JP6440284B2 - 普及情報の処理方法、装置及びシステム - Google Patents

Description

本願は２０１５年０６月２６日に中国特許局に出願した出願番号が２０１５１０３６２２３１．１で、発明名称が「普及情報の処理方法、装置及びシステム」である中国特許出願の優先権を主張し、その全部内容を引用する形態で本願に結合する。

本発明は、通信技術分野に関し、特に、普及情報の処理方法、装置及びシステムに関する。

普及情報とは、文字とおり、普及させたい情報のことを言う。ネットワーク技術の発展に伴って、例えば広告のような普及情報の伝播モードもどんどん変化している。
広告を例にすると、既存の広告は通常主に契約広告（Ａｇｒｅｅｍｅｎｔ−ｂａｓｅｄ Ａｄｖｅｒｔｉｓｉｎｇ）であって、ここで、契約広告とは、まず広告主と広告プラットフォームが合意し、特定の時間区間内に特定の群衆に特定数量の広告を売る形式で、広告主が露出に従って費用を納付する。契約広告の割当を完成するため、既存の契約広告配信システムは通常、予約（Ｂｏｏｋｉｎｇ）手段と、割当（Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ）手段と、サービス（Ｓｅｒｖｉｎｇ）手段と、を含むことができる。ここで、予約手段は、広告主に契約広告を供するに用いられ、広告の入力、広告スケジューリング、露出予測等の幾つかの処理サブ手段を含むことができる。割当手段は、契約広告の核心手段で、取得した当日の全ての契約（ｄｅｍａｎｄ）と当日の全ての指向性露出（ｓｕｐｐｌｙ）のデータに基づいて、広告インデックス、指向性分割、露出予測、オフライン割当、露出修正等のサブ手段によって、契約と露出との関係を確立して、契約の割当を完成することができる。そして、サービス手段は、割当手段により算出した割当方案に従って、オンライン上ユーザ数が達した時に選択した契約広告を放送する。

既存技術の研究や実践において、本発明の発明者は、既存方案において、広告の割当と広告の放送において、露出量に差異が存在して、契約の割当が合理的ではなく、普及情報の投下の有効性と正確性に影響を与えてしまうことを発現した。

本発明の実施例は、普及情報の投下の有効性と正確性を向上させることのできる普及情報の処理方法、装置及びシステムを提供する。

本発明の実施例は、
所定の期間内の全ての普及情報の契約情報と露出要求を取得することと、
前記契約情報と露出要求に基づいて指向性投下目標を確定し、前記指向性投下目標を複数の交差しない投下目標集合に分割することと、
前記露出要求に応じて、普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下することと、
投下した普及情報の社会的伝播量を統計することと、
前記社会的伝播量に基づいて露出パラメーターの補正を行って、戻って露出パラメーターに基づいて前記普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下するステップを実行することと、を含み、
前記露出要求に応じて、普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下することが、各投下目標集合の露出量を予測することと、前記露出要求と前記露出量に基づいて、各普及情報の投下目標集合それぞれにおける、露出優先級と露出確率を含む露出パラメーターを割当することと、露出パラメーターに基づいて、前記普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下することと、を含む普及情報の処理方法を提供する。

これに対応して、本発明の実施例はさらに、
１つ以上のプロセッサと、
命令が記憶されている１つ以上のメモリと、を備え、
前記命令は、前記１つ以上のプロセッサで実行する場合、前記１つ以上のプロセッサを、
所定の期間内の全ての普及情報の契約情報と露出要求を取得する取得ユニットと、
前記契約情報と露出要求に基づいて指向性投下目標を確定し、前記指向性投下目標を複数の交差しない投下目標集合に分割する分割ユニットと、
前記露出要求に応じて、普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下する投下ユニットと、
投下した普及情報の社会的伝播量を統計する統計ユニットと、
前記社会的伝播量に基づいて露出パラメーターの補正を行って、露出パラメーターに基づいて前記普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下する操作を行うように投下ユニットをトリガーする補正ユニットと、を含むプログラミングユニットとして機能させ、
前記投下ユニットが、予測サブユニットと、割当サブユニットと、投下サブユニットと、を含み、前記予測サブユニットは、各投下目標集合の露出量を予測し、前記割当サブユニットは、前記露出要求と前記露出量に基づいて、各普及情報の投下目標集合それぞれにおける露出パラメーターを割当し、前記露出パラメーターは露出優先級と露出確率を含み、前記投下サブユニットは、露出パラメーターに基づいて前記普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下する普及情報の処理装置を提供する。

そして、本発明の実施例は、本発明の実施例で提供するいずれかの普及情報の処理装置を含む情報推薦システムをさらに提供する。

本発明の実施例によると、所定の期間内の全ての普及情報の契約情報と露出要求を取得し、該契約情報と露出要求に基づいて指向性投下目標を確定し、また該指向性投下目標を複数の交差しない投下目標集合に分割した後、該露出要求に応じて、普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下し、投下中に、該投下した普及情報の社会的伝播量をリアルタイムに統計し、また該社会的伝播量に基づいて露出パラメーターを補正して、該普及情報の投下をリアルタイムに調整し、該技術案によると、普及情報を投下する場合、リアルタイムにフィードバックするメカニズムを追加し、フィードバックする時、社会的露出による予測外露出の特性を充分且つ有効に利用して、契約の割当が一層合理的になり、普及情報の投下の有効性と正確性を大幅に向上させる。

本発明の実施例中の技術案を明確に説明するため、以下、実施例の説明で必要とされる図面を簡単に紹介し、ここで、以下で説明する図面は本発明の実施例の一部に過ぎず、当業者であれば創造性のある労働を必要とせずにこれらの図面から他の図面を得ることができることは言うまでもない。

本発明の実施例で提供する情報推薦システムのシーンを示す図である。 本発明の実施例で提供する普及情報の処理方法を示すフローチャートである。 本発明の実施例で提供する普及情報の処理方法における指向性投下目標の分割を示す図である。 本発明の実施例で提供する普及情報の処理方法における指向性投下目標の分割を示す他の図である。 本発明の実施例で提供する普及情報の処理方法における指向性投下目標の分割を示す他の図である。 本発明の実施例で提供する普及情報の処理方法における指向性投下目標の分割を示す更なる他の図である。 本発明の実施例で提供する普及情報の処理方法における指向性投下目標の分割を示す更なる図である。 本発明の実施例で提供する普及情報の処理方法を示すフローチャートである。 本発明の実施例で提供する普及情報の処理方法における広告と投下目標集合の対応関係を示す図である。 本発明の実施例で提供する普及情報の処理方法における露出確率の割当を示す図である。 本発明の実施例で提供する普及情報の処理方法における露出確率補正後の割当を示す図である。 本発明の実施例で提供する普及情報の処理装置の構造を示す図である。 本発明の実施例で提供する普及情報の処理装置の構造を示す図である。

