子策略及其参数和组合进行分析以确定复合原子策略。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，基于所述层次分析法，对所述多个原子策略及其参数和组合进行分析以确定复合原子策略，包括：

将所述多个原子策略及其参数和组合分配为所述层次分析法中的目标、准则、方案；

通过定性指标模糊量化方法算出原子策略的层次单排序和总排序；

基于层次单排序和总排序进行优化以生成复合原子策略。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，基于层次单排序和总排序进行优化以生成复合原子策略，包括：

基于优化后的层次单排序和总排序生成所述多个原子策略及其参数的权重；

基于所述权重生成所述复合原子策略。

10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

将多个复合原子策略进行自动化权重排序。

11.一种推广策略生成装置，其特征在于，包括：

推广目标模块，用于确定推广目标；

用户画像模块，用于基于所述推广目标和信息量排序确定目标用户画像；

推广方式模块，用于基于所述目标用户画像和预算数据生成目标推广方式；

复合策略模块，用于基于层次分析法和历史触达日志确定复合原子策略；

推广策略模块，用于基于所述目标推广方式和所述复合原子策略生成所述推广策略。

12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述用户画像模块，包括：

初始单元，用于基于所述推广目标由多个用户画像中提取多个初始用户画像；

信息量单元，用于基于历史营销数据计算所述多个初始用户画像的信息量；

排序单元，用于将所述多个初始用户画像的信息量进行排序以提取出目标用户画像。

13.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述推广方式模块，包括：

人数单元，用于基于所述目标用户画像和所述预算数据生成目标人数；

方式单元，用于基于所述目标用户画像、目标人数、成本数据生成所述目标推广方式。

14.如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述人数单元，还用于

基于所述目标用户画像确定第三方媒体渠道；基于所述第三方媒体渠道的推广数据和所述预算数据生成所述目标人数。

15.如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述方式单元，还用于

将实时获取的所述目标用户画像、所述目标人数、所述成本数据同步至业务平台；在所述业务平台中将所述目标用户画像、目标人数、成本数据输入推广方式排序模型中，生成目标推广方式。

16.如权利要求15所述的装置，其特征在于，还包括：

模型训练模块，用于由历史营销数据中提取和所述推广目标相关的营销数据；根据所述营销数据中的用户画像为所述营销数据分配样本标签；通过所述营销数据对极端梯度提升决策树模型进行训练，以生成所述推广方式排序模型。

17.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述复合策略模块，包括：

原子单元，用于获取原子策略模板；

组合单元，用于基于所述原子策略目标由历史触达日志中提取多个原子策略及其参数和组合；

分析单元，用于基于所述层次分析法，对所述多个原子策略及其参数和组合进行分析以确定复合原子策略。

18.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述分析单元，还用于

将所述多个原子策略及其参数和组合分配为所述层次分析法中的目标、准则、方案；通过定性指标模糊量化方法算出原子策略的层次单排序和总排序；基于层次单排序和总排序进行优化以生成复合原子策略。

19.如权利要求18所述的装置，其特征在于，所述分析单元，还用于

基于优化后的层次单排序和总排序生成所述多个原子策略及其参数的权重；基于所述权重生成所述复合原子策略。

20.如权利要求11所述的装置，其特征在于，还包括：

策略排序模块，用于将多个复合原子策略进行自动化权重排序。

21.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-10中任一所述的方法。

22.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-10中任一所述的方法。

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