一种推广内容的投放方法、装置、存储介质和电子设备制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种推广内容的投放方法、装置、存储介质和电子设备，所述方法涉及人工智能领域中的深度学习方向，包括：获取多个推广内容对应的内容投放特征信息、以及多个待投放用户对应的用户特征信息，基于信息匹配关系，确定推广内容与待投放用户之间的匹配关系，基于分配参数生成模型、内容投放特征信息、以及用户特征信息，生成预测流量分配参数，基于期望流量分配参数、预测流量分配参数、以及内容投放约束条件，对分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果，基于模型评价结果，更新分配参数生成模型中的模型参数，得到更新后分配参数生成模型。该方案可以提升推广内容投放的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种推广内容的投放方法、装置、存储介质和电子设备
本申请涉及计算机
，具体涉及一种推广内容的投放方法、装置、存储介质和电子设备。
技术介绍
合约广告是通过担保式合约进行售卖的广告。针对合约广告而言，广告系统要保证完成广告主所要求的定向条件的广告投放，但是广告投放有时间限制，如果超过时间没有完成指定投放任务，需要进行赔偿。这对于广告系统而言意味着，广告系统需要决定当前进行展示的广告，而且要保证其他投放任务也完成。因此，准确高效地确定广告的投放策略十分必要。然而，现有技术在确定广告投放策略时，需要在多次迭代过程中对最优化方程进行求解，由于方程求解过程十分复杂，导致计算效率低。
技术实现思路
本申请实施例提供一种推广内容的投放方法、装置、存储介质和电子设备，该方案可以提升推广内容投放的效率。本申请实施例提供一种推广内容的投放方法，包括：获取多个推广内容对应的内容投放特征信息、以及多个待投放用户对应的用户特征信息；基于所述内容投放特征信息与所述用户特征信息之间的信息匹配关系，确定所述推广内容与所述待投放用户之间的匹配关系；基于分配参数生成模型、所述内容投放特征信息、以及所述用户特征信息，生成所述匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所述推广内容的预测流量分配参数；基于所述匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所述推广内容的期望流量分配参数、所述预测流量分配参数、以及内容投放约束条件，对所述分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果；基于所述模型评价结果，更新所述分配参数生成模型中的模型参数，得到用于投放推广内容的更新后分配参数生成模型。相应的，本申请实施例还提供一种推广内容的投放装置，包括：获取模块，用于获取多个推广内容对应的内容投放特征信息、以及多个待投放用户对应的用户特征信息；确定模块，用于基于所述内容投放特征信息与所述用户特征信息之间的信息匹配关系，确定所述推广内容与所述待投放用户之间的匹配关系；生成模块，用于基于分配参数生成模型、所述内容投放特征信息、以及所述用户特征信息，生成所述匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所述推广内容的预测流量分配参数；评价模块，用于基于所述匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所述推广内容的期望流量分配参数、所述预测流量分配参数、以及内容投放约束条件，对所述分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果；更新模块，用于基于所述模型评价结果，更新所述分配参数生成模型中的模型参数，得到用于投放推广内容的更新后分配参数生成模型。可选的，在一些实施例中，所述评价模块可以包括流量获取子模块、确定子模块、参数获取子模块和评价子模块，如下：流量获取子模块，用于获取每个推广内容对应的预定流量；用户确定子模块，用于基于所述匹配关系，确定与所述推广内容匹配的至少一个待投放用户；流量确定子模块，用于基于与所述推广内容匹配的至少一个待投放用户对应的预估流量，确定所述推广内容对应的可用流量；参数获取子模块，用于基于所述预定流量、以及所述可用流量，获取所述匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所述推广内容的期望流量分配参数；评价子模块，用于基于所述期望流量分配参数、所述预测流量分配参数、以及内容投放约束条件，对所述分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果。可选的，在一些实施例中，所述评价子模块可以包括第一构建子模块、第二构建子模块、第三构建子模块和模型评价子模块，如下：第一构建子模块，用于基于所述期望流量分配参数与所述预测流量分配参数之间的差异，构建目标模型评价函数；第二构建子模块，用于基于内容投放约束条件，构建约束模型评价函数；第三构建子模块，用于基于所述目标模型评价函数、以及所述约束模型评价函数，构建模型评价函数；模型评价子模块，用于基于所述模型评价函数、以及所述预测流量分配参数，对所述分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果。则此时，所述第一构建子模块，具体可以用于基于所述推广内容未投放流量所对应的惩罚参数，构建惩罚函数，基于所述期望流量分配参数与所述预测流量分配参数之间的差异、所述惩罚函数、以及推广内容点击率，构建目标模型评价函数。则此时，所述第二构建子模块，具体可以用于基于所述频次约束条件，确定所述待投放用户对应的预估流量中可用于所述推广内容的可用流量比例，基于所述可用流量比例，构建约束模型评价函数。则此时，所述更新模块，具体可以用于基于所述模型评价结果，更新所述分配参数生成模型中的模型参数，当分配参数生成模型不满足模型收敛条件时，返回执行基于所述模型评价结果，更新所述分配参数生成模型中的模型参数的步骤，直至分配参数生成模型收敛，将收敛的所述分配参数生成模型，确定为用于投放推广内容的更新后分配参数生成模型。可选的，在一些实施例中，所述推广内容的投放装置还可以包括信息获取模块、生成模块和投放模块，如下：信息获取模块，用于获取需要投放推广内容的目标待投放用户对应的目标用户特征信息、以及与所述目标待投放用户相匹配的多个目标推广内容对应的目标内容投放特征信息；生成模块，用于基于所述更新后分配参数生成模型、所述目标内容投放特征信息、以及所述目标用户特征信息，生成所述目标待投放用户分配给各个所述目标推广内容的目标流量分配参数；投放模块，用于基于所述目标流量分配参数进行推广内容投放。则此时，所述信息获取模块，具体可以用于获取目标待投放用户对应的目标用户特征信息，基于所述匹配关系，确定与所述目标待投放用户相匹配的目标推广内容，获取所述目标推广内容对应的目标内容投放特征信息。此外，本申请实施例还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行本申请实施例提供的任一种推广内容的投放方法中的步骤。此外，本申请实施例还提供一种电子设备，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程序时实现如本申请实施例提供的任一种推广内容的投放方法中的步骤。本申请实施例可以获取多个推广内容对应的内容投放特征信息、以及多个待投放用户对应的用户特征信息，基于内容投放特征信息与用户特征信息之间的信息匹配关系，确定推广内容与待投放用户之间的匹配关系，基于分配参数生成模型、内容投放特征信息、以及用户特征信息，生成匹配关系中每个待投放用户分配给各个推广内容的预测流量分配参数，基于匹配关系中每个待投放用户分配给各个推广内容的期望流量分配参数、预测流量分配参数、以及内容投放约束条件，对分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果，基于模型评价结果，更新分配参数生成模型中的模型参数，得到用于投放推广内容的更新后分配参数生成模型。该方案可以提升推广内容投放的效率。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种推广内容的投放方法，其特征在于，包括：/n获取多个推广内容对应的内容投放特征信息、以及多个待投放用户对应的用户特征信息；/n基于所述内容投放特征信息与所述用户特征信息之间的信息匹配关系，确定所述推广内容与所述待投放用户之间的匹配关系；/n基于分配参数生成模型、所述内容投放特征信息、以及所述用户特征信息，生成所述匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所述推广内容的预测流量分配参数；/n基于所述匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所述推广内容的期望流量分配参数、所述预测流量分配参数、以及内容投放约束条件，对所述分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果；/n基于所述模型评价结果，更新所述分配参数生成模型中的模型参数，得到用于投放推广内容的更新后分配参数生成模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种推广内容的投放方法，其特征在于，包括：
获取多个推广内容对应的内容投放特征信息、以及多个待投放用户对应的用户特征信息；
基于所述内容投放特征信息与所述用户特征信息之间的信息匹配关系，确定所述推广内容与所述待投放用户之间的匹配关系；
基于分配参数生成模型、所述内容投放特征信息、以及所述用户特征信息，生成所述匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所述推广内容的预测流量分配参数；
基于所述匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所述推广内容的期望流量分配参数、所述预测流量分配参数、以及内容投放约束条件，对所述分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果；
基于所述模型评价结果，更新所述分配参数生成模型中的模型参数，得到用于投放推广内容的更新后分配参数生成模型。


