一种广告投放效果评估方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种广告投放效果评估方法、装置及电子设备，所述方法包括：基于设定规则将实时获取的每条投放广告对应的反馈信息分配至预设的多个局部聚类模块中的其中一个局部聚类模块，通过局部聚类模块对反馈信息进行聚类运算，得到第一设定数量的聚类中心，将预设的各局部聚类模块运算得到的多个聚类中心实时地发送至全局聚类模块，通过全局聚类模块对接收到的多个聚类中心再次进行聚类运算，得到第二设定数量的目标聚类中心，根据所述目标聚类中心以及反馈信息对每条投放广告的投放效果进行评估；其中，所述预设的多个局部聚类模块的数量为至少两个。通过采用上述技术方案，实现了对广告投放效果的实时评估。

【技术实现步骤摘要】
一种广告投放效果评估方法、装置及电子设备
本专利技术实施例涉及互联网直播
，尤其涉及一种广告投放效果评估方法、装置及电子设备。
技术介绍
广告作为互联网直播公司的主要经济来源之一，如何有效的进行广告投放是直播公司必须掌握的技能。当前对于广告的投放分为两种模式：批量投放和基于个性化推荐的投放。其中，批量投放是对所有用户都推送相同的广告信息，这种模式是大多数互联网公司能够做到的；基于个性化推荐的投放是按照用户的喜好进行的定点投放，其根据收集到的用户特征分析出包括用户性别、年龄以及购物习惯等信息给用户投放相应的广告，尽最大可能地满足用户的需求。无论是批量投放还是基于个性化推荐的投放，对其投放效果进行评估都是非常有必要的事情，以根据广告的投放效果调整广告投放策略，实现更佳的广告投放。目前对广告投放效果的评估，一般是通过线下采用用户对广告点击率的提升来评估投放效果，但这种方法具有一定的缺陷性，例如，不能实时反映用户的需求，往往用户的需求是随时间变化的，线下处理显然不够及时。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种广告投放效果评估方法、装置及电子设备，通过所述方法可以实时地对广告的投放效果进行评估。为实现上述目的，本专利技术实施例采用如下技术方案：第一方面，本专利技术实施例提供了一种广告投放效果评估方法，所述方法包括：实时获取每条投放广告对应的反馈信息；基于设定规则将所述反馈信息分配至预设的多个局部聚类模块中的其中一个局部聚类模块；通过所述局部聚类模块对所述反馈信息进行聚类运算，得到第一设定数量的聚类中心；将预设的各局部聚类模块运算得到的多个聚类中心实时地发送至全局聚类模块；通过所述全局聚类模块对接收到的多个聚类中心进行聚类运算，得到第二设定数量的目标聚类中心；根据所述第二设定数量的目标聚类中心以及所述反馈信息对每条投放广告的投放效果进行评估；其中，所述预设的多个局部聚类模块的数量为至少两个，所述反馈信息包括投放广告的属性信息以及用户对所述投放广告的需求信息。进一步的，所述基于设定规则将所述反馈信息分配至预设的多个局部聚类模块中的其中一个局部聚类模块，包括：通过反馈信息分发模块基于时间顺序对每条投放广告对应的反馈信息进行时间编号；将每条所述反馈信息对应的时间编号分别与预设的局部聚类模块的总个数进行取余操作，得到取余结果；将所述反馈信息分配至序号为所述取余结果的局部聚类模块。进一步的，所述通过所述全局聚类模块对接收到的多个聚类中心进行聚类运算，得到第二设定数量的目标聚类中心，包括：通过所述全局聚类模块基于K-means++聚类算法对接收到的多个聚类中心进行聚类运算，得到第二设定数量的目标聚类中心。进一步的，所述根据所述第二设定数量的目标聚类中心以及所述反馈信息对每条投放广告的投放效果进行评估，包括：分别计算各所述目标聚类中心对应的类簇中所述反馈信息的数量；根据各类簇中所述反馈信息的数据量对每条投放广告的投放效果进行评估。进一步的，所述通过所述全局聚类模块对接收到的多个聚类中心进行聚类运算，得到第二设定数量的目标聚类中心之后，所述方法还包括：将所述第二设定数量的目标聚类中心发送至先验知识存储模块，以使所述先验知识存储模块对其存储的先验知识进行更新。进一步的，在所述通过所述局部聚类模块对所述反馈信息进行聚类运算，得到第一设定数量的聚类中心之前，所述方法还包括：从所述先验知识存储模块中获取先验知识；基于所述先验知识对所述局部聚类模块进行初始化。