JP6522160B2 - 情報配信方法、ならびに装置、サーバ、および記憶媒体 - Google Patents

Description

本出願は、中華人民共和国国家知的所有権庁に2016年1月12日に出願された、表題「INFORMATION SUPPORT METHOD AND INFORMATION SUPPORT DEVICE」の中国特許出願第201610017753.2号の優先権を主張するものであり、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。

本開示は、情報配信の技術分野に関し、特に、情報配信方法、情報配信デバイス、システム、および記憶媒体に関する。

情報配信のいくつかの期間においては、特定の種類の情報をサポートするための要件が存在することが多い。例えば、情報配信システムがオンライン小売業者ウェブサイトと連動される場合、それは、製品の操作および保守を促進するために、情報システムのネットワークフローの20%が、オンライン小売業者ウェブサイトで販売される製品の安定した流れとして役立ち得るオンライン小売業者の売主広告の掲載に使用されることを確実にするように設けられ得る。別の例では、オンライン小売業者広告の開発に伴って、開発プラットフォーム用のアプリケーション(略称アプリ)タイプの広告が導入される。初めは、アプリタイプの広告は少なく、広告掲載実績はない。この場合、保護手段がなければ、量および効果は大きく変動し得、それにより広告主のサービス拡大を妨げる。安定したアプリタイプの広告生態環境を作るために、アプリタイプの広告をサポートする必要がある。十分なアプリタイプの広告が導入されて生態環境が形成されるときにはじめて、アプリタイプの広告は、他のタイプの広告と自由に競争することができるようになる。

既存の情報配信ソリューションは、サポート要件に応じた柔軟な制御に欠けるため、新しい情報配信ソリューションを開発することが望ましい。

情報配信効果が確実に得られると同時にサポートされるタイプの情報がサポートされるようにする、情報配信方法および情報配信デバイスが、本開示の実施形態に従って提供される。

第1の態様において、情報配信方法が本開示の実施形態に従って提供される。本方法は、
ユーザによって送信されるページリクエストに応じて候補情報リストを決定するステップであって、候補情報リストが複数の情報を含む、ステップと、
候補情報リスト内の情報のランクを生成するステップと、
候補情報リスト内の情報のランクに基づいて、候補情報リスト内の指定されたタイプの情報の現在の平均ランクを獲得するステップと、
指定されたタイプの情報の現在の平均ランクおよび指定されたタイプの情報に対応する過去の平均ランクに基づいて、指定されたタイプの情報を指定された配信情報と見なすかどうかを決定するステップと、を含む。

第2の態様において、情報配信デバイスが本開示の実施形態に従ってさらに提供される。本デバイスは、
ユーザによって送信されるページリクエストに応じて候補情報リストを決定するように構成される、初期選択モジュールであって、候補情報リストが複数の情報を含む、初期選択モジュールと、
候補情報リスト内の情報のランクを生成するように構成される、ランク予測モジュールと、
候補情報リスト内の情報のランクに基づいて、候補情報リスト内の指定されたタイプの情報の現在の平均ランクを獲得するように構成される、現在のリクエスト計算モジュールと、
指定されたタイプの情報の現在の平均ランクおよび指定されたタイプの情報に対応する過去の平均ランクに基づいて、指定されたタイプの情報を指定された配信情報と見なすかどうかを決定するように構成される、情報配信選択モジュールと、を含む。

上の技術的ソリューションから、本開示の実施形態が以下の利点を有することが分かる。

本開示の実施形態において、まず、候補情報リストは、ユーザによって送信されるページリクエストに応じて決定され、候補情報リストは複数の情報を含む。次いで、候補情報リスト内の情報のランクが、候補情報リスト内の情報のランクを生成するために、ページリクエストおよび事前に設定された予測モデルに基づいて予測される。次に、候補情報リスト内の指定されたタイプの情報の現在の平均ランクが、候補情報リスト内の情報のランクに基づいて獲得される。最後に、指定された配信情報が、指定されたタイプの情報の現在の平均ランクおよび指定されたタイプの情報に対応する過去のサポート平均ランクに基づいて、指定されたタイプの情報から選択される。本開示の実施形態において、ユーザがページリクエストを送信した後、ユーザとマッチする候補情報リストを得るために初期選択がページリクエストに応じて情報のすべてに対して実施され、したがって情報配信は、より適切にユーザグループをターゲットとする。候補情報リスト内のサポートされるタイプの情報の現在の平均ランクは、候補情報リスト内の情報のランクを予測することによって得られ得る。最後に、サポートされるべき情報が、サポートされるタイプの情報の現在の平均ランクおよびサポートされるタイプに対応する過去のサポート平均ランクに基づいて、サポートされるタイプの情報から選択される。サポートされるべき選択された情報は、サポートされるタイプに対応する過去のサポート平均ランクおよび現在の平均ランクに基づいて決定されているため、サポートされるべき選択された情報は、候補情報リスト内の情報のすべての中でページリクエストを送信するユーザとよりマッチする情報であり、したがってユーザの関心とマッチし、情報配信効果を確実にする。同時に、サポートされる情報は、サポートされるタイプの情報から選択され、したがって指定されたタイプの情報をサポートする要件を満たす。

実施形態の説明に使用される図面は、本開示の実施形態に従う技術的ソリューションが明確になるように、以下に簡単に説明される。以下の説明において図面が単に本開示のいくつかの実施形態を例証するにすぎないことは明らかである。当業者は、いかなる創作的活動もなしにこれらの図面に従って他の図面を得ることができる。

本開示の実施形態に従う情報配信方法のフローチャートである。 本開示の実施形態に従う情報配信デバイスの実施態様の概略図である。 本開示の実施形態に従う情報配信方法の実施態様の概略図である。 本開示の実施形態に従う情報配信デバイスの構造概略図である。 本開示の実施形態に従う別の情報配信デバイスの構造概略図である。 本開示の実施形態に従う情報配信選択モデルの構造概略図である。 本開示の実施形態に従う別の情報配信デバイスの構造概略図である。 本開示の実施形態に従う情報配信方法を適用するサーバの構造概略図である。

本開示の目的、特徴、および利点をより明白かつ容易に理解できるものにするために、本開示の実施形態に従う技術的ソリューションは、図面と併せて以下のように明確かつ完全に説明される。説明される実施形態は、本開示に従う実施形態のすべてではなく、ほんのわずかにすぎないことは明らかである。本開示内の実施形態に基づいて当業者によって得られるいかなる他の実施形態も本開示の範囲内に入る。

本開示の明細書、請求項、および上の図面において、「備える」、「有する」、またはそれらの任意の他のバリエーションは、非排他的な「含む」を網羅することが意図され、そのため、一連のユニットを含むプロセス、方法、システム、製品、もしくはデバイスは、そのユニットに限定されず、はっきりと列挙されていない他のユニットも含むか、またはプロセス、方法、システム、製品、もしくはデバイスの固有のユニットも含む。

