CN114386998A - 媒体文件的投放方法及装置 - Google Patents

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CN114386998A CN202011132339.9A CN202011132339A CN114386998A CN 114386998 A CN114386998 A CN 114386998A CN 202011132339 A CN202011132339 A CN 202011132339A CN 114386998 A CN114386998 A CN 114386998A
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Abstract

本申请公开了一种媒体文件的投放方法、装置。该方法包括：接收媒体文件投放请求；根据所述投放请求获取待投放的第一媒体文件对应的订单信息，所述订单信息包括投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源；根据所述订单信息中的投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源计算所述第一媒体文件与投放对象之间的相关性；根据所述相关性与预设的排序算法计算所述第一媒体文件的排序分数；获取其它待投放的第二媒体文件的排序分数，并根据所述第一媒体文件的排序分数与所述第二媒体文件的排序分数确定是否投放所述第一媒体文件。本申请可以提高第一媒体文件的投放精度。

Description

媒体文件的投放方法及装置
技术领域
本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种媒体文件的投放方法、装置。
背景技术
随着计算机技术的快速发展，现有技术可以通过向投放对象投放媒体文件以达到增加投放的媒体文件的曝光量的目的。例如，向应用用户投放该应用中的某些用户制作的视频文件。但是，为了保证媒体文件的曝光量，现有技术在投放媒体文件时通常采用调整媒体文件的投放概率的方式来控制媒体文件的投放，例如，当一个媒体文件的速度比较快，则降低该媒体文件的投放概率。然而，这种调整媒体文件的投放概率的方式可能导致将媒体文件投放给相关性较低的投放对象。
发明内容
有鉴于此，现提供一种媒体文件的投放方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中为保证媒体文件的曝光量而可能会将媒体文件投放给相关性较低的投放对象的技术问题。
本申请提供了一种媒体文件的投放方法，包括：
接收媒体文件投放请求；
根据所述投放请求获取待投放的第一媒体文件对应的订单信息，所述订单信息包括投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源；
根据所述订单信息中的投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源计算所述第一媒体文件与投放对象之间的相关性；
根据所述相关性与预设的排序算法计算所述第一媒体文件的排序分数；
获取其它待投放的第二媒体文件的排序分数，并根据所述第一媒体文件的排序分数与所述第二媒体文件的排序分数确定是否投放所述第一媒体文件。
可选地，所述根据所述订单信息中的投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源计算所述第一媒体文件与投放对象之间的相关性包括：
根据所述投放总时长及所述当前已投放时长计算剩余投放时间所占的第一比例；
根据所述可用资源及所述当前已消耗资源计算剩余资源所占的第二比例；
根据所述第一比例、第二比例与预设的公式计算所述第一媒体文件与投放对象之间的相关性。
可选地，所述预设的公式具体为：
weight＝sigmoid(x)*(weightmax-weightmin)+weightmin，其中，weight为所述相关性，x＝所述第二比例/所述第一比例，weightmax为预设的第一系数，weightmin为预设的第二系数。
可选地，所述预设的排序算法具体为：
score＝ecpm*pctra*weightb，其中，score为所述排序分数，ecpm为投放第一媒体文件对应的订单收入，pctr为所述投放对象的预估点击率，a,b分别为预设的第一权重系数与第二权重系数。
可选地，所述根据所述第一媒体文件的排序分数与所述第二媒体文件的排序分数确定是否投放所述第一媒体文件包括：
在所述第一媒体文件的排序分数大于所述第二媒体文件的排序分数时，确定投放所述第一媒体文件。
