CN114255066A - 实体广告投放点推荐方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种实体广告投放点推荐方法及装置，该方法包括：确定待选投放点数据库；所述待选投放点数据库包括多个待选投放点和每一所述待选投放点对应的投放点信息；确定目标广告投放需求；根据所述目标广告投放需求，以及所述投放点信息，从所述待选投放点数据库中确定目标投放点；所述目标投放点用于投放实体广告以满足所述目标广告投放需求。可见，本发明能够利用待选投放点数据库中的投放点信息，为用户的投放需求确定出适合的实体广告投放点，从而能够实现高效的实体广告投放的选点，为用户推荐更合理更好的实体广告投放点，进而实现更好的实体广告宣传效果。

Description

实体广告投放点推荐方法及装置

技术领域

本发明涉及数据推荐技术领域，尤其涉及一种实体广告投放点推荐方法及装置。

背景技术

当用户想要将产品广告投放到最适宜、回报率最高的实体广告牌时，广告公司或者咨询公司在进行选点方案设计时主要依靠人工实地考察、人工评估周边环境、人工对比不同点位特点等方法，最终给出投放该类型广告的适宜点位，该流程耗时较长，一般需要等待几周到几个月的时间。人工干预度较高，没有形成自动化的评估流程和方法，导致效率低下，难以做到实时化。同时，不同用户投放广告的产品类型、主题、目标受众等各有不同，原有广告公司或者咨询公司分别针对不同的用户去定制化选点方案，导致每个广告公司或咨询公司在考虑广告点位投放影响因子时维度不统一，可扩展性低，难以形成标准化方法。可见，现有的实体广告投放点的选址方法存在缺陷，亟待解决。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种实体广告投放点推荐方法及装置，能够实现高效的实体广告投放的选点，为用户推荐更合理更好的实体广告投放点，进而实现更好的实体广告宣传效果。

为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种实体广告投放点推荐方法，所述方法包括：

确定待选投放点数据库；所述待选投放点数据库包括多个待选投放点和每一所述待选投放点对应的投放点信息；

确定目标广告投放需求；

根据所述目标广告投放需求，以及所述投放点信息，从所述待选投放点数据库中确定目标投放点；所述目标投放点用于投放实体广告以满足所述目标广告投放需求。

作为一个可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述投放点信息包括投放点位置、投放点标识、投放点名称、投放点所在区域、投放点类型、投放点周边人群信息和投放点周边设施信息中的一种或多种；和/或，所述目标广告投放需求包括目标广告、目标区域、目标产品类型、目标场景、目标受众和历史投放点的所述投放点信息中的一种或多种。

作为一个可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述确定待选投放点数据库，包括：

获取多个待选投放点和每一所述待选投放点对应的投放点信息；

对每一所述待选投放点对应的投放点信息进行特征工程处理；所述特征工程处理包括数据归一化、数值映射转换和特征缺失补全中的一种或多种；

将多个待选投放点和每一所述待选投放点对应的处理后的投放点信息，确定为待选投放点数据库。

作为一个可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述目标广告投放需求包括具体投放需求和模糊投放需求；

以及，所述根据所述目标广告投放需求，从所述待选投放点数据库中确定目标投放点，包括：

根据所述具体投放需求，基于标签匹配，从所述待选投放点数据库中筛选出多个所述投放点信息符合所述具体投放需求的候选投放点；

基于相似度算法，计算每一所述候选投放点的所述投放点信息与所述模糊投放需求之间的相似度，并根据所述相似度从高到低对多个所述候选投放点进行排序得到候选投放点序列；

将所述候选投放点序列中的前预设数量个所述候选投放点，确定为所述目标投放点。

作为一个可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述具体投放需求包括目标区域、目标产品类型、目标场景和目标受众中的至少一种，和/或，所述模糊需求包括历史投放点的所述投放点信息中的投放点周边人群信息和/或投放点周边设施信息。

作为一个可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述基于相似度算法，计算每一所述候选投放点的所述投放点信息与所述模糊投放需求之间的相似度之前，所述方法还包括：