以下、本発明の実施例中の図面を結合して、本発明の実施例中の技術案を明確且つ十分に説明し、ここで、説明する実施例は本発明の実施例の全部ではなく、一部であることは言うまでもない。本発明中の実施例に基づいて、当業者が創造性のある労働を必要とせずに得た全ての他の実施例はいずれも本発明の保護範囲に含まれる。

本発明の実施例は、普及情報の処理方法、装置及びシステムを提供する。
図１ａを参照すると、該情報推薦システムは、例えば広告サーバー等の普及情報を投下するためのサーバーを含むことができ、ここで、該サーバーは本発明の実施例で提供するいずれかの普及情報の処理装置を含むことができ、そして、該情報推薦システムは、ユーザ端末等の他の機器を含むこともできる。

ここで、サーバーは、入力された広告等の普及情報を受信した後、例えば一日等の所定の期間内の全ての普及情報の契約情報と露出要求を取得し、その後、該契約情報と露出要求に基づいて指向性投下目標を確定し、また該指向性投下目標を複数の交差しない投下目標集合に分割し、その後、該露出要求に応じて普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下し、例えば、具体的に各投下目標集合の露出量を予測することができ、該露出要求と露出量に基づいて、例えば露出優先級や露出確率等の各普及情報の投下目標集合それぞれにおける露出パラメーターを割当し、その後、露出パラメーターに基づいて、該普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下し、例えば普及情報をユーザが属されるユーザ端末に送信し、また該ユーザ端末でオンライン放送を行う等等。その後、サーバーはさらに、投下した普及情報の社会的伝播量を統計し、例えばユーザが該普及情報をダウンロード、転送、評論又は返信した回数等を統計し、その後、該社会的伝播量に基づいて、露出パラメーターを補正し、また戻って、露出パラメーターに基づいて該普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下するステップを実行し、即ち、該社会的伝播量等のデータの逆流を利用して、普及情報の投下をリアルタイムに調整して、契約の割当が一層合理的になり、普及情報の投下の有効性と正確性を向上させる。
以下、それぞれ詳しく説明する。

実施例１
本実施例は、普及情報の処理装置の角度から説明し、具体的に、該普及情報の処理装置は、広告サーバー等の普及情報を投下するためのサーバーに集積されることができる。
普及情報の処理方法は、所定の期間内の全ての普及情報の契約情報と露出要求を取得することと、該契約情報と露出要求に基づいて指向性投下目標を確定し、該指向性投下目標を複数の交差しない投下目標集合に分割することと、該露出要求に応じて普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下することと、投下した普及情報の社会的伝播量を統計することと、該社会的伝播量に基づいて露出パラメーターを補正し、戻って露出パラメーターに基づいて該普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下するステップを実行することと、を含む。

図１ｂに示すように、該普及情報の処理方法の具体的なフローは以下のとおりである。
１０１、所定の期間内の全ての普及情報の契約情報（ｄｅｍａｎｄ）と露出要求（ｓｕｐｐｌｙ）を取得する。
ここで、期間のサイズは実際の適用需要に応じて設定することができ、例えば、一日と設定することができ、即ち、具体的に一日内の全ての普及情報の契約情報と露出要求を取得することができ、そして、その他の時間長さに設定することもでき、ここでは詳細な説明を省略する。
ここで、契約情報とは、情報提供側と情報普及側である例えば広告主と広告プラットフォームが締結した契約を指し、価格、指向性条件及び投下時間等の情報を指示する。そして、露出要求は、契約に指示された指向性条件と投下時間で、該普及情報が到達すべき露出量を指す。

１０２、該契約情報と露出要求に基づいて指向性投下目標を確定し、該指向性投下目標を複数の交差しない投下目標集合に分割する。
現実の適用シーンにおいて、各普及情報の指向性投下目標が通常互いに異なっていて、交差する可能性があるので、指向性投下目標を複数の交差しない投下目標集合に分割する必要がある。ここで、分割する方式はさまざまで、例えば、年齢で交差する指向性投下目標について、デカルト積を作成することができ、例えば「男、２０歳」、「男、２１歳」、「男、２２歳」等等。このように分割して得た投下目標集合は交差しないものの、数量が多く、組み合せ爆発が発生しやすいので、他の方式、即ちツリー状構造の方式で分割することもでき、具体的には以下のとおりである：

契約情報に基づいて、該指向性投下目標の指向性属性を確定し、該指向性属性に基づいて、ツリー状構造の方式で該指向性投下目標を分割して分割ツリーを得て、該分割ツリーの各層はいずれも一つの指向性属性に対応し、各リーフノードはいずれも一つの投下目標集合に対応し、且つ各投下目標集合同士は交差しない。
例えば、該普及情報が具体的に広告である場合を例にすると、現在、＜広告１、男、２０―４０＞、＜広告２、男、３０―５０＞、＜広告３、男、４０―５０＞、＜広告４、女、北上広深（北京、上海、広州、深センのことを言う）＞、＜広告５、女、１８―２８、北京＞、＜広告６、男＞の６個の広告があるとする。これらの広告は指向性投下目標でいずれも交差のあるものであるので、ツリー状構造の方式でこれらの指向性投下目標を分割することができ、ここで、ツリーの各層はいずれも一つの指向性属性に対応し、例えば第１層は性別に、第２層は年齢に対応するなどであって、図１ｃ〜図１ｆに示すように、具体的には以下のとおりである：

図１ｃを参照すると、広告１に基づいて、指向性投下目標を分割すると、＜男、２０―４０＞、＜男、その他＞及び＜その他＞の３個のリーフノード（最も細粒度）が形成され、全てのユーザを三つの交差しないグループに分けて、各リーフノードにより一つのグループを表することができる。
図１ｄを参照すると、広告２に基づいて、指向性投下目標を分割すると、図１ｃの分割の基に、年齢をさらに分割して、「２０〜３０」、「３０〜４０」、「４０〜５０」、「その他」の交差しない四つのグループを形成し、これにより、第１回の分割より２個のリーフノードがさらに分割され、つまり、今回の分割を経て、５個のリーフノード、即ち＜男、２０―３０＞、＜男、３０―４０＞、＜男、４０―５０＞、＜男、その他＞、＜その他＞が形成され、全てのユーザを五つの交差しないグループに分けて、各リーフノードにより一つのグループを表することができる。
同様に、図１ｅを参照すると、広告３に基づいて、指向性投下目標を分割すると、図１ｄの分割の基に、性別をさらに分割して、＜女、その他＞と＜女、北上広深＞を得た。