进一步的，还包括：通过特征向量的方式对每个类簇中的元素进行数据压缩处理。进一步的，所述通过特征向量的方式对每个类簇中的元素进行数据压缩处理，包括：按照如下公式对每个类簇中的元素进行数据压缩处理：其中，表示类簇c的特征向量，表示类簇c中各元素的各维度特征值的平方和，表示类簇c中各元素的各维度特征值的和，CF2t表示类簇c中各元素对应的时间编号的平方和，CF1t表示类簇c中各元素对应的时间编号的和，n为类簇c内元素的数量。进一步的，所述通过所述局部聚类模块对所述反馈信息进行聚类运算，得到第一设定数量的聚类中心，包括：分别计算所述反馈信息与所述局部聚类模块中已有的各类簇对应的聚类中心之间的距离；若所述反馈信息与所述各类簇中的其中一个类簇对应的聚类中心之间的距离小于所述其中一个类簇的邻域半径，则将所述反馈信息融入至所述其中一个类簇中，并基于设定聚类算法对所述局部聚类模块中当前的各类簇进行运算，得到第一设定数量的聚类中心；若所述反馈信息与所述各类簇对应的聚类中心之间的距离均不小于所述各类簇对应的邻域半径，则对所述局部聚类模块中已有的各类簇进行合并或者删除操作，并以所述反馈信息为元素创建一个新的类簇，并基于设定聚类算法对所述局部聚类模块中当前的各类簇进行运算，得到第一设定数量的聚类中心。进一步的，所述各类簇对应的邻域半径为：其中，r(c)表示类簇c对应的邻域半径，other表示距离类簇c最近的类簇，nc表示类簇c中元素的数量，nother表示类簇other中元素的数量，表示类簇c中元素的均方根值，表示类簇c中元素的平均值，表示与之间的欧氏距离，表示类簇other中元素的平均值，表示与之间的欧氏距离。进一步的，所述对所述局部聚类模块中已有的各类簇进行合并或者删除操作，包括：基于所述局部聚类模块中已有的各类簇中元素的数量以及元素的新旧程度确定各类簇的活跃程度；若存在活跃程度低于设定值的类簇，则将活跃程度低于设定值的类簇删除；若不存在活跃程度低于设定值的类簇，则将距离最近的两个类簇合并成一个类簇。进一步的，所述基于所述局部聚类模块中已有的各类簇中元素的数量以及元素的新旧程度确定各类簇的活跃程度，包括：统计所述各类簇中最新的设定数量的元素的融入时间；计算所述各类簇中最新的设定数量的元素的平均融入时间；将所述各类簇中最新的设定数量的元素的平均融入时间确定为各类簇的活跃程度。进一步的，所述将距离最近的两个类簇合并成一个类簇，包括：将所述距离最近的两个类簇分别对应的特征向量相加；将相加之后的特征向量作为所述距离最近的两个类簇合并之后的新类簇的特征向量。第二方面，本专利技术实施例提供了一种广告投放效果评估装置，所述装置包括：获取模块，用于实时获取每条投放广告对应的反馈信息；分配模块，用于基于设定规则将所述反馈信息分配至预设的多个局部聚类模块中的其中一个局部聚类模块；第一聚类模块，用于通过所述局部聚类模块对所述反馈信息进行聚类运算，得到第一设定数量的聚类中心；发送模块，用于将预设的各局部聚类模块运算得到的多个聚类中心实时地发送至全局聚类模块；第二聚类模块，用于通过所述全局聚类模块对接收到的多个聚类中心进行聚类运算，得到第二设定数量的目标聚类中心；评估模块，用于根据所述第二设定数量的目标聚类中心以及所述反馈信息对每条投放广告的投放效果进行评估；其中，所述预设的多个局部聚类模块的数量为至少两个，所述反馈信息包括投放广告的属性信息以及用户对所述投放广告的需求信息。第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的广告投放效果评估方法。第四方面，本专利技术实施例提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种广告投放效果评估方法，其特征在于，包括：实时获取每条投放广告对应的反馈信息；基于设定规则将所述反馈信息分配至预设的多个局部聚类模块中的其中一个局部聚类模块；通过所述局部聚类模块对所述反馈信息进行聚类运算，得到第一设定数量的聚类中心；将预设的各局部聚类模块运算得到的多个聚类中心实时地发送至全局聚类模块；通过所述全局聚类模块对接收到的多个聚类中心进行聚类运算，得到第二设定数量的目标聚类中心；根据所述第二设定数量的目标聚类中心以及所述反馈信息对每条投放广告的投放效果进行评估；其中，所述预设的多个局部聚类模块的数量为至少两个，所述反馈信息包括投放广告的属性信息以及用户对所述投放广告的需求信息。