特定のタイプの情報をサポートする要件については、既存の技術的ソリューションは、専用のフローの割合を構成することである。サポートされるタイプの情報のみが、専用のフローを介して配信されることが許可され、配信されるべき情報は、ユーザからのページリクエストに応じて、その割合に従ってランダムに選択される。そのような技術的ソリューションは簡便で、容易に実現され、安定したフローを有するが、以下の問題を有する。一部のユーザは、ランダム制御の下で配信されるサポートされた情報に興味がなく、一方でサポートされた情報に興味のある一部のユーザが、ランダム制御の下でサポートされた情報を配信されない。したがって、情報サポート戦略のそのようなソリューションでは、フロー率は制御され得るが、情報配信効果は乏しい。

情報配信効果が確実に得られると同時にサポートされるタイプの情報がサポートされるようにする、情報配信方法および情報配信デバイスが、本開示の実施形態に従って提供される。

本開示に従う情報配信方法の実施形態は、指定されたタイプの情報をサポートするためのシナリオにおいて適用され得る。情報は広告であってもよい。加えて、本開示の実施形態における情報は、サポートされることを必要とするリソース、コンテンツ、データなどの形態であってもよく、本明細書内では限定されない。図1を参照すると、本開示の実施形態に従う情報配信方法は、ステップ101〜104を含み得る。

ステップ101では、候補情報リストが、ユーザによって送信されるページリクエストに応じて決定される。候補情報リストは、複数の情報含む。

本開示の実施形態において、ユーザは、ページにアクセスするときにページリクエストを送信し得る。本開示の実施形態に従う情報配信デバイスは、ユーザによって送信されたページリクエストを受信し、ユーザによって送信されたページリクエストからユーザに関連する情報を獲得し得る。ユーザに関連する情報を用いて、ユーザが興味を持っている情報のタイプはどれか、ユーザはどんな種類のコンテンツを視聴したいのかなどが決定され得、例えば、ユーザはどんな種類の広告を視聴したいのかが決定され得る。ユーザによって送信されたページリクエストは、ユーザによって操作された端末の装置情報、アクセスのコンテキスト情報、およびユーザに関する属性情報を伝達し得る。この場合、情報配信デバイスは、ページリクエストから上記情報コンテンツを獲得し得る。情報配信デバイスは、表示されるべき情報のすべてに対して初期選択を実施し、ユーザとマッチする候補情報リストを得ることができる。候補情報リスト内の情報のすべては情報配信デバイスによって実施される初期選択によって得られるため、候補情報リスト内の情報のすべては、ユーザが興味を持っている情報のタイプであり得る。ページリクエストに応じて情報に対して初期選択を実施することによって、情報配信はより適切にユーザグループをターゲットと、それは従来の技術における効果を考慮しないランダム配信とは完全に異なる。例えば、本開示の実施形態において、初期選択は、ページリクエストに応じて広告に対して実施され得、故に広告掲載は、より適切にユーザグループをターゲットとし、それは従来の技術における広告の効果を考慮しないランダム配信とは完全に異なる。

本開示のいくつかの実施形態において、ユーザによって送信されたページリクエストが受信された後、候補情報を生成するステップにおいて、ユーザにマッチしない情報を提示することによって引き起こされる乏しい情報配信効果を低減するために、情報のターゲットユーザは、ユーザからのページリクエストおよび情報作成者によって事前に設定された情報の配信条件に基づいてさらにチェックされ得る。例えば、情報は広告であり、広告主によって制作された広告は、妊婦および幼児用品に関し、広告主によって決定された配信ターゲットは、25〜40歳の女性を含む。この場合、広告のターゲットユーザは、広告主の要件に従ってチェックされ得る。ページリクエストが男性によって送信された場合、ターゲットチェックによって、妊婦または幼児用品に関する広告をその男性に配信しないこと、即ち、妊婦および幼児用品に関する広告は候補情報リストに含めないことが決定され得る。

本開示の実施形態において、候補情報リストは、ページリクエストを送信するユーザのために作られることに留意されたい。候補情報リストは、同じ情報タイプまたは異なる情報タイプに属し得る複数の情報を含む。候補情報リストに含まれる一部の情報は、サポートされるタイプの情報など、指定されたタイプの情報であり得る。例えば、サポートされるタイプの広告は、アプリタイプの広告または他の指定されたタイプの広告であり得ることが背景から分かる。本開示のこの実施形態において、サポートされるタイプの情報は、候補情報リストに含まれるが、サポートされるタイプの情報をサポートするかどうかは、以下の実施形態において説明される情報配信方法によって決定され得る。

ステップ102では、候補情報リスト内の情報のランクが、候補情報リスト内の複数の情報をソートすることによって生成される。

本開示のいくつかの実施形態において、候補情報リスト内の情報のランクを生成するために、候補情報リスト内の情報のランクの順番が、ページリクエストおよび事前に設定された予測モデルに基づいて予測され得る。

本開示の実施形態において、候補情報リストは初期選択様式で決定される。候補情報リスト内の情報のランクは、ユーザによって送信されたページリクエストおよび事前に設定された予測モデルに基づいて予測される。例えば、候補情報リストがM(Mはゼロと等しくない自然数である)個の情報を含む場合、候補情報リスト内の1番目の情報、2番目の情報、…M番目の情報のランクが、候補情報リスト内の情報のランクを生成するためにそれぞれ予測される。ある情報のランクは、ソートされた候補情報リスト内のその情報の位置を示す。候補情報リスト内の情報の予測されたランクは、候補情報リスト内の情報とページリクエストを送信するユーザとの間のマッチ度を示す。即ち、候補情報リスト内でより高いランクを有する情報ほど、ページリクエストを送信するユーザとよりマッチする。

実際には、候補情報リスト内の情報のランク予測は、ユーザからのページリクエストおよび事前に設定された予測モデルに基づいて決定され得ることに留意されたい。例えば、情報配信デバイスは、ユーザ、コンテキストシナリオ、および情報を含む3つの因子に基づいて情報のランクを予測し得る。予測モデルは、ロジスティック回帰アルゴリズムおよび決定木アルゴリズムなどの予測アルゴリズムを用いて実現され得る。

本開示のいくつかの実施形態において、候補情報リスト内の情報のランクが、候補情報リスト内の情報のランクを生成するために、ページリクエストおよび事前に設定された予測モデルに基づいて予測されるステップ102は、ステップA1を含み得る。

ステップA1では、候補情報リスト内の情報のクリックスルー率の予測値が、ページリクエストおよび事前に設定された予測モデルに基づいて獲得され、候補情報リスト内の情報のランクが、情報のクリックスルー率の予測値に基づいて獲得される。

情報配信デバイスは、ページリクエストおよび事前に設定された予測モデルに基づいて、候補情報リスト内の情報のクリックスルー率(略称CTR)を予測し得る。CTRは、情報(広告など)に対するユーザの嗜好を反映し得る。候補情報リスト内の情報のCTRは、候補情報リスト内の情報のCTRの予測値を生成するために、ユーザからのページリクエストおよび予測モデルに基づいて予測され得る。候補情報リスト内の情報は、候補情報リスト内の情報のランクを得るために、CTRの予測値の大きさに基づいてソートされ得る。情報は、情報のクリックスルー率の予測値を計算することによってソートされ得るが、本開示がクリックスルー率の予測値の方式に限定されないことに留意されたい。実際には、情報は他の様式でソートされてもよい。例えば、情報のクリックスルー率の予測値に基づいて候補情報リスト内の情報のランクを獲得するステップA1は、ステップA11〜ステップA12を含み得る。