同様に、このような方式で、最後に、全ての広告の指向性条件に基づいて、群衆が細粒度で交差しない集合に分割され、例えば、図１ｆを参照すると、最終的に、１０個の交差しないリーフノード、即ち＜男、２０―３０＞、＜男、３０―４０＞、＜男、４０―５０＞、＜男、その他＞、＜その他＞、＜女、その他＞、＜女、北上広深＞、＜女、１８―２８、その他＞、＜女、１８―２８、北京＞及び＜女、１８―２８、上広深＞を形成し、その後、全てのユーザを１０個の交差しないグループに分けて、各リーフノードにより一つのグループを表すると、交差しない投下目標集合を得ることができる。
なお、分割ツリーを得た後、例えば新しい広告が追加される等の新しく追加された契約情報があると、該分割ツリーを更新しなければならなく、即ち、「該指向性属性に基づいて、ツリー状構造の方式で該指向性投下目標を分割して、分割ツリーを得る」ステップの後、該普及情報の処理方法は以下のステップをさらに含むことができる：

新しく追加された契約情報があると確定する時、該指向性投下目標の指向性属性を更新し、更新した後の指向性属性に基づいて該分割ツリーを更新する。
例えば、更新した後の指向性属性に基づいて該分割ツリーを再び構築するか、又は上記した分割方式で、継続して分割し、元の分割ツリーを基にさらに細粒度のリーフノードを追加することもできり、例えば、図１ｇを参照すると、点線枠中の部分が新しく追加された＜広告５、女、１８―２８、北京＞により追加されたノードである。

１０３、該露出要求に応じて普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下し、例えば、具体的に以下のとおりである：
（１）各投下目標集合の露出量を予測する。
例えば、具体的に、分割ツリーに基づいて、過去の日誌データで各リーフノード、即ち投下目標集合それぞれの露出量を統計する。
（２）該露出要求及び該露出量に基づいて、各普及情報の投下目標集合それぞれにおける露出パラメーターを割当する。

ここで、該露出パラメーターは、露出優先級（ｏｒｄｅｒ）、露出確率（ａｌｐｈａ）等のパラメーターを含むことができる。
例えば、具体的に、ＨＷＮ（ハイウォーター・マーク、Ｈｉｇｈ Ｗａｔｅｒ Ｍａｒｋ、契約広告の割当問題を解決するアルゴリズム）アルゴリズムによって、該露出要求と露出量に基づいて、各普及情報の投下目標集合それぞれにおける露出優先級を計算し、順番をつけ、その後、露出優先級の高い順で、対応する普及情報を順序に取得し、取得した普及情報の露出要求と各投下目標集合の露出量に基づいて、該取得した普及情報の投下目標集合それぞれにおける露出確率をそれぞれ計算する。

（３）露出パラメーターに基づいて、該普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下する。例えば、具体的に以下であることができる：
ユーザのユーザ情報を取得し、該ユーザ情報に基づいて、ユーザが属される投下目標集合を確定し、各普及情報の該ユーザが属される投下目標集合における露出優先級と露出確率を取得し、取得した露出優先級に基づいて、対応する普及情報の露出確率を順序に確率選択を行い、選択された普及情報を該ユーザへ投下する。
例えば、一つのユーザがあった場合、その条件を満たす全ての契約広告を露出優先級に従って配列し、これらの広告の露出確率に基づいて確率選択し、前に配列された広告が選択されると、後ろの広告は放棄し、当該広告を露出し、例えば広告をユーザ端末に送信して、ユーザ端末にてオンライン放送することができる。

１０４、投下した普及情報の社会的伝播量を統計する。
ここで、社会的伝播とは、社会的ルートを介して、普及情報を予測外に露出させることを指し、例えば、普及情報がダウンロード、転送、返信、収集及び／又は評論されることができる。例えば、具体的に以下のとおりである：
投下した普及情報が、ダウンロード、転送、返信、収集及び／又は評論された回数を統計し、予め設定されたアルゴリズムに従って、該回数を計算して、該投下した普及情報の社会的伝播量を得る。
ここで、該予め設定されたアルゴリズムは、実際の応用需要に応じて設定することができ、ここでは詳細な説明を省略する。

１０５、該社会的伝播量に基づいて露出パラメーターを補正し、戻って露出パラメーターに基づいて該普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下するステップを実行し、即ち、戻ってステップ１０３を実行する。
例えば、ＨＷＮアルゴリズムの第１回の割当によって、広告Ｃは露出できないことがあって、露出確率は０で、一方、広告Ａと広告Ｂはいずれも露出できる。一定時間露出された後、社会的伝播要因で、広告Ｂが正常の要求よりも多く露出されたので、データ逆流と割当の修正を経て、最終的に、新しい割当方案を得ることができ、例えば広告Ａと広告Ｂの露出確率を適切に低減し、広告Ｃがある程度の露出を取得するように補正することが出来る。このように重複して繰り返して、最終的に、広告Ａ、Ｂ、Ｃが全て充分な露出を得ることができる。
なお、社会的伝播量をフィードバクデータ（即ち、データ逆流）とする以外、フィードバックデータにその他の要素、例えば投下効果に関連する一連のデータなどを追加することもでき、ここでは詳細な説明を省略する。
代替の実施形態では、上記普及情報の処理方法は、１つ以上のプロセッサと、上記１つ以上のプロセッサで実行する命令が記憶されている１つ以上のメモリとを備える装置によって実行される。上記命令は、上記１つ以上のプロセッサで実行する場合、上記１つ以上のプロセッサに上記方法を実行させる。

このように、本実施例において、所定の期間内の全ての普及情報の契約情報と露出要求を取得し、該契約情報と露出要求に基づいて指向性投下目標を確定し、該指向性投下目標を複数の交差しない投下目標集合に分割し、その後該露出要求に応じて普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下し、投下中に、リアルタイム該投下した普及情報の社会的伝播量を統計し、該社会的伝播量に基づいて露出パラメーターを補正して、該普及情報の投下をリアルタイムに調整する技術案を用いて、該方案によると普及情報を投下する時、リアルタイムにフィードバックするメカニズムを追加していて、フィードバックする時、社会的露出による予測外露出の特性を充分且つ有効に利用して、契約の割当が一層合理的になり、普及情報の投下の有効性と正確性を大幅に向上させる。

実施例２
実施例１で説明した方法に従って、以下、普及情報が具体的に契約広告である場合を例に一層詳しく説明し、ここで、該普及情報の処理装置は広告サーバーに集積されることができる。
図２ａに示すように、普及情報の処理方法はステップ２０１〜２０８を含む。
２０１、広告サーバーが、入力される契約広告を受け取る。
２０２、広告サーバーが、所定の期間内の全ての契約広告の契約情報（ｄｅｍａｎｄ ）と露出要求（ｓｕｐｐｌｙ）を取得する。
ここで、期間のサイズは実際の適用需要に応じて設定することができ、例えば、一日と設定することができ、即ち、具体的には一日内の全ての契約広告の契約情報と露出要求を取得することができ、その他の時間長さに設定することもでき、ここでは詳細な説明を省略する。