可选地，所述根据所述相关性与预设的排序算法计算所述第一媒体文件的排序分数的步骤之前，还包括：
采用预设的点击率预估模型计算所述投放对象的预估点击率。
可选地，所述根据所述第一媒体文件的排序分数与所述第二媒体文件的排序分数确定是否投放所述第一媒体文件的步骤之后，还包括：
在投放所述第一媒体文件后，更新订单信息中的当前已投放时长及当前已消耗资源。
本申请还提供了一种媒体文件的投放装置，包括：
接收模块，用于接收媒体文件投放请求；
获取模块，用于根据所述投放请求获取待投放的第一媒体文件对应的订单信息，所述订单信息包括投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源；
第一计算模块，用于根据所述订单信息中的投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源计算所述第一媒体文件与投放对象之间的相关性；
第二计算模块，用于根据所述相关性与预设的排序算法计算所述第一媒体文件的排序分数；
确认模块，用于获取其它待投放的第二媒体文件的排序分数，并根据所述第一媒体文件的排序分数与所述第二媒体文件的排序分数确定是否投放所述第一媒体文件。
上述技术方案的有益效果：
本申请实施例中，接收媒体文件投放请求；根据所述投放请求获取待投放的第一媒体文件对应的订单信息，所述订单信息包括投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源；根据所述订单信息中的投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源计算所述第一媒体文件与投放对象之间的相关性；根据所述相关性与预设的排序算法计算所述第一媒体文件的排序分数；获取其它待投放的第二媒体文件的排序分数，并根据所述第一媒体文件的排序分数与所述第二媒体文件的排序分数确定是否投放所述第一媒体文件。在本申请实施例中，根据订单信息中的投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源计算所述第一媒体文件与投放对象之间的相关性，然后根据所述相关性计算所述第一媒体文件的排序分数，最后根据排序分数来投放媒体文件，即让高相关性的第一媒体文件提升排序分数，从而提高曝光机率，让低相关性的第一媒体文件提降低排序分数，降低曝光机率，从而实现根据第一媒体文件与所述投放对象之间的相关性来投放媒体文件，达到了在保证媒体文件曝光量的基础上将媒体文件投放给相关性较高的投放对象的目的，从而实现了提高媒体文件的投放精度。
附图说明
图1为本申请实施例的网络架构的示意图；
图2为本申请所述的媒体文件的投放方法的一种实施例的流程图；
图3为本申请一实施方式中根据所述订单信息中的投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源计算所述第一媒体文件与投放对象之间的相关性的步骤细化流程图；
图4为本申请所述的媒体文件的投放装置的一种实施例的程序模块图；
图5为本申请实施例提供的执行媒体文件的投放方法的计算机设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图与具体实施例进一步阐述本申请的优点。
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。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。
在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其它含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
在本申请的描述中，需要理解的是，步骤前的数字标号并不标识执行步骤的前后顺序，仅用于方便描述本申请及区别每一步骤，因此不能理解为对本申请的限制。
图1示意性示出了一种可能用于实施本发明实施例方案的网络架构的示意图。在图1所示的网络架构中，包括：服务器102和终端104。服务器102通过网络与终端104进行连接，上述网络包括但不限于：广域网、城域网或局域网，终端104并不限定于PC、手机、平板电脑等。本发明实施例的媒体文件的投放方法可以由服务器102来执行，也可以由终端104来执行，还可以是由服务器102和终端104共同执行。其中，终端104执行本发明实施例的媒体文件的投放方法也可以是由安装在其上的客户端来执行。
参阅图2，其为本申请一实施例的媒体文件的投放方法的流程示意图。可以理解，本方法实施例中的流程图不用于对执行步骤的顺序进行限定。下面以计算机设备为执行主体进行示例性描述，从图中可以看出，本实施例中所提供的媒体文件的投放方法包括：