根据所述具体投放需求，确定出用户投放倾向；所述用户投放倾向用于指示用户对特定需求中的特定类别的偏好；

根据所述用户投放倾向，对所述模糊需求进行数据突出处理，以使得所述模糊需求中的所述特定需求中的特定类别的数据比重符合所述用户投放倾向。

作为一个可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述确定目标广告投放需求，包括：

获取目标用户的目标投放产品；

判断预设的产品信息库中是否存在所述目标投放产品；

若判断结果为否，计算所述产品信息库中的多个历史产品中的每一所述历史产品与所述目标投放产品之间的产品相似度；

根据所述产品相似度，从所述多个历史产品中确定出相似历史产品；

根据所述相似历史产品的产品信息，确定所述目标投放产品的产品信息，并将所述目标投放产品的产品信息确定为目标广告投放需求；

和/或，

获取目标用户的目标广告投放需求；

确定出所述目标广告投放需求中的缺失需求；所述缺失需求为所述目标广告投放需求对应的所有需求类型中没有填充内容的需求类型；

确定所述目标用户对应的历史投放需求；

根据所述历史投放需求，确定所述缺失需求对应的多个补充需求，并根据所述多个补充需求对所述缺失需求进行替换，以确定出替换后的所述目标广告投放需求。

本发明实施例第二方面公开了一种实体广告投放点推荐装置，所述装置包括：

数据库确定模块，用于确定待选投放点数据库；所述待选投放点数据库包括多个待选投放点和每一所述待选投放点对应的投放点信息；

需求确定模块，用于确定目标广告投放需求；

投放点确定模块，用于根据所述目标广告投放需求，以及所述投放点信息，从所述待选投放点数据库中确定目标投放点；所述目标投放点用于投放实体广告以满足所述目标广告投放需求。

作为一个可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述投放点信息包括投放点位置、投放点标识、投放点名称、投放点所在区域、投放点类型、投放点周边人群信息和投放点周边设施信息中的一种或多种；和/或，所述目标广告投放需求包括目标广告、目标区域、目标产品类型、目标场景、目标受众和历史投放点的所述投放点信息中的一种或多种。

作为一个可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述数据库确定模块确定待选投放点数据库的具体方式，包括：

获取多个待选投放点和每一所述待选投放点对应的投放点信息；

对每一所述待选投放点对应的投放点信息进行特征工程处理；所述特征工程处理包括数据归一化、数值映射转换和特征缺失补全中的一种或多种；

将多个待选投放点和每一所述待选投放点对应的处理后的投放点信息，确定为待选投放点数据库。

作为一个可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述目标广告投放需求包括具体投放需求和模糊投放需求；

以及，所述投放点确定模块根据所述目标广告投放需求，从所述待选投放点数据库中确定目标投放点的具体方式，包括：

根据所述具体投放需求，基于标签匹配，从所述待选投放点数据库中筛选出多个所述投放点信息符合所述具体投放需求的候选投放点；

基于相似度算法，计算每一所述候选投放点的所述投放点信息与所述模糊投放需求之间的相似度，并根据所述相似度从高到低对多个所述候选投放点进行排序得到候选投放点序列；

将所述候选投放点序列中的前预设数量个所述候选投放点，确定为所述目标投放点。

作为一个可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述具体投放需求包括目标区域、目标产品类型、目标场景和目标受众中的至少一种，和/或，所述模糊需求包括历史投放点的所述投放点信息中的投放点周边人群信息和/或投放点周边设施信息。

作为一个可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述装置还包括数据处理模块，用于在所述投放点确定模块基于相似度算法，计算每一所述候选投放点的所述投放点信息与所述模糊投放需求之间的相似度之前，执行以下步骤：

根据所述具体投放需求，确定出用户投放倾向；所述用户投放倾向用于指示用户对特定需求中的特定类别的偏好；

根据所述用户投放倾向，对所述模糊需求进行数据突出处理，以使得所述模糊需求中的所述特定需求中的特定类别的数据比重符合所述用户投放倾向。

作为一个可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述需求确定模块确定目标广告投放需求的具体方式，包括：

获取目标用户的目标投放产品；

判断预设的产品信息库中是否存在所述目标投放产品；

若判断结果为否，计算所述产品信息库中的多个历史产品中的每一所述历史产品与所述目标投放产品之间的产品相似度；

根据所述产品相似度，从所述多个历史产品中确定出相似历史产品；

根据所述相似历史产品的产品信息，确定所述目标投放产品的产品信息，并将所述目标投放产品的产品信息确定为目标广告投放需求；

和/或，

获取目标用户的目标广告投放需求；

确定出所述目标广告投放需求中的缺失需求；所述缺失需求为所述目标广告投放需求对应的所有需求类型中没有填充内容的需求类型；

确定所述目标用户对应的历史投放需求；

根据所述历史投放需求，确定所述缺失需求对应的多个补充需求，并根据所述多个补充需求对所述缺失需求进行替换，以确定出替换后的所述目标广告投放需求。

本发明第三方面公开了另一种实体广告投放点推荐装置，所述装置包括：

存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明第一方面公开的实体广告投放点推荐方法中的部分或全部步骤。

与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：

本发明实施例中，公开了一种实体广告投放点推荐方法及装置，该方法包括：确定待选投放点数据库；所述待选投放点数据库包括多个待选投放点和每一所述待选投放点对应的投放点信息；确定目标广告投放需求；根据所述目标广告投放需求，以及所述投放点信息，从所述待选投放点数据库中确定目标投放点；所述目标投放点用于投放实体广告以满足所述目标广告投放需求。可见，本发明实施例能够利用待选投放点数据库中的投放点信息，为用户的投放需求确定出适合的实体广告投放点，从而能够实现高效的实体广告投放的选点，为用户推荐更合理更好的实体广告投放点，进而实现更好的实体广告宣传效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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是本发明实施例公开的一种实体广告投放点推荐方法的流程示意图。