２０３、広告サーバーが、該契約情報と露出要求に基づいて、指向性投下目標を確定し、ツリー状構造の方式で該指向性投下目標を複数の交差しない投下目標集合に分割する。
例えば、＜広告１、男、２０―４０＞、＜広告２、男、３０―５０＞、＜広告３、男、４０―５０＞、＜広告４、女、北上広深＞、＜広告５、女、１８―２８、北京＞、＜広告６、男＞の６個の広告があると、全てのユーザを１０個の交差しないグループ、即ち＜男、２０―３０＞、＜男、３０―４０＞、＜男、４０―５０＞、＜男、その他＞、＜その他＞、＜女、その他＞、＜女、北上広深＞、＜女、１８―２８、その他＞、＜女、１８―２８、北京＞、＜女、１８―２８、上広深＞に分けて、１０個の交差しない投下目標集合を得ることができ、具体的には実施例１での説明と図１ｃ〜図１ｆを参照することができ、ここでは詳細な説明を省略する。

２０４、広告サーバーが、過去の日誌データを取得し、該過去の日誌データに基づいて、各投下目標集合の露出量を予測する。
例えば、＜男、２０―３０＞、＜男、３０―４０＞、＜男、４０―５０＞、＜女、１８―２８、北京＞、＜女、１８―２８、上広深＞の投下目標集合を例にすると、過去の日誌データに基づいて、＜男、２０―３０＞、＜男、３０―４０＞、＜男、４０―５０＞の露出量がいずれも１００万であるが、＜女、１８―２８、北京＞の露出量が８０万で、＜女、１８―２８、上広深＞の露出量が９０万であることを予測することができる。

２０５、広告サーバーが、該露出要求及び該露出量に基づいて、各契約広告の投下目標集合それぞれにおける露出パラメーターを割当する。
例えば、具体的に、ＨＷＮアルゴリズムに従って、該露出要求と露出量に基づいて、各契約広告の投下目標集合それぞれにおける露出優先級を計算して順番をつけ、その後、露出優先級の高い順で、対応する契約広告を順序に取得し、取得した契約広告の露出要求及び各投下目標集合の露出量に基づいて、該契約広告の投下目標集合それぞれにおける露出確率を計算することができる。

同様に、＜広告１、男、２０―４０＞、＜広告２、男、３０―５０＞、＜広告３、男、４０―５０＞、＜広告４、女、北上広深＞、＜広告５、女、１８―２８、北京＞、＜広告６、男＞を例にすると、図２ｂに示すように、当該６個の広告とステップ２０３で得た１０個の交差しない投下目標集合との対応関係は以下のとおりである：
＜広告１、男、２０―４０＞は、投下目標集合１と２、即ち＜男、２０―３０＞と＜男、３０―４０＞に対応し、
＜広告２、男、３０―５０＞は、投下目標集合２と３、即ち＜男、３０―４０＞と＜男、４０―５０＞に対応し、
＜広告３、男、４０―５０＞は、投下目標集合３、即ち＜男、４０―５０＞に対応し、
＜広告４、女、北上広深＞は、投下目標集合７、９、１０、即ち＜女、北上広深＞、＜女、１８―２８、北京＞、＜女、１８―２８、上広深＞に対応し、
＜広告５、女、１８―２８、北京＞は、投下目標集合９、即ち＜女、１８―２８、北京＞に対応し、
＜広告６、男＞は、投下目標集合１、２、３、４、即ち＜男、２０―３０＞、＜男、３０―４０＞、＜男、４０―５０＞、＜男、その他＞に対応する。

＜広告１、男、２０―４０＞の露出要求が１００万で、＜広告２、男、３０―５０＞の露出要求が２００万で、＜男、２０―３０＞、＜男、３０―４０＞、＜男、４０―５０＞の露出量はいずれも１００万である場合を例にすると、上記した対応関係から、
広告１の条件を満たすのが２００万の露出（＜男、２０―３０＞の露出量１００万＋＜男、３０―４０＞露出量１００万）であるので、広告１の満足度は２００／１００＝２である。
広告２の条件を満たすのが２００万露出（＜男、３０―４０＞の露出量１００万＋＜男、４０―５０＞露出量１００万）であるので、広告２の満足度は２００／２００＝１である。
満足度の小さい順で、露出優先級を計算し、ここで、満足度が小さいほど、その露出優先級が高いので、広告１と広告２の露出優先級の順は広告２→広告１であることが分かる。

露出優先級の高い契約広告について、その露出要求と各投下目標集合の露出量に基づいてまず露出することができるので、この時、広告２の露出要求に応じて、投下目標集合＜男、３０―４０＞と＜男、４０―５０＞に一つの露出確率１を割当し、同時に広告１について、投下目標集合＜男、２０―３０＞における露出確率を１に設定することができるが、図２ｃを参照すると、投下目標集合＜男、３０―４０＞において、この時の広告２の露出確率が既に１に設定されたので、広告１の露出確率を０に設定するしかできない。
上記した露出量及露出確率によると、この時、広告１の予期露出量は、１００＊１＋１００＊１＝２００万に達し、広告２の予期露出量は、１００＊１＋１００＊０＝１００万に達し、いずれも広告１と広告２の露出要求を満たす。

２０６、広告サーバーが、露出パラメーターに基づいて、該契約広告を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下する。
例えば、一つのユーザがあった場合、全てのその条件を満たす契約広告を露出優先級に応じて順番をつけ、これらの契約広告の露出確率に基づいて確率選択し、前に配列された契約広告が選択されると、後ろの広告は放棄し、当該広告を露出し、例えば広告をユーザ端末に送信して、ユーザ端末でオンライン放送することができる。例えば、ユーザ＜男、３０―４０歳＞があった場合、１の確率で広告２を露出し、０の確率で広告１を露出することができる。

２０７、広告サーバーが、投下した契約広告の社会的伝播量を統計する。
例えば、放送中に、契約広告がダウンロード、転送、返信、収集及び／又は評論等の操作があった回数を統計し、予め設定されたアルゴリズムに従って、該回数を計算して、該広告の社会的伝播量を得ることができる。
ここで、該予め設定されたアルゴリズムは、実際の応用需要に応じて設定することができ、ここでは詳細な説明を省略する。