步骤S20、接收媒体文件投放请求。
具体地，所述投放请求可以用于请求计算机设备投放媒体文件，其中，本申请实施例对计算机设备投放的媒体文件的类型不做具体限定，计算机设备投放的媒体文件可以是视频文件、音频文件、图片文件或者文本文件等、也可以是这几种文件的任意组合，例如文本文件和图片文件的组合，视频文件和文本文件的组合。所述媒体文件具体的产品形态可以是视频广告、原生广告、banner广告、搜索广告或者普通的视频文件(比如，短视频)、普通的音频文件等。所述投放请求可以由客户端发起。在本申请实施例中，该媒体文件以UP主的待投放视频文件为例进行说明。
需要说明的是，本发明实施例对能够触发客户端发起第一投放请求的触发操作也不做具体限定，比如，触发客户端发起所述投放请求的触发操作可以包括但并不限于以下几种：客户端用户点击任意一个媒体文件、客户端下载并安装任意一种应用、客户端登陆使用任意一种应用等，此处不再一一举例说明。还需要说明的是，发起所述投放请求的客户端可以是任意终端设备，比如手机、电脑等，也可以是任意应用客户端，比如即时通信应用客户端、浏览器应用客户端等。发起所述投放请求的客户端可以理解为待投放的第一媒体文件的投放对象。
还需要说明的是，计算机设备接收到的由客户端发起的所述投放请求中可以包括但并不限于以下信息：客户端信息，也即待投放的第一媒体文件的投放对象的信息，可以包括客户端标识、客户端地址等；所请求的第一媒体文件的类型，可以包括视频文件、音频文件、图像文件等；所请求的第一媒体文件的投放形式，可以包括消息推送、弹窗等。所述投放请求中还可以包括其他信息，此处不再一一举例说明。
步骤S21，根据所述投放请求获取待投放的第一媒体文件对应的订单信息，所述订单信息包括投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源。
具体地，第一媒体文件在投放时，是通过订单的方式来实现的，也就是说，若该第一媒体文件的拥有者(比如UP主)需要投放该第一媒体文件，需要触发一个订单来实现对该第一媒体文件的投放。在本实施例中，触发的订单中可以包括该第一媒体文件投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源。
在一具体场景中，当该第一媒体文件为UP主的待投放视频文件时，则该UP主的订单中的投放总时长T为所述待投放视频文件被投放的时长，该投放总时长T是由UP主进行设定的，比如，该投放总时长为20天，即T＝20天；该当前已投放时长t为所述待投放视频文件到当前为止被投放的时长，比如，该当前已投放时长为5天，即t＝5天；该可用资源为UP主的预算，即UP主推广所述待投放视频文件的消费金额上限，比如该预算为1000元；该当前已消耗资源为UP主到当前为止所消耗的预算，即UP主推广所述待投放视频文件的消费金额，比如，当前已消耗资源为200元。
在一实施方式中，在每次投放该UP主的所述待视频文件之后，会对该UP主的当前已消耗资源进行更新，即对UP主的消耗金额进行更新。在对当前已消耗资源进行更新时，也可以对当前已投放时长进行更新。需要说明的是，若当前已投放时长是以天为计量单位，则在对当前已投放时长进行更新时，只有计时的天数发生变化时，才会对当前已投放天数进行更新；若当前已投放时长是以小时为计量单位，则在对当前已投放时长进行更新时，只有计时的小时数发生变化时，才会对当前已投放天数进行更新。
其中，Up主指的是在视频网站、论坛、ftp站点上传视频音频文件的人。
相应地，在本实施例中，获取到的订单信息中包括所述待视频文件的投放总时长，当前已投放时长，所述待视频文件的投放预算，以及当前已消耗的预算。
步骤S22，根据所述订单信息中的投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源计算所述第一媒体文件与投放对象之间的相关性。
具体地，投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源会影响第一媒体文件与所述投放对象之间的相关性，所述第一媒体文件与所述投放对象之间的相关性越大，表明投放对象对该第一媒体文件喜欢的程度越高，所述第一媒体文件与所述投放对象之间的相关性越低，表明投放对象对该第一媒体文件喜欢的程度越低。
在一示例性的实施方式中，参照图3，所述根据所述订单信息中的投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源计算所述第一媒体文件与投放对象之间的相关性包括：
步骤S30，根据所述投放总时长及所述当前已投放时长计算剩余投放时间所占的第一比例。
