用户覆盖量信息的提示方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了用户覆盖量信息的提示方法及装置，所述方法包括：获取基础数据；按照各类目在类目序列中排序距离的不同对类目进行分类；将同一子序列中的类目划分为多个类目组合，计算各个类目组合相对于前一个类目组合的用户覆盖量增长率；根据同一子序列中得到的各个用户覆盖量增长率以及预置的函数格式，得到对应排序距离下的拟合函数；当信息投放方选择了目标关键词后，映射为系统中的多个目标类目，计算各个目标组合的排序距离；分别利用各自对应的拟合函数，预估出目标类目组合的累积用户覆盖量，以便提供给信息投放方。通过本申请，能够降低计算量，并解决同一用户在不同的类目中重复出现的问题。

【技术实现步骤摘要】
用户覆盖量信息的提示方法及装置
本申请涉及兴趣点定向投放信息过程中的信息提示
，特别是涉及用户覆盖量信息的提示方法及装置。
技术介绍
在一些互联网业务平台中，经常有信息投放方向业务平台的网页中投放一些特定信息，以期该网页被用户关注的同时，这些特定信息也能被关注到，甚至被点击，导入到信息投放方自己的页面为其带来流量。最初，同一网页中投放的特定信息一般是固定的，然而对于大型业务平台而言，其用户(浏览者)数量众多，对于同一个网页的不同访问用户而言，用户关注的点可能是不同的。例如，对于某电子商务交易平台，其提供的业务对象可以从多个维度划分为多个类目，如服装类、数码产品类等等，有些用户可能对服装类信息感兴趣，而其他用户可能对数码产品感兴趣等等。此时，如果向同一个网页(例如某网站首页)中投放固定的特定信息，则意味着只有部分用户会对该信息感兴趣，对于其他用户而言，相当于浪费了该特定信息所在的版面。为此，一些系统中提出了“兴趣点定向”的信息投放方式，也即将信息投放方选择的关键词与用户可能的兴趣点相匹配的定向方式。信息投放方可以通过输入其特定信息的描述信息等方式来获得系统推荐的关键词，还可以对这些关键词进行筛选，根据筛选结果，系统可以将关键词映射到系统内的类目，信息投放方选择的关键词为“性价比高”，则系统可以将“性价比高”映射为类目“数码产品”，而如果选择的关键词为“手感舒适”，则系统可以将“手感舒适”映射为类目“家居用品”，等，这样可以获知信息投放方的兴趣点，这种兴趣点可以用各个被选中的关键词对应的类目来表示。同时系统将分析每个信息浏览用户的当前浏览页面内容以及历史关注点，得到各个用户的关注点，这种关注点同样可以用户系统中的类目来表示。例如，用户甲的关注点包括“服装”、“数码产品”等等。这样，就可以将信息投放方的兴趣点与用户的关注点相匹配，将信息投放方的特定信息相匹配的用户人群进行投放。也就是说，对于同一个网页而言，针对不同的用户ID，其能够看到的特定信息可能是不同的，但都基本与用户的关注点相匹配，因此，可以充分利用网页中用户展现特定信息的版面，使得同一网页可以同时为不同的信息投放方带来用户流量。在上述这种兴趣点定向的信息投放方式中，当信息投放方选择了某个或者某些关键词之后，系统还可以预估对应的类目组合能够有多大的用户覆盖量，并显示给信息投放方，进而信息投放方可以据此决定是否选择这些关键词进行投放。然而，对于大型的业务平台而言，其中包含的业务对象的类目数量一般是非常多的，如果要精确的各种可能的类目组合对应的用户覆盖量，需要巨大的计算量。例如假设有N个类目，则需要计算2^N个类目组合的用户覆盖量，对于数千甚至上万量级的N来说，这个计算量即使对于现有的大规模分布式计算系统都是难以实现的。另外，在计算类目组合的用户覆盖量时，还不能简单的将各个类目单独对应的覆盖量相加，因为同一用户可能关注不同的类目，比如用户A即是电子类用户，又是母婴群体用户，又是运动爱好者，如果信息投放方选择的兴趣类目中包括这三种类目，那用户A只能算一个用户，而不能算三次。也就是说流量预估还要解决同一用户在不同的类目中重复出现的问题。总之，迫切需要本领域技术人员解决的技术问题就在于：如何在进行流量预估的过程中，降低计算量，并解决同一用户在不同的类目中重复出现的问题。
技术实现思路
