【技術(shù)領(lǐng)域】

本發(fā)明涉及推送技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種推送推廣信息的方法、裝置、設(shè)備和計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

現(xiàn)有技術(shù)在進(jìn)行推廣信息的推送時(shí)，一般采用如下方式：廣告主購(gòu)買(mǎi)人群的定向?qū)傩裕缒挲g、性別、興趣等，在進(jìn)行推廣信息的推送時(shí)，將推廣信息向符合廣告主所購(gòu)買(mǎi)定向?qū)傩缘挠脩暨M(jìn)行展現(xiàn)。但采用傳統(tǒng)的人群定向?qū)傩再?gòu)買(mǎi)的方式進(jìn)行推廣信息的推送時(shí)具有很大的局限性：根據(jù)用戶的定向?qū)傩韵蛴脩敉扑偷耐茝V信息較為固定，無(wú)法靈活地根據(jù)用戶在一定時(shí)段內(nèi)的真實(shí)需求向用戶推送推廣信息。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明提供了一種推送推廣信息的方法、裝置、設(shè)備和計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，用于實(shí)現(xiàn)根據(jù)用戶的真實(shí)需求，靈活地向用戶推送推廣信息。

本發(fā)明為解決技術(shù)問(wèn)題而采用的技術(shù)方案是提供一種推送推廣信息的方法，所述方法包括：根據(jù)用戶標(biāo)識(shí)，獲取對(duì)應(yīng)該用戶的候選query集合以及第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志；基于所述第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，對(duì)所述候選query集合中各query的質(zhì)量度進(jìn)行評(píng)估；根據(jù)所述各query質(zhì)量度的評(píng)估結(jié)果，向用戶推送推廣信息；其中，用戶的候選query集合是利用第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)用戶的檢索日志和推廣展現(xiàn)日志中至少一種預(yù)先訓(xùn)練得到的。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述候選query集合是采用如下方式預(yù)先離線訓(xùn)練得到的：獲取第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)用戶的檢索日志以及推廣展現(xiàn)日志；基于所述第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的檢索日志，挖掘用戶感興趣的query集合；基于所述第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，對(duì)所述用戶感興趣的query集合中的各query進(jìn)行商業(yè)價(jià)值預(yù)估；根據(jù)所述各query商業(yè)價(jià)值的預(yù)估結(jié)果，挑選商業(yè)價(jià)值大于預(yù)設(shè)閾值的query構(gòu)成候選query集合。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述推廣展現(xiàn)日志包括：頁(yè)面瀏覽日志以及推廣日志；其中，所述頁(yè)面瀏覽日志包括檢索query的時(shí)間、檢索用戶的標(biāo)識(shí)、檢索返回的推廣數(shù)以及點(diǎn)擊檢索結(jié)果所對(duì)應(yīng)的query中的至少一種；所述推廣日志包括推廣的觸發(fā)方式、query對(duì)應(yīng)的推廣是否被點(diǎn)擊以及推廣出價(jià)中的至少一種。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述基于所述第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，對(duì)所述用戶感興趣的query集合中的各query進(jìn)行商業(yè)價(jià)值預(yù)估包括：依據(jù)query在第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的被檢索狀況以及query所對(duì)應(yīng)推廣的出價(jià)狀況，預(yù)估所述用戶感興趣的query集合中的各query的商業(yè)價(jià)值。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述在預(yù)估所述用戶感興趣的query集合中的各query的商業(yè)價(jià)值時(shí)，針對(duì)各query分別執(zhí)行：基于所述第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，得到第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)檢索該query時(shí)返回推廣的次數(shù)占檢索總次數(shù)的百分比；基于所述第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，獲取第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)該query所對(duì)應(yīng)推廣的平均出價(jià)；將檢索該query時(shí)返回推廣的次數(shù)占檢索總次數(shù)的百分比以及該query所對(duì)應(yīng)推廣的平均出價(jià)的乘積作為該query商業(yè)價(jià)值的預(yù)估結(jié)果。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述第二預(yù)設(shè)時(shí)段為：以當(dāng)前時(shí)間為中心，取預(yù)設(shè)長(zhǎng)度日期區(qū)間中的預(yù)設(shè)長(zhǎng)度時(shí)間區(qū)間作為第二預(yù)設(shè)時(shí)段。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述基于所述第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，對(duì)所述候選query集合中各query的質(zhì)量度進(jìn)行評(píng)估包括：基于所述第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，對(duì)所述候選query集合中的各query進(jìn)行商業(yè)價(jià)值預(yù)估以及點(diǎn)擊率預(yù)估；根據(jù)各query商業(yè)價(jià)值的預(yù)估結(jié)果以及點(diǎn)擊率的預(yù)估結(jié)果，得到所述候選query集合中各query的質(zhì)量度。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述在基于所述第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，對(duì)所述候選query集合中的各query進(jìn)行商業(yè)價(jià)值預(yù)估時(shí)，針對(duì)各query分別執(zhí)行：基于所述第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，獲取第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)query所對(duì)應(yīng)推廣的平均出價(jià)；將第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)檢索該query時(shí)返回推廣的次數(shù)占檢索總次數(shù)的百分比與所述第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)該query所對(duì)應(yīng)推廣的平均出價(jià)的乘積作為該query商業(yè)價(jià)值的預(yù)估結(jié)果。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述在基于所述第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，對(duì)所述候選query集合中的各query進(jìn)行點(diǎn)擊率預(yù)估時(shí)，針對(duì)各query分別執(zhí)行：提取該query的字面或語(yǔ)義特征中的至少一種作為該query的query特征；基于第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，提取該用戶的行為特征；將所述用戶的行為特征以及所述query特征作為輸入數(shù)據(jù)，輸入到點(diǎn)擊率預(yù)估模型中；將點(diǎn)擊率預(yù)估模型的輸出值作為該query的點(diǎn)擊率預(yù)估結(jié)果；其中，該點(diǎn)擊率預(yù)估模型是預(yù)先使用歷史query特征以及用戶行為特征訓(xùn)練得到。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述根據(jù)所述各query質(zhì)量度的評(píng)估結(jié)果向用戶推送推廣信息包括：根據(jù)所述各query質(zhì)量度的評(píng)估結(jié)果，確定目標(biāo)query；獲取目標(biāo)query所對(duì)應(yīng)的推廣信息集合，并對(duì)所述推廣信息集合中的推廣信息進(jìn)行排序；根據(jù)所述推廣信息的排序結(jié)果，向用戶推送推廣信息。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述根據(jù)所述各query質(zhì)量度的評(píng)估結(jié)果，確定目標(biāo)query包括：將質(zhì)量度大于預(yù)設(shè)閾值的query作為目標(biāo)query，或者將質(zhì)量度排在前n個(gè)的query作為目標(biāo)query，所述n為預(yù)設(shè)的正整數(shù)。