ステップA11では、情報の費用の予測値が、情報のクリックスルー率の予測値に基づいて獲得される。

ステップA12では、候補情報リスト内の情報の費用の予測値が、候補情報リスト内の情報のランクを得るために費用の予測値の大きさに基づいてソートされる。

ステップA11では、情報のCTRの予測値が得られた後、推測コストパーミル(略称ECPM)が、情報のコストパークリック(略称CPC)に基づいて計算され得、即ち、ECPM=CTR*CPCである。計算された後、候補情報リスト内の情報の費用の予測値が、候補情報リスト内の情報のランクを得るために、それらの大きさに基づいてソートされ得る。

本開示のいくつかの実施形態において、指定されたタイプの情報は、サポートされるタイプの情報、即ち、サポートされることが前もって決定されている情報のタイプであり得る。本開示のこれらの実施形態において、候補情報リスト内の情報のランクを生成するために、ページリクエストおよび事前に設定された予測モデルに基づいて候補情報リスト内の情報のランクを予測するというステップ102の後、本開示の実施形態に従う情報配信方法は、以下のステップをさらに含み得る。

候補情報リスト内のサポートされるタイプの情報が事前に設定された条件を満たすかどうかが判断され、サポートされるタイプの情報が条件を満たす場合には、以下のステップ103が実施される。ステップ103は、候補情報リスト内の情報のランクに基づいて、候補情報リスト内の指定されたタイプの情報の現在の平均ランクを獲得することを含む。

言い換えれば、候補情報リスト内の情報のランクが生成された後、候補情報リスト内のサポートされるタイプの情報が分析され得る。事前に設定されたサポート条件に基づいて、サポートされるタイプの情報をサポートするかどうかが決定される。サポートされるタイプの情報をサポートすることが決定された場合、後続のステップ103が実施され、ステップ104がステップ103の後にさらに実施され得る。サポートされるタイプの情報をサポートしないことが決定された場合、後続の情報サポートプロセスは実施されず、フローは終了し得る。ユーザに提示されるべき情報は、候補情報リスト内の情報間の公正な競争によって決定される。

異なるサポート条件が必要に応じて設定され得、それは本開示の実施形態において制限されないことを理解されたい。実際には、サポート条件はサービスルールに従って決定され得る。例えば、候補情報リスト内のあるサポートされるタイプの情報のランクがリスト全体の最後の20%にある場合、そのサポートされるタイプの情報とユーザとのマッチング度が低いことが示され、提示された情報に対するユーザ満足度の低下を防ぐために、サポート情報の情報はサポートされない場合がある。加えて、サポート条件は、ユーザがワイヤレスフィディリティ(略称WiFi)接続を介してリクエストを送信すると設定され得る。この場合、ユーザによって送信されるページリクエストに基づいて、ユーザがWiFiを使用しないことが決定されると、情報サポートは実施されず、それによりユーザのフローの損失を防ぐ。

ステップ103では、候補情報リスト内の指定されたタイプの情報の現在の平均ランクが、候補情報リスト内の情報のランクに基づいて獲得される。

本開示の実施形態において、先述のステップ102では、候補情報リスト内の情報のランクは、候補情報リスト内の情報のランクの予測に基づいて生成される。次に、候補情報リスト内の指定されたタイプの情報の現在の平均ランクが、候補情報リスト内の情報のランクに基づいて計算され得る。例えば、指定されたタイプがサポートされるタイプであり、それがアプリタイプであり、かつ情報が広告である場合、サポートされるタイプの広告は、アプリタイプの広告であり得る。この場合、候補広告リスト内のアプリタイプの広告の現在の平均ランクが計算される。例えば、候補広告リスト内のアプリタイプの広告1のランクがt₁であり、候補広告リスト内のアプリタイプの広告2のランクがt₂の場合、アプリタイプの広告の現在の平均ランクは、(t₁+t₂)/2である。サポートされるタイプの広告が1つの場合、候補広告リスト内のその広告のランクが、サポートされるタイプの広告の現在の平均ランクと見なされることを理解されたい。ランクを計算するための方式は上では例として説明されており、本開示はそれに限定されない、即ち、既存または今後開発されるアルゴリズムが必要に応じて使用され得ることを理解されたい。

ステップ104では、指定された配信情報が、指定されたタイプの情報の現在の平均ランクおよび指定されたタイプの情報に対応する過去の平均ランクに基づいて、指定されたタイプの情報から選択される。

本開示のいくつかの実施形態によると、指定された配信情報は、サポートされる様式で配信されるべき情報であり、過去の平均ランクは過去のサポート平均ランクである。

本開示の実施形態において、指定されたタイプの情報の現在の平均ランクが獲得された後、指定されたタイプの情報とユーザとのマッチング度が、現在の平均ランクを用いて決定され得る。サポートされるタイプに対応する過去の平均ランクに基づいて、指定されたタイプの情報の現在の平均ランクおよび指定されたタイプに対応する過去の平均ランクが決定され得、それにより現在の平均ランクと過去の平均ランクとの関係性を得る。指定された配信情報は、現在の平均ランクと過去の平均ランクとの関係性に基づいて、指定されたタイプの情報から選択され得る。例えば、指定されたタイプの情報がサポートされるべきであると決められた情報である場合、過去の平均ランクは、サポートされるタイプの過去のデータに対して計算を実施することによって得られる平均ランク値である。過去のサポート平均ランクは、指定されたタイプの現在の情報がサポートされるべきかどうかを決定するための参照として機能し得る。実際には、現在の平均ランクおよび過去のサポート平均ランクは、それらの関係性を決定するために複数の様式で分析され得、その関係性に基づいて、サポートされるタイプの1つまたは複数の情報をサポートされるべき情報として見なすかどうかが決定される。例えば、現在の平均ランクが過去のサポート平均ランクよりも低い場合、サポートされるタイプの情報とユーザとのマッチング度が高いことを示し、サポートされるタイプの情報は、サポートされるべき情報と見なされ得る。サポートされるタイプの情報の現在の平均ランクおよびサポートされるタイプに対応する過去のサポート平均ランクに基づいてサポートされるべき情報を選択する様式は、上の様式に限定されず、サポートされるべき情報は、他のパラメータ因子を参照して決定され得ることに留意されたい。

本開示のいくつかの実施形態において、指定されたタイプの情報の現在の平均ランクおよびサポートされるタイプに対応する過去の平均ランクに基づいて指定された配信情報を指定されたタイプの情報から選択するステップ104は、ステップC1〜C4を含み得る。

ステップC1では、サポートされるタイプの情報の選択確率が、指定されたタイプの情報の現在の平均ランクおよびサポートされるタイプに対応する過去のサポート平均ランクに基づいて計算される。

ステップC2では、現在のサポート満足度が、サポートされるようにすでに選択されているサポートされるタイプの情報の数、ユーザによって送信されたリクエストの総数、および事前に設定されたサポート率に基づいて計算される。