图2是本发明实施例公开的一种实体广告投放点推荐装置的结构示意图。

图3是本发明实施例公开的另一种实体广告投放点推荐装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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，所描述的实施例仅仅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作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。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

本发明公开了一种实体广告投放点推荐方法及装置，能够利用待选投放点数据库中的投放点信息，为用户的投放需求确定出适合的实体广告投放点，从而能够实现高效的实体广告投放的选点，为用户推荐更合理更好的实体广告投放点，进而实现更好的实体广告宣传效果。以下分别进行详细说明。

实施例一

请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种实体广告投放点推荐方法的流程示意图。其中，图1所描述的实体广告投放点推荐方法应用于投放点推荐系统的计算芯片、计算终端或计算服务器(其中，该计算服务器可以为本地服务器或云服务器)中。如图1所示，该实体广告投放点推荐方法可以包括以下操作：

101、确定待选投放点数据库。

可选的，待选投放点数据库包括多个待选投放点和每一待选投放点对应的投放点信息。可选的，待选投放点可以为POI(point of interest，兴趣点)或户外的实体广告牌位置，也可以为室内的实体广告牌位置，其中，实体广告牌显示广告的方式可以为通过可视化电子显示设备来显示，也可以为展示实体广告载体例如广告实体画、广告实体海报等方式进行显示。

可选的，投放点信息可以包括投放点位置、投放点标识、投放点名称、投放点所在区域、投放点类型、投放点周边人群信息和投放点周边设施信息中的一种或多种，其中投放点位置可以为待选投放点的经纬度位置，投放点所在区域可以为待选投放点所在的城市、省份或国家等行政区域。可选的，投放点周边人群信息可以包括待选投放点的预设周边范围内人群的性别分布、年龄分布、学历分布、婚姻状况分布、收入情况分布，投放点周边设施信息可以包括待选投放点的预设周边范围内不同设施的数量和位置，该设施可以为POI(point of interest，兴趣点)或AOI(area of interest，兴趣面)，如小区、商场、酒店、交通站点、医院等不同设施。可选的，预设周边范围可以为以待选投放点为中心，半径为预设距离的圆形范围。可选的，预设距离可以根据待选投放点的历史广告宣传效果来定，例如，预设距离可以与历史广告宣传效果成正比。

102、确定目标广告投放需求。

可选的，目标广告投放需求可以包括目标广告、目标区域、目标产品类型、目标场景、目标受众、历史投放需求和历史投放点的投放点信息中的一种或多种。可选的，历史投放点可以为目标广告需求对应的需求方的历史投放广告所选择的投放点，具体的历史投放点的投放点信息的具体细节可以参照上述投放点信息的表述，在此不再赘述。可选的，目标广告投放需求可以由需求方通过终端输入，也可以根据需求方的历史投放需求自动生成，本发明不做限定。

103、根据目标广告投放需求，以及投放点信息，从待选投放点数据库中确定目标投放点。

可选的，可以通过计算任一待选投放点的投放点信息与目标广告投放需求的匹配度，并将匹配度最高或高于预设阈值的待选投放点，确定为目标投放点。可选的，目标投放点用于投放实体广告以满足目标广告投放需求。

可见，上述发明实施例能够利用待选投放点数据库中的投放点信息，为用户的投放需求确定出适合的实体广告投放点，从而能够实现高效的实体广告投放的选点，为用户推荐更合理更好的实体广告投放点，进而实现更好的实体广告宣传效果。

作为一个可选的实施方式，上述步骤中的，确定待选投放点数据库，包括：

获取多个待选投放点和每一待选投放点对应的投放点信息；

对每一待选投放点对应的投放点信息进行特征工程处理；

将多个待选投放点和每一待选投放点对应的处理后的投放点信息，确定为待选投放点数据库。

可选的，特征工程处理可以包括数据归一化、数值映射转换和特征缺失补全中的一种或多种。可选的，数据归一化可以为将投放点信息中的概率分布形式的数据进行归一化，例如可以将投放点周边人群信息中的性别概率分布进行归一化处理。可选的，数值映射转换可以为将投放点信息中的连续数据按预设阈值规则转换成离散数据或区间数据，例如将人群的收入情况根据收入金额以及预设的金额区间划分，转为收入高、收入中或收入低等属性。可选的，特征确实补全可以为将投放点信息中部分类目下的缺失数据进行补全，补全的方式可以为填入预设值，例如投放点周边设施信息中没有医院，则将医院数量或医院位置信息填充为数值0，补全的方式也可以为根据同类目下其他的数据求平均值以填入缺失数据。

具体的，特征工程处理后的投放点信息将会被转换成固定维度的特征矩阵，用于后续的计算。

可见，通过实施该可选的实施方式，能够通过对每一待选投放点对应的投放点信息进行特征工程处理，并将多个待选投放点和每一待选投放点对应的处理后的投放点信息，确定为待选投放点数据库，从而能够筛选得到便于进行特征匹配计算的数据库，有利于在后续实现高效的实体广告投放的选点，为用户推荐更合理更好的实体广告投放点。

