资源分配方法、装置、设备及计算机可读介质制造方法及图纸

本申请涉及一种资源分配方法、装置、设备及计算机可读介质。该方法包括：获取曝光资源的优化模型，优化模型为利用媒体推广数据的曝光数据构建的，媒体推广数据用于在推广平台进行内容推广，曝光数据为根据推广平台上的用户对媒体推广数据的用户行为生成的；创建关于优化模型的目标函数，目标函数用于最大化优化模型的输出；以目标函数为约束，采用非线性求解器与粒子群优化相结合的方式求解优化模型的最优解，得到使优化模型的输出最大化的曝光资源分配量，曝光资源分配量包括多个推广平台按照不同推广形式进行推广的最优曝光资源分配量。本申请解决了现有最优预算分配求解效率低的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
资源分配方法、装置、设备及计算机可读介质
本申请涉及运筹优化
，尤其涉及一种资源分配方法、装置、设备及计算机可读介质。
技术介绍
通常广告主通过在线广告投放时都会对每条触点媒体设置有一定的预算，如何在一定广告预算下，使得广告收益最大化已经成为广告主最为关心的研究内容。广告投放是一种在线营销方式，因操作简单、预算可控以及广告效益较高等优点而得到了广告主的广泛推广，是当代主要营销手段之一，同时也是近来国内外学者研究的热点之一。广告预算分配是关键字竞价推广活动中必须解决的首要问题。合理的预算分配方案能够“自上而下”地优化推广活动，从而在激烈的竞争中占得先机。广告预算分配本质是一种求解线性或非线性规划的运筹优化问题，最优预算分配即转化为一个规划问题的最优解。针对求解复杂的大规模优化问题，传统的优化算法也无法快速有效地找到一个合理可靠的解。针对现有最优预算分配求解效率低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本申请提供了一种资源分配方法、装置、设备及计算机可读介质，以解决现有最优预算分配求解效率低的技术问题。根据本申请实施例的一个方面，本申请提供了一种资源分配方法，包括：获取曝光资源的优化模型，优化模型为利用媒体推广数据的曝光数据构建的，媒体推广数据用于在推广平台进行内容推广，曝光数据为根据推广平台上的用户对媒体推广数据的用户行为生成的；创建关于优化模型的目标函数，目标函数用于最大化优化模型的输出；以目标函数为约束，采用非线性求解器与粒子群优化相结合的方式求解优化模型的最优解，得到使优化模型的输出最大化的曝光资源分配量，曝光资源分配量包括多个推广平台按照不同推广形式进行推广的最优曝光资源分配量。可选地，获取曝光资源的优化模型包括：获取媒体推广数据的曝光数据；利用曝光数据，构建以曝光量为输入，以触达率为输出的关于曝光资源的优化模型，触达率用于表示按照曝光量对媒体推广数据进行曝光后，媒体推广数据所能触达目标用户群体的比例，目标函数用于最大化所述触达率；利用训练数据对优化模型进行训练，以使优化模型的模型参数达到最优值。可选地，利用曝光数据，构建以曝光量为输入，以触达率为输出的关于曝光资源的优化模型包括：将第一待解参数除以第二待解参数得到的商作为第一数值，其中，第一待解参数和第二待解参数为优化模型的参数；将曝光量与第一数值的和作为第二数值；将第一待解参数除以第二数值的商作为第三数值；将触达率作为第二待解参数减去第三数值的结果；保存曝光量与触达率的关联关系，得到优化模型。可选地，创建关于优化模型的目标函数包括：将触达率的权重、触达率以及去重系数三者的乘积作为第一乘积，触达率的权重用于表示触达率在目标函数中的贡献度，去重系数和触达率的权重为预先设置的，去重系数用于去除重复触达的目标用户群体的比例，触达率包括多个推广平台下不同推广形式的触达率；将效果系数和效果系数的权重的乘积作为第二乘积，效果系数的权重用于表示效果系数在目标函数中的贡献度，效果系数和效果系数的权重为预先设置的，效果系数用于表示媒体推广数据在各个推广平台以目标推广形式进行推广的效果，效果系数包括多个推广平台下不同推广形式的效果系数；将效率系数和效率系数的权重的乘积作为第三乘积，效率系数的权重用于表示效率系数在目标函数中的贡献度，效率系数和效率系数的权重为预先设置的，效率系数用于表示媒体推广数据在各个推广平台以目标推广形式进行推广的效率，效率系数包括多个推广平台下不同推广形式的效率系数；将第一乘积、第二乘积以及第三乘积相加，得到目标函数。可选地，曝光资源分配量满足以下约束条件中的至少一个：多个推广平台按照不同推广形式进行推广的曝光资源总量与每千次展示成本的乘积小于或等于总成本；每个推广平台按照不同推广形式进行推广的第一单个曝光资源总量小于或等于为对应推广平台分配的曝光量总量；每种推广形式的第一成本与总成本的商小于或等于第一上限值，且大于或等于第一下限值；每个推广平台下的第二成本与总成本的商小于或等于第二上限值，且大于或等于第二下限值。可选地，构建优化模型所用的参数还包括媒体推广数据的市场数据、推广内容以及推广位数据。可选地，以目标函数为约束，采用非线性求解器与粒子群优化相结合的方式求解优化模型的最优解包括：利用非线性求解器求解优化模型的输入、输出值对；在输出使目标函数最大且输入满足约束条件的情况下，得到优化模型的最优解；在非线性求解器得到的输入不满足约束条件的情况下，转用粒子群优化的方式求解优化模型的最优解，非线性求解器的求解效率大于粒子群优化的求解效率。根据本申请实施例的另一方面，本申请提供了一种资源分配装置，包括：模型获取模块，用于获取曝光资源的优化模型，优化模型为利用媒体推广数据的曝光数据构建的，媒体推广数据用于在推广平台进行内容推广，曝光数据为根据推广平台上的用户对媒体推广数据的用户行为生成的；目标函数模块，用于创建关于优化模型的目标函数，目标函数用于最大化优化模型的输出；模型求解模块，用于以目标函数为约束，采用非线性求解器与粒子群优化相结合的方式求解优化模型的最优解，得到使优化模型的输出最大化的曝光资源分配量，曝光资源分配量包括多个推广平台按照不同推广形式进行推广的最优曝光资源分配量。根据本申请实施例的另一方面，本申请提供了一种电子设备，包括存储器、处理器、通信接口及通信总线，存储器中存储有可在处理器上运行的计算机程序，存储器、处理器通过通信总线和通信接口进行通信，处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。根据本申请实施例的另一方面，本申请还提供了一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，程序代码使处理器执行上述的方法。本申请技术方案可以应用于运筹优化
