多媒体数据的推送方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种多媒体数据的推送方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理领域。该方法包括：获取多媒体数据的至少两个评价参数；基于每个所述评价参数的数据与其至少一个预设的分类数值得到对应的分类规则，从所述分类规则中确定该评价参数的目标分类规则；针对所述目标分类规则确定对应所述评价参数的有效程度，通过所有所述评价参数的有效程度确定决策分类规则；其中，所述决策分类规则用于决策所述多媒体数据的推送。本申请实施例克服了单靠推送者个人经验进行判断，而无法精准判断的评价参数间的差异的技术问题。精准判断的评价参数间的差异的技术问题。精准判断的评价参数间的差异的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
多媒体数据的推送方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及数据处理
，具体而言，本申请实施例涉及多媒体数据的推送方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，多媒体行业在评价推送效果时，会使用多重指标去综合判断推送效果的好坏，根据评价结果去做进一步的决策，如增加预算或者停止推送。以游戏广告为例，常用的评价指标有投资回报率(ROI)，注册成本，付费成本，付费单价，人均付费金额(ARPU)，用户生命周期总价值(LTV)等。使用的评价指标琳琅满目，眼花缭乱。而且性质相同的指标也有很多，以投资回报率指标来看，就有几种不同的评价参数，按自然日划分的ROI(首日ROI，3日ROI，7日ROI等)，按用户注册时间划分的ROI(相对6小时ROI，相对12小时ROI，相对24小时ROI等)，按照统计时间算的ROI(前6小时ROI，前12小时ROI，前24小时ROI)。
[0003]对于广告推送方式，一般都是靠广告推送者自己抉择，按照个人理解与偏好进行数据分析，但每种指标都有各自的用处，在不同目的下应当选用不同的指标进行分析，在同一场景下，不同指标的性价比应该是不同的，但是无法单靠推送者个人经验对评价参数进行判断，并完成精准向用户推送多媒体数据，而且单靠经验也无法得到评价参数的最优使用方案。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的旨在能够解决现有技术中单靠推送者个人经验进行判断，而无法精准判断的评价参数间的差异的技术问题，提供一种多媒体数据的推送方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。
[0005]第一方面，本申请提供一种多媒体数据的推送方法，包括以下步骤：
[0006]获取多媒体数据的至少两个评价参数；
[0007]基于每个所述评价参数的数据与其至少一个预设的分类数值得到对应的分类规则，从所述分类规则中确定该评价参数的目标分类规则；
[0008]针对所述目标分类规则确定对应所述评价参数的有效程度，通过所有所述评价参数的有效程度确定决策分类规则；其中，所述决策分类规则用于决策所述多媒体数据的推送。
[0009]在第一方面的可选实施例中，针对每个所述评价参数，执行所述基于每个所述评价参数的数据与其至少一个预设的分类数值得到对应的分类规则，从所述分类规则中确定该评价参数的目标分类规则的步骤，该步骤包括：
[0010]获取所述评价参数的最大值和最小值；
[0011]针对每个所述分类数值，在所述最大值和最小值所形成的区间内随机生成预设数量的数组，以每个数组形成一个分类规则；
[0012]基于所述分类规则的离散程度对所述分类规则进行变异得到变异后的分类规则，
基于所述变异后的分类规则确定所述评价参数的目标分类规则；
[0013]其中，每个所述分类规则包含的数据数量是基于所述预设的分类数值所确定的。
[0014]在第一方面的可选实施例中，所述基于所述分类规则的离散程度对所述分类规则进行变异，得到变异后的分类规则，基于所述变异后的分类规则确定所述评价参数的目标分类规则的步骤，包括：
[0015]基于所述评价参数的每个分类规则的数据的离散数值，得到所述分类规则对应的离散数值的矩阵；其中，所述离散数值用于度量评价参数的离散程度；
[0016]基于所述离散数值矩阵，得到所述分类规则的第一离散数值，以及所述分类规则和其他分类规则之间的第二离散数值；
[0017]基于所述第一离散数值或第二离散数值对所述分类规则进行变异，根据变异后的分类规则确定目标分类规则。
[0018]在第一方面的可选实施例中，所述基于所述第一离散数值或第二离散数值对所述分类规则进行变异，根据变异后的分类规则确定目标分类规则的步骤，包括：
[0019]基于所述第一离散数值或第二离散数值，对每个所述分类规则进行评分，以评分作为依据以评分作为依据选取预设判断数量的评分最高的分类规则作为第一分类规则；
[0020]随机抽取所述评价参数的若干个数据对所述第一分类规则进行遗传变异，得到变异后的第二分类规则；
[0021]以及；
[0022]随机抽取所述评价参数的若干个分类规则与所述第一分类规则进行逐个配对，得到变异后的第三分类规则；
[0023]根据所述第一分类规则、第二分类规则以及第三分类规则确定目标分类规则。
[0024]在第一方面的可选实施例中，所述随机抽取所述评价参数的若干个数据对所述第一分类规则进行遗传变异，得到变异后的第二分类规则的步骤，包括：