2.根据权利要求1所述的推广内容的投放方法，其特征在于，基于所述匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所述推广内容的期望流量分配参数、所述预测流量分配参数、以及内容投放约束条件，对所述分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果，包括：
获取每个推广内容对应的预定流量；
基于所述匹配关系，确定与所述推广内容匹配的至少一个待投放用户；
基于与所述推广内容匹配的至少一个待投放用户对应的预估流量，确定所述推广内容对应的可用流量；
基于所述预定流量、以及所述可用流量，获取所述匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所述推广内容的期望流量分配参数；
基于所述期望流量分配参数、所述预测流量分配参数、以及内容投放约束条件，对所述分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果。


3.根据权利要求2所述的推广内容的投放方法，其特征在于，基于所述期望流量分配参数、所述预测流量分配参数、以及内容投放约束条件，对所述分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果，包括：
基于所述期望流量分配参数与所述预测流量分配参数之间的差异，构建目标模型评价函数；
基于内容投放约束条件，构建约束模型评价函数；
基于所述目标模型评价函数、以及所述约束模型评价函数，构建模型评价函数；
基于所述模型评价函数、以及所述预测流量分配参数，对所述分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果。


4.根据权利要求3所述的推广内容的投放方法，其特征在于，基于所述期望流量分配参数与所述预测流量分配参数之间的差异，构建目标模型评价函数，包括：
基于所述推广内容未投放流量所对应的惩罚参数，构建惩罚函数；
基于所述期望流量分配参数与所述预测流量分配参数之间的差异、所述惩罚函数、以及推广内容点击率，构建目标模型评价函数。


5.根据权利要求3所述的推广内容的投放方法，其特征在于，所述内容投放约束条件包括频次约束条件；
基于内容投放约束条件，构建约束模型评价函数，包括：
基于所述频次约束条件，确定所述待投放用户对应的预估流量中可用于所述推广内...

【专利技术属性】
技术研发人员：张弘，徐澜，
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