作为一个可选的实施方式，目标广告投放需求包括具体投放需求和模糊投放需求。其中，具体投放需求用于指示具有明确目的指向的需求，例如具体投放需求可以包括目标区域、目标产品类型、目标场景和目标受众中的至少一种，这些需求直接指示出需求方的明确的投放需求。而其中，模糊投放需求用于指示不具有明确目的指向的需求，例如模糊需求可以包括历史投放点的投放点信息中的投放点周边人群信息和/或投放点周边设施信息，这些周边信息没有具体指出需求方的需求，只是代表了一种对需求方的历史需求的表征。

可选的，上述步骤中的，根据目标广告投放需求，从待选投放点数据库中确定目标投放点，包括：

根据具体投放需求，基于标签匹配，从待选投放点数据库中筛选出多个投放点信息符合具体投放需求的候选投放点；

基于相似度算法，计算每一候选投放点的投放点信息与模糊投放需求之间的相似度，并根据相似度从高到低对多个候选投放点进行排序得到候选投放点序列；

将候选投放点序列中的前预设数量个候选投放点，确定为目标投放点。

在一个具体的实施例中，可以根据用户输入的拟投放广告的城市、拟投放的产品类型、拟投放的场景以及目标受众信息，通过搜索引擎技术，从海量的投放点位数据库中筛选出符合条件的投放点位列表。具体的讲，假设用户拟投放城市为上海市、拟投放产品为服装、拟投放场景为地铁站、目标受众为女性、高收入人群，那么在数据库中查找条件为：(城市：上海，目标产品：服装，场景：地铁站，性别：女性，收入：高)，以筛选出多个候选投放点。进一步的，根据该产品的历史投放点位的周边人群特征和周边场景特征，与候选投放点位的周边人群特征和周边场景特征进行相似度计算，以重新排序。

可选的，上述计算的相似度可以为余弦相似度方法，即计算历史投放点的投放点信息与候选投放点的投放点信息的特征余弦相似程度。

可见，通过实施该可选的实施方式，能够先根据具体投放需求从待选投放点数据库中筛选出多个候选投放点，再基于模糊投放需求以及相似度算法，从多个候选投放点中确定出目标投放点，从而能够有效利用两种不同的需求的特点，对待选投放点进行全面、细致和合理的筛选和匹配，实现了高效的实体广告投放的选点，能够为用户推荐更合理更好的实体广告投放点。

作为一个可选的实施方式，上述步骤中的，基于相似度算法，计算每一候选投放点的投放点信息与模糊投放需求之间的相似度之前，该方法还包括：

根据具体投放需求，确定出用户投放倾向；

其中，用户投放倾向用于指示用户对特定需求中的特定类别的偏好；

根据用户投放倾向，对模糊需求进行数据突出处理，以使得模糊需求中的特定需求中的特定类别的数据比重符合用户投放倾向。

可选的，可以将模糊需求中特定需求中的特定类别的数据比重均增加预设数值的比重，以实现数据突出处理。例如，例如用户的具体投放需求中目标受众人群为“女性、高收入人群”，但模糊投放需求中，历史投放点的投放点信息中投放点周边人群信息为[男性：0.6，女性：0.4，收入水平高：0.3，收入水平中：0.4，收入水平低：0.3]，则根据具体投放需求可以确定出用户的用户投放倾向是着重在女性和收入水平高这两个类比的投放，则基于数据突出处理方法，将模糊投放需求中的特征处理为[男性：0.6，女性：1.4、收入水平高：1.3、收入水平中：0.4、收入水平低：0.3]，也即将女性和收入水平高的比重均加1，经过该处理，原本模糊投放需求中的女性比重和收入水平高的特征比重提高，突出了用户投放倾向的目标受众人群的分布。

可见，通过实施该可选的实施方式，能够根据用户投放倾向，对模糊需求进行数据突出处理，以使得模糊需求中的特定需求中的特定类别的数据比重符合用户投放倾向，从而使得后续匹配得到的投放点更加符合用户的要求，而不会被模糊投放需求中的历史信息所误导，实现了高效的实体广告投放的选点，能够为用户推荐更合理更好更合适的实体广告投放点。

作为一个可选的实施方式，上述步骤102中的，确定目标广告投放需求，包括：

获取目标用户的目标投放产品；

判断预设的产品信息库中是否存在目标投放产品；

若判断结果为否，计算产品信息库中的多个历史产品中的每一历史产品与目标投放产品之间的产品相似度；

根据产品相似度，从多个历史产品中确定出相似历史产品；

根据相似历史产品的产品信息，确定目标投放产品的产品信息，并将目标投放产品的产品信息确定为目标广告投放需求。

可选的，计算历史产品和目标投放产品之间的产品相似度，可以基于两者的产品描述文本以计算文本相似度来得到，也可以基于两者的产品外观以计算图像相似度或三维模型的相似度来得到。

