内容投放方法、装置、服务器及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种内容投放方法、装置、服务器及存储介质。该方法包括：确定目标内容在后一个目标时间段内的目标用户量；根据目标用户量以及目标用户确定策略，确定目标内容在后一个目标时间段内关联的目标用户；对目标内容在后一个目标时间段内关联的目标用户进行筛选，得到待投放用户，将目标内容发送给待投放用户；在后一个目标时间段结束时，利用目标内容在待投放用户中的真实曝光量，对目标内容对应的前一个目标时间段结束时的当前真实曝光量进行更新，返回第一个步骤，直到后一个目标时间段结束时的真实曝光量累计达到目标曝光量或者直到后一个目标时间段结束时对应的累积时长达到目标时长。该方法能够减少内容投放过程中超发的曝光量。过程中超发的曝光量。过程中超发的曝光量。

【技术实现步骤摘要】
内容投放方法、装置、服务器及存储介质


[0001]本申请涉及互联网信息处理
，更具体地，涉及一种内容投放方法、装置、服务器及存储介质。

技术介绍

[0002]伴随移动互联网和信息流产品的飞速发展，用户能够接触和获取到丰富多样的信息和内容。在信息流场景中，通常需要将各类信息和内容定向投递给对应的用户，即内容投放。
[0003]相关技术的内容投放方法中，在对需求较小曝光量的内容进行投放时，是直接用实时曝光量数据来对内容投放过程进行控制，然而，由于曝光量统计延迟，导致在对内容进行投放时存在曝光量超发的问题，且由于投放系统中存在大量的待投放内容，进而单个内容投放任务的曝光量超发会导致整个投放系统中曝光量的大量超发。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，本申请实施例提出了一种内容投放方法、装置、服务器及存储介质，以改善上述问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种内容投放方法，方法包括：基于目标内容对应的目标曝光量、筛选率以及前一个目标时间段结束时的当前真实曝光量，确定目标内容在后一个目标时间段内的目标用户量，前一个目标时间段与后一个目标时间段为相邻的两个时间段；根据目标用户量以及目标用户确定策略，确定目标内容在后一个目标时间段内关联的目标用户；对目标内容在后一个目标时间段内关联的目标用户进行筛选，得到待投放用户，并将目标内容发送给待投放用户；在后一个目标时间段结束时，利用目标内容在待投放用户中的真实曝光量，对目标内容对应的前一个目标时间段结束时的当前真实曝光量进行更新，并返回步骤：基于目标内容对应的目标曝光量、筛选率以及前一个目标时间段结束时的当前真实曝光量，确定目标内容在后一个目标时间段内的目标用户量，直到后一个目标时间段结束时的真实曝光量累计达到目标曝光量或者直到后一个目标时间段结束时对应的累积时长达到目标时长。
[0006]第二方面，本申请实施例提供了一种内容投放装置，装置包括：目标用户量确定模块、目标用户确定模块、筛选发送模块以及循环执行模块。其中，目标用户量确定模块，用于基于目标内容对应的目标曝光量、筛选率以及前一个目标时间段结束时的当前真实曝光量，确定目标内容在后一个目标时间段内的目标用户量，前一个目标时间段与后一个目标时间段为相邻的两个时间段；目标用户确定模块，用于根据目标用户量以及目标用户确定策略，确定目标内容在后一个目标时间段内关联的目标用户；筛选发送模块，用于对目标内容在后一个目标时间段内关联的目标用户进行筛选，得到待投放用户，并将目标内容发送给待投放用户；循环执行模块，用于在后一个目标时间段结束时，利用目标内容在待投放用户中的真实曝光量，对目标内容对应的前一个目标时间段结束时的当前真实曝光量进行更
新，并返回步骤：基于目标内容对应的目标曝光量、筛选率以及前一个目标时间段结束时的当前真实曝光量，确定目标内容在后一个目标时间段内的目标用户量，直到后一个目标时间段结束时的真实曝光量累计达到目标曝光量或者直到后一个目标时间段结束时对应的累积时长达到目标时长。
[0007]可选地，目标用户确定模块包括：关联用户确定子模块以及目标用户确定子模块。