本發(fā)明為解決技術(shù)問(wèn)題而采用的技術(shù)方案是提供一種推送推廣信息的裝置，所述裝置包括：獲取單元，用于根據(jù)用戶標(biāo)識(shí)，獲取對(duì)應(yīng)該用戶的候選query集合以及第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志；評(píng)估單元，用于基于所述第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，對(duì)所述候選query集合中各query的質(zhì)量度進(jìn)行評(píng)估；推送單元，用于根據(jù)所述各query質(zhì)量度的評(píng)估結(jié)果，向用戶推送推廣信息；訓(xùn)練單元，用于利用第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)用戶的檢索日志和推廣展現(xiàn)日志中至少一種預(yù)先訓(xùn)練得到候選query集合。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述訓(xùn)練單元是采用如下方式預(yù)先離線訓(xùn)練得到候選query集合的：獲取第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)用戶的檢索日志以及推廣展現(xiàn)日志；基于所述第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的檢索日志，挖掘用戶感興趣的query集合；基于所述第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，對(duì)所述用戶感興趣的query集合中的各query進(jìn)行商業(yè)價(jià)值預(yù)估；根據(jù)所述各query商業(yè)價(jià)值的預(yù)估結(jié)果，挑選商業(yè)價(jià)值大于預(yù)設(shè)閾值的query構(gòu)成候選query集合。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述推廣展現(xiàn)日志包括：頁(yè)面瀏覽日志以及推廣日志；其中，所述頁(yè)面瀏覽日志包括檢索query的時(shí)間、檢索用戶的標(biāo)識(shí)、檢索返回的推廣數(shù)以及點(diǎn)擊檢索結(jié)果所對(duì)應(yīng)的query中的至少一種；所述推廣日志包括推廣的觸發(fā)方式、query對(duì)應(yīng)的推廣是否被點(diǎn)擊以及推廣出價(jià)中的至少一種。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述訓(xùn)練單元在基于所述第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，對(duì)所述用戶感興趣的query集合中的各query進(jìn)行商業(yè)價(jià)值預(yù)估時(shí)，具體執(zhí)行：依據(jù)query在第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的被檢索狀況以及query所對(duì)應(yīng)推廣的出價(jià)狀況，預(yù)估所述用戶感興趣的query集合中的各query的商業(yè)價(jià)值。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述訓(xùn)練單元在預(yù)估所述用戶感興趣的query集合中的各query的商業(yè)價(jià)值時(shí)，具體執(zhí)行：基于所述第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，得到第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)檢索該query時(shí)返回推廣的次數(shù)占檢索總次數(shù)的百分比；基于所述第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，獲取第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)該query所對(duì)應(yīng)推廣的平均出價(jià)；將檢索該query時(shí)返回推廣的次數(shù)占檢索總次數(shù)的百分比以及該query所對(duì)應(yīng)推廣的平均出價(jià)的乘積作為該query商業(yè)價(jià)值的預(yù)估結(jié)果。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述第二預(yù)設(shè)時(shí)段為：以當(dāng)前時(shí)間為中心，取預(yù)設(shè)長(zhǎng)度日期區(qū)間中的預(yù)設(shè)長(zhǎng)度時(shí)間區(qū)間作為第二預(yù)設(shè)時(shí)段。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述評(píng)估單元在基于所述第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，對(duì)所述候選query集合中各query的質(zhì)量度進(jìn)行評(píng)估時(shí)，具體執(zhí)行：基于所述第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，對(duì)所述候選query集合中的各query進(jìn)行商業(yè)價(jià)值預(yù)估以及點(diǎn)擊率預(yù)估；根據(jù)各query商業(yè)價(jià)值的預(yù)估結(jié)果以及點(diǎn)擊率的預(yù)估結(jié)果，得到所述候選query集合中各query的質(zhì)量度。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述評(píng)估單元在基于所述第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，對(duì)所述候選query集合中的各query進(jìn)行商業(yè)價(jià)值預(yù)估時(shí)，針對(duì)各query分別執(zhí)行：基于所述第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，獲取第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)query所對(duì)應(yīng)推廣的平均出價(jià)；將第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)檢索該query時(shí)返回推廣的次數(shù)占檢索總次數(shù)的百分比與所述第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)該query所對(duì)應(yīng)推廣的平均出價(jià)的乘積作為該query商業(yè)價(jià)值的預(yù)估結(jié)果。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述評(píng)估單元在基于所述第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，對(duì)所述候選query集合中的各query進(jìn)行點(diǎn)擊率預(yù)估時(shí)，針對(duì)各query分別執(zhí)行：提取該query的字面或語(yǔ)義特征中的至少一種作為該query的query特征；基于第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，提取該用戶的行為特征；將所述用戶的行為特征以及所述query特征作為輸入數(shù)據(jù)，輸入到點(diǎn)擊率預(yù)估模型中；將所述點(diǎn)擊率預(yù)估模型的輸出值作為該query的點(diǎn)擊率預(yù)估結(jié)果；其中，該點(diǎn)擊率預(yù)估模型是預(yù)先使用歷史query特征以及用戶行為特征訓(xùn)練得到。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述推送單元在根據(jù)所述各query質(zhì)量度的評(píng)估結(jié)果，向用戶推送推廣信息時(shí)，具體執(zhí)行：根據(jù)所述各query質(zhì)量度的評(píng)估結(jié)果，確定目標(biāo)query；獲取目標(biāo)query所對(duì)應(yīng)的推廣信息集合，并對(duì)所述推廣信息集合中的推廣信息進(jìn)行排序；根據(jù)所述推廣信息的排序結(jié)果，向用戶推送推廣信息。

根據(jù)本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例，所述推送單元在根據(jù)所述各query質(zhì)量度的評(píng)估結(jié)果確定目標(biāo)query時(shí)，具體執(zhí)行：將質(zhì)量度大于預(yù)設(shè)閾值的query作為目標(biāo)query，或者將質(zhì)量度排在前n個(gè)的query作為目標(biāo)query，所述n為預(yù)設(shè)的正整數(shù)。

由以上技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明通過(guò)推廣展現(xiàn)日志，對(duì)用戶候選query集合中的各query進(jìn)行質(zhì)量度評(píng)估，再根據(jù)query質(zhì)量度的評(píng)估結(jié)果向用戶推送推廣信息，從而實(shí)現(xiàn)利用用戶實(shí)際的搜索狀況以及推廣展現(xiàn)狀況，靈活地向用戶推送推廣信息。

【附圖說(shuō)明】

圖1為本發(fā)明一實(shí)施例提供的推送推廣信息的方法流程圖。

圖2為本發(fā)明一實(shí)施例提供的推送推廣信息的示意圖。

圖3為本發(fā)明一實(shí)施例提供的推送推廣信息的裝置結(jié)構(gòu)圖。

圖4為本發(fā)明一實(shí)施例提供的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器的框圖。

【具體實(shí)施方式】

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)描述。

在本發(fā)明實(shí)施例中使用的術(shù)語(yǔ)是僅僅出于描述特定實(shí)施例的目的，而非旨在限制本發(fā)明。在本發(fā)明實(shí)施例和所附權(quán)利要求書(shū)中所使用的單數(shù)形式的“一種”、“所述”和“該”也旨在包括多數(shù)形式，除非上下文清楚地表示其他含義。