可见，通过实施该可选的实施方式，能够在预设的产品信息库中不存在用户想要投放的目标投放产品时，根据相似历史产品来确定出产品信息，以确定出投放需求，这一改进的目的在于实现推荐系统的冷启动，也即在用户投放新产品时，根据用户的历史投放产品为用户先确定出该新产品可能的产品信息，以进一步提高投放点推荐的速度和效率，实现了高效的实体广告投放的选点，能够为用户推荐更合理更好更合适的实体广告投放点。

作为一个可选的实施方式，上述步骤102中的，确定目标广告投放需求，包括：

获取目标用户的目标广告投放需求；

确定出目标广告投放需求中的缺失需求；

其中，缺失需求为目标广告投放需求对应的所有需求类型中没有填充内容的需求类型；

确定目标用户对应的历史投放需求；

根据历史投放需求，确定缺失需求对应的多个补充需求，并根据多个补充需求对缺失需求进行替换，以确定出替换后的目标广告投放需求。

例如，用户的目标广告投放需求中未指定投放场景类型时，则确定投放场景为缺失需求，并从用户的历史投放需求中确定出多个历史投放场景，并将历史投放场景确定为多个补充需求，例如将历史投放场景中“地铁站”、“公交站”、“商场”等多种不同类型的场景确定为多个补充需求，以便于后续推荐投放点时，可以推荐包含“地铁站”、“公交站”、“商场”等多种不同类型的点位，而非单一类型点位，从而实现推荐投放点的多样性。

可选的，可以根据历史投放需求确定对应的多个补充需求时，可以进一步根据历史投放点位的投放点信息中不同需求的比重，确定出多个补充需求的比重信息，并将多个补充需求的比重信息确定为目标广告投放需求的一部分，以使得后续推荐投放点时，可以考虑历史投放的需求比重为用户进行点位推荐，以使得推荐的投放点中符合不同需求的投放点的数量的比重符合历史投放规律。

可见，通过实施该可选的实施方式，可以通过根据历史投放需求，确定缺失需求对应的多个补充需求，并根据多个补充需求对缺失需求进行替换，以确定出替换后的目标广告投放需求，从而能够在后续推荐投放点时可以实现推荐多种不同类型的投放点，从而实现推荐投放点的多样性。

实施例二

请参阅图2，图2是本发明实施例公开的一种实体广告投放点推荐装置的结构示意图。其中，图2所描述的实体广告投放点推荐装置应用于投放点推荐系统的计算芯片、计算终端或计算服务器(其中，该计算服务器可以为本地服务器或云服务器)中。如图2所示，该实体广告投放点推荐装置可以包括：

数据库确定模块201，用于确定待选投放点数据库。

可选的，待选投放点数据库包括多个待选投放点和每一待选投放点对应的投放点信息。可选的，待选投放点可以为POI(point of interest，兴趣点)或户外的实体广告牌位置，也可以为室内的实体广告牌位置，其中，实体广告牌显示广告的方式可以为通过可视化电子显示设备来显示，也可以为展示实体广告载体例如广告实体画、广告实体海报等方式进行显示。

可选的，投放点信息可以包括投放点位置、投放点标识、投放点名称、投放点所在区域、投放点类型、投放点周边人群信息和投放点周边设施信息中的一种或多种，其中投放点位置可以为待选投放点的经纬度位置，投放点所在区域可以为待选投放点所在的城市、省份或国家等行政区域。可选的，投放点周边人群信息可以包括待选投放点的预设周边范围内人群的性别分布、年龄分布、学历分布、婚姻状况分布、收入情况分布，投放点周边设施信息可以包括待选投放点的预设周边范围内不同设施的数量和位置，该设施可以为POI(point of interest，兴趣点)或AOI(area of interest，兴趣面)，如小区、商场、酒店、交通站点、医院等不同设施。可选的，预设周边范围可以为以待选投放点为中心，半径为预设距离的圆形范围。可选的，预设距离可以根据待选投放点的历史广告宣传效果来定，例如，预设距离可以与历史广告宣传效果成正比。

需求确定模块202，用于确定目标广告投放需求。

可选的，目标广告投放需求可以包括目标广告、目标区域、目标产品类型、目标场景、目标受众、历史投放需求和历史投放点的投放点信息中的一种或多种。可选的，历史投放点可以为目标广告需求对应的需求方的历史投放广告所选择的投放点，具体的历史投放点的投放点信息的具体细节可以参照上述投放点信息的表述，在此不再赘述。可选的，目标广告投放需求可以由需求方通过终端输入，也可以根据需求方的历史投放需求自动生成，本发明不做限定。

投放点确定模块203，用于根据目标广告投放需求，以及投放点信息，从待选投放点数据库中确定目标投放点。

可选的，可以通过计算任一待选投放点的投放点信息与目标广告投放需求的匹配度，并将匹配度最高或高于预设阈值的待选投放点，确定为目标投放点。可选的，目标投放点用于投放实体广告以满足目标广告投放需求。

可见，上述发明实施例能够利用待选投放点数据库中的投放点信息，为用户的投放需求确定出适合的实体广告投放点，从而能够实现高效的实体广告投放的选点，为用户推荐更合理更好的实体广告投放点，进而实现更好的实体广告宣传效果。