２０８、広告サーバーが、該社会的伝播量に基づいて、露出パラメーターを補正し、戻ってステップ２０５を実行する。
例えば、ステップ２０５中の例を例にすると、第１回の割当をする時、広告２の投下目標集合＜男、３０―４０＞と＜男、４０―５０＞における露出確率はいずれも１であって、広告１の投下目標集合＜男、２０―３０＞における露出確率は１で、投下目標集合＜男、３０―４０＞における露出確率は０であるので、図２ｄに示すように、＜広告３、男、４０―５０＞の投下目標集合＜男、４０―５０＞における露出確率は０であることが分かり、即ち、広告３は露出されることがない。一定時間露出された後、社会的伝播要素によって、広告２は正常の要求より多く露出され、例えば、投下目標集合＜男、３０―４０歳＞の群衆が、評論、転送、返信等の行為を介して実現した露出拡張率は約２５％であって、即ち、広告２の投下目標集合＜男、３０―４０歳＞において２５万の予測外露出を得ることができ、この時、該社会的伝播量（即ち、該予測外露出）をデータ逆流としてフィードバックして、露出パラメーターの割当を修正することができ、例えば広告２の投下目標集合＜男、３０―４０歳＞における露出確率を１から０．８に調整し、同時に、広告３の投下目標集合＜男、３０―４０歳＞における露出確率を０から０．２に調整することができ、これにより、広告２の投下目標集合＜男、３０―４０歳＞における露出確率は減少されているが、社会的伝播による予測外露出を考慮すると、依然として１００万の露出量に達し、この時、広告３も一定の露出を取得していて、このよう重複して繰り返して、最後に、広告１、広告２、広告３がいずれも充分な露出を得ることができる。
なお、社会的伝播量をフィードバックデータ（即ち、データ逆流）とする以外、フィードバックデータにその他の要素、例えば投下効果に関連する一連のデータなどを追加することもでき、ここでは詳細な説明を省略する。

このように、本実施例によると、所定の期間内の全ての契約広告の契約情報と露出要求を取得し、該契約情報と露出要求に基づいて指向性投下目標を確定し、ツリー状構造の方式で該指向性投下目標を複数の交差しない投下目標集合に分割し、その後、該露出要求に応じて契約広告を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下し、投下中に、リアルタイムに該投下した契約広告の社会的伝播量を統計し、該社会的伝播量に基づいて露出パラメーターを補正して、該契約広告の投下をリアルタイムに調整する技術案を用いて、該方案によると、契約広告を投下する時、リアルタイムにフィードバックするメカニズムを追加し、フィードバックする時、社会的露出による予測外露出の特性を充分且つ有効に利用して、契約の割当が一層合理的になり、契約広告の投下の有効性と正確性を大幅に向上させる。
そして、ツリー状構造の方式で指向性投下目標を分割したので、できる限り少ない組み合せ方式で、指向性投下目標を複数の交差しない投下目標集合に分割することができ、組み合せ爆発の発生を回避し、記憶空間を減少できるともに、計算リソースを減少することもでき、処理効率を向上させる。

実施例３
上記方法を簡単に実施するように、本発明の実施例においてさらに普及情報の処理装置を提供し、図３に示すように、該普及情報の処理装置は、取得ユニット３０１と、分割ユニット３０２と、投下ユニット３０３と、統計ユニット３０４と、補正ユニット３０５とを含むことができる。

（１）取得ユニット３０１：
取得ユニット３０１は、所定の期間内の全ての普及情報の契約情報と露出要求を取得する。
ここで、期間のサイズは実際の適用需要に応じて設定することができ、例えば、一日と設定することができ、即ち、取得ユニット３０１は具体的に一日内の全ての普及情報の契約情報と露出要求を取得することができ、その他の時間長さに設定することもでき、ここでは詳細な説明を省略する。

（２）分割ユニット３０２：
分割ユニット３０２は、該契約情報と露出要求に基づいて指向性投下目標を確定し、該指向性投下目標を複数の交差しない投下目標集合に分割する。
ここで、分割の方式はさまざまで、例えば、年齢で交差する指向性投下目標の場合、デカルト積を作成することができ、例えば「男、２０歳」、「男、２１歳」、「男、２２歳」などにすることができる。このように分割して得られる投下目標集合は交差しないものの、数量が多く、組み合せ爆発が発生しやすいので、他の方式、即ちツリー状構造の方式で分割することもでき、具体的には以下のとおりである：
分割ユニット３０２は、具体的に、契約情報に基づいて、該指向性投下目標の指向性属性を確定し、該指向性属性に基づいて、ツリー状構造の方式で該指向性投下目標を分割して分割ツリーを得て、該分割ツリーの各層はいずれも一つの指向性属性に対応し、各リーフノードはいずれも一つの投下目標集合に対応し、且つ各投下目標集合同士は交差しなく、具体的には実施例１を参照することができ、ここでは詳細な説明を省略する。

なお、分割ツリーを得た後、新しく追加された契約情報があると、例えば新しい広告が加入されると、該分割ツリーを更新しなければならなく、即ち、
分割ユニット３０２は、新しく追加された契約情報があると確定する時、該指向性投下目標の指向性属性を更新し、更新した後の指向性属性に基づいて該分割ツリーを更新する。
例えば、更新した後の指向性属性に基づいて該分割ツリーを再び構築するか、又は上記した分割方式で、継続して分割し、元の分割ツリーを基にさらに細粒度のリーフノードを追加することもできり、詳しくは実施例１を参照することができ、ここでは詳細な説明を省略する。

（３）投下ユニット３０３：
投下ユニット３０３は、該露出要求に応じて普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下する。
例えば、該投下ユニット３０３は、予測サブユニットと、割当サブユニットと、投下サブユニットとを含むことができる。
予測サブユニットは、各投下目標集合の露出量を予測する。
例えば、具体的には、分割ツリーに基づいて、過去の日誌データを用いてリーフノードそれぞれの、即ち投下目標集合それぞれの露出量を統計する。
割当サブユニットは、該露出要求と該露出量に基づいて、各普及情報の投下目標集合それぞれにおける露出パラメーターを割当し、該露出パラメーターは露出優先級と露出確率を含む。

ここで、該露出パラメーターは、露出優先級（ｏｒｄｅｒ）と露出確率（ａｌｐｈａ）等のパラメーターを含むことができる。
例えば、割当サブユニットは、具体的に、ＨＷＮアルゴリズムに従って、該露出要求と露出量に基づいて、各普及情報の投下目標集合それぞれにおける露出優先級を計算して順番をつけ、露出優先級の高い順で、対応する普及情報を順序に取得し、取得した普及情報の露出要求及び各投下目標集合の露出量に基づいて、該普及情報の投下目標集合それぞれにおける露出確率を計算することができる。

該投下サブユニットは、露出パラメーターに基づいて、該普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下する。
例えば、投下サブユニットは、具体的に、ユーザのユーザ情報を取得し、該ユーザ情報に基づいてユーザが属される投下目標集合を確定し、各普及情報の該ユーザが属される投下目標集合における露出優先級と露出確率を取得し、取得した露出優先級に基づいて、対応する普及情報の露出確率を順序に確率選択し、選択された普及情報を該ユーザへ投下する。
例えば、一つのユーザがあった場合、全てのその条件を満たす契約広告を露出優先級に応じて順番をつけ、これらの契約広告の露出確率に基づいて確率選択し、前に配列された契約広告が選択されると、後ろの広告は放棄し、当該広告を露出し、例えば広告をユーザ端末に送信して、ユーザ端末でオンライン放送することができる。

