CN114445101A - 广告模型的管理方法、装置、电子设备及计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种广告模型的管理方法、装置、电子设备及计算机可读介质，涉及互联网技术领域。其中,所述方法包括：向广告服务端发送广告模型下发请求，使得广告服务端基于广告模型下发请求，向广告客户端下发广告模型和广告模型的输入特征的类别信息；接收广告服务端基于广告模型下发请求下发的广告模型和广告模型的输入特征的类别信息；基于广告模型的输入特征的类别信息，获取广告模型的输入特征信息；将广告模型的输入特征信息输入至广告模型中，以获得广告模型基于输入特征信息预测的结果。通过本申请实施例，不仅能够有效提高广告模型的输入特征的时效性，而且还能够有效提高请求广告模型预测的成功率。

Description

广告模型的管理方法、装置、电子设备及计算机可读介质

技术领域

本申请实施例涉及互联网技术领域，尤其涉及一种广告模型的管理方法、装置、电子设备及计算机可读介质。

背景技术

生活中广告无处不在，广告主存在向用户推送广告以对产品或者服务进行宣传的需求，当前，伴随着网络和计算机的广泛应用，线上广告已经成为广告投放的新形式。在线上广告系统中，广告主通过向广告发布者付费，以通过网页、浏览器、广告客户端或者其他在线媒体来投放自己的广告。随着国际化事务的不断发展，线上广告系统每天承载着十亿级规模的广告请求。

为了实现广告决策的智能化以及广告收入的提升，线上广告系统采用具有智能化功能的广告模型来实现广告决策的智能化以及广告收入的提升。然而，线上广告系统中的客户端所属的终端设备所处的国际网络环境极其不均衡且极其不稳定，大部分国际地区间歇性或长时间处于弱网环境(高延迟、高丢包、二级网络、三级网络)。针对这种国际网络环境状况，基于服务端的广告模型的预测结果经常因为网络环境无法返回到请求广告模型预测的客户端，或者返回到请求广告模型预测的客户端的时间过长。这样，就会导致无法完成广告功能的需求。由此可见，如何有效提高请求广告模型预测的成功率成为当前亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请的目的在于提出一种广告模型的管理方法、装置、电子设备及计算机可读介质，用于解决现有技术中存在的如何有效提高请求广告模型预测的成功率的技术问题。

根据本申请实施例的第一方面，提供了一种广告模型的管理方法。所述方法包括：向广告服务端发送广告模型下发请求，使得所述广告服务端基于所述广告模型下发请求，向广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；接收所述广告服务端基于所述广告模型下发请求下发的所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息；将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果。

根据本申请实施例的第二方面，提供了一种广告模型的管理方法。所述方法包括：接收广告客户端发送的广告模型下发请求；基于所述广告模型下发请求，向所述广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息，使得所述广告客户端基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息，并将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果。

根据本申请实施例的第三方面，提供了一种广告模型的管理方法。所述方法包括：向广告物联网设备发送广告模型下发请求，使得所述广告物联网设备基于所述广告模型下发请求，向广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；接收所述广告物联网设备基于所述广告模型下发请求下发的所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息；将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果。

根据本申请实施例的第四方面，提供了一种广告模型的管理装置。所述装置包括：第一发送模块，用于向广告服务端发送广告模型下发请求，使得所述广告服务端基于所述广告模型下发请求，向广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；第一接收模块，用于接收所述广告服务端基于所述广告模型下发请求下发的所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；第一获取模块，用于基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息；第一输入模块，用于将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果。

根据本申请实施例的第五方面，提供了一种广告模型的管理装置。所述装置包括：第二接收模块，用于接收广告客户端发送的广告模型下发请求；第一下发模块，用于基于所述广告模型下发请求，向所述广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息，使得所述广告客户端基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息，并将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果。

根据本申请实施例的第六方面，提供了一种广告模型的管理装置。所述装置包括：第二发送模块，用于向广告物联网设备发送广告模型下发请求，使得所述广告物联网设备基于所述广告模型下发请求，向广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；第三接收模块，用于接收所述广告物联网设备基于所述广告模型下发请求下发的所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；第二获取模块，用于基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息；第二输入模块，用于将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果。

根据本申请实施例的第七方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；计算机可读介质，配置为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上述实施例的第一方面、第二方面或者第三方面所述的广告模型的管理方法。

根据本申请实施例的第八方面，提供了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述实施例的第一方面、第二方面或者第三方面所述的广告模型的管理方法。

根据本申请实施例提供的广告模型的管理方案，广告客户端向广告服务端发送广告模型下发请求，所述广告服务端基于所述广告模型下发请求，向所述广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息，所述广告客户端接收所述广告服务端基于所述广告模型下发请求下发的所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息，并基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息，再将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果，与现有的其它方式相比，通过将所述广告服务端的广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息下发到所述广告客户端，所述广告客户端可以基于所述广告模型的输入特征的类别信息，将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型预测的结果，减少了网络环境对广告模型预测结果的干扰，从而有效提高请求广告模型预测的成功率。此外，所述广告客户端基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息，并将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，能够有效提高广告模型的输入特征的时效性。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本申请实施例一中广告模型的管理方法的步骤流程图；

图2为本申请实施例二中广告模型的管理方法的步骤流程图；

图3A为本申请实施例三中广告模型的管理方法的步骤流程图；

图3B为根据本申请实施例三提供的广告模型的管理方法的使用场景的示意图；

图4为本申请实施例四中广告模型的管理方法的步骤流程图；

图5为本申请实施例五中广告模型的管理装置的结构示意图；

图6为本申请实施例六中广告模型的管理装置的结构示意图；

图7为本申请实施例七中广告模型的管理装置的结构示意图；

图8为本申请实施例八中电子设备的结构示意图；

图9为本申请实施例九中电子设备的硬件结构。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅配置为解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