作为一个可选的实施方式，数据库确定模块201确定待选投放点数据库的具体方式，包括：

获取多个待选投放点和每一待选投放点对应的投放点信息；

对每一待选投放点对应的投放点信息进行特征工程处理；

将多个待选投放点和每一待选投放点对应的处理后的投放点信息，确定为待选投放点数据库。

可选的，特征工程处理可以包括数据归一化、数值映射转换和特征缺失补全中的一种或多种。可选的，数据归一化可以为将投放点信息中的概率分布形式的数据进行归一化，例如可以将投放点周边人群信息中的性别概率分布进行归一化处理。可选的，数值映射转换可以为将投放点信息中的连续数据按预设阈值规则转换成离散数据或区间数据，例如将人群的收入情况根据收入金额以及预设的金额区间划分，转为收入高、收入中或收入低等属性。可选的，特征确实补全可以为将投放点信息中部分类目下的缺失数据进行补全，补全的方式可以为填入预设值，例如投放点周边设施信息中没有医院，则将医院数量或医院位置信息填充为数值0，补全的方式也可以为根据同类目下其他的数据求平均值以填入缺失数据。

具体的，特征工程处理后的投放点信息将会被转换成固定维度的特征矩阵，用于后续的计算。

可见，通过实施该可选的实施方式，能够通过对每一待选投放点对应的投放点信息进行特征工程处理，并将多个待选投放点和每一待选投放点对应的处理后的投放点信息，确定为待选投放点数据库，从而能够筛选得到便于进行特征匹配计算的数据库，有利于在后续实现高效的实体广告投放的选点，为用户推荐更合理更好的实体广告投放点

作为一个可选的实施方式，作为一个可选的实施方式，目标广告投放需求包括具体投放需求和模糊投放需求。其中，具体投放需求用于指示具有明确目的指向的需求，例如具体投放需求可以包括目标区域、目标产品类型、目标场景和目标受众中的至少一种，这些需求直接指示出需求方的明确的投放需求。而其中，模糊投放需求用于指示不具有明确目的指向的需求，例如模糊需求可以包括历史投放点的投放点信息中的投放点周边人群信息和/或投放点周边设施信息，这些周边信息没有具体指出需求方的需求，只是代表了一种对需求方的历史需求的表征。

可选的，投放点确定模块203根据目标广告投放需求，从待选投放点数据库中确定目标投放点的具体方式，包括：

根据具体投放需求，基于标签匹配，从待选投放点数据库中筛选出多个投放点信息符合具体投放需求的候选投放点；

基于相似度算法，计算每一候选投放点的投放点信息与模糊投放需求之间的相似度，并根据相似度从高到低对多个候选投放点进行排序得到候选投放点序列；

将候选投放点序列中的前预设数量个候选投放点，确定为目标投放点。

在一个具体的实施例中，可以根据用户输入的拟投放广告的城市、拟投放的产品类型、拟投放的场景以及目标受众信息，通过搜索引擎技术，从海量的投放点位数据库中筛选出符合条件的投放点位列表。具体的讲，假设用户拟投放城市为上海市、拟投放产品为服装、拟投放场景为地铁站、目标受众为女性、高收入人群，那么在数据库中查找条件为：(城市：上海，目标产品：服装，场景：地铁站，性别：女性，收入：高)，以筛选出多个候选投放点。进一步的，根据该产品的历史投放点位的周边人群特征和周边场景特征，与候选投放点位的周边人群特征和周边场景特征进行相似度计算，以重新排序。

可选的，上述计算的相似度可以为余弦相似度方法，即计算历史投放点的投放点信息与候选投放点的投放点信息的特征余弦相似程度。

可见，通过实施该可选的实施方式，能够先根据具体投放需求从待选投放点数据库中筛选出多个候选投放点，再基于模糊投放需求以及相似度算法，从多个候选投放点中确定出目标投放点，从而能够有效利用两种不同的需求的特点，对待选投放点进行全面、细致和合理的筛选和匹配，实现了高效的实体广告投放的选点，能够为用户推荐更合理更好的实体广告投放点。

作为一个可选的实施方式，该装置还包括数据处理模块，用于在投放点确定模块203基于相似度算法，计算每一候选投放点的投放点信息与模糊投放需求之间的相似度之前，执行以下步骤：

根据具体投放需求，确定出用户投放倾向；

其中，用户投放倾向用于指示用户对特定需求中的特定类别的偏好；

根据用户投放倾向，对模糊需求进行数据突出处理，以使得模糊需求中的特定需求中的特定类别的数据比重符合用户投放倾向。

可选的，可以将模糊需求中特定需求中的特定类别的数据比重均增加预设数值的比重，以实现数据突出处理。例如，例如用户的具体投放需求中目标受众人群为“女性、高收入人群”，但模糊投放需求中，历史投放点的投放点信息中投放点周边人群信息为[男性：0.6，女性：0.4，收入水平高：0.3，收入水平中：0.4，收入水平低：0.3]，则根据具体投放需求可以确定出用户的用户投放倾向是着重在女性和收入水平高这两个类比的投放，则基于数据突出处理方法，将模糊投放需求中的特征处理为[男性：0.6，女性：1.4、收入水平高：1.3、收入水平中：0.4、收入水平低：0.3]，也即将女性和收入水平高的比重均加1，经过该处理，原本模糊投放需求中的女性比重和收入水平高的特征比重提高，突出了用户投放倾向的目标受众人群的分布。