應(yīng)當(dāng)理解，本文中使用的術(shù)語(yǔ)“和/或”僅僅是一種描述關(guān)聯(lián)對(duì)象的關(guān)聯(lián)關(guān)系，表示可以存在三種關(guān)系，例如，a和/或b，可以表示：?jiǎn)为?dú)存在a，同時(shí)存在a和b，單獨(dú)存在b這三種情況。另外，本文中字符“/”，一般表示前后關(guān)聯(lián)對(duì)象是一種“或”的關(guān)系。

取決于語(yǔ)境，如在此所使用的詞語(yǔ)“如果”可以被解釋成為“在……時(shí)”或“當(dāng)……時(shí)”或“響應(yīng)于確定”或“響應(yīng)于檢測(cè)”。類(lèi)似地，取決于語(yǔ)境，短語(yǔ)“如果確定”或“如果檢測(cè)(陳述的條件或事件)”可以被解釋成為“當(dāng)確定時(shí)”或“響應(yīng)于確定”或“當(dāng)檢測(cè)(陳述的條件或事件)時(shí)”或“響應(yīng)于檢測(cè)(陳述的條件或事件)”。

傳統(tǒng)的推廣信息推送方法，即按照用戶所屬的標(biāo)簽，向用戶推送對(duì)應(yīng)該標(biāo)簽的推廣信息，該種方法存在一定的局限性。因此本發(fā)明提供一種推送推廣信息的方法、裝置、設(shè)備和計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，用于解決傳統(tǒng)推廣信息推送方法的局限性，通過(guò)推廣展現(xiàn)日志，在線評(píng)估候選query集合中各query的質(zhì)量度，進(jìn)而根據(jù)各query的質(zhì)量度向用戶推送對(duì)應(yīng)的推廣信息，從而使得向用戶所推送的推廣信息更加精準(zhǔn)豐富，且更能夠符合用戶近期的實(shí)際需要。在本發(fā)明中，query的中文含義為“檢索詞”。

其中，推廣展現(xiàn)日志為推廣信息系統(tǒng)在處理推廣信息請(qǐng)求的過(guò)程中所保存的相關(guān)信息，包括頁(yè)面瀏覽日志以及推廣日志。其中，頁(yè)面瀏覽日志記錄頁(yè)面瀏覽的粒度信息，頁(yè)面瀏覽的粒度信息包括檢索query的時(shí)間、檢索用戶的標(biāo)識(shí)、檢索返回的推廣數(shù)以及點(diǎn)擊檢索結(jié)果所對(duì)應(yīng)的query中的至少一種。而推廣日志則記錄檢索所返回推廣的粒度信息，檢索所返回推廣的粒度信息包括推廣的觸發(fā)方式、推廣是否被點(diǎn)擊以及推廣出價(jià)中的至少一種。

在本發(fā)明中，推廣展現(xiàn)日志分為第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志以及第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志。為了描述方便，在下文中使用在線推廣展現(xiàn)日志表示第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，使用離線推廣展現(xiàn)日志表示第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志。其中，在線推廣展現(xiàn)日志用于在線評(píng)估query的質(zhì)量度，其存放在推廣信息系統(tǒng)中的短期存儲(chǔ)服務(wù)器中，根據(jù)用戶標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)不同用戶的近期行為信息(例如幾個(gè)星期)；離線推廣展現(xiàn)日志則用于離線訓(xùn)練候選query集合，其存放在推廣信息系統(tǒng)中的長(zhǎng)期存儲(chǔ)服務(wù)器中，對(duì)應(yīng)全部用戶的長(zhǎng)期行為信息(例如幾年)。

圖1為本發(fā)明一實(shí)施例提供的推送推廣信息的方法流程圖，如圖1中所示，所述方法包括：

在101中，根據(jù)用戶標(biāo)識(shí)，獲取對(duì)應(yīng)該用戶的候選query集合以及在線推廣展現(xiàn)日志。

在本步驟中，用戶標(biāo)識(shí)代表用戶的身份信息?？蛇x地，在本實(shí)施例的一個(gè)具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，用戶標(biāo)識(shí)可以為用戶的賬號(hào)信息，例如賬號(hào)名稱或者uid，也可以為用戶所使用終端的設(shè)備號(hào)，還可以為用戶的瀏覽器cookie。

在獲取到對(duì)應(yīng)用戶的用戶標(biāo)識(shí)后，根據(jù)該用戶標(biāo)識(shí)，獲取對(duì)應(yīng)該用戶的候選query集合以及在線推廣展現(xiàn)日志，即根據(jù)用戶的身份信息獲取對(duì)應(yīng)該用戶的候選query集合以及在線推廣展現(xiàn)日志。這是由于每個(gè)用戶的搜索需求、搜索興趣以及對(duì)推廣信息的感興趣程度不同，因此所得到的候選query集合以及在線推廣展現(xiàn)日志也會(huì)因人而異，而為了確保向用戶所推送的推廣信息盡可能準(zhǔn)確，所以需要根據(jù)用戶標(biāo)識(shí)對(duì)候選query集合以及在線推廣展現(xiàn)日志進(jìn)行區(qū)分，進(jìn)而根據(jù)用戶標(biāo)識(shí)獲取對(duì)應(yīng)該用戶的候選query集合以及在線推廣展現(xiàn)日志。

其中，在線推廣展現(xiàn)日志是根據(jù)用戶標(biāo)識(shí)訪問(wèn)推廣信息系統(tǒng)中的短期存儲(chǔ)服務(wù)器獲取的在第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志。具體地，第二預(yù)設(shè)時(shí)段由當(dāng)前時(shí)間確定。優(yōu)選地，可以以當(dāng)前時(shí)間為中心取預(yù)設(shè)長(zhǎng)度日期區(qū)間中的預(yù)設(shè)長(zhǎng)度時(shí)間區(qū)間作為第二預(yù)設(shè)時(shí)段。舉例來(lái)說(shuō)，若當(dāng)前時(shí)間為2017年5月7日上午11點(diǎn)18分，則第二預(yù)設(shè)時(shí)段可以為2017.04.07～2017.05.07的11：00～12:00，也可以為2017.04.07～2017.05.07的11：00～13:00，還可以為2017.03.07～2017.05.07的11：00～12:00。在本發(fā)明的實(shí)施例中，第二預(yù)設(shè)時(shí)段優(yōu)選的預(yù)設(shè)長(zhǎng)度日期區(qū)間為1個(gè)月，預(yù)設(shè)長(zhǎng)度時(shí)間區(qū)間為1個(gè)小時(shí)。

在本步驟中，根據(jù)用戶標(biāo)識(shí)所獲取的候選query集合是采用離線訓(xùn)練的方式預(yù)先得到的。可以理解的是，在離線訓(xùn)練得到候選query集合后，將所得到的候選query集合存儲(chǔ)在推廣信息系統(tǒng)的特定服務(wù)器或數(shù)據(jù)庫(kù)中。當(dāng)根據(jù)用戶標(biāo)識(shí)獲取對(duì)應(yīng)該用戶的候選query集合時(shí)，便能夠通過(guò)訪問(wèn)推廣信息系統(tǒng)中特定服務(wù)器或者數(shù)據(jù)庫(kù)的方式，根據(jù)用戶標(biāo)識(shí)獲取對(duì)應(yīng)該用戶的候選query集合。