参照图1，示出了本申请实施例一中广告模型的管理方法的步骤流程图。

本实施例从广告客户端的角度，对本实施例提供的广告模型的管理方法进行说明。具体地，本实施例提供的广告模型的管理方法包括以下步骤：

在步骤S101中，向广告服务端发送广告模型下发请求，使得所述广告服务端基于所述广告模型下发请求，向广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息。

在本申请实施例中，所述广告服务端可理解为为广告提供服务的服务端。所述广告模型下发请求可理解为用于请求下发广告模型和广告模型的输入特征的类别信息的请求。所述广告模型可理解为用于广告的模型。具体地，所述用于广告的模型可为用于广告的神经网络模型或者其它用于广告的机器学习模型，如决策树等。在具体的使用场景中，所述广告模型可为广告点击率预测模型、广告转化成本预测模型、广告点击类型预测模型等。所述广告模型的输入特征的类别信息可理解为所述广告模型的输入特征的种类，例如，用户标识、广告客户端标识、广告客户端所属的终端设备的标识、广告客户端所属的终端设备所处的地理位置等。所述广告客户端可理解为用于提供广告展示服务的客户端。可以理解的是，以上描述仅为示例性的，本申请实施例对此不做任何限定。

在一些可选实施例中，在向广告服务端发送广告模型下发请求时，接收针对所述广告客户端的初始化操作；基于所述初始化操作，向所述广告服务端发送所述广告模型下发请求。籍此，通过针对所述广告客户端的初始化操作，能够触发所述广告客户端向所述广告服务端发送所述广告模型下发请求。可以理解的是，以上描述仅为示例性的，本申请实施例对此不作任何限定。

在一个具体的例子中，针对所述广告客户端的初始化操作可为针对所述广告客户端的开启操作，例如，用户点击广告客户端的图标，以启动广告客户端。针对所述广告客户端的初始化操作还可为针对所述广告客户端的初始化控件的操作，例如，用户对所述广告客户端的初始化控件的点击操作、拖拽操作、长按操作等。可以理解的是，以上描述仅为示例性的，本申请实施例对此不作任何限定。

在步骤S102中，接收所述广告服务端基于所述广告模型下发请求下发的所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息。

在本申请实施例中，所述广告客户端接收所述广告服务端基于所述广告模型下发请求下发的所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息。可以理解的是，以上描述仅为示例性的，本申请实施例对此不作任何限定。

在一些可选实施例中，所述广告模型包括广告动态模型。在接收所述广告服务端基于所述广告模型下发请求下发的所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息时，接收所述广告服务端基于所述广告模型下发请求下发的所述广告动态模型、所述广告动态模型的动态输入特征的类别信息以及所述广告动态模型的动态编码特征查询表，其中，所述动态编码特征查询表用于查询对所述广告动态模型的动态输入特征信息编码的动态输入特征表征信息。籍此，通过接收所述广告服务端基于所述广告模型下发请求下发的所述广告动态模型、所述广告动态模型的动态输入特征的类别信息以及所述广告动态模型的动态编码特征查询表，能够请求广告动态模型预测相应的结果。可以理解的是，以上描述仅为示例性的，本申请实施例对此不作任何限定。

在一个具体的例子中，所述广告动态模型可理解为对所述广告模型进行拆分而获得的动态模型。所述动态模型可理解为模型的输入特征信息随着时间的变化而变化的模型。通过向所述广告客户端下发对所述广告模型进行拆分而获得的动态模型，能够使得广告客户端拥有独特的动态模型。所述广告动态模型的动态输入特征的类别信息可理解为所述广告动态模型的动态输入特征的种类。所述动态输入特征信息可理解为随着时间的变化而变化的输入特征信息。所述动态输入特征表征信息可理解为所述动态输入特征信息的表征向量。可以理解的是，以上描述仅为示例性的，本申请实施例对此不作任何限定。

在步骤S103中，基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息。

在一些可选实施例中，在基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息时，基于所述广告模型的输入特征的类别信息，从所述广告模型的全量特征库中调用所述广告模型的输入特征信息。籍此，通过从所述广告模型的全量特征库中调用所述广告模型的输入特征信息，能够有效地获取所述广告模型的输入特征信息。可以理解的是，以上描述仅为示例性的，本申请实施例对此不作任何限定。

在一个具体的例子中，在基于所述广告模型的输入特征的类别信息，从所述广告模型的全量特征库中调用所述广告模型的输入特征信息之前，所述方法还包括：基于所述广告模型的全量特征库的全量特征配置信息，获取所述广告模型的全量特征库的全量特征信息；基于所述广告模型的全量特征库的全量特征信息，构建所述广告模型的全量特征库。其中，所述全量特征配置信息可理解为全量特征库中的全量特征的种类的配置信息。籍此，通过所述广告模型的全量特征库的全量特征配置信息，获取所述广告模型的全量特征库的全量特征信息，能够有效地构建所述广告模型的全量特征库。可以理解的是，以上描述仅为示例性的，本申请实施例对此不作任何限定。