ステップC3では、サポートされるタイプの情報のサポート確率が、サポートされるタイプの情報の選択確率および現在のサポート満足度に基づいて計算される。

ステップC4では、サポートされるタイプの情報のサポート確率に基づいて、サポートされるタイプの情報を選択および出力するかどうかが決定され、選択された情報は、サポートされるべき情報と見なされる。

ステップC1〜C4は、サポートされる情報を選択するための特定の実施態様を提供する。この実施態様においては、サポートされるタイプの情報の選択確率がまず計算される。選択確率は、情報がサポートされるように選択される確率を示し、サポートされるタイプの情報の現在の平均ランクおよびサポートされるタイプに対応する過去のサポート平均ランクに基づいて計算され得る。例えば、サポートされるタイプの情報の選択確率は、正規分布確率計算法で計算され得、即ち、標準正規分布に基づいて選択確率の値を決定するために、サポートされるタイプの情報の現在の平均ランクとサポートされるタイプに対応する過去のサポート平均ランクとの標準正規分布が計算され得る。上の例は、単に本開示の実施形態における可能性のある実施態様にすぎず、本開示を限定することを目的としないことを理解されたい。

ステップC2では、サポートされるようにすでに選択されているサポートされるタイプの情報の数は、現在のリクエスト下でこれまでにサポートされた情報の数を指す。ユーザによって送信されたリクエストの総数は、情報配信デバイスによってこれまでに受信されたページリクエストの数を指す。サポート率は、情報配信デバイスの外部パラメータとして前もって決定され得る積法則である。情報配信デバイスはサポート機能を有する。計算された現在のサポート満足度は、現在のリクエスト下での情報サポートにおける満足度を示す。現在のサポート満足度が極端に大きい値を有する場合、サポートされるタイプの情報に対するサポートを軽減する必要があることが示される。現在のサポート満足度が極端に小さい値を有する場合、サポートされるタイプの情報に対するサポートを向上させる必要があることが示される。実際には、現在のサポート満足度は、サポートされるようにすでに選択されているサポートされるタイプの情報の数、ユーザによって送信されたリクエストの総数、および事前に設定されたサポート率に基づいて、様々な様式で計算され得る。例えば、まず、すでにサポートされたパーセンテージが、サポートされるように選択されているサポートされるタイプの情報の数、およびユーザによって送信されたリクエストの総数に基づいて計算され、次いで現在のサポート満足度が、すでにサポートされたパーセンテージの値と事前に設定されたサポート率の値とを比較することによって得られる。

ステップC3では、サポートされるタイプの情報の選択確率および現在のサポート満足度が得られた後、サポートされるタイプの情報のサポート確率が、サポートされるタイプの情報の選択確率および現在のサポート満足度に基づいて決定され得る。サポート確率は、サポートされるタイプの情報がサポートされることになる確率である。例えば、サポートされるタイプの情報のサポート確率は、サポートされるタイプの情報の選択確率を現在のサポート満足度で割ることによって得られ得る。上の実施態様は単に例にすぎないことに留意されたい。実際には、サポートされるタイプの情報のサポート確率は、他の様式で計算されてもよい。例えば、サポートされるタイプの情報のサポート確率を得るために、サポートされるタイプの情報の選択確率を現在のサポート満足度で割ることによって得られる値をサポート因子に基づいて補正する。サポート因子は、比例補正パラメータであってもよく、それは本明細書内では限定されない。サポートされるタイプの情報の得られたサポート確率に基づいて、出力のためにサポートされるタイプの情報を選択するかどうかが決定され得る。選択された情報は、サポートされる情報と見なされる。即ち、サポートされる情報は、サポート確率を計算することによって決定され得、それによりサポートに対するフローの安定性を確実にする。

本開示のいくつかの実施形態において、指定されたタイプの情報の現在の平均ランクおよびサポートされるタイプに対応する過去の平均ランクに基づいて指定された配信情報を指定されたタイプの情報から選択するステップ104の後、本開示の実施形態に従う情報配信方法は、以下のステップをさらに含み得る。

本ステップでは、サポートされるタイプに対応する過去の平均ランクが、サポートされるタイプの情報の現在の平均ランクに基づいて更新され、サポートされるタイプに対応する更新された過去の平均ランクが記憶される。

特に、過去の平均ランクは、過去のサポート平均ランクであってもよい。サポートされるタイプに対応する過去のサポート平均ランクは、動的に更新される過去のランクの平均値であってもよい。サポートされるべき情報が現在のリクエストに応じて決定された後、過去のサポート平均ランクは、次のリクエストに対してサポートされるタイプに対応する更新された過去のサポート平均ランクを提供するように、リアルタイムで更新され得る。この場合、過去のサポート平均ランクがリアルタイムで最新の平均値であることを確実にし、それによりサポートに対する均一なフローを確実にする。

まず候補情報リストが、ユーザによって送信されたページリクエストに応じて選択されるということが上の実施形態から分かる。候補情報リストは、複数の情報を含む。次いで、候補情報リスト内の情報のランクが、候補情報リスト内の情報のランクを生成するために、ページリクエストおよび設定された予測モデルに基づいて予測される。次に、候補情報リスト内のサポートされるタイプの情報の現在の平均ランクが、候補情報リスト内の情報のランクに基づいて獲得される。最後に、サポートされるべき情報が、サポートされるタイプの情報の現在の平均ランクおよびサポートされるタイプに対応する過去のサポート平均ランクに基づいて、サポートされるタイプの情報から選択される。本開示の実施形態において、ユーザがページリクエストを送信した後、そのページリクエストに応じて情報のすべてに対して初期選択が実施されて、ユーザにマッチする候補情報リストを得る。このように、情報配信はユーザグループをより適切にターゲットとしている。候補情報リスト内のサポートされるタイプの情報の現在の平均ランクは、候補情報リスト内の情報のランクを予測することによって得られ得る。最後に、サポートされるべき情報が、サポートされるタイプの情報の現在の平均ランクおよびサポートされるタイプに対応する過去のサポート平均ランクに基づいて、サポートされるタイプの情報から選択される。サポートされるべき選択された情報は、現在の平均ランクおよびサポートされるタイプに対応する過去のサポート平均ランクに基づいて決定されるため、サポートされるべき選択された情報は、候補情報リスト内の情報のすべての中でページリクエストを送信するユーザと最もマッチする情報であり、したがってユーザの関心とマッチし、情報配信効果を確実にする。同時に、サポートされた情報は、サポートされるタイプの情報から選択され、したがって指定されたタイプの情報のための情報サポート要件を満たす。