具體地，候選query集合可以采用如下離線訓(xùn)練方式預(yù)先得到：

首先獲取第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)用戶的檢索日志以及推廣展現(xiàn)日志。其中，用戶的檢索日志通過(guò)訪問(wèn)檢索服務(wù)器獲取，離線推廣展現(xiàn)日志則通過(guò)訪問(wèn)推廣信息系統(tǒng)的長(zhǎng)期存儲(chǔ)服務(wù)器獲取。需要說(shuō)明的是，在第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)所獲取的檢索日志以及推廣展現(xiàn)日志對(duì)應(yīng)全部用戶，根據(jù)所獲取的檢索日志以及推廣展現(xiàn)日志中用戶的身份信息對(duì)不同的用戶進(jìn)行區(qū)分，進(jìn)而獲取對(duì)應(yīng)每個(gè)用戶的候選query集合。

其中，第一預(yù)設(shè)時(shí)段與第二預(yù)設(shè)時(shí)段不同，第二預(yù)設(shè)時(shí)段必須根據(jù)當(dāng)前時(shí)間進(jìn)行確定，而第一預(yù)設(shè)時(shí)段則是預(yù)先設(shè)置的。舉例來(lái)說(shuō)，第一預(yù)設(shè)時(shí)段可以預(yù)先設(shè)置為當(dāng)前日期之前1個(gè)月以內(nèi)的時(shí)段，例如當(dāng)前日期為2017.05.07，則第一預(yù)設(shè)時(shí)段可以為2017.04.07～2017.05.07，也可以設(shè)置為當(dāng)前日期其他值以內(nèi)的時(shí)段，例如1個(gè)星期、2個(gè)星期或幾天等?？梢岳斫獾氖?，由于離線推廣展現(xiàn)日志存儲(chǔ)有用戶長(zhǎng)期的行為信息，因此也可以根據(jù)用戶實(shí)際需求將第一預(yù)設(shè)時(shí)段設(shè)置為任意一段日期，例如2016.05.07～2017.05.07。

基于所獲取的檢索日志，采用機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)挖掘的方式獲取用戶感興趣的query?？蛇x地，用戶感興趣的query可以為用戶進(jìn)行檢索時(shí)所輸入的query，還可以為用戶在檢索過(guò)程中點(diǎn)擊的檢索結(jié)果所對(duì)應(yīng)的query。然后將所獲取的用戶感興趣的各條query構(gòu)成用戶感興趣的query集合。

在獲取用戶感興趣的query集合后，基于離線推廣展現(xiàn)日志，對(duì)用戶感興趣query集合中的各query進(jìn)行商業(yè)價(jià)值預(yù)估，將用戶感興趣的query集合中商業(yè)價(jià)值小于預(yù)設(shè)閾值的query過(guò)濾掉，進(jìn)而挑選出商業(yè)價(jià)值滿足一定要求的query構(gòu)成候選query集合。

在對(duì)query進(jìn)行商業(yè)價(jià)值預(yù)估時(shí)，可以依據(jù)query在第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的被檢索狀況以及該query所對(duì)應(yīng)推廣的出價(jià)狀況確定。具體地，首先基于離線推廣展現(xiàn)日志，得到第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)檢索各query時(shí)返回推廣的次數(shù)占檢索總次數(shù)的百分比，該百分比表示有推廣展現(xiàn)的檢索query數(shù)量占全部檢索query數(shù)量的比率(為了描述方便，使用pvr1(pageviewrate，頁(yè)面瀏覽比率)表示該比率)；然后再基于離線推廣展現(xiàn)日志，獲取第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)各query所對(duì)應(yīng)推廣的平均出價(jià)(為了描述方便，使用acb1(averageclickbid，平均點(diǎn)擊出價(jià))表示該平均出價(jià))。將在第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)所得到的各query的pvr1與acb1相乘得到的乘積，作為該query商業(yè)價(jià)值的預(yù)估結(jié)果。

在得到用戶感興趣query集合中各query商業(yè)價(jià)值的預(yù)估結(jié)果后，根據(jù)各query所具有的商業(yè)價(jià)值，將商業(yè)價(jià)值大于預(yù)設(shè)閾值的query構(gòu)成對(duì)應(yīng)用戶的候選query集合。例如，預(yù)設(shè)閾值可以為0，則將商業(yè)價(jià)值大于0的query構(gòu)成對(duì)應(yīng)用戶的候選query集合，可以理解的是該預(yù)設(shè)閾值也可以根據(jù)實(shí)際需要設(shè)置為其他值。因此，使用離線訓(xùn)練的方式預(yù)先得到的候選query集合中的各query滿足既符合用戶的興趣，也具有一定的商業(yè)價(jià)值的要求。

舉例來(lái)說(shuō)，若某用戶感興趣query集合中的一條query為“一天中最好的健身時(shí)間”，若該條query在第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)沒(méi)有返回推廣，則該條query的pvr1為0，進(jìn)而確定該query的商業(yè)價(jià)值為0。若商業(yè)價(jià)值的預(yù)設(shè)閾值為0，而由于該條query的商業(yè)價(jià)值為0，則對(duì)應(yīng)該用戶的候選query集合中就不包含該條“一天中最好的健身時(shí)間”的query。若該條query在第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)有返回的推廣，則該條query的pvr1不為0，若該條query的acb1也不為0，則確定該條query具有商業(yè)價(jià)值。由于該條query具有商業(yè)價(jià)值，則對(duì)應(yīng)該用戶的候選query集合中就包含有該條“一天中最好的健身時(shí)間”的query。

可以理解的是，在基于檢索日志以及離線推廣日志進(jìn)行候選query集合的離線訓(xùn)練時(shí)，可以根據(jù)用戶檢索日志中或離線推廣日志中所包含的用戶身份信息，例如用戶的賬號(hào)信息、用戶所使用終端的設(shè)備號(hào)或者用戶的瀏覽器cookie中的至少一種，對(duì)離線訓(xùn)練得到的候選query集合進(jìn)行區(qū)分，從而使得在進(jìn)行在線預(yù)估時(shí)能夠根據(jù)用戶標(biāo)識(shí)獲取對(duì)應(yīng)該用戶的候選query集合。

在102中，基于所述在線推廣展現(xiàn)日志，對(duì)所述候選query集合中的各query進(jìn)行質(zhì)量度評(píng)估。

在步驟101中，獲取候選query集合以及在線推廣展現(xiàn)日志后，基于在線推廣展現(xiàn)日志對(duì)所得到的候選query集合中各query的質(zhì)量度進(jìn)行在線評(píng)估。在線評(píng)估所獲取的候選query集合中各query的質(zhì)量度的意義在于：由于每個(gè)query的出價(jià)會(huì)隨著一天中不同時(shí)段的變化而變化，因此為了實(shí)現(xiàn)推廣收益的最大化，需要實(shí)時(shí)地在線評(píng)估候選query集合中各query的質(zhì)量度。