具体地，所述第一比例ratiot＝1-当前已投放时长t/所述投放总时长T＝1-t/T。
步骤S31，根据所述可用资源及所述当前已消耗资源计算剩余资源所占的第二比例。
具体地，所述第二比例ratiob＝1-所述当前已消耗资源charge/所述可用资源Budget＝1-charge/Budget。
步骤S32，根据所述第一比例、第二比例与预设的公式计算所述第一媒体文件与投放对象之间的相关性。
具体地，所述预设的公式具体为：
weight＝sigmoid(x)*(weightmax-weightmin)+weightmin，其中，weight为所述相关性，x＝所述第二比例/所述第一比例，weightmax为预设的第一系数，weightmin为预设的第二系数。
其中，sigmoid(x)为一个在生物学中常见的S型函数，也称为S型生长曲线，sigmoid(x)由下列公式定义：
sigmoid(x)＝1/(1+e-x)；
weightmax，weightmin分别为预设的第一系数和第二系数，该第一系数与第二系数是该相关性的weight的上下边界值，其具体值与实际应用的场景有关，在不同的应用场景中经过有限次实验计算能够得到出适合该应用场景的第一系数与第二系数。
步骤S23，根据所述相关性与预设的排序算法计算所述第一媒体文件的排序分数。
具体地，所述预设的排序算法具体为：
score＝ecpm*pctra*weightb，其中，score为所述排序分数，ecpm为投放第一媒体文件对应的订单收入，weight为所述相关性，pctr为所述投放对象的预估点击率，a,b分别为预设的第一权重系数与第二权重系数。
其中，所述订单收入为投放平台对该第一媒体文件进行千次曝光的收入，对于cpm(Cost Per Mille，每次展现成本)计费的投放平台，所述订单收入为cpm出价*1000；对于cpc(Cost Per Click，每次点击成本)计费的投放平台，所述订单收入为cpc*pctr*1000。
a,b分别为预设的第一权重系数与第二权重系数，该第一权重系数与第二权重系数为超参数，用于调整该排序算法公式中的不同因子的权重，其具体值与实际应用的场景有关，在不同的应用场景中经过有限次实验计算能够得到出适合该应用场景的第一权重系数与第二权重系数。在一具体实施方式中，该第一权重系数与第二权重系数均为1，即a＝1，b＝1。
预估点击率为采用预设的点击率预估模型预先计算得到的，即，在所述根据所述相关性与预设的排序算法计算所述第一媒体文件的排序分数的步骤之前，还包括：
采用预设的点击率预估模型计算所述投放对象的预估点击率。
具体地，所述点击率预估模型用于预测投放对象点击或播放所述第一媒体文件的概率，即用于计算所述预估点击率，在本实施例中，所述点击率预估模型可以采用视频推荐技术领域中的现有的点击率预估模型，也可以根据本申请实际应用的场景采用深度学习技术训练得到所述点击率预估模型，在此不做具体限定及说明。
在本实施例中，在得到所述预估点击率、所述订单收入、所述相关性以及所述第一权重系数与第二权重系数之后，即可以计算得到排序分数。
步骤S24，获取其它待投放的第二媒体文件的排序分数，并根据所述第一媒体文件的排序分数与所述第二媒体文件的排序分数确定是否投放所述第一媒体文件。
具体地，其它待投放的第二媒体文件的排序分数可以通过本实施例中的相同的排序算法计算得到，也可以采取其他排序算法计算得到，在本发明实施例不作限定。
在得到第一媒体文件的排序分数与所述第二媒体文件的排序分数时，基于这些排序分数即可确定是否投放所述第一媒体文件。
在一实施方式中，在确定是否投放该第一媒体文件给投放对象时，可以判断所述第一媒体文件的排序分数是否大于所有的第二媒体文件的排序分数，在所述第一媒体文件的排序分数大于所有的第二媒体文件的排序分数时，确定投放所述第一媒体文件给投放对象。
在另一实施方式中，也可以将所述第一媒体文件的排序分数与所有的第二媒体文件的排序分数进行比较，若所述第一媒体文件的排序分数在所有的第二媒体文件的排序分数中处于第二大，即所有的第二媒体文件的排序分数中存在一个排序分数大于所述第一媒体文件的排序分数，则可以确定投放所述第一媒体文件给投放对象。
