一种投放组合计算方法及系统技术方案

本申请公开了一种投放组合计算方法及系统。投放组合计算方法包括：创建步骤：创建新的计算任务，并向所述计算任务上传目标人群或指定目标人群标签；计算步骤：对所述目标人群或所述目标人群标签进行计算，获取目标人群特征信息；存储步骤：将所述目标人群特征信息存储到druid中；获取步骤：根据客户端选择的投放组合，在所述druid中查询与所述客户端选择的所述投放组合覆盖最大化的最优投放组合，并获取所述最优投放组合。本发明专利技术提供一种投放组合计算方法及系统，本发明专利技术极大程度的减少了用户针对业务需求进行重复的数据计算和表格整理，节省了时间成本，并且可以从系统中得到直观的图表来丰富分析内容。表来丰富分析内容。表来丰富分析内容。

【技术实现步骤摘要】
一种投放组合计算方法及系统


[0001]本申请涉及投放组合计算
，尤其涉及一种投放组合计算方法及系统。

技术介绍

[0002]在传统广告投放业务场景下，广告主在选择媒体进行投放时，会考虑目标投放人群在媒体的覆盖程度，例如广告主关注标签为年龄在20岁左右这样的一个人群，则哪些媒体对该人群的覆盖程度是广告投放的一个基本指标之一，广告主需要知道单一媒体对该人群的覆盖量，以及哪些媒体组合起来能达到最大的覆盖量。但是目前市面上的计算系统并没有考虑针对媒体的调整，例如媒体是否在自己的投放选择对象内，或者媒体是否是自己的合作伙伴，媒体间的组合性价比是否最高。一般现在的计算系统只是从数学上给出了最大覆盖的组合方式，即哪些媒体组合起来能够达到最大的媒体覆盖率，但如果有一个媒体就能完全覆盖该人群，那么这个媒体组合将变成单一一个媒体。对于广告投放来说，就失去了选择的多样性。现有的系统在技术架构上也大多是大数据计算框架hadoop+druid的实现，前端使用VUE开发页面，使用echarts实现前端页面上图表的绘制，使用d3.js绘制韦恩图来直观得到媒体覆盖率。后端使用javaspringboot进行web开发，构建web网站服务，作为前端请求和大数据计算中间的桥梁，计算端使用hadoop进行任务计算，通过对海量日志的过滤，挖掘目标人群中的各种特征，并将计算结果存入druid中，为后续的查询和计算提供支持。但是现有系统需要用户得到所有媒体单一覆盖率之后，自己手动完成多媒体覆盖和组合的覆盖情况，是一项计算量非常大的耗时耗力的任务。无法直接给出具有指导性的指标和结论，只能给出基本数据结果，想要得出怎么投放最优的结论还需要业务人员，分析师等人员进行复杂的计算来得到，计算过程复杂且重复，且容易出错，并且计算过程中，一个数据的失误会影响整个结论的正确性。现有的系统无法充分结合媒体自身特性来进行计算并得出结论，即计算系统无法根据用户的自主选择媒体来进行计算，自身合作情况，以及喜好情况进行选择。举个例子，一个广告主无法在莫媒体下进行投放，但是广告主提供的人群计算结果显示该媒体能百分之一百覆盖这个人群，那么这个系统得出的这个结果对于该广告主来说是无法接受和使用的。
[0003]因此，针对以上现状，本专利技术提供一种投放组合计算方法及系统，本专利技术对媒体具有充分的选择空间，通过对广告主关注的媒体范围对人群计算结果进行二次计算，根据druid的存储特点和容斥定律，可以快速得出哪些媒体对人群的覆盖率大小，最后给出覆盖率最高的媒体投放组合。同时，利用简单的前端UI实现了复杂的计算和业务逻辑，避免了用户手动计算和整理数据的工作，极大的提升了工作效率的同时，保证了计算的精确，避免因人为失误导致的结论错误。在不同媒体的选择过程中，本专利技术可以根据用户的喜好和媒体报价等信息进行筛选，或者整合媒体报价和媒体选择情况提供最优的媒体投放组合，通过直观的图像和报表下载来从视觉和数据上得到支持,能够帮助在经验不是很丰富，或者没有明确媒体组合的用户进行媒体组合选择。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种投放组合计算方法及系统，以至少解决了无法快速得出媒体对人群的覆盖率大小以及用户手动计算和整理数据时，因人为失误导致的结论错误。并且在媒体自由选择的情况下，本专利技术解决了用户无法自由组合用户想要的媒体组合形式等问题。
[0005]本专利技术提供了一种投放组合计算方法，包括：
[0006]创建步骤：创建新的计算任务，并向所述计算任务上传目标人群或指定目标人群标签；
[0007]计算步骤：对所述目标人群或所述目标人群标签进行计算，获取目标人群特征信息；
[0008]存储步骤：将所述目标人群特征信息存储到druid中；
[0009]获取步骤：根据客户端选择的投放组合，在所述druid中查询与所述客户端选择的所述投放组合覆盖最大化的最优投放组合，并获取所述最优投放组合。