在步骤S104中，将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果。

在一些可选实施例中，在将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果时，基于所述广告动态模型的动态输入特征信息，查询所述动态编码特征查询表，以获得所述广告动态模型的动态输入特征信息对应的动态输入特征表征信息；将所述广告动态模型的动态输入特征表征信息输入至所述广告动态模型中，以获得所述广告动态模型基于所述动态输入特征表征信息预测的结果。籍此，通过将所述广告动态模型的动态输入特征信息转换为对应的动态输入特征表征信息输入至所述广告动态模型中，无需所述广告动态模型本身将所述广告动态模型的动态输入特征信息转换为对应的动态输入特征表征信息，从而方便所述广告动态模型有效地获得所述广告动态模型基于所述动态输入特征表征信息预测的结果。可以理解的是，以上描述仅为示例性的，本申请实施例对此不作任何限定。

在一些可选实施例中，所述广告模型还包括与所述广告动态模型配对的广告固定模型，所述方法还包括：对所述广告动态模型基于所述动态输入特征表征信息预测的结果与所述广告固定模型基于固定输入特征信息预测的结果进行融合，以获得所述广告动态模型与所述广告固定模型的最终预测结果。其中，所述广告模型包括广告动态模型和与所述广告动态模型配对的广告固定模型，所述固定输入特征信息可理解为不随着时间的变化而变化的输入特征信息。籍此，通过对所述广告动态模型基于所述动态输入特征表征信息预测的结果与所述广告固定模型基于固定输入特征信息预测的结果进行融合，能够有效地获得所述广告模型的预测结果。可以理解的是，以上描述仅为示例性的，本申请实施例对此不作任何限定。

在一个具体的例子中，所述广告固定模型可理解为对所述广告模型进行拆分而获得的固定模型。所述固定模型可理解为模型的输入特征信息不随着时间的变化而变化的模型。通过对所述广告模型进行拆分，不仅可以获得广告动态模型，而且还可以获得与所述广告动态模型配对的广告固定模型。通过对所述广告模型进行拆分，降低了广告模型的尺寸(大小)，实现广告模型的轻量化，从而能够有效提高广告模型下发的成功率。可以理解的是，以上描述仅为示例性的，本申请实施例对此不作任何限定。

通过本申请实施例提供的广告模型的管理方法，广告客户端向广告服务端发送广告模型下发请求，所述广告服务端基于所述广告模型下发请求，向所述广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息，所述广告客户端接收所述广告服务端基于所述广告模型下发请求下发的所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息，并基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息，再将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果，与现有的其它方式相比，通过将所述广告服务端的广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息下发到所述广告客户端，所述广告客户端可以基于所述广告模型的输入特征的类别信息，将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型预测的结果，减少了网络环境对广告模型预测结果的干扰，从而有效提高请求广告模型预测的成功率。此外，所述广告客户端基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息，并将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，能够有效提高广告模型的输入特征的时效性。

本实施例提供的广告模型的管理方法可以由任意适当的具有数据处理能力的设备执行，包括但不限于：摄像头、终端、移动终端、PC机、服务器、车载设备、娱乐设备、广告设备、个人数码助理(PDA)、平板电脑、笔记本电脑、掌上游戏机、智能眼镜、智能手表、可穿戴设备、虚拟显示设备或显示增强设备等。

参照图2，示出了本申请实施例二中广告模型的管理方法的步骤流程图。

本实施例从广告服务端的角度，对本实施例提供的广告模型的管理方法进行说明。具体地，本实施例提供的广告模型的管理方法包括以下步骤：

在步骤S201中，接收广告客户端发送的广告模型下发请求。

在一些可选实施例中，在接收广告客户端发送的广告模型下发请求之前，所述方法还包括：基于配置的广告模型生成信息，生成所述广告模型，并配置生成的所述广告模型的输入特征的类别信息。其中，所述广告模型生成信息包括以下中的至少一者：所述广告模型的训练样本、所述广告模型的训练周期、所述广告模型的更新周期、所述广告模型的预测结果的输出位置、所述广告模型的标识、所述广告模型的生成逻辑的代码。籍此，通过配置的广告模型生成信息，能够有效生成所述广告模型。此外，还能够配置生成的所述广告模型的输入特征的类别信息。可以理解的是，以上描述仅为示例性的，本申请实施例对此不作任何限定。

在一个具体的例子中，所述广告模型包括广告动态模型和与所述广告动态模型配对的广告固定模型。在基于配置的广告模型生成信息，生成所述广告模型，并配置生成的所述广告模型的输入特征的类别信息时，基于配置的广告动态模型生成信息，生成所述广告动态模型，并配置生成的所述广告动态模型的输入特征的类别信息；基于配置的广告固定模型生成信息，生成所述广告固定模型，并配置生成的所述广告固定模型的输入特征的类别信息。其中，所述广告固定模型可理解为对所述广告模型进行拆分而获得的固定模型，所述广告动态模型可理解为对所述广告模型进行拆分而获得的动态模型，也就是说，通过对所述广告模型进行拆分，不仅可以获得广告动态模型，而且还可以获得与所述广告动态模型配对的广告固定模型，所述广告动态模型生成信息包括以下中的至少一者：所述广告动态模型的训练样本、所述广告动态模型的训练周期、所述广告动态模型的更新周期、所述广告动态模型的预测结果的输出位置、所述广告动态模型的标识、所述广告动态模型的生成逻辑的代码，所述广告固定模型生成信息包括以下中的至少一者：所述广告固定模型的训练样本、所述广告固定模型的训练周期、所述广告固定模型的更新周期、所述广告固定模型的预测结果的输出位置、所述广告固定模型的标识、所述广告固定模型的生成逻辑的代码。可以理解的是，以上描述仅为示例性的，本申请实施例对此不作任何限定。