本申请实施例中，接收媒体文件投放请求；根据所述投放请求获取待投放的第一媒体文件对应的订单信息，所述订单信息包括投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源；根据所述订单信息中的投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源计算所述第一媒体文件与投放对象之间的相关性；根据所述相关性与预设的排序算法计算所述第一媒体文件的排序分数；获取其它待投放的第二媒体文件的排序分数，并根据所述第一媒体文件的排序分数与所述第二媒体文件的排序分数确定是否投放所述第一媒体文件。在本申请实施例中，根据订单信息中的投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源计算所述第一媒体文件与投放对象之间的相关性，然后根据所述相关性计算所述第一媒体文件的排序分数，最后根据排序分数来投放媒体文件，即让高相关性的第一媒体文件提升排序分数，从而提高曝光机率，让低相关性的第一媒体文件提降低排序分数，降低曝光机率，从而实现根据第一媒体文件与所述投放对象之间的相关性来投放媒体文件，达到了在保证媒体文件曝光量的基础上将媒体文件投放给相关性较高的投放对象的目的，从而实现了提高媒体文件的投放精度。
参阅图4所示，是本申请媒体文件的投放装置40一实施例的程序模块图。
本实施例中，所述媒体文件的投放装置40包括一系列的存储于存储器上的计算机程序指令，当该计算机程序指令被处理器执行时，可以实现本申请各实施例的媒体文件的投放功能。在一些实施例中，基于该计算机程序指令各部分所实现的特定的操作，媒体文件的投放装置40可以被划分为一个或多个模块。例如，在图4中，所述媒体文件的投放装置40可以被分割成接收模块41、获取模块42、第一计算模块43、第二计算模块44及确定模块45。
其中：
接收模块41，用于接收媒体文件投放请求。
获取模块42，用于根据所述投放请求获取待投放的第一媒体文件对应的订单信息，所述订单信息包括投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源。
第一计算模块43，用于根据所述订单信息中的投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源计算所述第一媒体文件与投放对象之间的相关性。
第二计算模块44，用于根据所述相关性与预设的排序算法计算所述第一媒体文件的排序分数。
确定模块45，用于获取其它待投放的第二媒体文件的排序分数，并根据所述第一媒体文件的排序分数与所述第二媒体文件的排序分数确定是否投放所述第一媒体文件。
在一示例性的实施方式中，第一计算模块43，还用于根据所述投放总时长及所述当前已投放时长计算剩余投放时间所占的第一比例；根据所述可用资源及所述当前已消耗资源计算剩余资源所占的第二比例；根据所述第一比例、第二比例与预设的公式计算所述第一媒体文件与投放对象之间的相关性。
在一示例性的实施方式中，所述预设的公式具体为：
weight＝sigmoid(x)*(weightmax-weightmin)+weightmin，其中，weight为所述相关性，x＝所述第二比例/所述第一比例，weightmax为预设的第一系数，weightmin为预设的第二系数。
在一示例性的实施方式中，所述预设的排序算法具体为：
score＝ecpm*pctra*weightb，其中，score为所述排序分数，ecpm为投放第一媒体文件对应的订单收入，pctr为所述投放对象的预估点击率，a,b分别为预设的第一权重系数与第二权重系数。
在一示例性的实施方式中，确定模块45，还用于在所述第一媒体文件的排序分数大于所述第二媒体文件的排序分数时，确定投放所述第一媒体文件。
在一示例性的实施方式中，所述媒体文件的投放装置40还包括第三计算模块。
所述第三计算模块，用于采用预设的点击率预估模型计算所述投放对象的预估点击率。
在一示例性的实施方式中，所述媒体文件的投放装置40还包括更新模块。
所述更新模块，用于在投放所述第一媒体文件后，更新订单信息中的当前已投放时长及当前已消耗资源。
本申请实施例中，本申请实施例中，接收媒体文件投放请求；根据所述投放请求获取待投放的第一媒体文件对应的订单信息，所述订单信息包括投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源；根据所述订单信息中的投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源计算所述第一媒体文件与投放对象之间的相关性；根据所述相关性与预设的排序算法计算所述第一媒体文件的排序分数；获取其它待投放的第二媒体文件的排序分数，并根据所述第一媒体文件的排序分数与所述第二媒体文件的排序分数确定是否投放所述第一媒体文件。在本申请实施例中，根据订单信息中的投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源计算所述第一媒体文件与投放对象之间的相关性，然后根据所述相关性计算所述第一媒体文件的排序分数，最后根据排序分数来投放媒体文件，即让高相关性的第一媒体文件提升排序分数，从而提高曝光机率，让低相关性的第一媒体文件提降低排序分数，降低曝光机率，从而实现根据第一媒体文件与所述投放对象之间的相关性来投放媒体文件，达到了在保证媒体文件曝光量的基础上将媒体文件投放给相关性较高的投放对象的目的，从而实现了提高媒体文件的投放精度。