在本步驟中，對(duì)候選query集合中的各query進(jìn)行的質(zhì)量度評(píng)估包括兩部分：預(yù)估候選query集合中各query的商業(yè)價(jià)值以及點(diǎn)擊率。進(jìn)而根據(jù)各query商業(yè)價(jià)值的預(yù)估結(jié)果以及點(diǎn)擊率的預(yù)估結(jié)果，最終得到候選query集合中各query的質(zhì)量度。

其中，基于在線推廣展現(xiàn)日志對(duì)候選query集合中各query進(jìn)行商業(yè)價(jià)值預(yù)估的具體步驟為：基于在線推廣展現(xiàn)日志，獲取第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)各query所對(duì)應(yīng)推廣的平均出價(jià)(為了描述方便，使用acb2表示該平均出價(jià))；然后將第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)所得到的pvr1與第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)所得到的acb2相乘得到的乘積，作為候選query集合中各query商業(yè)價(jià)值的預(yù)估結(jié)果。第二預(yù)設(shè)時(shí)段已在步驟101中描述，在此不再進(jìn)行贅述。

基于在線推廣展現(xiàn)日志，對(duì)候選query集合中各query進(jìn)行點(diǎn)擊率預(yù)估時(shí)，對(duì)各query分別執(zhí)行：首先提取該query的字面或語(yǔ)義特征中的至少一種作為該query的query特征；然后基于第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，提取對(duì)應(yīng)該用戶的行為特征，例如用戶會(huì)話特征；然后將該用戶的行為特征以及該query的query特征進(jìn)行組合，將組合后的數(shù)據(jù)作為輸入到點(diǎn)擊率預(yù)估模型中的輸入數(shù)據(jù)；將點(diǎn)擊率預(yù)估模型根據(jù)輸入數(shù)據(jù)得到的輸出結(jié)果，作為該query的點(diǎn)擊率預(yù)估結(jié)果。在本步驟中，該點(diǎn)擊率預(yù)估模型是預(yù)先使用歷史query特征以及用戶行為特征訓(xùn)練得到?？梢岳斫獾氖牵€可以進(jìn)一步提取用戶的屬性特征，例如年齡、性別、興趣等，將該屬性特征與query特征以及用戶行為特征組合輸入到點(diǎn)擊率預(yù)估模型，進(jìn)行對(duì)該query的點(diǎn)擊率預(yù)估。

其中，在使用歷史query特征以及用戶行為特征訓(xùn)練得到點(diǎn)擊率預(yù)估模型時(shí)，具體步驟為：將歷史query的query特征以及用戶的行為特征組合形成輸入數(shù)據(jù)，然后基于歷史推廣展現(xiàn)日志，將歷史query所對(duì)應(yīng)推廣的點(diǎn)擊結(jié)果設(shè)置為標(biāo)簽以作為輸出數(shù)據(jù)，使用預(yù)設(shè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，例如邏輯回歸模型，從而確定由輸入數(shù)據(jù)得到輸出數(shù)據(jù)的參數(shù)?？梢岳斫獾氖?，也可以使用深度學(xué)習(xí)的方式，通過(guò)對(duì)歷史query特征和用戶行為特征以及歷史query對(duì)應(yīng)推廣的點(diǎn)擊結(jié)果進(jìn)行學(xué)習(xí)，得到相應(yīng)的深度學(xué)習(xí)模型，在線評(píng)估時(shí)使用該深度學(xué)習(xí)模型即可進(jìn)行query點(diǎn)擊率的預(yù)估。

舉例來(lái)說(shuō)，若預(yù)設(shè)模型為函數(shù)y＝f(x)，其中x為輸入數(shù)據(jù)，包括query特征以及用戶行為特征；y為輸出數(shù)據(jù)，表示某query對(duì)應(yīng)推廣的點(diǎn)擊結(jié)果，例如若點(diǎn)擊則設(shè)置為1，未點(diǎn)擊則設(shè)置為0。通過(guò)對(duì)該模型的訓(xùn)練，確定使得由輸入數(shù)據(jù)得到輸出數(shù)據(jù)的函數(shù)關(guān)系。當(dāng)在線評(píng)估時(shí)，將由候選query集合中的某條query所得到的query特征以及在線推廣展現(xiàn)日志中所得到的用戶行為特征組合作為輸入數(shù)據(jù)x，輸入到所獲得的函數(shù)f(x)中，將得到的輸出結(jié)果y作為該query的點(diǎn)擊率預(yù)估結(jié)果。

在得到候選query集合中各query商業(yè)價(jià)值的預(yù)估結(jié)果以及點(diǎn)擊率的預(yù)估結(jié)果后，按照預(yù)設(shè)方法將兩者進(jìn)行融合，例如使用多目標(biāo)融合的方法進(jìn)行融合，然后再根據(jù)融合結(jié)果得到候選query集合中各query的質(zhì)量度。

在使用多目標(biāo)融合的方法對(duì)各query商業(yè)價(jià)值的預(yù)估結(jié)果以及點(diǎn)擊率的預(yù)估結(jié)果進(jìn)行融合時(shí)，可以使用如下公式：

q＝α·ctr+β·ecom_value+γ·ctr·ecom_value

在公式中：q為候選query集合中各query的質(zhì)量度，α、β、γ為預(yù)設(shè)參數(shù)，ctr為query的點(diǎn)擊率預(yù)估結(jié)果，ecom_value為query的商業(yè)價(jià)值預(yù)估結(jié)果。

在103中，根據(jù)所述各query質(zhì)量度的評(píng)估結(jié)果，向用戶推送推廣信息。

在本步驟中，首先根據(jù)步驟102所得到的候選query集合中各query的質(zhì)量度，確定目標(biāo)query。所確定的目標(biāo)query為向用戶推送的推廣消息所對(duì)應(yīng)的query。在根據(jù)所得到的各query的質(zhì)量度確定目標(biāo)query時(shí)，可以為將質(zhì)量度排在前n個(gè)的query作為目標(biāo)query，也可以為將質(zhì)量度大于預(yù)設(shè)閾值的query作為目標(biāo)query。

在確定目標(biāo)query后，獲取目標(biāo)query所對(duì)應(yīng)的推廣信息集合，然后使用傳統(tǒng)的推廣信息排序模型，例如使用推廣點(diǎn)擊率與推廣出價(jià)相乘的形式，對(duì)所得到的推廣信息集合中的推廣信息進(jìn)行排序，再根據(jù)推廣信息的排序結(jié)果向用戶推送推廣信息。

舉例來(lái)說(shuō)，如圖2中所示，在新聞?lì)恆pp中使用傳統(tǒng)方法進(jìn)行推廣信息的推送時(shí)，若該用戶的標(biāo)簽為“房地產(chǎn)”，則向用戶推送的推廣信息固定與房地產(chǎn)相關(guān)，如圖2中a圖方框中所示“裝修得花多少錢(qián)，三秒出預(yù)算”的推廣信息。而使用本發(fā)明所提供的技術(shù)方案，若該用戶近期檢索過(guò)“人才引進(jìn)”的相關(guān)內(nèi)容，則會(huì)在新聞?lì)恆pp中向用戶推送與“人才引進(jìn)”相關(guān)的推廣信息，如圖2中b圖中方框所示的“2017人才引進(jìn)條件-落戶幫”的推廣信息，從而使得向用戶推送的推廣信息更符合用戶當(dāng)前時(shí)段內(nèi)的興趣。