本申请提供了用户覆盖量信息的提示方法及装置，能够降低计算量，并解决同一用户在不同的类目中重复出现的问题。本申请提供了如下方案：一种用户覆盖量信息的提示方法，包括：根据预先获取到的各个用户分别关注的类目信息，获取基础数据；所述基础数据中包括每个类目单独的用户覆盖量、按照单独的用户覆盖量由大到小排序后得到的类目序列，以及各个类目在类目序列中的序号；按照各类目在类目序列中排序距离的不同对类目进行分类，得到预置数目个子序列；其中，所述排序距离为两个类目的序号之间的差值，在同一子序列中，相邻类目之间的序号差值均相等；将同一子序列中的类目划分为多个类目组合，使得每个类目组合比前一个类目组合多一个类目，根据所述预先获取到的各个用户分别关注的类目信息，统计各个类目组合累积的不重复用户覆盖量，并计算各个类目组合相对于前一个类目组合的用户覆盖量增长率；根据同一子序列中得到的各个用户覆盖量增长率以及预置的函数格式进行拟合，得到对应排序距离下的拟合函数；当信息投放方选择了目标关键词后，将所述目标关键词映射为系统中的多个目标类目，根据所述基础数据确定各目标类目的序号以及单独的用户覆盖量；将序号最小的目标类目作为目标基准类目，将该目标基准类目分别与其他各目标类目组成目标组合，并计算各个目标组合中两个目标类目的排序距离；分别利用各个目标组合的排序距离对应的拟合函数，预估各个目标组合相对于目标基准类目的累积用户增长量，并将目标基准类目单独的用户覆盖量与各个目标组合的所述累积用户增长量相加，预估出将所有目标类目组合在一起时的累积用户覆盖量；在接收到获取累积用户覆盖量的请求时，将预估的累积用户覆盖量提供给信息投放方。一种用户覆盖量信息的提示装置，包括：基础数据获取单元，用于根据预先获取到的各个用户分别关注的类目信息，获取基础数据；所述基础数据中包括每个类目单独的用户覆盖量、按照单独的用户覆盖量由大到小排序后得到的类目序列，以及各个类目在类目序列中的序号；类目分类单元，用于按照各类目在类目序列中排序距离的不同对类目进行分类，得到预置数目个子序列；其中，所述排序距离为两个类目的序号之间的差值，在同一子序列中，相邻类目之间的序号差值均相等；增长率计算单元，用于将同一子序列中的类目划分为多个类目组合，使得每个类目组合比前一个类目组合多一个类目，根据所述预先获取到的各个用户分别关注的类目信息，统计各个类目组合累积的不重复用户覆盖量，并计算各个类目组合相对于前一个类目组合的用户覆盖量增长率；拟合单元，用于根据同一子序列中得到的各个用户覆盖量增长率以及预置的函数格式进行拟合，得到对应排序距离下的拟合函数；目标类目确定单元，用于当信息投放方选择了目标关键词后，将所述目标关键词映射为系统中的多个目标类目，根据所述基础数据确定各目标类目的序号以及单独的用户覆盖量；目标组合确定单元，用于将序号最小的目标类目作为目标基准类目，将该目标基准类目分别与其他各目标类目组成目标组合，并计算各个目标组合中两个目标类目的排序距离；预估单元，用于分别利用各个目标组合的排序距离对应的拟合函数，预估各个目标组合相对于目标基准类目的累积用户增长量，并将目标基准类目单独的用户覆盖量与各个目标组合的所述累积用户增长量相加，预估出将所有目标类目组合在一起时的累积用户覆盖量；提示单元，用于在接收到获取累积用户覆盖量的请求时，将预估的累积用户覆盖量提供给信息投放方。根据本申请提供的具体实施例，本申请公开了以下技术效果：通过本申请实施例，以有限数量的子序列内的类目为代表，计算出一些类目组合累积的不重复用户覆盖量，并且还可以得到各个排序距离下对应的拟合函数，用以拟合对应排序距离下，某类目组合相对于前一类目组合的累积用户增长率，进而就可以根据各个排序距离下的拟合函数以及子序列内各类目组合的累积用户覆盖量，预估出被信息投放方选择的目标类目组合在一起时的累积用户本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用户覆盖量信息的提示方法，其特征在于，包括：根据预先获取到的各个用户分别关注的类目信息，获取基础数据；所述基础数据中包括每个类目单独的用户覆盖量、按照单独的用户覆盖量由大到小排序后得到的类目序列，以及各个类目在类目序列中的序号；按照各类目在类目序列中排序距离的不同对类目进行分类，得到预置数目个子序列；其中，所述排序距离为两个类目的序号之间的差值；将同一子序列中的类目划分为多个类目组合，使得每个类目组合比前一个类目组合多一个类目，根据所述预先获取到的各个用户分别关注的类目信息，统计各个类目组合累积的不重复用户覆盖量，并计算各个类目组合相对于前一个类目组合的用户覆盖量增长率；根据同一子序列中得到的各个用户覆盖量增长率以及预置的函数格式进行拟合，得到对应排序距离下的拟合函数；当信息投放方选择了目标关键词后，将所述目标关键词映射为系统中的多个目标类目，根据所述基础数据确定各目标类目的序号以及单独的用户覆盖量；在所述映射得到的多个目标类目中选择目标基准类目，将该目标基准类目分别与其他各目标类目组成目标组合，并计算各个目标组合中两个目标类目的排序距离；分别利用各个目标组合的排序距离对应的拟合函数，预估各个目标组合相对于目标基准类目的累积用户增长量，并将目标基准类目单独的用户覆盖量与各个目标组合的所述累积用户增长量相加，预估出将所有目标类目组合在一起时的累积用户覆盖量；在接收到获取累积用户覆盖量的请求时，将预估的累积用户覆盖量提供给信息投放方。...