图5示意性示出了根据本申请实施例的适于实现媒体文件的投放方法的计算机设备5的硬件架构示意图。本实施例中，计算机设备5是一种能够按照事先设定或者存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备。例如，可以是平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器，或者多个服务器所组成的服务器集群)等。如图5所示，计算机设备5至少包括但不限于：可通过系统总线相互通信链接存储器120、处理器121、网络接口123。其中：
存储器120至少包括一种类型的计算机可读存储介质，可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，存储器120可以是计算机设备5的内部存储模块，例如该计算机设备5的硬盘或内存。在另一些实施例中，存储器120也可以是计算机设备5的外部存储设备，例如该计算机设备5上配备的插接式硬盘，智能存储卡(SmartMedia Card，简称为SMC)，安全数字(Secure Digital，简称为SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，存储器120还可以既包括计算机设备5的内部存储模块也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器120通常用于存储安装于计算机设备5的操作系统和各类应用软件，例如媒体文件的投放方法的程序代码等。此外，存储器120还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类。
处理器121在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，简称为CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其它处理芯片。该处理器121通常用于控制计算机设备5的总体操作，例如执行与计算机设备5进行交互或者通信相关的控制和处理等。本实施例中，处理器121用于运行存储器120中存储的程序代码或者处理。
网络接口123可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口123通常用于在计算机设备5与其它计算机设备之间建立通信链接。例如，网络接口123用于通过网络将计算机设备5与外部终端相连，在计算机设备5与外部终端之间的建立传输通道和通信链接等。网络可以是企业内部网(Intranet)、互联网(Internet)、全球移动通讯系统(GlobalSystem of Mobile communication，简称为GSM)、宽带码分多址(Wideband Code DivisionMultiple Access，简称为WCDMA)、4G网络、5G网络、蓝牙(Bluetooth)、Wi-Fi等无线或有线网络。
需要指出的是，图5仅示出了具有部件120～122的计算机设备，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的部件，可以替代的实施更多或者更少的部件。
在本实施例中，存储于存储器120中的媒体文件的投放方法可以被分割为一个或者多个程序模块，并由一个或多个处理器(本实施例为处理器121)所执行，以完成本申请。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现实施例中的媒体文件的投放方法的步骤。
本实施例中，计算机可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，计算机可读存储介质可以是计算机设备的内部存储单元，例如该计算机设备的硬盘或内存。在另一些实施例中，计算机可读存储介质也可以是计算机设备的外部存储设备，例如该计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，简称为SMC)，安全数字(Secure Digital，简称为SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，计算机可读存储介质还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，计算机可读存储介质通常用于存储安装于计算机设备的操作系统和各类应用软件，例如实施例中的媒体文件的投放方法的程序代码等。此外，计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到至少两个网络单元上。可以根据实际的需要筛选出其中的部分或者全部模块来实现本申请实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域普通技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种媒体文件的投放方法，其特征在于，包括：