在步骤S202中，基于所述广告模型下发请求，向所述广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息，使得所述广告客户端基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息，并将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果。

在一些可选实施例中，在基于所述广告模型下发请求，向所述广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息时，基于所述广告模型下发请求，获取所述广告客户端的广告模型下发条件；确定下发条件与所述广告客户端的广告模型下发条件匹配的广告模型；将下发条件与所述广告客户端的广告模型下发条件匹配的广告模型和下发条件与所述广告客户端的广告模型下发条件匹配的广告模型的输入特征的类别信息下发至所述广告客户端。籍此，通过获取的所述广告客户端的广告模型下发条件，能够向所述广告客户端下发下发条件与所述广告客户端的广告模型下发条件匹配的广告模型和下发条件与所述广告客户端的广告模型下发条件匹配的广告模型的输入特征的类别信息。可以理解的是，以上描述仅为示例性的，本申请实施例对此不作任何限定。

在一个具体的例子中，在基于所述广告模型下发请求，获取所述广告客户端的广告模型下发条件时，从所述广告模型下发请求中获取所述广告模型下发请求携带的所述广告客户端的广告模型下发条件；或者，从所述广告模型下发请求中获取所述广告模型下发请求携带的所述广告客户端所属的终端设备的标识，并基于所述广告模型下发请求携带的所述广告客户端所属的终端设备的标识，向所述终端设备发送所述广告模型下发条件的获取请求，以获取所述广告客户端的广告模型下发条件。可以理解的是，以上描述仅为示例性的，本申请实施例对此不作任何限定。

在一个具体的例子中，在确定下发条件与所述广告客户端的广告模型下发条件匹配的广告模型之前，所述方法还包括：所述广告服务端为所述广告服务端中所有的广告模型配置相应的下发条件。可以理解的是，以上描述仅为示例性的，本申请实施例对此不作任何限定。

在一个具体的例子中，在确定下发条件与所述广告客户端的广告模型下发条件匹配的广告模型时，确定下发条件与所述广告客户端的广告模型下发条件相同的广告模型为下发条件与所述广告客户端的广告模型下发条件匹配的广告模型。可以理解的是，以上描述仅为示例性的，本申请实施例对此不作任何限定。

在一个具体的例子中，所述广告客户端的广告模型下发条件包括以下中的至少一者：所述广告客户端的版本号、所述广告客户端的子版本号、所述广告客户端的广告位、所述广告客户端所属的终端设备所处的网络环境、所述广告客户端所属的终端设备的内存、所述广告客户端所属的终端设备的操作系统版本、所述广告客户端所属的终端设备所处的地理位置。其中，所述广告客户端所属的终端设备所处的网络环境可为2G网络、3G网络、4G网络、5G网络、局域网等。可以理解的是，以上描述仅为示例性的，本申请实施例对此不作任何限定。

在一些可选实施例中，所述方法还包括：若检测到所述广告模型更新，则将更新后的所述广告模型和更新后的所述广告模型的输入特征的类别信息下发至所述广告客户端，使得所述广告客户端基于更新后的所述广告模型的输入特征的类别信息，获取更新后的所述广告模型的输入特征信息，并将更新后的所述广告模型的输入特征信息输入至更新后的所述广告模型中，以获得更新后的所述广告模型基于更新后的所述输入特征信息预测的结果。籍此，在检测到所述广告模型更新时，将更新后的所述广告模型和更新后的所述广告模型的输入特征的类别信息下发至所述广告客户端，无需通过所述广告客户端的更新来更新所述广告模型，极大地提高了广告模型的更新效率。可以理解的是，以上描述仅为示例性的，本申请实施例对此不作任何限定。

通过本申请实施例提供的广告模型的管理方法，广告服务端接收广告客户端发送的广告模型下发请求，并基于所述广告模型下发请求，向所述广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息，所述广告客户端接收所述广告服务端基于所述广告模型下发请求下发的所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息，并基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息，再将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果，与现有的其它方式相比，通过所述广告服务端将所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息下发到所述广告客户端，所述广告客户端可以基于所述广告模型的输入特征的类别信息，将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型预测的结果，减少了网络环境对广告模型预测结果的干扰，从而有效提高请求广告模型预测的成功率。此外，所述广告客户端基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息，并将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，能够有效提高广告模型的输入特征的时效性。

本实施例提供的广告模型的管理方法可以由任意适当的具有数据处理能力的设备执行，包括但不限于：摄像头、终端、移动终端、PC机、服务器、车载设备、娱乐设备、广告设备、个人数码助理(PDA)、平板电脑、笔记本电脑、掌上游戏机、智能眼镜、智能手表、可穿戴设备、虚拟显示设备或显示增强设备等。

参照图3A，示出了本申请实施例三中广告模型的管理方法的步骤流程图。

本实施例从广告客户端与广告服务端交互的角度，对本实施例提供的广告模型的管理方法进行说明。具体地，本实施例提供的广告模型的管理方法包括以下步骤：

在步骤S301中，广告客户端向广告服务端发送广告模型下发请求。

由于该步骤S301的具体实施方式与上述实施例一中的步骤S101的具体实施方式类似，在此不再赘述。

在步骤S302中，所述广告服务端接收所述广告客户端发送的广告模型下发请求。

由于该步骤S302的具体实施方式与上述实施例二中的步骤S201的具体实施方式类似，在此不再赘述。

在步骤S303中，所述广告服务端基于所述广告模型下发请求，向所述广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息。

由于该步骤S303的具体实施方式与上述实施例二中的步骤S202的具体实施方式类似，在此不再赘述。

在步骤S304中，所述广告客户端接收所述广告服务端基于所述广告模型下发请求下发的所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息。

