一种流量的分配方法、分配系统、及服务器技术方案

本发明专利技术提供一种流量的分配方法、分配系统、及服务器，包括：获取用户的历史行为数据；根据用户的属性对用户进行分类，以形成与每种分类对应的用户流量块；根据所述用户的历史行为数据，确定各用户流量块对各业务数据的下载转化率；根据所述下载转化率以及预设的流量分配模型确定各用户流量块分配给各业务数据的曝光比例，并根据所述曝光比例为各业务数据分配用户流量。本发明专利技术在用户发送请求进行访问时，基于用户的属性和历史行为数据确定所属的用户流量块，再根据每种类型的业务数据在所述用户流量块中的最优曝光比例将不同类型的业务数据按比例曝光给该用户，不仅满足了多业务的流量诉求，而且优化了内容服务平台的分发效果。

【技术实现步骤摘要】
一种流量的分配方法、分配系统、及服务器
本专利技术属于数字内容服务领域，尤其涉及一种流量的分配方法、分配系统、及服务器。
技术介绍
对各类业务数据的流量分配，是各类内容推荐平台中经常面临的一个问题。在内容推荐平台中，待推荐内容中的业务数据可能归属于多个不同利益方，在展示的过程中一方面需要保证各业务数据的曝光比例合理，以保证各业务的基本利益得到平衡和满足，另一方面需要在此条件下实现平台整体的最优分配。对此，目前尚没有对应的解决方案。但在广告业务中，有类似的解决方案，即根据可匹配流量的紧缺程度静态求解的解决方案(HWM算法)，其核心是：根据广告主购买的关键词和期望流量确定每个广告的分配优先级，以及根据分配优先级作出广告的展示决策。然而，上述广告业务的解决方案具有如下不足：(1)只针对广告投放的业务形态：上述方法中广告主一般会购买关键词，但推荐平台的分发业务而言，无法执行这个操作，需要分析用户的潜在的属性或行为来辅助计算可匹配流量。(2)只考虑了可匹配流量的紧缺程度：上述方法只考虑了可匹配流量的紧缺程度来进行,简单满足需求方的业务诉求，但没有最大化供给方分发的效率。(3)基于静态数据，时效性低：上述方法采用静态历史数据作基础的贪娈算法，对于线上的动态变化缺乏充足的考虑，当出现业务需求变更时无法快速调整。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种流量的分配方法、分配系统、及服务器，用以解决现有技术中只能依赖于静态历史数据、无法对用户请求进行实时调整等技术问题。为解决上述技术问题，本专利技术的实施例提供了一种流量的分配方法，包括：获取用户的历史行为数据，所述历史行为数据包括用户对各业务数据的曝光行为数据和/或响应行为数据；根据用户的属性对用户进行分类，以形成与每种分类对应的用户流量块；根据所述用户的历史行为数据，确定各用户流量块对各业务数据的下载转化率；以及根据所述下载转化率以及预设的流量分配模型确定各用户流量块分配给各业务数据的曝光比例，并根据所述曝光比例为各业务数据分配用户流量。为解决上述技术问题，本专利技术的实施例还提供了一种流量的分配系统，包括：获取模块，用于获取用户的历史行为数据，所述历史行为数据包括用户对各业务数据的曝光行为数据和/或响应行为数据；分类模块，用于根据用户的属性对用户进行分类，以形成与每种分类对应的用户流量块；转化模块，用于根据所述用户的历史行为数据，确定各用户流量块对各业务数据的下载转化率；以及分配模块，用于根据所述下载转化率以及预设的流量分配模型确定各用户流量块分配给各业务数据的曝光比例，并根据所述曝光比例为各业务数据分配用户流量。为解决上述技术问题，本专利技术的实施例又提供了一种服务器，用于对业务数据进行分配，所述服务器包括：第一存储器，用于存储各类业务数据；推送模块，用于将所述业务数据推送给用户终端；接收模块，用于接收用户终端对所述业务数据的曝光行为数据、响应行为数据、和用户请求；第二存储器，用于存储所述曝光行为数据和响应行为数据，并形成的用户的历史行为数据；以及流量的分配系统，包括：获取模块，连接于所述第二存储器，用于获取所述历史行为数据；分类模块，连接于所述接收模块，用于根据用户的属性对用户进行分类，以形成与每种分类对应的用户流量块；转化模块，连接于所述读取模块和所述分类模块，用于根据所述用户的历史行为数据，确定各用户流量块对各业务数据的下载转化率；以及分配模块，连接于所述转化模块和分类模块，用于根据所述下载转化率以及预设的流量分配模型确定各用户流量块分配给各业务数据的曝光比例，并根据所述曝光比例为各业务数据分配用户流量，以便所述推送模块进行业务数据的推送。