[0008]关联用户确定子模块，用于根据目标内容的第一特征信息以及内容请求用户的第二特征信息，从内容请求用户中确定关联用户。
[0009]目标用户确定子模块，用于将前目标用户量个关联用户，作为目标内容在后一个目标时间段内关联的目标用户。
[0010]可选地，第一特征信息包括第一属性信息以及点击目标内容的用户的第一历史行为信息，第二特征信息包括第二属性信息以及内容请求用户的第二历史行为信息，关联用户确定子模块还用于在第二属性信息与第一属性信息匹配的情况下，确定内容请求用户为候选用户；对候选用户的第二历史行为信息进行特征提取，得到候选用户对应的第二特征向量，以及对点击目标内容的用户的第一历史行为信息进行特征提取，得到第一特征向量；基于第一特征向量与第二特征向量之间的相似度以及相似度阈值，从候选用户中确定关联用户。
[0011]可选地，循环执行模块，还用于在后一个目标时间段结束时，对相似度阈值进行更新。
[0012]可选地，目标内容为关联用户对应的多个候选内容中相似度排序靠前的预设数量个候选内容中的一个，候选内容为待投放内容中相似度满足相似度阈值的待投放内容。
[0013]可选地，目标内容为冷启动内容，关联用户确定子模块还用于获取与目标内容的第一属性信息匹配的第二属性信息；获取目标数量个具有第二属性信息的历史用户作为点击目标内容的用户。
[0014]可选地，关联用户确定子模块还用于记录待投放用户中、对目标内容进行点击的用户，并利用对目标内容进行点击的用户对点击目标内容的用户进行更新。
[0015]可选地，第一属性信息通过以下步骤得到：获取目标内容对应的描述性信息；通过神经网络模型对描述性信息进行属性预测，得到神经网络模型输出的第一属性信息，神经网络模型通过携带属性信息标签的描述性信息训练得到。
[0016]可选地，关联用户确定子模块，还用于获取内容请求用户对应的活跃时间；从活跃时间不满足时间阈值的内容请求用户中确定候选关联用户；根据目标内容的第一特征信息以及候选关联用户的第二特征信息，从候选关联用户中确定关联用户。
[0017]可选地，前一个目标时间段结束时的当前真实曝光量为前一个目标时间段结束时的真实曝光量累积，循环执行模块还用于将后一个目标时间段结束时、目标内容在待投放用户中的真实曝光量与当前真实曝光量的累积，作为更新后的前一个目标时间段结束时的当前真实曝光量。
[0018]可选地，目标用户量确定模块还用于获取历史曝光量分布数据，历史曝光量分布数据表征历史曝光量在时间维度上的分布情况；基于历史曝光量分布数据以及目标曝光量，确定目标内容在各个目标时间段内的子目标曝光量；基于前一个目标时间段内的子目标曝光量以及当前真实曝光量，确定曝光量误差，前一个目标时间段结束时的当前真实曝
光量为前一个目标时间段内的真实曝光量；基于目标内容在后一个目标时间段内的子目标曝光量、曝光量误差以及筛选率，确定目标内容在后一个目标时间段内的目标用户量。对应地，循环执行模块还用于在后一个目标时间段结束时，将目标内容在待投放用户中的真实曝光量，作为目标内容对应的前一个目标时间段结束时的当前真实曝光量。
[0019]可选地，装置还包括目标曝光量确定模块，用于基于曝光量兑换信息以及曝光量兑换信息对应的换算比例，确定目标内容对应的目标曝光量。
[0020]第三方面，本申请实施例提供了一种服务器，包括处理器以及存储器；一个或多个程序被存储在存储器中并被配置为由处理器执行以实现上述的方法。
[0021]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有程序代码，其中，在程序代码被处理器运行时执行上述的方法。