由于该步骤S304的具体实施方式与上述实施例一中的步骤S102的具体实施方式类似，在此不再赘述。

在步骤S305中，所述广告客户端基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息。

由于该步骤S305的具体实施方式与上述实施例一中的步骤S103的具体实施方式类似，在此不再赘述。

在步骤S306中，所述广告客户端将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果。

由于该步骤S306的具体实施方式与上述实施例一中的步骤S104的具体实施方式类似，在此不再赘述。

在一个具体的例子中，如图3B所示，为实现本申请实施例提供的广告模型的管理方法的一种线上广告系统的结构示意图，该系统可以包括广告服务端以及终端设备A中的广告客户端，应该理解，图3B所呈现的广告服务端与终端设备A中的广告客户端仅是示例性说明，并不会对两者的实现形式做限定。

在实际应用中，广告服务端与终端设备A之间可以是有线或无线网络连接，具体可以通过GSM、GPRS、LTE等移动网络实现通信连接，或者是通过蓝牙、WIFI、红外线等方式进行通信连接，本申请实施例对广告服务端与终端设备A之间的具体通信连接方式不做限定。

广告服务端可以是设置于用户提供服务的服务设备中的服务端，具体可以是独立的应用服务设备，本申请实施例对该广告服务端的结构及其实现形式不作限定。

终端设备A可以是面向用户，并能够与用户进行交互的终端，如手机、笔记本、电脑、iPad、智能音响等，还可以各种自助终端，如医院、银行、车站等场所中的自助服务机，此外，终端设备A还可以是支持交互的智能机器，如聊天机器人、扫地机器人、点餐服务机器人等。本申请实施例对终端设备的产品类型及其物理形态不做限定，本申请实施例需要其具有交互功能，可以通过安装如广告客户端类等交互类应用程序实现。

在进行广告模型下发时，终端设备A中的广告客户端可通过网络向广告服务端发送广告模型下发请求。广告服务端接收终端设备A中的广告客户端发送的广告模型下发请求，并基于所述广告模型下发请求，向所述广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息。由此可见，本申请实施例提供的广告模型的管理方法可以由广告服务端执行，具体实现过程可以参照上述方法实施例二的描述。

通过本申请实施例提供的广告模型的管理方法，广告客户端向广告服务端发送广告模型下发请求，所述广告服务端接收所述广告客户端发送的所述广告模型下发请求，并基于所述广告模型下发请求，向所述广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息，所述广告客户端接收所述广告服务端基于所述广告模型下发请求下发的所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息，并基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息，再将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果，与现有的其它方式相比，通过所述广告服务端将所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息下发到所述广告客户端，所述广告客户端可以基于所述广告模型的输入特征的类别信息，将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型预测的结果，减少了网络环境对广告模型预测结果的干扰，从而有效提高请求广告模型预测的成功率。此外，所述广告客户端基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息，并将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，能够有效提高广告模型的输入特征的时效性。

本实施例提供的广告模型的管理方法可以由任意适当的具有数据处理能力的设备执行，包括但不限于：摄像头、终端、移动终端、PC机、服务器、车载设备、娱乐设备、广告设备、个人数码助理(PDA)、平板电脑、笔记本电脑、掌上游戏机、智能眼镜、智能手表、可穿戴设备、虚拟显示设备或显示增强设备等。

参照图4，示出了本申请实施例四中广告模型的管理方法的步骤流程图。

本实施例从广告客户端的角度，对本实施例提供的广告模型的管理方法进行说明。具体地，本实施例提供的广告模型的管理方法包括以下步骤：

在步骤S401中，向广告物联网设备发送广告模型下发请求，使得所述广告物联网设备基于所述广告模型下发请求，向广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息。

在本实施例中，所述广告物联网设备可理解为具有边缘计算能力且提供广告服务的物联网设备。所述广告模型下发请求可理解为用于请求下发广告模型和广告模型的输入特征的类别信息的请求。所述广告模型可理解为用于广告的模型。具体地，所述用于广告的模型可为用于广告的神经网络模型或者其它用于广告的机器学习模型，如决策树等。在具体的使用场景中，所述广告模型可为广告点击率预测模型、广告转化成本预测模型、广告点击类型预测模型等。所述广告模型的输入特征的类别信息可理解为所述广告模型的输入特征的种类，例如，用户标识、广告客户端标识、广告客户端所属的终端设备的标识、广告客户端所属的终端设备所处的地理位置等。所述广告客户端可理解为用于提供广告展示服务的客户端。可以理解的是，以上描述仅为示例性的，本申请实施例对此不做任何限定。

在步骤S402中，接收所述广告物联网设备基于所述广告模型下发请求下发的所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息。

在本实施例中，所述广告客户端接收所述广告物联网设备基于所述广告模型下发请求下发的所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息。可以理解的是，以上描述仅为示例性的，本申请实施例对此不作任何限定。

在步骤S403中，基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息。

由于该步骤S403的具体实施方式与上述实施例一中步骤S103的具体实施方式类似，在此不再赘述。

在步骤S404中，将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果。

由于该步骤S404的具体实施方式与上述实施例一中步骤S104的具体实施方式类似，在此不再赘述。

根据本实施例提供的广告模型的管理方法，通过将所述广告物联网设备的广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息下发到所述广告客户端，所述广告客户端可以基于所述广告模型的输入特征的类别信息，将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型预测的结果，减少了网络环境对广告模型预测结果的干扰，从而有效提高请求广告模型预测的成功率。此外，所述广告客户端基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息，并将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，能够有效提高广告模型的输入特征的时效性。