（４）統計ユニット３０４：
統計ユニット３０４は、投下した普及情報の社会的伝播量を統計する。
ここで、社会的伝播とは、社会的ルートを介して、普及情報を予測外に露出させることを指し、例えば、普及情報がダウンロード、転送、返信、収集及び／又は評論されることができる。即ち、
統計ユニット３０４は、具体的に、投下した普及情報が、転送、返信、収集及び／又は評論された回数を統計し、予め設定されたアルゴリズムに従って、該回数を計算して、該投下した普及情報の社会的伝播量を得る。

（５）補正ユニット３０５：
補正ユニット３０５は、該社会的伝播量に基づいて露出パラメーターを補正し、投下ユニット３０３を、露出パラメーターに基づいて該普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下する操作を行うようにトリガーする。
ここで、該予め設定されたアルゴリズムは、実際の応用需要に応じて設定することができ、ここでは詳細な説明を省略する。
なお、社会的伝播量をフィードバクデータ（即ち、データ逆流）とする以外、フィードバックデータにその他の要素、例えば投下効果に関連する一連のデータなどを追加することもでき、その後、補正ユニット３０５により、フィードバックデータに基づいて、露出パラメーターの補正を行い、ここでは詳細な説明を省略する。

ここで、該普及情報の処理装置は、普及情報を投下するサーバー、例えば広告サーバー等の機器に集積されることができる。
具体的に実施する時、上記した各ユニットは単独のエンティティとして実現されることができれば、任意に組み合わされて、同一又は幾つかのエンティティとして実現されることもでき、上記した各ユニットの具体的な実施については上記した方法実施例を参照することができ、ここでは詳細な説明を省略する。

このように、本実施例の普及情報の処理装置の取得ユニット３０１は、所定の期間内の全ての普及情報の契約情報と露出要求を取得することができ、分割ユニット３０２により該契約情報と露出要求に基づいて指向性投下目標を確定し、該指向性投下目標を複数の交差しない投下目標集合に分割し、その後、投下ユニット３０３により該露出要求に応じて普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下し、投下中に、統計ユニット３０４によりリアルタイムに該投下した普及情報の社会的伝播量を統計し、補正ユニット３０５により該社会的伝播量に基づいて露出パラメーターを補正して、該普及情報の投下をリアルタイムに調整する。該方案によると、普及情報を投下する時、リアルタイムにフィードバックするメカニズムを追加し、フィードバックする時、社会的露出による予測外露出の特性を充分且つ有効に利用して、契約の割当が一層合理的になり、普及情報の投下の有効性と正確性を大幅に向上させる。
そして、分割ユニット３０２がツリー状構造の方式で指向性投下目標を分割するので、できる限り少ない組み合せ方式で、指向性投下目標を複数の交差しない投下目標集合に分割し、組み合せ爆発の発生を回避し、記憶空間を減少できるともに、計算リソースを減少することもでき、処理効率を向上させる。
代替の実施形態では、上記普及情報の処理装置は、１つ以上のプロセッサと、命令が記憶されている１つ以上のメモリと、を備え、上記命令は、上記１つ以上のプロセッサで実行する場合、上記１つ以上のプロセッサを、上述したユニット、例えば、取得ユニット３０１、分割ユニット３０２、投下ユニット３０３、統計ユニット３０４、及び補正ユニット３０５を含むプログラミングユニットとして機能させる。

実施例４
そして、本発明の実施例はさらに、本発明の実施例で提供するいずれかの普及情報の処理装置を含む情報推薦システムを提供し、詳しくは実施例３を参照することができる。ここで、該普及情報の処理装置は普及情報を投下するためのサーバー、例えば広告サーバー等の機器に集積されることができ、広告サーバーを例説明すると、以下のとおりである：
広告サーバーは、所定の期間内の全ての契約広告の契約情報と露出要求を取得し、該契約情報と露出要求に基づいて指向性投下目標を確定し、該指向性投下目標を複数の交差しない投下目標集合に分割し、該露出要求に基づいて、契約広告を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下し、投下した契約広告の社会的伝播量を統計し、該社会的伝播量に基づいて露出パラメーターを補正し、戻って露出パラメーターに基づいて該契約広告を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下するステップを実行する。
例えば、契約広告を投下する時、該広告サーバーは、具体的に、各投下目標集合の露出量を予測し、該露出要求と該露出量に基づいて、各契約広告の投下目標集合それぞれにおける露出パラメーターを割当し、その後、露出パラメーターに基づいて、該契約広告を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下することができ、具体的には上記した実施例を参照することができる。
ここで、該指向性投下目標を複数の交差しない投下目標集合に分割する方式はさまざまで、例えば、以下のとおりであることができる：

広告サーバーは、具体的に、契約情報に基づいて該指向性投下目標の指向性属性を確定し、該指向性属性に基づいて、ツリー状構造の方式で該指向性投下目標を分割して分割ツリーを得て、該分割ツリーの各層はいずれも一つの指向性属性に対応し、各リーフノードはいずれも一つの投下目標集合に対応し、且つ投下目標集合同士は交差しない。
なお、分割ツリーを得た後、例えば新しい広告が追加される等の新しく追加された契約情報があると、該分割ツリーを更新しなければならなく、即ち、
広告サーバーは、新しく追加された契約情報があると確定する時、該指向性投下目標の指向性属性を更新し、更新した後の指向性属性に基づいて該分割ツリーを更新することができる。
そして、該情報推薦システムは、ユーザ端末等のその他の機器をさらに含むこともできる。
該ユーザ端末は、普及情報の処理装置が投下した普及情報を受信し、例えば、広告サーバーが投下した契約広告を受信する。
以上の各機器の具体的な実施は上記した実施例を参照することができ、ここでは詳細な説明を省略する。

このように、本実施例の情報推薦システムは、所定の期間内の全ての普及情報の契約情報と露出要求を取得し、該契約情報と露出要求に基づいて指向性投下目標を確定し、該指向性投下目標を複数の交差しない投下目標集合に分割し、その後、該露出要求に応じて普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下し、投下中に、リアルタイムに該投下した普及情報の社会的伝播量を統計し、該社会的伝播量に基づいて露出パラメーターを補正して、該普及情報の投下をリアルタイムに調整することができる。該方案によると、普及情報を投下する時、リアルタイムにフィードバックするメカニズムを追加し、フィードバックする時、社会的露出による予測外露出の特性を充分且つ有効に利用して、契約の割当が一層合理的になり、普及情報の投下の有効性と正確性を大幅に向上させる。
そして、ツリー状構造の方式で指向性投下目標を分割したので、できる限り少ない組み合せ方式で、指向性投下目標を複数の交差しない投下目標集合に分割し、組み合せ爆発の発生を回避し、記憶空間を減少できるともに、計算リソースを減少することもでき、処理効率を向上させる。