可见，通过实施该可选的实施方式，能够根据用户投放倾向，对模糊需求进行数据突出处理，以使得模糊需求中的特定需求中的特定类别的数据比重符合用户投放倾向，从而使得后续匹配得到的投放点更加符合用户的要求，而不会被模糊投放需求中的历史信息所误导，实现了高效的实体广告投放的选点，能够为用户推荐更合理更好更合适的实体广告投放点。

作为一个可选的实施方式，需求确定模块202确定目标广告投放需求的具体方式，包括：

获取目标用户的目标投放产品；

判断预设的产品信息库中是否存在目标投放产品；

若判断结果为否，计算产品信息库中的多个历史产品中的每一历史产品与目标投放产品之间的产品相似度；

根据产品相似度，从多个历史产品中确定出相似历史产品；

根据相似历史产品的产品信息，确定目标投放产品的产品信息，并将目标投放产品的产品信息确定为目标广告投放需求。

可选的，计算历史产品和目标投放产品之间的产品相似度，可以基于两者的产品描述文本以计算文本相似度来得到，也可以基于两者的产品外观以计算图像相似度或三维模型的相似度来得到。

可见，通过实施该可选的实施方式，能够在预设的产品信息库中不存在用户想要投放的目标投放产品时，根据相似历史产品来确定出产品信息，以确定出投放需求，这一改进的目的在于实现推荐系统的冷启动，也即在用户投放新产品时，根据用户的历史投放产品为用户先确定出该新产品可能的产品信息，以进一步提高投放点推荐的速度和效率，实现了高效的实体广告投放的选点，能够为用户推荐更合理更好更合适的实体广告投放点。

作为一个可选的实施方式，需求确定模块202确定目标广告投放需求的具体方式，包括：

获取目标用户的目标广告投放需求；

确定出目标广告投放需求中的缺失需求；

其中，缺失需求为目标广告投放需求对应的所有需求类型中没有填充内容的需求类型；

确定目标用户对应的历史投放需求；

根据历史投放需求，确定缺失需求对应的多个补充需求，并根据多个补充需求对缺失需求进行替换，以确定出替换后的目标广告投放需求。

例如，用户的目标广告投放需求中未指定投放场景类型时，则确定投放场景为缺失需求，并从用户的历史投放需求中确定出多个历史投放场景，并将历史投放场景确定为多个补充需求，例如将历史投放场景中“地铁站”、“公交站”、“商场”等多种不同类型的场景确定为多个补充需求，以便于后续推荐投放点时，可以推荐包含“地铁站”、“公交站”、“商场”等多种不同类型的点位，而非单一类型点位，从而实现推荐投放点的多样性。

可选的，可以根据历史投放需求确定对应的多个补充需求时，可以进一步根据历史投放点位的投放点信息中不同需求的比重，确定出多个补充需求的比重信息，并将多个补充需求的比重信息确定为目标广告投放需求的一部分，以使得后续推荐投放点时，可以考虑历史投放的需求比重为用户进行点位推荐，以使得推荐的投放点中符合不同需求的投放点的数量的比重符合历史投放规律。

可见，通过实施该可选的实施方式，可以通过根据历史投放需求，确定缺失需求对应的多个补充需求，并根据多个补充需求对缺失需求进行替换，以确定出替换后的目标广告投放需求，从而能够在后续推荐投放点时可以实现推荐多种不同类型的投放点，从而实现推荐投放点的多样性。

实施例三

请参阅图3，图3是本发明实施例公开的又一种实体广告投放点推荐装置。图3所描述的实体广告投放点推荐装置应用于投放点推荐系统的计算芯片、计算终端或计算服务器(其中，该计算服务器可以为本地服务器或云服务器)中。

如图3所示，该实体广告投放点推荐装置可以包括：

存储有可执行程序代码的存储器301；

与存储器301耦合的处理器302；

其中，处理器302调用存储器301中存储的可执行程序代码，用于执行实施例一所描述的实体广告投放点推荐方法的步骤。

实施例四

本发明实施例公开了一种计算机读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，该计算机程序使得计算机执行实施例一所描述的实体广告投放点推荐方法的步骤。

实施例五

本发明实施例公开了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，且该计算机程序可操作来使计算机执行实施例一所描述的实体广告投放点推荐方法的步骤。

上述对本说明书特定实施例进行了描述，其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，附图中描绘的过程不一定必须按照示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

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，对于装置、设备、非易失性计算机可读存储介质实施例而言，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。