【技术特征摘要】
1.一种用户覆盖量信息的提示方法，其特征在于，包括：根据预先获取到的各个用户分别关注的类目信息，获取基础数据；所述基础数据中包括每个类目单独的用户覆盖量、按照单独的用户覆盖量由大到小排序后得到的类目序列，以及各个类目在类目序列中的序号；按照各类目在类目序列中排序距离的不同对类目进行分类，得到预置数目个子序列；其中，所述排序距离为两个类目的序号之间的差值；将同一子序列中的类目划分为多个类目组合，使得每个类目组合比前一个类目组合多一个类目，根据所述预先获取到的各个用户分别关注的类目信息，统计各个类目组合累积的不重复用户覆盖量，并计算各个类目组合相对于前一个类目组合的用户覆盖量增长率；根据同一子序列中得到的各个用户覆盖量增长率以及预置的函数格式进行拟合，得到对应排序距离下的拟合函数；当信息投放方选择了目标关键词后，将所述目标关键词映射为系统中的多个目标类目，根据所述基础数据确定各目标类目的序号以及单独的用户覆盖量；在映射得到的多个目标类目中选择目标基准类目，将该目标基准类目分别与其他各目标类目组成目标组合，并计算各个目标组合中两个目标类目的排序距离；分别利用各个目标组合的排序距离对应的拟合函数，预估各个目标组合相对于目标基准类目的累积用户增长量，并将目标基准类目单独的用户覆盖量与各个目标组合的所述累积用户增长量相加，预估出将所有目标类目组合在一起时的累积用户覆盖量；在接收到获取累积用户覆盖量的请求时，将预估的累积用户覆盖量提供给信息投放方。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预置的函数格式为幂函数格式，所述幂函数格式中包括待确定的系数和/或幂指数，所述根据同一子序列中得到的各个用户覆盖量增长率以及预置的函数格式进行拟合，得到对应排序距离下的拟合函数，包括：根据同一子序列中得到的各个用户覆盖量增长率以及预置的幂函数格式，确定出对应排序距离下系数和/或幂指数；将所述系数和/或幂指数以及该排序距离带入到预置的函数格式中，得到对应排序距离下的拟合函数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，同一排序距离下取一个子序列。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，各个排序距离下的子序列均以所述类目序列中序号最小的类目为起始类目。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述分别利用各个目标组合的排序距离对应的拟合函数，预估各个目标组合相对于目标基准类目的累积用户增长量，包括：将所述目标组合对应的排序距离以及目标组合中目标基准类目外的另一个目标类目的序号，带入到该排序距离的拟合函数中，得到该目标组合相对于目标基准类目的累积用户增长率；从该排序距离对应的子序列中，获取与目标基准类目序号最接近的第一类目，以及与目标组合中另一类目的序号最接近的第二类目，根据所述第一类目单独的用户覆盖量，以及第一类目与第二类目累积的不重复用户覆盖量，以及所述目标组合相对于目标基准类目的累积用户增长率，预估出该目标组合相对于目标基准类目的累积用户增长量。6.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，在按照排序距离的不同对类目进行分类时，最大排序距离与类目总数之间的比值小于...

【专利技术属性】
技术研发人员：康生巧，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛;KY