実施例５
本発明の実施例によると、図４を参照し、上記した普及情報の処理方法を実施するサーバーを提供し、該サーバーは主に、プロセッサ４０１と、メモリ４０２と、ネットワークインターフェース４０３とを含む。
メモリ４０２は主に、普及情報を記憶する。
ネットワークインターフェース４０３は主に、端末とネットワーク通信を行う。
プロセッサ４０１は主に、以下の操作を行う：所定の期間内の全ての普及情報の契約情報と露出要求を取得し、前記契約情報と露出要求に基づいて指向性投下目標を確定し、前記指向性投下目標を複数の交差しない投下目標集合に分割し、前記露出要求に応じて、普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下し、投下した普及情報の社会的伝播量を統計し、前記社会的伝播量に基づいて露出パラメーターの補正を行って、戻って露出パラメーターに基づいて前記普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下するステップを実行する。

プロセッサ４０１はさらに、各投下目標集合の露出量を予測し、前記露出要求と前記露出量に基づいて、各普及情報の投下目標集合それぞれにおける露出パラメーターを割当し、前記露出パラメーターは露出優先級と露出確率を含み、また、露出パラメーターに基づいて、前記普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下する。
プロセッサ４０１はさらに、ＨＷＮアルゴリズムに従って、前記露出要求と露出量に基づいて、各普及情報の投下目標集合それぞれにおける露出優先級を計算して順番をつけ、露出優先級の高い順で、対応する普及情報を順序に取得し、取得した普及情報の露出要求と投下目標集合それぞれにおける露出量に基づいて、前記取得した普及情報投下目標集合それぞれにおける露出確率をそれぞれ計算する。

プロセッサ４０１はさらに、ユーザのユーザ情報を取得し、前記ユーザ情報に基づいて、ユーザが属される投下目標集合を確定し、各普及情報の前記ユーザが属される投下目標集合における露出優先級と露出確率を取得し、取得した露出優先級に従って、対応する普及情報の露出確率に確率選択を行って、選択された普及情報を前記ユーザへ投下する。
プロセッサ４０１はさらに、契約情報に基づいて前記指向性投下目標の指向性属性を確定し、前記指向性属性に基づいて、ツリー状構造の方式で前記指向性投下目標を分割して分割ツリーを得て、前記分割ツリーの各層はいずれも一つの指向性属性に対応し、各リーフノードはいずれも一つの投下目標集合に対応し、且つ投下目標集合同士は交差しない。

実施例６
本発明の実施例はさらに記憶媒体を提供する。本実施例において、上記記憶媒体は、本発明の実施例に係わる普及情報の処理方法のフローコードを記憶することができる。
本実施例において、上記記憶媒体は、移動通信ネットワーク、広域ネットワーク、メトロポリタンエリアネットワーク又はローカルネットワークのネットワークにおける複数のネットワーク機器中の少なくとも一つのネットワーク機器である。

本実施例において、記憶媒体は、以下のステップを実行するためのプログラムコードを記憶する：所定の期間内の全ての普及情報の契約情報と露出要求を取得し、前記契約情報と露出要求に基づいて指向性投下目標を確定し、前記指向性投下目標を複数の交差しない投下目標集合に分割し、前記露出要求に応じて、普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下し、投下した普及情報の社会的伝播量を統計し、前記社会的伝播量に基づいて露出パラメーターの補正を行って、戻って露出パラメーターに基づいて前記普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下するステップを実行する。

本実施例において、前記露出要求に応じて、普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下することが、各投下目標集合の露出量を予測することと、前記露出要求と前記露出量に基づいて各普及情報の投下目標集合における露出パラメーターを割当することと、前記露出パラメーターは露出優先級と露出確率を含み、また、露出パラメーターに基づいて前記普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザへ投下することと、を含むことができる。

本実施例において、前記露出要求と前記露出量に基づいて各普及情報の投下目標集合それぞれにおける露出パラメーターを割当することが、ＨＷＮアルゴリズムによって、前記露出要求と露出量に基づいて、各普及情報の投下目標集合それぞれにおける露出優先級を計算して順番をつけることと、露出優先級の高い順で、対応する普及情報を順序に取得することと、取得した普及情報の露出要求と各投下目標集合の露出量に基づいて、前記取得した普及情報投下目標集合それぞれにおける露出確率をそれぞれ計算することと、を含むことができる。

本実施例において、前記露出パラメーターに基づいて前記普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下することは、ユーザのユーザ情報を取得し、前記ユーザ情報に基づいてユーザが属される投下目標集合を確定することと、各普及情報の前記ユーザが属される投下目標集合における露出優先級と露出確率を取得することと、取得した露出優先級に基づいて、対応する普及情報の露出確率に順に確率選択を行うことと、選択された普及情報を前記ユーザヘ投下することと、を含むことができる。

本実施例において、前記指向性投下目標を複数の交差しない投下目標集合に分割することが、契約情報に基づいて前記指向性投下目標の指向性属性を確定することと、前記指向性属性に基づいて、ツリー状構造の方式で前記指向性投下目標を分割して分割ツリーを得ることと、を含むことができ、前記分割ツリーの各層はいずれも一つの指向性属性に対応し、各個のリーフノードはいずれも一つの投下目標集合に対応し、且つ投下目標集合同士は交差しない。

本実施例において、前記前記指向性属性に基づいて、ツリー状構造の方式で前記指向性投下目標を分割して分割ツリーを得た後、さらに、新しく追加された契約情報があると確定した時、前記指向性投下目標の指向性属性を更新することと、更新した後の指向性属性に基づいて、前記分割ツリーを更新することをさらに含むことができる。

本実施例において、前記投下した普及情報の社会的伝播量を統計することが、投下した普及情報が転送、返信、収集及び／又は評論された回数を統計することと、予め設定されたアルゴリズムに従って、前記回数を計算して、前記投下した普及情報の社会的伝播量を得ることと、を含むことができる。そして、本実施例において、上記記憶媒体は、Ｕディスク、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ、Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ、Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、モバイルハードディスク、ディスク又はＣＤ等の各種のプログラムコードを記憶することのできる媒体であることができるが、これらに限定されることはない。

上記実施例の各種の方法中のステップの全部又は一部をプログラムによって関連するハードウェアに指示して完成することができ、当該プログラムはコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶され、記憶媒体は読み出し専用メモリ（ＲＯＭ、Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ、Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ディスク又はＣＤ等を含むことができることを当業者は理解できる。

以上、本発明の実施例で提供する普及情報の処理方法、装置とシステムを詳しく説明し、本文において具体的な例によって本発明の原理及び実施形態を説明したが、上述した実施例の説明は本発明の方法及びその核心思想を理解させるためのものである。同時に、当業者は本発明の思想に従って、具体的な実施形態及び応用範囲を変更させることができ、上述のように、本明細書の内容は本発明を制限するものではない。