[0022]第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种内容投放方法，其特征在于，包括：基于目标内容对应的目标曝光量、筛选率以及前一个目标时间段结束时的当前真实曝光量，确定所述目标内容在后一个目标时间段内的目标用户量，所述前一个目标时间段与所述后一个目标时间段为相邻的两个时间段；根据所述目标用户量以及目标用户确定策略，确定所述目标内容在后一个目标时间段内关联的目标用户；对所述目标内容在后一个目标时间段内关联的目标用户进行筛选，得到待投放用户，并将所述目标内容发送给所述待投放用户；在后一个目标时间段结束时，利用所述目标内容在所述待投放用户中的真实曝光量，对所述目标内容对应的前一个目标时间段结束时的当前真实曝光量进行更新，并返回步骤：基于所述目标内容对应的目标曝光量、筛选率以及前一个目标时间段结束时的当前真实曝光量，确定所述目标内容在后一个目标时间段内的目标用户量，直到所述后一个目标时间段结束时的真实曝光量累计达到所述目标曝光量或者直到所述后一个目标时间段结束时对应的累积时长达到目标时长。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标用户量以及目标用户确定策略，确定所述目标内容在后一个目标时间段内关联的目标用户，包括：根据所述目标内容的第一特征信息以及内容请求用户的第二特征信息，从内容请求用户中确定关联用户；将前目标用户量个所述关联用户，作为所述目标内容在后一个目标时间段内关联的目标用户。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一特征信息包括第一属性信息以及点击所述目标内容的用户的第一历史行为信息，所述第二特征信息包括第二属性信息以及所述内容请求用户的第二历史行为信息，所述根据所述目标内容的第一特征信息以及内容请求用户的第二特征信息，从内容请求用户中确定关联用户，包括：在所述第二属性信息与所述第一属性信息匹配的情况下，确定所述内容请求用户为候选用户；对所述候选用户的第二历史行为信息进行特征提取，得到所述候选用户对应的第二特征向量，以及对所述点击所述目标内容的用户的第一历史行为信息进行特征提取，得到第一特征向量；基于所述第一特征向量与所述第二特征向量之间的相似度以及相似度阈值，从所述候选用户中确定所述关联用户。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述返回步骤：基于所述目标内容对应的目标曝光量、筛选率以及当前真实曝光量，确定所述目标内容在后一个目标时间段内的目标用户量之前，所述方法还包括：在所述后一个目标时间段结束时，对所述相似度阈值进行更新。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标内容为所述关联用户对应的多个候选内容中相似度排序靠前的预设数量个候选内容中的一个，所述候选内容为待投放内容中相似度满足相似度阈值的待投放内容。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标内容为冷启动内容，所述对所述
点击所述目标内容的用户的第一历史行为信息进行特征提取之前，所述方法还包括：获取与所述目标内容的第一属性信息匹配的第二属性信息；获取目标数量个具有所述第二属性信息的历史用户作为所述点击所述目标内容的用户。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述目标内容发送给所述待投放用户之后，所述方法还包括：记录所述待投放用户中、对所述目标内容进行点击的用户，并利用所述对所述目标内容进行点击的用户对所述点击所述目标内容的用户进行更新。8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一属性信息通过以下步骤得到：获取所述目标内容对应的描述性信息；通过神经网络模型对所述描述性信息进行属性预测，得到所述神经网络模型输出的第一属性信息，所述神经网络模型通过携带属性信息标签的描述性信息训练得到。9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标内容的第一特征信息以及内容请求用户的第二特征信息，从内容请求用户中确定关联用户，包括：获取所述内容请求用户对应的活跃时间；从所述活跃时间不满足时间...

【专利技术属性】
技术研发人员：张金蕾，陈明，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：