接收媒体文件投放请求；
根据所述投放请求获取待投放的第一媒体文件对应的订单信息，所述订单信息包括投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源；
根据所述订单信息中的投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源计算所述第一媒体文件与投放对象之间的相关性；
根据所述相关性与预设的排序算法计算所述第一媒体文件的排序分数；
获取其它待投放的第二媒体文件的排序分数，并根据所述第一媒体文件的排序分数与所述第二媒体文件的排序分数确定是否投放所述第一媒体文件。
2.根据权利要求1所述的媒体文件的投放方法，其特征在于，所述根据所述订单信息中的投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源计算所述第一媒体文件与投放对象之间的相关性包括：
根据所述投放总时长及所述当前已投放时长计算剩余投放时间所占的第一比例；
根据所述可用资源及所述当前已消耗资源计算剩余资源所占的第二比例；
根据所述第一比例、第二比例与预设的公式计算所述第一媒体文件与投放对象之间的相关性。
3.根据权利要求2所述的媒体文件的投放方法，其特征在于，所述预设的公式具体为：weight＝sigmoid(x)*(weightmax-weightmin)+weightmin，其中，weight为所述相关性，x＝所述第二比例/所述第一比例，weightmax为预设的第一系数，weightmin为预设的第二系数。
4.根据权利要求3所述的媒体文件的投放方法，其特征在于，所述预设的排序算法具体为：
score＝ecpm*pctra*weightb，其中，score为所述排序分数，ecpm为投放第一媒体文件对应的订单收入，pctr为所述投放对象的预估点击率，a，b分别为预设的第一权重系数与第二权重系数。
5.根据权利要求1至4任一项所述的媒体文件的投放方法，其特征在于，所述根据所述第一媒体文件的排序分数与所述第二媒体文件的排序分数确定是否投放所述第一媒体文件包括：
在所述第一媒体文件的排序分数大于所述第二媒体文件的排序分数时，确定投放所述第一媒体文件。
6.根据权利要求5所述的媒体文件的投放方法，其特征在于，所述根据所述相关性与预设的排序算法计算所述第一媒体文件的排序分数的步骤之前，还包括：
采用预设的点击率预估模型计算所述投放对象的预估点击率。
7.根据权利要求1所述的媒体文件的投放方法，其特征在于，所述根据所述第一媒体文件的排序分数与所述第二媒体文件的排序分数确定是否投放所述第一媒体文件的步骤之后，还包括：
在投放所述第一媒体文件后，更新订单信息中的当前已投放时长及当前已消耗资源。
8.一种媒体文件的投放装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收媒体文件投放请求；
获取模块，用于根据所述投放请求获取待投放的第一媒体文件对应的订单信息，所述订单信息包括投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源；
第一计算模块，用于根据所述订单信息中的投放总时长，当前已投放时长，可用资源及当前已消耗资源计算所述第一媒体文件与投放对象之间的相关性；
第二计算模块，用于根据所述相关性与预设的排序算法计算所述第一媒体文件的排序分数；
确认模块，用于获取其它待投放的第二媒体文件的排序分数，并根据所述第一媒体文件的排序分数与所述第二媒体文件的排序分数确定是否投放所述第一媒体文件。
9.一种计算机设备，所述计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的媒体文件的投放方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的媒体文件的投放方法的步骤。
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