本開示の実施形態の上のソリューションをより良く理解し実施するために、上のソリューションは、例示的な用途を用いて詳細に説明される。次に、サポートされることが指定された情報が広告である例を用いて説明がなされる。図2および図3を参照する。図2は、本開示の実施形態に従う情報配信デバイスの実施態様の概略図であり、図3は、本開示の実施形態に従う情報配信方法の実施態様の概略図である。本開示の実施形態において、リアルタイム計算に基づく選択的サポートソリューションが導入される。選択的サポートソリューションにおいて、リクエストに対する候補広告のランクは、サポートされるようにすでに選択されている広告の平均ランクと比較される。候補広告のランクの方が高い場合、候補広告がサポートされるように選択される確率は高く、そうでない場合は、候補広告がサポートされるように選択される確率は低い。このソリューションでは、サポートされる情報の数が要件を満たすことが確実にされるだけでなく、サポート品質が良好であることも確実にされ、それにより広告配信効果を改善する。図2に示されるように、本開示の実施形態に従う広告サポートデバイスの実施態様が例証される。広告サポートプロセスは概して、ターゲットチェック、初期広告選択(何万という広告から数百の好ましい広告を選択すること)、広告正確性予測、および再配列という以下のプロセスを含み、以後、それらをそれぞれ詳細に説明する。ユーザは、提示ページを介してページリクエストを送信し得る。広告サポートデバイスは、ユーザからページリクエストを受信する。利用可能な広告のすべてが、順序付けされた広告リスト内に記録される。何万もの広告を例とすると、数千の広告がターゲットチェックの後に残る。次いで、初期広告選択が実施され、数百の残りの広告が候補広告リストを形成する。次に、候補情報リスト内の広告のすべてのクリックスルー率が正確に予測される。最後に、再配列が、例えば、ECPMに基づいて実施され、最も好ましい広告が配信される。サポート戦略は概して、初期選択において実施されるが、それは、サポート戦略が後続のプロセスにおいて実施される場合、サポートされることを必要とする広告が、初期選択において排除される場合があるからである。ユーザに提示されるべき上位N個の広告が、候補広告リストから選択される。上位N個の広告は、サポートされるタイプの広告および通常の競争広告を含み得る。次に、図3に示されるように、本開示に従う広告サポートの詳細なプロセスが例を用いて説明される。まず、初期選択における広告選択プロセスが説明される。

1.CTR計算
CTR計算は、本プロセスの基盤であり、ここでは、モデルを用いて現在のリクエストに対応する候補広告リスト内の広告のクリックスルー率の予測値がリアルタイムに計算される。予測モデルは、ロジスティック回帰、決定木、または他のアルゴリズムによって実施され得る。

2.サポート条件判断
サービスルールに従ってリクエストに対してサポートプロセスを実施するかどうかが判断される。複数のサービス条件が存在し得る。例えば、サポートプロセスは、現在のリクエストに対して、そのタイプの少なくともN個の広告がリクエストに対応する場合にのみ実施されることになり、そうでない場合は、自由競争プロセスがそのリクエストに対して実施される。Nの値はサービスシナリオに依存する。そのタイプの広告の数が少なすぎる場合、広告は、後続のプロセスにおいて完全に排除され、結果として現在のリクエストに対して提示される広告はないようにすることができる。別の例では、アプリタイプの広告をサポートする場合、広告は、現在のリクエストがWiFi接続を介して伝送されると判断される場合にのみサポートされる。広告は、非WiFi環境における低コンバージョン率に起因して、非WiFi環境においてはサポートされないことがある。

3.現在のリクエストに対するランク計算(得られる結果はrank_thisで表される)
現在のリクエストに対するサポートされるタイプの広告の現在の平均ランクが計算される。上位の広告のみが1つのリクエストに対して表示されるため、ランクは、サポートされるべき広告のすべての平均値ではなく、上位M個の広告の平均値であり得る。カルーセル広告の場合には、上位N個の広告がカルーセルページルールに従って決定されるが、非カルーセル広告の場合には、上位1つの広告のみが決定される。ランクは、サービス要件に従って、CTRランクまたはECPMランクに基づいて計算され得る。

4.過去のサポート平均ランク(得られる結果は、rank_avgで表される)
初期化動作において、サポートされるタイプの広告の平均ランクが、過去のデータと共に得られる。新しい広告がサポート要件を満たす場合には、サポートリストの合算されたランク値およびサポートされる広告の数が、過去のサポート平均ランクを再計算するために、rank_thisで更新される。本開示の実施形態において、過去のサポート平均ランクは、各リクエストに対してリアルタイムで計算され得、それによりサポートされるタイプの平均ランクのリアルタイム更新を確実にする。

5.サポート計算
計算の入力は、rank_this、rank_avg、リクエストの総数、サポートされるように選択される情報の数、および設定されたサポート率を含み得る。現在のリクエストに応じてサポートされるべき情報を選択するかどうかが出力される。サポート計算は、以下の3つの部分を含む。

1)rank_thisおよびrank_avgに基づいて選択確率が計算される。

rank_thisがrank_avg未満の場合、即ち、現在のリクエストに対応する現在の平均ランクが過去のサポート平均ランクより前である場合、それは現在のリクエストに対応するサポートタイプ広告とユーザとの高いマッチング度を示し、広告がサポートされるように選択される確率は大きい。確率を計算するための方法は、例を用いて下に説明される正規分布確率計算方法を含むが、これに限定されない。rank_avgを平均値と見なし、標準正規分布u=(rank_avg-rank_this)/σを得るために、分散σがサポートリストを用いてリアルタイムで更新される。uを用いて正規分布確率マッピングテーブルをクエリすることによってカバレッジエリアaが獲得される。標準分散より2倍小さい分散を有するデータが確実である場合、選択確率p_matchは、以下の方法で計算される。
p_match=a -2<z<2の場合
p_match=1 z>=2
p_match=0 z<=-2
P_matchは、現在のリクエストを送信するユーザのサポートタイプ広告に対する嗜好度を反映する。

2)現在のサポートの数、リクエストの総数、および設定されたサポート率に基づいて、現在のサポート満足度が計算される。
p_now=現在のサポートの数/リクエストの総数
p_need=サポート率
p_satisfy=p_now/p_need
p_satisfy>1の場合、それは、サポートが十分であり、低減される必要があることを示す。そうでない場合、それは、サポートが不十分であり、増加される必要があることを示す。

3)p_select=p_match/p_satisfyとしてサポート確率が計算される。ある情報が選択される確率は、現在のリクエストのマッチング度の増大および現在の満足度の減少と共に増加する。p_selectが1よりも大きい場合、その情報は選択され、p_selectが1未満に設定される場合、その情報は選択されないように構成され得る。代替的に、確率計算によって情報を選択するかどうかを決定するためにp_selectの確率関数が提供され得る。上のサポート確率を満たす情報は、サポートのために専用のフローを介して伝送される。このプロセス全体は、リアルタイムで更新される閉ループである。各データは、現在の係数を修正し、次のリクエストのための選択における確率に影響を与えるために使用され得る。サポート率は、リアルタイムで調節され、設定されたサポート率近傍で変動させ、それにより量においてサポートに対するフローの安定性を確実にする。サポートに対するフローは、そのタイプの広告の高ランクに対応するユーザ、即ち、そのタイプの広告をクリックする意欲の高いユーザに対して使用され、それにより高いマッチング度を有する広告を配信する質を確実にする。この場合、サポート率を確実にしながら選択的サポート戦略が実現される。

本開示の実施形態において、ユーザのランクはリアルタイムで計算されるため、サポートに対するフローは安定している。ユーザによる広告に対するクリックスルー率の予測に基づいて、高いマッチング度を有するフローが動的に選択されて、特定のタイプの広告をサポートする。この場合、サポート量を確実にしながらクリックスルー率が大幅に改善され得る。