[0010]上述的投放组合计算方法，所述创建步骤包括，用户在系统中创建一个所述计算任务，并向所述计算任务上传一个所述目标人群或指定一个所述目标人群标签。
[0011]上述的投放组合计算方法，所述计算步骤包括，使用hadoop大数据对所述目标人群或所述目标人群标签进行计算，获取所述目标人群特征信息。
[0012]上述的投放组合计算方法，所述存储步骤包括，完成初步计算后，将所述目标人群特征信息存储到所述druid中。
[0013]上述的投放组合计算方法，所述获取步骤包括，根据所述客户端选择的所述投放组合，使用容斥定律从所述druid中查询与所述客户端选择的所述投放组合覆盖最大化的所述最优投放组合，并获取所述最优投放组合，并通过图表形式展示所述最优投放组合。
[0014]本专利技术还提供一种投放组合计算系统，其中，适用于上述所述的投放组合计算方法，所述投放组合计算系统包括：
[0015]创建单元：创建新的计算任务，并向所述计算任务上传目标人群或指定目标人群标签；
[0016]计算单元：对所述目标人群或所述目标人群标签进行计算，获取目标人群特征信息；
[0017]存储单元：将所述目标人群特征信息存储到druid中；
[0018]获取单元：根据客户端选择的投放组合，在所述druid中查询与所述客户端选择的所述投放组合覆盖最大化的最优投放组合，并获取所述最优投放组合。
[0019]上述的投放组合计算系统，通过所述创建单元用户在系统中创建一个所述计算任务，并向所述计算任务上传一个所述目标人群或指定一个所述目标人群标签。
[0020]上述的投放组合计算系统，所述计算单元使用hadoop大数据对所述目标人群或所述目标人群标签进行计算，获取所述目标人群特征信息。
[0021]上述的投放组合计算系统，完成初步计算后，所述存储单元将所述目标人群特征信息存储到所述druid中。
[0022]上述的投放组合计算系统，根据所述客户端选择的所述投放组合，使用容斥定律从所述druid中查询与所述客户端选择的所述投放组合覆盖最大化的所述最优投放组合，
通过所述获取单元获取所述最优投放组合，并通过图表形式展示所述最优投放组合。
[0023]相比于相关技术，本专利技术提供一种投放组合计算方法及系统，本专利技术对媒体具有充分的选择空间，通过对广告主关注的媒体范围对人群计算结果进行二次计算，根据druid的存储特点和容斥定律，可以快速得出哪些媒体对人群的覆盖率大小，最后给出覆盖率最高的媒体投放组合。同时，利用简单的前端UI实现了复杂的计算和业务逻辑，避免了用户手动计算和整理数据的工作，极大的提升了工作效率的同时，保证了计算的精确，避免因人为失误导致的结论错误。在不同媒体的选择过程中，本专利技术可以根据用户的喜好和媒体报价等信息进行筛选，或者整合媒体报价和媒体选择情况提供最优的媒体投放组合，通过直观的图像和报表下载来从视觉和数据上得到支持,能够帮助在经验不是很丰富，或者没有明确媒体组合的用户进行媒体组合选择。
[0024]本申请本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种投放组合计算方法，其特征在于，包括：创建步骤：创建新的计算任务，并向所述计算任务上传目标人群或指定目标人群标签；计算步骤：对所述目标人群或所述目标人群标签进行计算，获取目标人群特征信息；存储步骤：将所述目标人群特征信息存储到druid中；获取步骤：根据客户端选择的投放组合，在所述druid中查询与所述客户端选择的所述投放组合覆盖最大化的最优投放组合，并获取所述最优投放组合。2.根据权利要求1所述的投放组合计算方法，其特征在于，所述创建步骤包括，用户在系统中创建一个所述计算任务，并向所述计算任务上传一个所述目标人群或指定一个所述目标人群标签。3.根据权利要求1所述的投放组合计算方法，其特征在于，所述计算步骤包括，使用hadoop大数据对所述目标人群或所述目标人群标签进行计算，获取所述目标人群特征信息。4.根据权利要求1所述的投放组合计算方法，其特征在于，所述存储步骤包括，完成初步计算后，将所述目标人群特征信息存储到所述druid中。5.根据权利要求1所述的投放组合计算方法，其特征在于，所述获取步骤包括，根据所述客户端选择的所述投放组合，使用容斥定律从所述druid中查询与所述客户端选择的所述投放组合覆盖最大化的所述最优投放组合，并获取所述最优投放组合，并通过图表形式展示所述最优投放组合。6.一种投放组合计算系统，其特征在于，适用于上...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐洋，
申请(专利权)人：北京明略昭辉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：