本专利技术实施例提供的流量的分配方法、分配系统、及服务器，在用户发送用户请求进行访问时，基于用户的属性和历史行为数据确定所属的用户流量块，再根据每种类型的业务数据在所述用户流量块中的最优曝光比例将不同类型的业务数据按比例曝光给该用户，不仅满足了多业务的流量诉求，而且优化了内容服务平台的分发效果。附图说明图1是本专利技术实施例提供的流量的分配方法、系统、及服务器的应用场景示意图；图2是本专利技术实施例一提供的流量的分配方法的流程示意图；图3是本专利技术实施例二提供的流量的分配方法的流程示意图；图4是本专利技术实施例三提供的流量的分配系统的模块示意图；图5是本专利技术实施例四提供的流量的分配系统的模块示意图；图6是本专利技术实施例五提供的服务器的模块示意图。具体实施方式请参照附图中的图式，其中相同的组件符号代表相同的组件，本专利技术的原理是以实施在一适当的运算环境中来举例说明。以下的说明是基于所示例的本专利技术的具体实施例，其不应被视为限制本专利技术未在此详述的其它具体实施例。本专利技术原理以上述文字来说明，其并不代表为一种限制，本领域技术人员将可了解到以下所述的多种步骤及操作亦可实施在硬件当中。本专利技术的原理使用许多其它泛用性或特定目的运算、通信环境或组态来进行操作。请参阅图1，为本专利技术中提供的流量的分配方法及分配系统的应用场景示意图。所述应用环境，包括用户终端10、服务器20、以及通信网络30。用户终端10，如手机、或电脑等，用于发送用户请求11，如开启新闻；接收来自服务器20的业务数据21，比如推送的30条新闻；接收用户的指令对所述业务数据进行曝光行为、响应行为，以形成数据源12；并将所述数据源12反馈给服务器20。服务器20，用于接收来自于用户终端10的用户请求11和数据源12，并根据所述用户请求11和数据源12进行业务数据21的分配。其中，业务数据21包括但不限于：音乐、视频、游戏、新闻、广告、或/和折扣资讯等。业务数据可以是对所述用户请求的直接回应、也可以是对所述用户请求的间接回应。举例而言，若用户请求是行程类信息，请求从A地到B地，则推送的业务数据可以包括：直接回应，如推送出租车、飞机、或铁路等行程；间接回应，如推送当地(A地或B地)天气、新闻、或折扣等业务数据。通信网络30，包括无线网络及有线网络，用于在用户终端10与服务器20之间进行信息的传递。其中无线网络包括无线广域网、无线局域网、无线城域网、以及无线个人网中的一种或多种的组合。请参照以下实施例，实施例一、二侧重于流量的分配方法，实施例三、四侧重于流量的分配系统，实施例五侧重于流量分配的服务器。可以理解的是：虽然各实施例的侧重不同，但其设计思想是一致的。且，在某个实施例中没有详述的部分，可以参见说明书全文的详细描述，不再赘述。实施例一请参阅图2，所示为流量的分配方法的基本流程示意图。所述流量的分配方法，通常执行于服务器中。所述流量的分配方法，包括：在步骤S201中，获取用户的历史行为数据，所述历史行为数据包括用户对各业务数据的曝光行为数据和/或响应行为数据。具体而言，本步骤包括：(1)从服务器中读取推送给用户的业务数据，比如10个；(2)获取展示给用户的业务数据，作为所述曝光行为数据；可以理解是，推送给用户的数据并不一定会被展示，推送给用户比如10个，用户终端只展示了1-5个之后，用户就实现了其查询等目的，则将1-5个业务数据作为曝光行为数据。(3)获取被点击、和/或存在数据交换的曝光行为数据，作为所述响应行为数据，比如5个曝光行为数据中的3个。