下面對(duì)本發(fā)明實(shí)施例提供的裝置結(jié)構(gòu)圖進(jìn)行詳述。如圖3中所示，所述裝置包括：訓(xùn)練單元31、獲取單元32、評(píng)估單元33以及推送單元34。

訓(xùn)練單元31，用于利用第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)用戶的檢索日志和推廣展現(xiàn)日志中至少一種預(yù)先訓(xùn)練得到候選query集合。

訓(xùn)練單元31根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使用離線訓(xùn)練的方式得到候選query集合。在得到候選query集合后，訓(xùn)練單元31將所得到的候選query集合存儲(chǔ)在推廣信息系統(tǒng)的特定服務(wù)器或數(shù)據(jù)庫(kù)中。其中，訓(xùn)練單元31所使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)為第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)用戶的檢索日志以及推廣展現(xiàn)日志中的至少一種。

具體地，訓(xùn)練單元31可以采用如下離線訓(xùn)練方式得到候選query集合：

首先訓(xùn)練單元31獲取第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)用戶的檢索日志以及推廣展現(xiàn)日志。其中，用戶的檢索日志通過(guò)訪問(wèn)檢索服務(wù)器獲取，離線推廣展現(xiàn)日志則通過(guò)訪問(wèn)推廣信息系統(tǒng)的長(zhǎng)期存儲(chǔ)服務(wù)器獲取。需要說(shuō)明的是，訓(xùn)練單元31在第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)所獲取的檢索日志以及推廣展現(xiàn)日志對(duì)應(yīng)全部用戶，訓(xùn)練單元31可以根據(jù)所獲取的檢索日志以及推廣展現(xiàn)日志中用戶的身份信息對(duì)不同的用戶進(jìn)行區(qū)分，進(jìn)而確定對(duì)應(yīng)每個(gè)用戶的候選query集合。

其中，第一預(yù)設(shè)時(shí)段是預(yù)先設(shè)置的。舉例來(lái)說(shuō)，第一預(yù)設(shè)時(shí)段可以預(yù)先設(shè)置為當(dāng)前日期之前1個(gè)月以內(nèi)的時(shí)段，例如當(dāng)前日期為2017.05.07，則第一預(yù)設(shè)時(shí)段可以為2017.04.07～2017.05.07，也可以設(shè)置為當(dāng)前日期其他值以內(nèi)的時(shí)段，例如1個(gè)星期、2個(gè)星期或幾天等?？梢岳斫獾氖牵捎陔x線推廣展現(xiàn)日志存儲(chǔ)有用戶長(zhǎng)期的行為信息，因此也可以根據(jù)用戶實(shí)際需求將第一預(yù)設(shè)時(shí)段設(shè)置為任意一段日期，例如2016.05.07～2017.05.07。

訓(xùn)練單元31基于所獲取的檢索日志，采用機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)挖掘的方式獲取用戶感興趣的query?？蛇x地，用戶感興趣的query可以為用戶進(jìn)行檢索時(shí)所輸入的query，還可以為用戶在檢索過(guò)程中點(diǎn)擊的檢索結(jié)果所對(duì)應(yīng)的query。然后訓(xùn)練單元31將所獲取的用戶感興趣的各條query構(gòu)成用戶感興趣的query集合。

訓(xùn)練單元31在獲取用戶感興趣的query集合后，基于離線推廣展現(xiàn)日志，對(duì)用戶感興趣query集合中的各query進(jìn)行商業(yè)價(jià)值預(yù)估，將用戶感興趣的query集合中商業(yè)價(jià)值小于預(yù)設(shè)閾值的query過(guò)濾掉，進(jìn)而挑選出具有商業(yè)價(jià)值或商業(yè)價(jià)值較高的query構(gòu)成候選query集合。

訓(xùn)練單元31在對(duì)query進(jìn)行商業(yè)價(jià)值預(yù)估時(shí)，可以依據(jù)query在第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的被檢索狀況以及該query所對(duì)應(yīng)推廣的出價(jià)狀況確定。具體地，訓(xùn)練單元31首先基于離線推廣展現(xiàn)日志，得到第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)檢索各query時(shí)返回推廣的次數(shù)占檢索總次數(shù)的百分比，該百分比表示有推廣展現(xiàn)的檢索query數(shù)量占全部檢索query數(shù)量的比率(為了描述方便，使用pvr1(pageviewrate，頁(yè)面瀏覽比率)表示該比率)；然后訓(xùn)練單元31再基于離線推廣展現(xiàn)日志，獲取第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)各query所對(duì)應(yīng)推廣的平均出價(jià)(為了描述方便，使用acb1(averageclickbid，平均點(diǎn)擊出價(jià))表示該平均出價(jià))。訓(xùn)練單元31將在第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)所得到的各query的pvr1與acb1相乘得到的乘積，作為該query商業(yè)價(jià)值的預(yù)估結(jié)果。

訓(xùn)練單元31在得到用戶感興趣query集合中各query商業(yè)價(jià)值的預(yù)估結(jié)果后，根據(jù)各query所具有的商業(yè)價(jià)值，將商業(yè)價(jià)值大于預(yù)設(shè)閾值的query構(gòu)成對(duì)應(yīng)用戶的候選query集合。例如，預(yù)設(shè)閾值可以為0，則將商業(yè)價(jià)值大于0的query構(gòu)成對(duì)應(yīng)用戶的候選query集合，該預(yù)設(shè)閾值也可以根據(jù)實(shí)際需要設(shè)置為其他值。因此，訓(xùn)練單元31使用離線訓(xùn)練的方式預(yù)先得到的候選query集合中的各query滿足既符合用戶的興趣，也具有一定的商業(yè)價(jià)值的要求。

可以理解的是，訓(xùn)練單元31在基于檢索日志以及離線推廣日志進(jìn)行候選query集合的離線訓(xùn)練時(shí)，可以根據(jù)用戶檢索日志中或離線推廣日志中所包含的用戶身份信息，例如用戶的賬號(hào)信息、用戶所使用終端的設(shè)備號(hào)或者用戶的瀏覽器cookie中的至少一種，對(duì)離線訓(xùn)練得到的候選query集合進(jìn)行區(qū)分，從而使得在進(jìn)行在線預(yù)估時(shí)能夠根據(jù)用戶標(biāo)識(shí)獲取對(duì)應(yīng)該用戶的候選query集合。

獲取單元32，用于根據(jù)用戶標(biāo)識(shí)，獲取對(duì)應(yīng)該用戶的候選query集合以及在線推廣展現(xiàn)日志。

獲取單元32所使用的用戶標(biāo)識(shí)代表用戶的身份信息。可選地，在本實(shí)施例的一個(gè)具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，用戶標(biāo)識(shí)可以為用戶的賬號(hào)信息，例如賬號(hào)名稱或者uid，也可以為用戶所使用終端的設(shè)備號(hào)，還可以為用戶的瀏覽器cookie。