本实施例提供的广告模型的管理方法可以由任意适当的具有数据处理能力的设备执行，包括但不限于：摄像头、终端、移动终端、PC机、服务器、车载设备、娱乐设备、广告设备、个人数码助理(PDA)、平板电脑、笔记本电脑、掌上游戏机、智能眼镜、智能手表、可穿戴设备、虚拟显示设备或显示增强设备等。

参照图5，示出了本申请实施例五中广告模型的管理装置的结构示意图。

本实施例提供的广告模型的管理装置包括：第一发送模块501，用于向广告服务端发送广告模型下发请求，使得所述广告服务端基于所述广告模型下发请求，向广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；第一接收模块502，用于接收所述广告服务端基于所述广告模型下发请求下发的所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；第一获取模块503，用于基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息；第一输入模块504，用于将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果。

可选地，所述第一发送模块501，具体用于：接收针对所述广告客户端的初始化操作；基于所述初始化操作，向所述广告服务端发送所述广告模型下发请求。

可选地，所述第一获取模块503，包括：调用子模块5033，用于基于所述广告模型的输入特征的类别信息，从所述广告模型的全量特征库中调用所述广告模型的输入特征信息。

可选地，所述调用子模块5033之前，所述第一获取模块503还包括：获取子模块5031，用于基于所述广告模型的全量特征库的全量特征配置信息，获取所述广告模型的全量特征库的全量特征信息；构建子模块5032，用于基于所述广告模型的全量特征库的全量特征信息，构建所述广告模型的全量特征库。

可选地，所述广告模型包括广告动态模型，所述第一接收模块502，具体用于：接收所述广告服务端基于所述广告模型下发请求下发的所述广告动态模型、所述广告动态模型的动态输入特征的类别信息以及所述广告动态模型的动态编码特征查询表，其中，所述动态编码特征查询表用于查询对所述广告动态模型的动态输入特征信息编码的动态输入特征表征信息。

可选地，所述第一输入模块504，具体用于：基于所述广告动态模型的动态输入特征信息，查询所述动态编码特征查询表，以获得所述广告动态模型的动态输入特征信息对应的动态输入特征表征信息；将所述广告动态模型的动态输入特征表征信息输入至所述广告动态模型中，以获得所述广告动态模型基于所述动态输入特征表征信息预测的结果。

可选地，所述广告模型还包括与所述广告动态模型配对的广告固定模型，所述装置还包括：融合模块505，用于对所述广告动态模型基于所述动态输入特征表征信息预测的结果与所述广告固定模型基于固定输入特征信息预测的结果进行融合，以获得所述广告动态模型与所述广告固定模型的最终预测结果。

本实施例提供的广告模型的管理装置用于实现前述多个方法实施例中相应的广告模型的管理方法，并具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。

参照图6，示出了本申请实施例六中广告模型的管理装置的结构示意图。

本实施例提供的广告模型的管理装置包括：第二接收模块602，用于接收广告客户端发送的广告模型下发请求；第一下发模块603，用于基于所述广告模型下发请求，向所述广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息，使得所述广告客户端基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息，并将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果。

可选地，所述第一下发模块603，具体用于：基于所述广告模型下发请求，获取所述广告客户端的广告模型下发条件；确定下发条件与所述广告客户端的广告模型下发条件匹配的广告模型；将下发条件与所述广告客户端的广告模型下发条件匹配的广告模型和下发条件与所述广告客户端的广告模型下发条件匹配的广告模型的输入特征的类别信息下发至所述广告客户端。

可选地，所述广告客户端的广告模型下发条件包括以下中的至少一者：所述广告客户端的版本号、所述广告客户端的子版本号、所述广告客户端的广告位、所述广告客户端所属的终端设备所处的网络环境、所述广告客户端所属的终端设备的内存、所述广告客户端所属的终端设备的操作系统版本、所述广告客户端所属的终端设备所处的地理位置。

可选地，所述第二接收模块602之前，所述装置还包括：生成模块601，用于基于配置的广告模型生成信息，生成所述广告模型，并配置生成的所述广告模型的输入特征的类别信息。

可选地，所述广告模型包括广告动态模型和与所述广告动态模型配对的广告固定模型，所述生成模块601，具体用于：基于配置的广告动态模型生成信息，生成所述广告动态模型，并配置生成的所述广告动态模型的输入特征的类别信息；基于配置的广告固定模型生成信息，生成所述广告固定模型，并配置生成的所述广告固定模型的输入特征的类别信息。

可选地，所述广告模型生成信息包括以下中的至少一者：所述广告模型的训练样本、所述广告模型的训练周期、所述广告模型的更新周期、所述广告模型的预测结果的输出位置、所述广告模型的标识、所述广告模型的生成逻辑的代码。

可选地，所述装置还包括：第二下发模块604，用于若检测到所述广告模型更新，则将更新后的所述广告模型和更新后的所述广告模型的输入特征的类别信息下发至所述广告客户端，使得所述广告客户端基于更新后的所述广告模型的输入特征的类别信息，获取更新后的所述广告模型的输入特征信息，并将更新后的所述广告模型的输入特征信息输入至更新后的所述广告模型中，以获得更新后的所述广告模型基于更新后的所述输入特征信息预测的结果。

本实施例提供的广告模型的管理装置用于实现前述多个方法实施例中相应的广告模型的管理方法，并具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。