方法の前述の実施形態は、簡略のために、一連の動作の組み合わせとして表現されることに留意されたい。本開示は、この動作の順番に限定されないことを当業者は理解するものとする。それは、いくつかのステップが本開示に従って他の順番でまたは同時に実施され得るからである。加えて、本明細書に記載される実施形態は好ましい実施形態であり、実施形態に含まれるすべての動作およびモジュールが本開示に必要不可欠なわけではないことも理解されたい。

本開示の実施形態に従う上のソリューションをより良好に実施するために、上のソリューションを実施するためのデバイスが以下にさらに提供される。

図4-aを参照すると、本開示の実施形態に従う情報配信デバイス400が、指定されたタイプの情報の配信において適用され得る。情報配信デバイス400は、広告サポートデバイスであってもよく、本開示の実施形態における情報は、リソース、コンテンツ、およびデータなどのサポートされるべき他の情報であってもよく、限定されるものではない。情報配信デバイス400は、初期選択モジュール401、ランク予測モジュール402、現在のリクエスト計算モジュール403、および情報配信選択モジュール404を含み得る。

初期選択モジュール401は、ユーザによって送信されるページリクエストに応じて候補情報リストを決定するように構成される。候補情報リストは、複数の情報を含む。

ランク予測モジュール402は、候補情報リスト内の情報のランクを生成するために、ページリクエストおよび事前に設定された予測モジュールに基づいて、候補情報リスト内の情報のランクを予測するように構成される。

現在のリクエスト計算モジュール403は、候補情報リスト内の情報のランクに基づいて、候補情報リスト内の指定されたタイプの情報の現在の平均ランクを獲得するように構成される。

情報配信選択モジュール404は、指定されたタイプの情報の現在の平均ランクおよびサポートされるタイプに対応する過去の平均ランクに基づいて、指定されたタイプの情報を指定された配信情報と見なすかどうかを決定するように構成される。

本開示のいくつかの実施形態によると、指定されたタイプの情報は、サポートされるタイプの情報であり、指定された配信情報は、サポートされる様式で配信されるべき情報であり、過去の平均ランクは、過去のサポート平均ランクである。

本開示のいくつかの実施形態において、ランク予測モジュール402は、ページリクエストおよび事前に設定された予測モジュールに基づいて、候補情報リスト内の情報のクリックスルー率の予測値を獲得し、情報のクリックスルー率の予測値に基づいて、候補情報リスト内の情報のランクを獲得するように構成される。

本開示のいくつかの実施形態において、ランク予測モジュール402は、情報のクリックスルー率の予測値に基づいて、情報の費用の予測値を獲得し、候補情報リスト内の情報のランクを得るために、費用の予測値の大きさに基づいて、候補情報リスト内の情報の費用の予測値をソートするように構成される。

本開示のいくつかの実施形態において、図4-bを参照すると、情報配信デバイス400は、サポート条件判断モジュール405をさらに含み得る。

サポート条件判断モジュール405は、ランク予測モジュール402がページリクエストおよび事前に設定された予測モジュールに基づいて候補情報リスト内の情報のランクを予測し、候補情報リスト内の情報のランクを生成した後に、候補情報リスト内の指定されたタイプの情報が事前に設定された条件を満たすかどうかを判断し、指定されたタイプの情報が条件を満たす場合に、現在のリクエスト計算モジュール403をトリガするように構成される。

本開示のいくつかの実施形態において、指定されたタイプの情報は、サポートされるタイプの情報であり得る。本開示のこれらの実施形態において、図4-cを参照すると、情報配信選択モジュール404は、第1の計算ユニット4041、第2の計算ユニット4042、第3の計算ユニット4043、および情報サポート決定ユニット4044を含む。
第1の計算ユニット4041は、サポートされるタイプの情報の現在の平均ランクおよびサポートされるタイプに対応する過去のサポート平均ランクに基づいて、サポートされるタイプの情報の選択確率を計算するように構成される。
第2の計算ユニット4042は、サポートされるようにすでに選択されているサポートされるタイプの情報の数、ユーザによって送信されたリクエストの総数、および事前に設定されたサポート率に基づいて、現在のサポート満足度を計算するように構成される。
第3の計算ユニット4043は、サポートされるタイプの情報の選択確率および現在のサポート満足度に基づいて、サポートされるタイプの情報のサポート確率を計算するように構成される。
情報サポート決定ユニット4044は、サポートされるタイプの情報のサポート確率に基づいてサポートされるタイプの情報を選択および出力するかどうかを決定し、選択および出力された情報をサポートされる情報として決定するように構成される。

いくつかの実施形態において、図4-dを参照すると、情報配信デバイス400は、履歴更新モジュール406をさらに含む。

履歴更新モジュール406は、指定されたタイプの情報が指定された配信情報として決定された後に、指定されたタイプの情報の現在の平均ランクに基づいて、指定されたタイプの情報に対応する予め記憶された過去の平均ランクを更新し、指定されたタイプの情報に対応する更新された過去の平均ランクを記憶するように構成される。

上の実施形態の説明から、まず、候補情報リストがユーザによって送信されたページリクエストに応じて決定され、この候補情報リストは複数の情報を含むということが分かる。次いで、候補情報リスト内の情報のランクの順番が、候補情報リスト内の情報のランクを生成するために、ページリクエストおよび事前に設定された予測モデルに基づいて予測される。次に、候補情報リスト内の指定されたタイプの情報の現在の平均ランクが、候補情報リスト内の情報のランクに基づいて獲得される。最後に、サポートされるべき情報が、サポートされるタイプの情報の現在の平均ランクおよびサポートされるタイプに対応する過去のサポート平均ランクに基づいて、サポートされるタイプの情報から選択される。本開示の実施形態において、ユーザがページリクエストを送信した後、ユーザとマッチする候補情報リストを得るために、ページリクエストに応じて初期選択が情報のすべてに対して実施され、したがって情報配信は、ユーザグループをより適切にターゲットとしている。候補情報リスト内のサポートされるタイプの情報の現在の平均ランクは、候補情報リスト内の情報のランクを予測することによって得られる。最後に、サポートされるべき情報が、サポートされるタイプの情報の現在の平均ランクおよびサポートされるタイプに対応する過去のサポート平均ランクに基づいて、サポートされるタイプの情報から選択される。サポートされるべき選択された情報は、サポートされるタイプに対応する過去のサポート平均ランクおよび現在の平均ランクに基づいて決定されるため、サポートされるべき選択された情報は、候補情報リスト内の情報のすべての中でページリクエストを送信するユーザとよりマッチする情報であり、したがってユーザの関心とマッチし、情報配信効果を確実にする。同時に、サポートされるべき情報は、サポートされるタイプの情報から選択され、したがって指定されたタイプの情報をサポートする要件を満たす。

図5は、本開示の実施形態に従うサーバの構造概略図である。サーバ500は、異なる構成および性能に起因して大きく異なる場合がある。サーバ500は、1つまたは複数の中央処理装置(CPU: Central Processing Unit)522(1つまたは複数のプロセッサなど)、メモリ532、アプリケーション542またはデータ544を記憶するための1つまたは複数の記憶媒体530(1つまたは複数の大容量記憶デバイスなど)を含み得る。メモリ532および記憶媒体530は、一時記憶または永続記憶を実施し得る。記憶媒体530に記憶されるプログラムは、1つまたは複数のモジュールを含み得る(図示せず)。モジュールの各々は、サーバに対する一連の命令動作を含み得る。さらに、CPU522は、記憶媒体530と通信し、サーバ500に対して記憶媒体530内の一連の命令動作を実行するように構成され得る。