獲取單元32在得到對(duì)應(yīng)用戶的用戶標(biāo)識(shí)后，根據(jù)用戶標(biāo)識(shí)，獲取對(duì)應(yīng)該用戶的候選query集合以及在線推廣展現(xiàn)日志，即根據(jù)用戶的身份信息獲取對(duì)應(yīng)該用戶的候選query集合以及在線推廣展現(xiàn)日志。這是由于每個(gè)用戶的搜索需求、搜索興趣以及對(duì)推廣信息的感興趣程度不同，因此所得到的候選query集合以及在線推廣展現(xiàn)日志也會(huì)因人而異，而為了確保向用戶所推送的推廣信息盡可能準(zhǔn)確，所以需要根據(jù)用戶標(biāo)識(shí)對(duì)候選query集合以及在線推廣展現(xiàn)日志進(jìn)行區(qū)分，進(jìn)而根據(jù)用戶標(biāo)識(shí)獲取對(duì)應(yīng)該用戶的候選query集合以及在線推廣展現(xiàn)日志。

其中，候選query集合是由訓(xùn)練單元31預(yù)先訓(xùn)練得到的，獲取單元32根據(jù)用戶標(biāo)識(shí)訪問(wèn)推廣信息系統(tǒng)的特定服務(wù)器進(jìn)行獲??；在線推廣展現(xiàn)日志是根據(jù)用戶標(biāo)識(shí)訪問(wèn)推廣信息系統(tǒng)中的短期存儲(chǔ)服務(wù)器獲取的在第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志。

具體地，第二預(yù)設(shè)時(shí)段與第一預(yù)設(shè)時(shí)段不同，第二預(yù)設(shè)時(shí)段是由當(dāng)前時(shí)間確定的。優(yōu)選地，可以以當(dāng)前時(shí)間為中心取預(yù)設(shè)長(zhǎng)度日期區(qū)間中的預(yù)設(shè)長(zhǎng)度時(shí)間區(qū)間作為第二預(yù)設(shè)時(shí)段。舉例來(lái)說(shuō)，若當(dāng)前時(shí)間為2017年5月7日上午11點(diǎn)18分，則第二預(yù)設(shè)時(shí)段可以為2017.04.07～2017.05.07的11：00～12:00，也可以為2017.04.07～2017.05.07的11：00～13:00，還可以為2017.03.07～2017.05.07的11：00～12:00。在本發(fā)明的實(shí)施例中，第二預(yù)設(shè)時(shí)段優(yōu)選的預(yù)設(shè)長(zhǎng)度日期區(qū)間為1個(gè)月，預(yù)設(shè)長(zhǎng)度時(shí)間區(qū)間為1個(gè)小時(shí)。

評(píng)估單元33，用于基于所述在線推廣展現(xiàn)日志，對(duì)所述候選query集合中的各query進(jìn)行質(zhì)量度評(píng)估。

獲取單元32在獲取候選query集合以及在線推廣展現(xiàn)日志后，由評(píng)估單元33基于在線推廣展現(xiàn)日志對(duì)所得到的候選query集合中各query的質(zhì)量度進(jìn)行在線評(píng)估。評(píng)估單元33在線評(píng)估所獲取的候選query集合中各query的質(zhì)量度的意義在于：由于每個(gè)query的出價(jià)會(huì)隨著一天中不同時(shí)段的變化而變化，因此為了實(shí)現(xiàn)推廣收益的最大化，需要由評(píng)估單元33實(shí)時(shí)地在線評(píng)估候選query集合中各query的質(zhì)量度。

評(píng)估單元33對(duì)候選query集合中的各query進(jìn)行的質(zhì)量度評(píng)估包括兩部分：預(yù)估候選query集合中各query的商業(yè)價(jià)值以及點(diǎn)擊率。評(píng)估單元33進(jìn)而根據(jù)各query商業(yè)價(jià)值的預(yù)估結(jié)果以及點(diǎn)擊率的預(yù)估結(jié)果，最終得到候選query集合中各query的質(zhì)量度。

其中，評(píng)估單元33基于在線推廣展現(xiàn)日志對(duì)候選query集合中各query進(jìn)行商業(yè)價(jià)值的預(yù)估時(shí)，具體執(zhí)行：評(píng)估單元33基于在線推廣展現(xiàn)日志，獲取第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)各query所對(duì)應(yīng)推廣的平均出價(jià)(為了描述方便，使用acb2表示該平均出價(jià))；然后評(píng)估單元33將第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)所得到的pvr1與第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)所得到的acb2相乘得到的乘積，作為候選query集合中各query商業(yè)價(jià)值的預(yù)估結(jié)果。

評(píng)估單元33基于在線推廣展現(xiàn)日志，對(duì)候選query集合中各query進(jìn)行點(diǎn)擊率預(yù)估的具體步驟為：評(píng)估單元33首先提取該query的字面或語(yǔ)義特征中的至少一種作為該query的query特征；然后基于第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，評(píng)估單元33提取對(duì)應(yīng)該用戶的行為特征，例如用戶會(huì)話特征；然后評(píng)估單元33將該用戶的行為特征以及該query的query特征進(jìn)行組合，將組合后的數(shù)據(jù)作為輸入到點(diǎn)擊率預(yù)估模型中的輸入數(shù)據(jù)；評(píng)估單元33將點(diǎn)擊率預(yù)估模型根據(jù)輸入數(shù)據(jù)得到的輸出結(jié)果，作為該query的點(diǎn)擊率預(yù)估結(jié)果?？梢岳斫獾氖牵u(píng)估單元33還可以進(jìn)一步使用用戶的屬性特征，例如年齡、性別、興趣等，將該屬性特征與query特征以及用戶行為特征組合輸入到點(diǎn)擊率預(yù)估模型，進(jìn)行對(duì)該query的點(diǎn)擊率預(yù)估。

評(píng)估單元33所使用的點(diǎn)擊率預(yù)估模型是預(yù)先根據(jù)歷史query特征以及用戶行為特征訓(xùn)練得到。其中，在使用歷史query特征以及用戶行為特征訓(xùn)練得到點(diǎn)擊率預(yù)估模型時(shí)，具體步驟為：將歷史query的query特征以及用戶的行為特征組合形成輸入數(shù)據(jù)，然后基于歷史推廣展現(xiàn)日志，將歷史query所對(duì)應(yīng)推廣的點(diǎn)擊結(jié)果設(shè)置為標(biāo)簽以作為輸出數(shù)據(jù)，使用預(yù)設(shè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，例如邏輯回歸模型，從而確定由輸入數(shù)據(jù)得到輸出數(shù)據(jù)的參數(shù)?？梢岳斫獾氖?，也可以使用深度學(xué)習(xí)的方式，通過(guò)對(duì)歷史query特征和用戶行為特征以及歷史query對(duì)應(yīng)推廣的點(diǎn)擊結(jié)果進(jìn)行學(xué)習(xí)，得到相應(yīng)的深度學(xué)習(xí)模型，在線評(píng)估時(shí)使用該深度學(xué)習(xí)模型即可進(jìn)行query點(diǎn)擊率的預(yù)估。