参照图7，示出了本申请实施例七中广告模型的管理装置的结构示意图。

本实施例提供的广告模型的管理装置包括：第二发送模块701，用于向广告物联网设备发送广告模型下发请求，使得所述广告物联网设备基于所述广告模型下发请求，向广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；第三接收模块702，用于接收所述广告物联网设备基于所述广告模型下发请求下发的所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；第二获取模块703，用于基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息；第二输入模块704，用于将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果。

本实施例提供的广告模型的管理装置用于实现前述多个方法实施例中相应的广告模型的管理方法，并具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。

图8为本申请实施例八中电子设备的结构示意图；该电子设备可以包括：

一个或多个处理器801；

计算机可读介质802，可以配置为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上述实施例一、实施例二、实施例三或者实施例四所述的广告模型的管理方法。

图9为本申请实施例九中电子设备的硬件结构；如图9所示，该电子设备的硬件结构可以包括：处理器901，通信接口902，计算机可读介质903和通信总线904；

其中处理器901、通信接口902、计算机可读介质903通过通信总线904完成相互间的通信；

可选地，通信接口902可以为通信模块的接口，如GSM模块的接口；

其中，处理器901具体可以配置为：向广告服务端发送广告模型下发请求，使得所述广告服务端基于所述广告模型下发请求，向广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；接收所述广告服务端基于所述广告模型下发请求下发的所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息；将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果。此外，处理器901还可以配置为：接收广告客户端发送的广告模型下发请求；基于所述广告模型下发请求，向所述广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息，使得所述广告客户端基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息，并将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果。此外，处理器901还可以配置为：向广告物联网设备发送广告模型下发请求，使得所述广告物联网设备基于所述广告模型下发请求，向广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；接收所述广告物联网设备基于所述广告模型下发请求下发的所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息；将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果。

处理器901可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

计算机可读介质903可以是，但不限于，随机存取存储介质(Random AccessMemory，RAM)，只读存储介质(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储介质(Programmable Read-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储介质(Erasable ProgrammableRead-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储介质(Electric Erasable ProgrammableRead-Only Memory，EEPROM)等。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含配置为执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本申请所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读介质例如可以但不限于是电、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。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储介质(RAM)、只读存储介质(ROM)、可擦式可编程只读存储介质(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储介质(CD-ROM)、光存储介质件、磁存储介质件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号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，其中承载了计算机可读的程序代码。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。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输配置为由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读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、电线、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或其组合来编写配置为执行本申请的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，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机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络：包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个配置为实现规定的逻辑功能的可执行指令。上述具体实施例中有特定先后关系，但这些先后关系只是示例性的，在具体实现的时候，这些步骤可能会更少、更多或执行顺序有调整。即在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括第一发送模块、第一接收模块、第一获取模块和第一输入模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，第一发送模块还可以被描述为“向广告服务端发送广告模型下发请求，使得所述广告服务端基于所述广告模型下发请求，向广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息的模块”。

作为另一方面，本申请还提供了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述实施例一、实施例二、实施例三或者实施例四所描述的广告模型的管理方法。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该装置中。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该装置执行时，使得该装置：向广告服务端发送广告模型下发请求，使得所述广告服务端基于所述广告模型下发请求，向广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；接收所述广告服务端基于所述广告模型下发请求下发的所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息；将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果。此外，还使得该装置：接收广告客户端发送的广告模型下发请求；基于所述广告模型下发请求，向所述广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息，使得所述广告客户端基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息，并将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果。此外，还使得该装置：向广告物联网设备发送广告模型下发请求，使得所述广告物联网设备基于所述广告模型下发请求，向广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；接收所述广告物联网设备基于所述广告模型下发请求下发的所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息；将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果。

在本公开的各种实施方式中所使用的表述“第一”、“第二”、“所述第一”或“所述第二”可修饰各种部件而与顺序和/或重要性无关，但是这些表述不限制相应部件。以上表述仅配置为将元件与其它元件区分开的目的。例如，第一用户设备和第二用户设备表示不同的用户设备，虽然两者均是用户设备。例如，在不背离本公开的范围的前提下，第一元件可称作第二元件，类似地，第二元件可称作第一元件。

当一个元件(例如，第一元件)称为与另一元件(例如，第二元件)“(可操作地或可通信地)联接”或“(可操作地或可通信地)联接至”另一元件(例如，第二元件)或“连接至”另一元件(例如，第二元件)时，应理解为该一个元件直接连接至该另一元件或者该一个元件经由又一个元件(例如，第三元件)间接连接至该另一个元件。相反，可理解，当元件(例如，第一元件)称为“直接连接”或“直接联接”至另一元件(第二元件)时，则没有元件(例如，第三元件)插入在这两者之间。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (20)

1.一种广告模型的管理方法，所述方法包括：

向广告服务端发送广告模型下发请求，使得所述广告服务端基于所述广告模型下发请求，向广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；

接收所述广告服务端基于所述广告模型下发请求下发的所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；

基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息；

将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述向广告服务端发送广告模型下发请求，包括：

接收针对所述广告客户端的初始化操作；

基于所述初始化操作，向所述广告服务端发送所述广告模型下发请求。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息，包括：

基于所述广告模型的输入特征的类别信息，从所述广告模型的全量特征库中调用所述广告模型的输入特征信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述广告模型的输入特征的类别信息，从所述广告模型的全量特征库中调用所述广告模型的输入特征信息之前，所述方法还包括：

基于所述广告模型的全量特征库的全量特征配置信息，获取所述广告模型的全量特征库的全量特征信息；

基于所述广告模型的全量特征库的全量特征信息，构建所述广告模型的全量特征库。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述广告模型包括广告动态模型，