可以理解的是，所述曝光行为数据可能是新闻的标题、音乐本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种流量的分配方法，其特征在于，包括：获取用户的历史行为数据，所述历史行为数据包括用户对各业务数据的曝光行为数据和/或响应行为数据；根据用户的属性对用户进行分类，以形成与每种分类对应的用户流量块；根据所述用户的历史行为数据，确定各用户流量块对各业务数据的下载转化率；以及根据所述下载转化率和预设的流量分配模型确定各用户流量块分配给各业务数据的曝光比例，并根据所述曝光比例为各业务数据分配用户流量。

【技术特征摘要】
1.一种流量的分配方法，其特征在于，包括：获取用户的历史行为数据，所述历史行为数据包括用户对各业务数据的曝光行为数据和/或响应行为数据；根据用户的属性对用户进行分类，以形成与每种分类对应的用户流量块；根据所述用户的历史行为数据，确定各用户流量块对各业务数据的下载转化率；以及根据所述下载转化率和预设的流量分配模型确定各用户流量块分配给各业务数据的曝光比例，并根据所述曝光比例为各业务数据分配用户流量。2.如权利要求1所述的分配方法，其特征在于，根据所述下载转化率和预设的流量分配模型确定各流量块分配给各业务数据的曝光比例，具体包括：根据所述下载转化率和预设的流量分配模型，设置第一约束条件：每一流量块内被曝光的各业务数据的占比之和为1；根据所述下载转化率和预设的流量分配模型，设置第二约束条件：各业务数据在每一流量块内的曝光占比之和与各业务的预期占比之差小于预期差值；根据所述第一约束条件和所述第二约束条件，计算出每个流量块分配给各业务数据的匹配比例；以及根据所述匹配比例确定各流量块分配给各业务数据的曝光比例。3.如权利要求2所述的分配方法，其特征在于，根据所述下载转化率和预设的流量分配模型，设置第一约束条件：每一流量块内被曝光的各业务数据的占比之和为1，具体包括：设置浮动区间；所述每一流量块内被曝光的各业务数据的占比之和为1，且可在所述浮动区间内进行加减。4.如权利要求2所述的分配方法，其特征在，根据所述下载转化率和预设的流量分配模型，设置第二约束条件：各业务数据在每一流量块内的曝光占比之和与各业务的预期占比之差小于预期差值，之前还包括：划分时间周期；根据所述时间周期，生成所述时间周期内的各业务的预期占比；根据当前时间读取所述当前时间所对应的业务预期占比；以及各业务数据在每一流量块内的曝光行为数据的比例之和与各业务的预期占比之差小于预期差值，具体为：各业务数据在每一流量块内的曝光占比之和与当前时间周期所对应的业务预期占比之差小于预期差值。5.如权利要求2所述的分配方法，其特征在于，根据所述下载转化率以及和预设的流量分配模型确定各流量块分配给各业务数据的曝光比例，之后还包括：根据所述响应行为统计所述业务数据的转化率，以生成实时转化率；判断所述实时转化率与预期占比之差是否大于预设差异值；若不大于所述预设差异值，则根据所述历史行为参数，将所述流量块分配给所述各业务数据；或若大于所述预设差异值，则对所述预期占比进行修正，并更新所述第二约束条件以产生新的匹配比例。6.如权利要求5所述的分配方法，其特征在于，若大于所述预设差异值，则对所述预期占比进行修正，具体包括：获取当前的预期占比、截止到当前的实时转换率、和剩余的业务数据；以及根据所述当前的预期占比、截止到当前的实时转换率、和剩余的业务数据，对所述预期占比进行修正。7.如权利要求1所述的分配方法，其特征在于，根据用户的属性对用户进行分类，以形成与每种分类对应的用户流量块，包括：对用户的属性进行分析，以分类形成用户画像；以及根据所述用户画像将将来自于用户的请求切分成对应的流量块，其中所述流量块之间互不交叉。8.如权...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁宇，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44