进行营销自动化。本申请实施例提供的上述技术方案与相关技术相比具有如下优点：本申请技术方案为获取曝光资源的优化模型，优化模型为利用媒体推广数据的曝光数据构建的，媒体推广数据用于在推广平台进行内容推广，曝光数据为根据推广平台上的用户对媒体推广数据的用户行为生成的；创建关于优化模型的目标函数，目标函数用于最大化优化模型的输出；以目标函数为约束，采用非线性求解器与粒子群优化相结合的方式求解优化模型的最优解，得到使优化模型的输出最大化的曝光资源分配量，曝光资源分配量包括多个推广平台按照不同推广形式进行推广的最优曝光资源分配量。本申请为了提高最优预算分配求解效率，不直接采用粒子群优化算法求解，而是先用非线性求解器进行求解，从而提高最优预算分配求解的效率，解决了现有最优预算分配求解效率低的技术问题。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。为了更清楚地说明本申请实施例或相关技术中的技术方案，下面本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种资源分配方法，其特征在于，包括：/n获取曝光资源的优化模型，其中，所述优化模型为利用媒体推广数据的曝光数据构建的，所述媒体推广数据用于在推广平台进行内容推广，所述曝光数据为根据所述推广平台上的用户对所述媒体推广数据的用户行为生成的；/n创建关于所述优化模型的目标函数，其中，所述目标函数用于最大化所述优化模型的输出；/n以所述目标函数为约束，采用非线性求解器与粒子群优化相结合的方式求解所述优化模型的最优解，得到使所述优化模型的输出最大化的曝光资源分配量，其中，所述曝光资源分配量包括多个所述推广平台按照不同推广形式进行推广的最优曝光资源分配量。/n

【技术特征摘要】
1.一种资源分配方法，其特征在于，包括：
获取曝光资源的优化模型，其中，所述优化模型为利用媒体推广数据的曝光数据构建的，所述媒体推广数据用于在推广平台进行内容推广，所述曝光数据为根据所述推广平台上的用户对所述媒体推广数据的用户行为生成的；
创建关于所述优化模型的目标函数，其中，所述目标函数用于最大化所述优化模型的输出；
以所述目标函数为约束，采用非线性求解器与粒子群优化相结合的方式求解所述优化模型的最优解，得到使所述优化模型的输出最大化的曝光资源分配量，其中，所述曝光资源分配量包括多个所述推广平台按照不同推广形式进行推广的最优曝光资源分配量。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取曝光资源的优化模型包括：
获取所述媒体推广数据的所述曝光数据；
利用所述曝光数据，构建以曝光量为输入，以触达率为输出的关于曝光资源的优化模型，其中，所述触达率用于表示按照所述曝光量对所述媒体推广数据进行曝光后，所述媒体推广数据所能触达目标用户群体的比例，所述目标函数用于最大化所述触达率；
利用训练数据对优化模型进行训练，以使所述优化模型的模型参数达到最优值。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述曝光数据，构建以曝光量为输入，以触达率为输出的关于曝光资源的优化模型包括：
将第一待解参数除以第二待解参数得到的商作为第一数值，其中，所述第一待解参数和所述第二待解参数为所述优化模型的参数；
将所述曝光量与所述第一数值的和作为第二数值；
将所述第一待解参数除以所述第二数值的商作为第三数值；
将所述触达率作为所述第二待解参数减去所述第三数值的结果；
保存所述曝光量与所述触达率的关联关系，得到所述优化模型。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，创建关于所述优化模型的目标函数包括：
将触达率的权重、所述触达率以及去重系数三者的乘积作为第一乘积，其中，所述触达率的权重用于表示所述触达率在所述目标函数中的贡献度，所述去重系数和所述触达率的权重为预先设置的，所述去重系数用于去除重复触达的目标用户群体的比例，所述触达率包括多个所述推广平台下不同推广形式的触达率；
将效果系数和所述效果系数的权重的乘积作为第二乘积，其中，所述效果系数的权重用于表示所述效果系数在所述目标函数中的贡献度，所述效果系数和所述效果系数的权重为预先设置的，所述效果系数用于表示所述媒体推广数据在各个推广平台以目标推广形式进行推广的效果，所述效果系数包括多个所述推广平台下不同推广形式的效果系数；
将效率系数和所述效率系数的权重的乘积作为第三乘积，其中，所述效率系数的权重用于表示所述效率系数在所述目标函数中的贡献度，所述效率系数和所述效率系数的权重为预先设置的，所述效率系数用于表示所述媒体推广数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：李霞，周星杰，王同乐，孙泽懿，
申请(专利权)人：北京明略软件系统有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11