本说明书实施例提供的装置、设备、非易失性计算机可读存储介质与方法是对应的，因此，装置、设备、非易失性计算机存储介质也具有与对应方法类似的有益技术效果，由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明，因此，这里不再赘述对应装置、设备、非易失性计算机存储介质的有益技术效果。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field ProgrammableGateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera HardwareDescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University ProgrammingLanguage)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本说明书实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本说明书实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带式磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

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，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

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。

最后应说明的是：本发明实施例公开的一种实体广告投放点推荐方法及装置所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各项实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各项实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种实体广告投放点推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

确定待选投放点数据库；所述待选投放点数据库包括多个待选投放点和每一所述待选投放点对应的投放点信息；

确定目标广告投放需求；

根据所述目标广告投放需求，以及所述投放点信息，从所述待选投放点数据库中确定目标投放点；所述目标投放点用于投放实体广告以满足所述目标广告投放需求。

2.根据权利要求1所述的实体广告投放点推荐方法，其特征在于，所述投放点信息包括投放点位置、投放点标识、投放点名称、投放点所在区域、投放点类型、投放点周边人群信息和投放点周边设施信息中的一种或多种；和/或，所述目标广告投放需求包括目标广告、目标区域、目标产品类型、目标场景、目标受众和历史投放点的所述投放点信息中的一种或多种。

3.根据权利要求1所述的实体广告投放点推荐方法，其特征在于，所述确定待选投放点数据库，包括：

获取多个待选投放点和每一所述待选投放点对应的投放点信息；

对每一所述待选投放点对应的投放点信息进行特征工程处理；所述特征工程处理包括数据归一化、数值映射转换和特征缺失补全中的一种或多种；

将多个待选投放点和每一所述待选投放点对应的处理后的投放点信息，确定为待选投放点数据库。

4.根据权利要求1所述的实体广告投放点推荐方法，其特征在于，所述目标广告投放需求包括具体投放需求和模糊投放需求；

以及，所述根据所述目标广告投放需求，从所述待选投放点数据库中确定目标投放点，包括：

根据所述具体投放需求，基于标签匹配，从所述待选投放点数据库中筛选出多个所述投放点信息符合所述具体投放需求的候选投放点；

基于相似度算法，计算每一所述候选投放点的所述投放点信息与所述模糊投放需求之间的相似度，并根据所述相似度从高到低对多个所述候选投放点进行排序得到候选投放点序列；

将所述候选投放点序列中的前预设数量个所述候选投放点，确定为所述目标投放点。

5.根据权利要求4所述的实体广告投放点推荐方法，其特征在于，所述具体投放需求包括目标区域、目标产品类型、目标场景和目标受众中的至少一种，和/或，所述模糊需求包括历史投放点的所述投放点信息中的投放点周边人群信息和/或投放点周边设施信息。

6.根据权利要求4所述的实体广告投放点推荐方法，其特征在于，所述基于相似度算法，计算每一所述候选投放点的所述投放点信息与所述模糊投放需求之间的相似度之前，所述方法还包括：

根据所述具体投放需求，确定出用户投放倾向；所述用户投放倾向用于指示用户对特定需求中的特定类别的偏好；

根据所述用户投放倾向，对所述模糊需求进行数据突出处理，以使得所述模糊需求中的所述特定需求中的特定类别的数据比重符合所述用户投放倾向。

7.根据权利要求1所述的实体广告投放点推荐方法，其特征在于，所述确定目标广告投放需求，包括：

获取目标用户的目标投放产品；

判断预设的产品信息库中是否存在所述目标投放产品；

若判断结果为否，计算所述产品信息库中的多个历史产品中的每一所述历史产品与所述目标投放产品之间的产品相似度；

根据所述产品相似度，从所述多个历史产品中确定出相似历史产品；

根据所述相似历史产品的产品信息，确定所述目标投放产品的产品信息，并将所述目标投放产品的产品信息确定为目标广告投放需求；

和/或，

获取目标用户的目标广告投放需求；

确定出所述目标广告投放需求中的缺失需求；所述缺失需求为所述目标广告投放需求对应的所有需求类型中没有填充内容的需求类型；

确定所述目标用户对应的历史投放需求；

根据所述历史投放需求，确定所述缺失需求对应的多个补充需求，并根据所述多个补充需求对所述缺失需求进行替换，以确定出替换后的所述目标广告投放需求。

8.一种实体广告投放点推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

数据库确定模块，用于确定待选投放点数据库；所述待选投放点数据库包括多个待选投放点和每一所述待选投放点对应的投放点信息；

需求确定模块，用于确定目标广告投放需求；

投放点确定模块，用于根据所述目标广告投放需求，以及所述投放点信息，从所述待选投放点数据库中确定目标投放点；所述目标投放点用于投放实体广告以满足所述目标广告投放需求。

9.一种实体广告投放点推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-7任一项所述的实体广告投放点推荐方法。

10.一种计算机读存储介质，其特征在于，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1-7任一项所述的实体广告投放点推荐方法。

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