所述接收所述广告服务端基于所述广告模型下发请求下发的所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息，包括：

接收所述广告服务端基于所述广告模型下发请求下发的所述广告动态模型、所述广告动态模型的动态输入特征的类别信息以及所述广告动态模型的动态编码特征查询表，

其中，所述动态编码特征查询表用于查询对所述广告动态模型的动态输入特征信息编码的动态输入特征表征信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果，包括：

基于所述广告动态模型的动态输入特征信息，查询所述动态编码特征查询表，以获得所述广告动态模型的动态输入特征信息对应的动态输入特征表征信息；

将所述广告动态模型的动态输入特征表征信息输入至所述广告动态模型中，以获得所述广告动态模型基于所述动态输入特征表征信息预测的结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述广告模型还包括与所述广告动态模型配对的广告固定模型，所述方法还包括：

对所述广告动态模型基于所述动态输入特征表征信息预测的结果与所述广告固定模型基于固定输入特征信息预测的结果进行融合，以获得所述广告动态模型与所述广告固定模型的最终预测结果。

8.一种广告模型的管理方法，所述方法包括：

接收广告客户端发送的广告模型下发请求；

基于所述广告模型下发请求，向所述广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息，使得所述广告客户端基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息，并将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述基于所述广告模型下发请求，向所述广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息，包括：

基于所述广告模型下发请求，获取所述广告客户端的广告模型下发条件；

确定下发条件与所述广告客户端的广告模型下发条件匹配的广告模型；

将下发条件与所述广告客户端的广告模型下发条件匹配的广告模型和下发条件与所述广告客户端的广告模型下发条件匹配的广告模型的输入特征的类别信息下发至所述广告客户端。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述广告客户端的广告模型下发条件包括以下中的至少一者：

所述广告客户端的版本号、所述广告客户端的子版本号、所述广告客户端的广告位、所述广告客户端所属的终端设备所处的网络环境、所述广告客户端所属的终端设备的内存、所述广告客户端所属的终端设备的操作系统版本、所述广告客户端所属的终端设备所处的地理位置。

11.根据权利要求8所述的方法，其中，所述接收广告客户端发送的广告模型下发请求之前，所述方法还包括：

基于配置的广告模型生成信息，生成所述广告模型，并配置生成的所述广告模型的输入特征的类别信息。

12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述广告模型包括广告动态模型和与所述广告动态模型配对的广告固定模型，

所述基于配置的广告模型生成信息，生成所述广告模型，并配置生成的所述广告模型的输入特征的类别信息，包括：

基于配置的广告动态模型生成信息，生成所述广告动态模型，并配置生成的所述广告动态模型的输入特征的类别信息；

基于配置的广告固定模型生成信息，生成所述广告固定模型，并配置生成的所述广告固定模型的输入特征的类别信息。

13.根据权利要求11所述的方法，其中，所述广告模型生成信息包括以下中的至少一者：

所述广告模型的训练样本、所述广告模型的训练周期、所述广告模型的更新周期、所述广告模型的预测结果的输出位置、所述广告模型的标识、所述广告模型的生成逻辑的代码。

14.根据权利要求8所述的方法，其中，所述方法还包括：

若检测到所述广告模型更新，则将更新后的所述广告模型和更新后的所述广告模型的输入特征的类别信息下发至所述广告客户端，使得所述广告客户端基于更新后的所述广告模型的输入特征的类别信息，获取更新后的所述广告模型的输入特征信息，并将更新后的所述广告模型的输入特征信息输入至更新后的所述广告模型中，以获得更新后的所述广告模型基于更新后的所述输入特征信息预测的结果。

15.一种广告模型的管理方法，所述方法包括：

向广告物联网设备发送广告模型下发请求，使得所述广告物联网设备基于所述广告模型下发请求，向广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；

接收所述广告物联网设备基于所述广告模型下发请求下发的所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；

基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息；

将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果。

16.一种广告模型的管理装置，所述装置包括：

第一发送模块，用于向广告服务端发送广告模型下发请求，使得所述广告服务端基于所述广告模型下发请求，向广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；

第一接收模块，用于接收所述广告服务端基于所述广告模型下发请求下发的所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；

第一获取模块，用于基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息；

第一输入模块，用于将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果。

17.一种广告模型的管理装置，所述装置包括：

第二接收模块，用于接收广告客户端发送的广告模型下发请求；

第一下发模块，用于基于所述广告模型下发请求，向所述广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息，使得所述广告客户端基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息，并将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果。

18.一种广告模型的管理装置，所述装置包括：

第二发送模块，用于向广告物联网设备发送广告模型下发请求，使得所述广告物联网设备基于所述广告模型下发请求，向广告客户端下发广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；

第三接收模块，用于接收所述广告物联网设备基于所述广告模型下发请求下发的所述广告模型和所述广告模型的输入特征的类别信息；

第二获取模块，用于基于所述广告模型的输入特征的类别信息，获取所述广告模型的输入特征信息；

第二输入模块，用于将所述广告模型的输入特征信息输入至所述广告模型中，以获得所述广告模型基于所述输入特征信息预测的结果。

19.一种电子设备，所述设备包括：

一个或多个处理器；

计算机可读介质，配置为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1-7中任意一项权利要求所述的广告模型的管理方法，或者实现如权利要求8-14中任意一项权利要求所述的广告模型的管理方法，或者实现如权利要求15所述的广告模型的管理方法。

20.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任意一项权利要求所述的广告模型的管理方法，或者实现如权利要求8-14中任意一项权利要求所述的广告模型的管理方法，或者实现如权利要求15所述的广告模型的管理方法。

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