JP6440284B2 - 普及情報の処理方法、装置及びシステム - Google Patents
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Description
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。
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。
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。
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。
以下、それぞれ詳しく説明する。
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。
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。
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:
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。
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:
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。
(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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
<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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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:
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。
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。
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、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、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。
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。
Claims (12)
- 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
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