[0025]在所述最大值和最小值所形成的区间内随机抽取一个数据对所述第一分类规则的每个数据进行替换，得到变异后的第二分类规则。
[0026]在第一方面的可选实施例中，所述随机抽取所述评价参数的若干个分类规则与所述第一分类规则进行逐个配对，得到变异后的第三分类规则的步骤，包括：
[0027]将随机抽取所述评价参数的若干个分类规则中的每个数据通过模拟DNA交叉的方式逐一替换每个所述第一分类规则中的每个数据，得到变异后的第三分类规则。
[0028]在第一方面的可选实施例中，所述根据所述第一分类规则、第二分类规则以及第三分类规则确定目标分类规则的步骤，包括：
[0029]针对同一分类数值，将所述评价参数的对应的第一分类规则、第二分类规则和第三分类规则中的其中至少两种分类规则组合起来，形成新的分类规则的集合；
[0030]对所述新的分类规则的集合中的所有分类规则进行评分，得到本次迭代的最优的分类规则的评分；
[0031]将所述本次迭代的最优的分类规则的评分与上一次的最优的分类规则分别与预设评分对比，得到第一误差值和第二误差值；当所述第一误差值和第二误差值之间的差值满足第一设定值时，和/或所述第一误差值满足第二设定值时，将所述本次迭代的最优的分类规则确定为所述评价参数的目标分类规则。
[0032]在第一方面的可选实施例中，所述根据所述第一分类规则、第二分类规则以及第三分类规则确定目标分类规则的步骤，包括：
[0033]针对同一分类数值，将所述评价参数的对应的第一分类规则、第二分类规则和第三分类规则中的其中至少两种分类规则组合起来，形成新的分类规则的集合；
[0034]对所述新的分类规则的集合中的所有分类规则进行评分，得到每一次迭代的最优的分类规则的评分，并进行对比；
[0035]当迭代次数达到预设上限次数时，以所有迭代中评分最高的最优的分类规则作为所述评价参数的目标分类规则。
[0036]在第一方面的可选实施例中，所述针对每个所述评价参数的目标分类规则确定所述评价参数的有效程度的步骤，包括：
[0037]根据所述目标分类规则的第一离散数值或第二离散数值，得到每个所述评价参数的目标分类规则的有效性；
[0038]基于所有所述评价参数的有效性的对比结果，得到每个所述评价参数的有效程度。
[0039]在第一方面的可选实施例中，所述离散本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多媒体数据的推送方法，其特征在于，包括：获取多媒体数据的至少两个评价参数；基于每个所述评价参数的数据与其至少一个预设的分类数值得到对应的分类规则，从所述分类规则中确定该评价参数的目标分类规则；针对所述目标分类规则确定对应所述评价参数的有效程度，通过所有所述评价参数的有效程度确定决策分类规则；其中，所述决策分类规则用于决策所述多媒体数据的推送。2.根据权利要求1所述多媒体数据的推送方法，其特征在于，针对每个所述评价参数，执行所述基于每个所述评价参数的数据与其至少一个预设的分类数值得到对应的分类规则，从所述分类规则中确定该评价参数的目标分类规则的步骤，该步骤包括：获取所述评价参数的最大值和最小值；针对每个所述分类数值，在所述最大值和最小值所形成的区间内随机生成预设数量的数组，以每个数组形成一个分类规则；基于所述分类规则的离散程度对所述分类规则进行变异得到变异后的分类规则，基于所述变异后的分类规则确定所述评价参数的目标分类规则；其中，每个所述分类规则包含的数据数量是基于所述预设的分类数值所确定的。3.根据权利要求2所述多媒体数据的推送方法，其特征在于，所述基于所述分类规则的离散程度对所述分类规则进行变异，得到变异后的分类规则，基于所述变异后的分类规则确定所述评价参数的目标分类规则的步骤，包括：基于所述评价参数的每个分类规则的数据的离散数值，得到所述分类规则对应的离散数值的矩阵；其中，所述离散数值用于度量评价参数的离散程度；基于所述离散数值矩阵，得到所述分类规则的第一离散数值，以及所述分类规则和其他分类规则之间的第二离散数值；基于所述第一离散数值或第二离散数值对所述分类规则进行变异，根据变异后的分类规则确定目标分类规则。4.根据权利要求3所述多媒体数据的推送方法，其特征在于，所述基于所述第一离散数值或第二离散数值对所述分类规则进行变异，根据变异后的分类规则确定目标分类规则的步骤，包括：基于所述第一离散数值或第二离散数值，对每个所述分类规则进行评分，以评分作为依据以评分作为依据选取预设判断数量的评分最高的分类规则作为第一分类规则；随机抽取所述评价参数的若干个数据对所述第一分类规则进行遗传变异，得到变异后的第二分类规则；以及；随机抽取所述评价参数的若干个分类规则与所述第一分类规则进行逐个配对，得到变异后的第三分类规则；根据所述第一分类规则、第二分类规则以及第三分类规则确定目标分类规则。5.根据权利要求4所述多媒体数据的推送方法，其特征在于，所述随机抽取所述评价参数的若干个数据对所述第一分类规则进行遗传变异，得到变异后的第二分类规则的步骤，包括：在所述最大值和最小值所形成的区间内随机抽取一个数据对所述第一分类规则的每
个数据进行替换，得到变异后的第二分类规则。6.根据权利要求4所述多媒体数据的推送方法，其特征在于，所述随机抽取所述评价参数的若干个分类规则与所述第一分类规则进行逐个配对，得到变异后的第三分类规则的步骤，包括：将随机抽取所述评价参数的若干个分类规则中的每个数据通过模拟DNA交叉的方式逐一替换每个所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：周明付，黄耀军，
申请(专利权)人：上海益世界信息技术集团有限公司广州分公司，
类型：发明
国别省市：