サーバ500は、1つまたは複数の電源526、1つまたは複数の有線もしくは無線ネットワークインターフェース550、1つまたは複数の入力/出力インターフェース558、ならびに/またはWindows Server(商標)、Mac OS X(商標)、Unix(商標)、Linux(登録商標)、およびFreeBSD(商標)などの1つまたは複数のオペレーティングシステム541をさらに含み得る。

上の実施形態においてサーバによって実施されるステップは、図5に示されるサーバ構造に基づき得る。サーバは、前述の実施形態における情報配信デバイスであってもよく、サーバは、前述の実施形態に従う情報配信方法を実施してもよい。詳細については、前述の実施形態の説明を参照することができる。

加えて、上に説明されるデバイスは単に例証にすぎないことに留意されたい。別個の構成要素として例証されるユニットは、物理的に分離している場合とそうでない場合があり、ユニットとして表示される構成要素は、物理的なユニットである場合とそうでない場合がある。即ち、構成要素は、同じ場所に位置し得るか、複数のネットワークユニットに分布し得る。ユニットの一部またはすべては、本実施形態の目的を実現するために、必要に応じて選択され得る。それに加えて、本開示に従うデバイスの実施形態に対応する図面において、モジュール間の接続は、モジュール間に通信接続が存在することを示し、1つまたは複数の通信バスまたは信号線として実施され得、それはいかなる創造的作業もなく当業者によって理解されかつ実施され得る。

上の実施形態の説明に基づいて、本開示が、ソフトウェアおよび必要なハードウェアを用いて実施され得ること、または専用集積回路、専用CPU、専用メモリ、および専用素子などの専用ハードウェアを用いて実施され得ることは、当業者によって明白に理解され得る。概して、コンピュータプログラムを用いて実現されるいかなる機能も、対応するハードウェアを用いて容易に実施され得、アナログ回路、デジタル回路、または専用回路など様々なハードウェア構造が同じ機能を実現するために使用され得る。しかしながら、本開示は、好ましくは、ほとんどの場合は、ソフトウェアプログラムを用いて実施され得る。そのような理解に基づいて、本開示の技術的ソリューションの内容または従来技術に寄与する部分は、ソフトウェア製品形態で具現化され得る。コンピュータソフトウェア製品は、フロッピディスク、Uディスク、リムーバブルハードディスク、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)、磁気ディスク、または光学ディスクなど、コンピュータの可読記憶媒体に記憶される。記憶媒体は、コンピュータデバイス(パーソナルコンピュータ、サーバ、またはネットワークデバイスなど)が本開示の実施形態に従う方法を実施することを可能にするための複数の命令を含む。

要するに、上の実施形態は、本開示の技術的ソリューションを例証するためだけのものであり、本開示を限定することを意図しない。本開示は上の実施形態を参照して詳細に説明されるが、上の実施形態に従う技術的ソリューションに対して変更がなされ得るか、または技術的特徴の一部に対して等価の置換がなされ得ることは、当業者によって理解されるものとする。これらの変更または置換が、本開示の技術的ソリューションの趣旨および範囲から逸脱して本技術的ソリューションに対してなされることはない。

400 情報配信デバイス
401 初期選択モジュール
402 ランク予測モジュール
403 現在のリクエスト計算モジュール
404 情報配信選択モジュール
405 サポート条件判断モジュール
4041 第1の計算ユニット
4042 第2の計算ユニット
4043 第3の計算ユニット
4044 情報サポート決定ユニット
406 履歴更新モジュール
500 サーバ
522 中央処理装置(CPU)
526 電源
530 記憶媒体
532 メモリ
541 オペレーティングシステム
542 アプリケーション
544 データ
550 有線もしくは無線ネットワークインターフェース
558 入力/出力インターフェース

Claims (20)