Claims (12)

1. 所定の期間内の全ての普及情報の契約情報と露出要求を取得することと、
   前記契約情報と露出要求に基づいて指向性投下目標を確定し、前記指向性投下目標を複数の交差しない投下目標集合に分割することと、
   前記露出要求に応じて、普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下することと、
   前記該当する投下目標集合に投下される前記普及情報の社会的伝播量を統計することと、
   前記社会的伝播量に基づいて露出パラメーターの補正を行って、戻って露出パラメーターに基づいて前記普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下するステップを実行することと、を含み、
   前記露出要求に応じて、普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下することが、各投下目標集合の露出量を予測することと、前記露出要求と前記露出量に基づいて、各普及情報の投下目標集合それぞれにおける、露出優先級と露出確率を含む露出パラメーターを割当することと、露出パラメーターに基づいて、前記普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下することと、を含み、
   前記露出要求と前記露出量に基づいて、各普及情報の投下目標集合それぞれにおける露出パラメーターを割当することが、
   ハイウォーター・マーク（ＨＷＮ；Ｈｉｇｈ Ｗａｔｅｒ Ｍａｒｋ）アルゴリズムによって、前記露出要求と露出量に基づいて、各普及情報の投下目標集合それぞれにおける露出優先級を計算して順番をつけることと、
   露出優先級の高い順で、対応する普及情報を順序に取得することと、
   取得した普及情報の露出要求と各投下目標集合の露出量に基づいて、投下目標集合それぞれにおける前記取得した普及情報の露出確率をそれぞれ計算することと、を含む普及情報の処理方法。
2. 前記露出パラメーターに基づいて、前記普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下することが、
   ユーザのユーザ情報を取得し、前記ユーザ情報に基づいて、ユーザが属される投下目標集合を確定することと、
   各普及情報の前記ユーザが属される投下目標集合における露出優先級と露出確率を取得することと、
   取得した露出優先級に基づいて、対応する普及情報の露出確率に順に確率選択を行うことと、
   選択された普及情報を前記ユーザに投下することと、を含む請求項１に記載の方法。
3. 前記指向性投下目標を複数の交差しない投下目標集合に分割することが、
   契約情報に基づいて、前記指向性投下目標の指向性属性を確定することと、
   前記指向性属性に基づいて、ツリー状構造の方式で前記指向性投下目標を分割して分割ツリーを得ることと、を含み、
   前記分割ツリーの各層はいずれも一つの指向性属性に対応し、各リーフノードはいずれも一つの投下目標集合に対応し、且つ投下目標集合同士は交差しない請求項１に記載の方法。
4. 前記指向性属性に基づいて、ツリー状構造の方式で前記指向性投下目標を分割して分割ツリーを得た後、
   新しく追加された契約情報があると確定した時、前記指向性投下目標の指向性属性を更新することと、
   更新した後の指向性属性に基づいて、前記分割ツリーを更新することと、さらに含む請求項３に記載の方法。
5. 前記投下した普及情報の社会的伝播量を統計することが、
   投下した普及情報が転送、返信、収集及び／又は評論された回数を統計することと、
   予め設定されたアルゴリズムによって、前記回数を計算し、前記投下した普及情報の社会的伝播量を得ることと、を含む請求項１に記載の方法。
6. １つ以上のプロセッサと、
   命令が記憶されている１つ以上のメモリと、を備え、
   前記命令は、前記１つ以上のプロセッサで実行する場合、前記１つ以上のプロセッサを、
   所定の期間内の全ての普及情報の契約情報と露出要求を取得する取得ユニットと、
   前記契約情報と露出要求に基づいて指向性投下目標を確定し、前記指向性投下目標を複数の交差しない投下目標集合に分割する分割ユニットと、
   前記露出要求に応じて、普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下する投下ユニットと、
   前記該当する投下目標集合に投下される前記普及情報の社会的伝播量を統計する統計ユニットと、
   前記社会的伝播量に基づいて露出パラメーターの補正を行って、投下ユニットを、露出パラメーターに基づいて前記普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下する操作を行うようにトリガーする補正ユニットと、を含むプログラミングユニットとして機能させ、
   前記投下ユニットが、予測サブユニットと、割当サブユニットと、投下サブユニットと、を含み、前記予測サブユニットは、各投下目標集合の露出量を予測し、前記割当サブユニットは、前記露出要求と前記露出量に基づいて、各普及情報の投下目標集合それぞれにおける露出パラメーターを割当し、前記露出パラメーターは露出優先級と露出確率を含み、前記投下サブユニットは、露出パラメーターに基づいて前記普及情報を該当する投下目標集合に対応するユーザに投下し、
   前記割当サブユニットが具体的に、
   ハイウォーター・マーク（ＨＷＮ；Ｈｉｇｈ Ｗａｔｅｒ Ｍａｒｋ）アルゴリズムによって、前記露出要求と露出量に基づいて、各普及情報の投下目標集合それぞれにおける露出優先級を計算して順番をつけ、
   露出優先級の高い順で、対応する普及情報を順序に取得し、
   取得した普及情報の露出要求と各投下目標集合の露出量に基づいて、投下目標集合それぞれにおける前記取得した普及情報の露出確率をそれぞれ計算する普及情報の処理装置。
7. 前記投下サブユニットは、具体的に、
   ユーザのユーザ情報を取得し、前記ユーザ情報に基づいて、ユーザが属される投下目標集合を確定し、
   各普及情報の前記ユーザが属される投下目標集合における露出優先級と露出確率を取得し、
   取得した露出優先級に基づいて、対応する普及情報の露出確率を順に確率選択し、
   選択された普及情報を前記ユーザに投下する請求項６に記載の装置。
8. 前記分割ユニットが、具体的に、契約情報に基づいて前記指向性投下目標の指向性属性を確定し、前記指向性属性に基づいて、ツリー状構造の方式で前記指向性投下目標を分割して分割ツリーを得て、前記分割ツリーの各層はいずれも一つの指向性属性に対応し、各リーフノードはいずれも一つの投下目標集合に対応し、且つ、投下目標集合同士は交差しない請求項６に記載の装置。
9. 前記分割ユニットはさらに、新しく追加された契約情報があると確定した時、前記指向性投下目標の指向性属性を更新し、更新した後の指向性属性に基づいて、前記分割ツリーを更新する請求項８に記載の装置。
10. 前記統計ユニットは、具体的に、投下した普及情報が転送、返信、収集及び／又は評論された回数を統計し、予め設定されたアルゴリズムに従って、前記回数を計算して前記投下した普及情報の社会的伝播量を得る請求項６に記載の装置。
11. 請求項６乃至１０のいずれか一項に記載の普及情報の処理装置を含む情報推薦システム。
12. 普及情報の処理装置が投下した普及情報を受信するユーザ端末をさらに含む請求項１１に記載のシステム。