【技术特征摘要】
1.一种广告投放效果评估方法，其特征在于，包括：实时获取每条投放广告对应的反馈信息；基于设定规则将所述反馈信息分配至预设的多个局部聚类模块中的其中一个局部聚类模块；通过所述局部聚类模块对所述反馈信息进行聚类运算，得到第一设定数量的聚类中心；将预设的各局部聚类模块运算得到的多个聚类中心实时地发送至全局聚类模块；通过所述全局聚类模块对接收到的多个聚类中心进行聚类运算，得到第二设定数量的目标聚类中心；根据所述第二设定数量的目标聚类中心以及所述反馈信息对每条投放广告的投放效果进行评估；其中，所述预设的多个局部聚类模块的数量为至少两个，所述反馈信息包括投放广告的属性信息以及用户对所述投放广告的需求信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于设定规则将所述反馈信息分配至预设的多个局部聚类模块中的其中一个局部聚类模块，包括：通过反馈信息分发模块基于时间顺序对每条投放广告对应的反馈信息进行时间编号；将每条所述反馈信息对应的时间编号分别与预设的局部聚类模块的总个数进行取余操作，得到取余结果；将所述反馈信息分配至序号为所述取余结果的局部聚类模块。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述全局聚类模块对接收到的多个聚类中心进行聚类运算，得到第二设定数量的目标聚类中心，包括：通过所述全局聚类模块基于K-means++聚类算法对接收到的多个聚类中心进行聚类运算，得到第二设定数量的目标聚类中心。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二设定数量的目标聚类中心以及所述反馈信息对每条投放广告的投放效果进行评估，包括：分别计算各所述目标聚类中心对应的类簇中所述反馈信息的数量；根据各类簇中所述反馈信息的数据量对每条投放广告的投放效果进行评估。5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述通过所述全局聚类模块对接收到的多个聚类中心进行聚类运算，得到第二设定数量的目标聚类中心之后，所述方法还包括：将所述第二设定数量的目标聚类中心发送至先验知识存储模块，以使所述先验知识存储模块对其存储的先验知识进行更新。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述通过所述局部聚类模块对所述反馈信息进行聚类运算，得到第一设定数量的聚类中心之前，所述方法还包括：从所述先验知识存储模块中获取先验知识；基于所述先验知识对所述局部聚类模块进行初始化。7.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：通过特征向量的方式对每个类簇中的元素进行数据压缩处理。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述通过特征向量的方式对每个类簇中的元素进行数据压缩处理，包括：按照如下公式对每个类簇中的元素进行数据压缩处理：其中，表示类簇c的特征向量，表示类簇c中各元素的各维度特征值的平方和，表示类簇c中各元素的各维度特征值的和，CF2t表示类簇c中各元素对应的时间编号的平方和，CF1t表示类簇c中各元素对应的时间编号的和，n为类簇c内元素的数量。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述通过所述局部聚类模块对所述反馈信息进行聚类运算，得到第一设定数量的聚类中心，包括：分别计算所述反馈信息与所述局部聚类模块中已有的各类簇对应的聚类中心之间的距离；若所述反馈信息与所述各类簇中的...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖源，陈少杰，张文明，
申请(专利权)人：武汉斗鱼网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42