1. プロセッサと、メモリとを備えるサーバによって実行される情報配信方法であって、
   ユーザによって送信されるページリクエストに応じて候補情報リストを決定するステップであって、前記候補情報リストが複数の情報を含む、ステップと、
   前記候補情報リスト内の前記複数の情報を予め定められたルールに従ってソートすることによって、前記候補情報リスト内の前記情報のランクを生成するステップと、
   前記候補情報リスト内の前記情報の前記ランクに基づいて、前記候補情報リスト内の指定されたタイプの情報の現在の平均ランクを獲得するステップと、
   前記指定されたタイプの情報の前記現在の平均ランクおよび前記指定されたタイプの情報に対応する過去の平均ランクに基づいて、前記指定されたタイプの情報から指定された配信情報を選択するステップと
   を含む、方法。
2. 前記指定されたタイプの情報が、サポートされるタイプの情報であり、前記指定された配信情報が、サポートされる様式で配信されるべき情報であり、前記過去の平均ランクが、過去のサポート平均ランクである、請求項1に記載の方法。
3. 前記候補情報リスト内の前記複数の情報を前記予め定められたルールに従ってソートすることが、前記候補情報リスト内の前記情報の前記ランクを生成するために、前記ページリクエストおよび事前に設定された予測モデルに基づいて、前記候補情報リスト内の前記情報の前記ランクを予測するステップを含む、請求項1に記載の方法。
4. 前記候補情報リスト内の前記情報の前記ランクを生成するために、前記ページリクエストおよび前記事前に設定された予測モデルに基づいて、前記候補情報リスト内の前記情報の前記ランクを予測する前記ステップが、
   前記ページリクエストおよび事前に設定された予測モデルに基づいて、前記候補情報リスト内の前記情報のクリックスルー率の予測値を獲得するステップと、
   前記情報の前記クリックスルー率の前記予測値に基づいて、前記候補情報リスト内の前記情報の前記ランクを獲得するステップと、を含む、請求項3に記載の方法。
5. 前記情報の前記クリックスルー率の前記予測値に基づいて、前記候補情報リスト内の前記情報の前記ランクを獲得する前記ステップが、
   前記情報の前記クリックスルー率の前記予測値に基づいて、前記情報に対応する費用の予測値を獲得するステップと、
   前記候補情報リスト内の前記情報の前記ランクを得るために、前記費用の前記予測値の大きさに基づいて、前記候補情報リスト内の前記情報の前記費用の前記予測値をソートするステップと、を含む、請求項4に記載の方法。
6. 前記候補情報リスト内の前記情報の前記ランクが生成された後、前記方法が、
   前記候補情報リスト内の前記指定されたタイプの情報が、事前に設定された条件を満たすかどうかを判断するステップと、
   前記指定されたタイプの情報が前記事前に設定された条件を満たす場合、前記候補情報リスト内の前記情報の前記ランクに基づいて、前記候補情報リスト内の前記指定されたタイプの情報の前記現在の平均ランクを獲得するステップと、をさらに含む、請求項1に記載の方法。
7. 前記指定されたタイプの情報の前記現在の平均ランクおよび前記指定されたタイプの情報に対応する前記過去の平均ランクに基づいて、前記指定されたタイプの情報から前記指定された配信情報を選択する前記ステップが、
   前記サポートされるタイプの情報の現在の平均ランクおよび前記サポートされるタイプに対応する前記過去のサポート平均ランクに基づいて、前記サポートされるタイプの情報の選択確率を計算するステップと、
   サポートされるようにすでに選択されている前記サポートされるタイプの情報の数、前記ユーザによって送信されたリクエストの総数、および事前に設定されたサポート率に基づいて、現在のサポート満足度を計算するステップと、
   前記サポートされるタイプの情報の前記選択確率および前記現在のサポート満足度に基づいて、前記サポートされるタイプの情報のサポート確率を計算するステップと、
   前記サポートされるタイプの情報の前記サポート確率に基づいて、前記サポートされるタイプの情報を前記指定された配信情報として選択するかどうかを決定するステップと、
   を含む、請求項2に記載の方法。
8. 前記指定されたタイプの情報から配信されるべき前記指定された情報を選択する前記ステップの後、
   前記指定されたタイプの情報の前記現在の平均ランクに基づいて、前記指定されたタイプの情報に対応する前記過去の平均ランクを更新するステップと、
   前記指定されたタイプの情報に対応する前記更新された過去の平均ランクを記憶するステップと、をさらに含む、請求項2に記載の方法。
9. 前記情報が広告である、請求項1から8のいずれか一項に記載の方法。
10. 情報配信デバイスであって、
    ユーザによって送信されるページリクエストに応じて候補情報リストを決定するように構成される、初期選択モジュールであって、前記候補情報リストが複数の情報を含む、初期選択モジュールと、
    前記候補情報リスト内の前記複数の情報を予め定められたルールに従ってソートすることによって、前記候補情報リスト内の前記情報のランクを生成するように構成される、ランク予測モジュールと、
    前記候補情報リスト内の前記情報の前記ランクに基づいて、前記候補情報リスト内の指定されたタイプの情報の現在の平均ランクを獲得するように構成される、現在のリクエスト計算モジュールと、
    前記指定されたタイプの情報の前記現在の平均ランクおよび前記指定されたタイプの情報に対応する過去の平均ランクに基づいて、前記指定されたタイプの情報から指定された配信情報を選択するように構成される、情報配信選択モジュールと
    を備える、デバイス。
11. 前記指定されたタイプの情報が、サポートされるタイプの情報であり、前記指定された配信情報が、サポートされる様式で配信されるべき情報であり、前記過去の平均ランクが、過去のサポート平均ランクである、請求項10に記載のデバイス。
12. 前記ランク予測モジュールが、前記候補情報リスト内の前記情報の前記ランクを生成するために、前記ページリクエストおよび事前に設定された予測モデルに基づいて、前記候補情報リスト内の前記情報の前記ランクを予測するように構成される、請求項10に記載のデバイス。
13. 前記ランク予測モジュールが、前記ページリクエストおよび事前に設定された予測モデルに基づいて、前記候補情報リスト内の前記情報のクリックスルー率の予測値を獲得し、前記情報の前記クリックスルー率の前記予測値に基づいて、前記候補情報リスト内の前記情報の前記ランクを獲得するように構成される、請求項12に記載のデバイス。
14. 前記ランク予測モジュールが、前記情報の前記クリックスルー率の前記予測値に基づいて、前記情報に対応する費用の予測値を獲得し、前記候補情報リスト内の前記情報の前記ランクを得るために、前記費用の前記予測値の大きさに基づいて、前記候補情報リスト内の前記情報の前記費用の前記予測値をソートするように構成される、請求項13に記載のデバイス。
15. 前記候補情報リスト内の前記情報の前記ランクが生成された後に、前記候補情報リスト内の前記指定されたタイプの情報が事前に設定された条件を満たすかどうかを判断し、前記指定されたタイプの情報が前記条件を満たす場合、前記現在のリクエスト計算モジュールが動作するようにトリガするように構成される、条件判断モジュールをさらに備える、請求項10に記載のデバイス。
16. 前記情報配信選択モジュールが、
    前記サポートされるタイプの情報の現在の平均ランクおよび前記サポートされるタイプに対応する前記過去のサポート平均ランクに基づいて、前記サポートされるタイプの情報の選択確率を計算するように構成される、第1の計算ユニットと、
    サポートされるようにすでに選択されている前記サポートされるタイプの情報の数、前記ユーザによって送信されたリクエストの総数、および事前に設定されたサポート率に基づいて、現在のサポート満足度を計算するように構成される、第2の計算ユニットと、
    前記サポートされるタイプの情報の前記選択確率および前記現在のサポート満足度に基づいて、前記サポートされるタイプの情報のサポート確率を計算するように構成される、第3の計算ユニットと、
    前記サポートされるタイプの情報の前記サポート確率に基づいて、前記サポートされるタイプの情報をサポートされるべき情報として選択するかどうかを決定するように構成される、情報サポート決定ユニットと、を備える、請求項11に記載のデバイス。
17. 前記指定された配信情報が前記指定されたタイプの情報から選択された後、前記指定されたタイプの情報の前記現在の平均ランクに基づいて、前記指定されたタイプの情報に対応する前記過去の平均ランクを更新し、前記指定されたタイプの情報に対応する前記更新された過去の平均ランクを記憶するように構成される、履歴更新モジュールをさらに備える、請求項11に記載のデバイス。
18. 前記情報が広告である、請求項10から17のいずれか一項に記載のデバイス。
19. プロセッサと、命令を記憶するメモリとを備えるサーバであって、前記プロセッサが、前記命令を実行して、
    ユーザによって送信されるページリクエストに応じて候補情報リストを決定することであって、前記候補情報リストが複数の情報を含む、決定することと、
    前記候補情報リスト内の前記情報のランクを生成するために、前記候補情報リスト内の前記複数の情報を予め定められたルールに従ってソートすることと、
    前記候補情報リスト内の前記情報の前記ランクに基づいて、前記候補情報リスト内の指定されたタイプの情報の現在の平均ランクを獲得することと、
    前記指定されたタイプの情報の前記現在の平均ランクおよび前記指定されたタイプの情報に対応する過去の平均ランクに基づいて、前記指定されたタイプの情報から指定された配信情報を選択することと
    を行うように構成される、サーバ。
20. 機械実行可能命令を記憶するコンピュータ可読記憶媒体であって、前記機械実行可能命令が、
    ユーザによって送信されるページリクエストに応じて候補情報リストを決定することであって、前記候補情報リストが複数の情報を含む、決定することと、
    前記候補情報リスト内の前記情報のランクを生成するために、前記候補情報リスト内の前記複数の情報を予め定められたルールに従ってソートすることと、
    前記候補情報リスト内の前記情報の前記ランクに基づいて、前記候補情報リスト内の指定されたタイプの情報の現在の平均ランクを獲得することと、
    前記指定されたタイプの情報の前記現在の平均ランクおよび前記指定されたタイプの情報に対応する過去の平均ランクに基づいて、前記指定されたタイプの情報から指定された配信情報を選択することと
    を機械に行わせるように構成される、コンピュータ可読記憶媒体。

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