在評(píng)估單元33得到候選query集合中各query商業(yè)價(jià)值的預(yù)估結(jié)果以及點(diǎn)擊率的預(yù)估結(jié)果后，按照預(yù)設(shè)方法將兩者進(jìn)行融合，例如使用多目標(biāo)融合的方法進(jìn)行融合，然后再根據(jù)融合結(jié)果得到候選query集合中各query的質(zhì)量度。

在使用多目標(biāo)融合的方法對(duì)各query商業(yè)價(jià)值的預(yù)估結(jié)果以及點(diǎn)擊率的預(yù)估結(jié)果進(jìn)行融合時(shí)，可以使用如下公式：

q＝α·ctr+β·ecom_value+γ·ctr·ecom_value

在公式中：q為候選query集合中各query的質(zhì)量度，α、β、γ為預(yù)設(shè)參數(shù)，ctr為query的點(diǎn)擊率預(yù)估結(jié)果，ecom_value為query的商業(yè)價(jià)值預(yù)估結(jié)果。

推送單元34，用于根據(jù)所述各query質(zhì)量度的評(píng)估結(jié)果，向用戶推送推廣信息。

推送單元34首先根據(jù)評(píng)估單元33所得到的候選query集合中各query的質(zhì)量度，確定目標(biāo)query。推送單元34所確定的目標(biāo)query為向用戶推送的推廣消息所對(duì)應(yīng)的query。在推送單元34根據(jù)所得到的各query的質(zhì)量度確定目標(biāo)query時(shí)，可以為將質(zhì)量度大于預(yù)設(shè)閾值的query作為目標(biāo)query，也可以為將質(zhì)量度排在前n個(gè)的query作為目標(biāo)query，其中n為預(yù)設(shè)的正整數(shù)。

在確定目標(biāo)query后，推送單元34獲取目標(biāo)query所對(duì)應(yīng)的推廣信息集合，然后使用傳統(tǒng)的推廣信息排序模型，例如使用推廣點(diǎn)擊率與推廣出價(jià)相乘的形式，對(duì)所得到的推廣信息集合中的推廣信息進(jìn)行排序，再根據(jù)推廣信息的排序結(jié)果向用戶推送推廣信息。

圖4示出了適于用來(lái)實(shí)現(xiàn)本發(fā)明實(shí)施方式的示例性計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器012的框圖。圖4顯示的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器012僅僅是一個(gè)示例，不應(yīng)對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的功能和使用范圍帶來(lái)任何限制。

如圖4所示，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器012以通用計(jì)算設(shè)備的形式表現(xiàn)。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器012的組件可以包括但不限于：一個(gè)或者多個(gè)處理器或者處理單元016，系統(tǒng)存儲(chǔ)器028，連接不同系統(tǒng)組件(包括系統(tǒng)存儲(chǔ)器028和處理單元016)的總線018。

總線018表示幾類(lèi)總線結(jié)構(gòu)中的一種或多種，包括存儲(chǔ)器總線或者存儲(chǔ)器控制器，外圍總線，圖形加速端口，處理器或者使用多種總線結(jié)構(gòu)中的任意總線結(jié)構(gòu)的局域總線。舉例來(lái)說(shuō)，這些體系結(jié)構(gòu)包括但不限于工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)(isa)總線，微通道體系結(jié)構(gòu)(mac)總線，增強(qiáng)型isa總線、視頻電子標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)(vesa)局域總線以及外圍組件互連(pci)總線。

計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器012典型地包括多種計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可讀介質(zhì)。這些介質(zhì)可以是任何能夠被計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器012訪問(wèn)的可用介質(zhì)，包括易失性和非易失性介質(zhì)，可移動(dòng)的和不可移動(dòng)的介質(zhì)。

系統(tǒng)存儲(chǔ)器028可以包括易失性存儲(chǔ)器形式的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可讀介質(zhì)，例如隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(ram)030和/或高速緩存存儲(chǔ)器032。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器012可以進(jìn)一步包括其它可移動(dòng)/不可移動(dòng)的、易失性/非易失性計(jì)算機(jī)系統(tǒng)存儲(chǔ)介質(zhì)。僅作為舉例，存儲(chǔ)系統(tǒng)034可以用于讀寫(xiě)不可移動(dòng)的、非易失性磁介質(zhì)(圖4未顯示，通常稱為“硬盤(pán)驅(qū)動(dòng)器”)。盡管圖4中未示出，可以提供用于對(duì)可移動(dòng)非易失性磁盤(pán)(例如“軟盤(pán)”)讀寫(xiě)的磁盤(pán)驅(qū)動(dòng)器，以及對(duì)可移動(dòng)非易失性光盤(pán)(例如cd-rom,dvd-rom或者其它光介質(zhì))讀寫(xiě)的光盤(pán)驅(qū)動(dòng)器。在這些情況下，每個(gè)驅(qū)動(dòng)器可以通過(guò)一個(gè)或者多個(gè)數(shù)據(jù)介質(zhì)接口與總線018相連。存儲(chǔ)器028可以包括至少一個(gè)程序產(chǎn)品，該程序產(chǎn)品具有一組(例如至少一個(gè))程序模塊，這些程序模塊被配置以執(zhí)行本發(fā)明各實(shí)施例的功能。

具有一組(至少一個(gè))程序模塊042的程序/實(shí)用工具040，可以存儲(chǔ)在例如存儲(chǔ)器028中，這樣的程序模塊042包括——但不限于——操作系統(tǒng)、一個(gè)或者多個(gè)應(yīng)用程序、其它程序模塊以及程序數(shù)據(jù)，這些示例中的每一個(gè)或某種組合中可能包括網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的實(shí)現(xiàn)。程序模塊042通常執(zhí)行本發(fā)明所描述的實(shí)施例中的功能和/或方法。

計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器012也可以與一個(gè)或多個(gè)外部設(shè)備014(例如鍵盤(pán)、指向設(shè)備、顯示器024等)通信，在本發(fā)明中，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器012與外部雷達(dá)設(shè)備進(jìn)行通信，還可與一個(gè)或者多個(gè)使得用戶能與該計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器012交互的設(shè)備通信，和/或與使得該計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器012能與一個(gè)或多個(gè)其它計(jì)算設(shè)備進(jìn)行通信的任何設(shè)備(例如網(wǎng)卡，調(diào)制解調(diào)器等等)通信。這種通信可以通過(guò)輸入/輸出(i/o)接口022進(jìn)行。并且，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器012還可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)適配器020與一個(gè)或者多個(gè)網(wǎng)絡(luò)(例如局域網(wǎng)(lan)，廣域網(wǎng)(wan)和/或公共網(wǎng)絡(luò)，例如因特網(wǎng))通信。如圖所示，網(wǎng)絡(luò)適配器020通過(guò)總線018與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器012的其它模塊通信。應(yīng)當(dāng)明白，盡管圖中未示出，可以結(jié)合計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器012使用其它硬件和/或軟件模塊，包括但不限于：微代碼、設(shè)備驅(qū)動(dòng)器、冗余處理單元、外部磁盤(pán)驅(qū)動(dòng)陣列、raid系統(tǒng)、磁帶驅(qū)動(dòng)器以及數(shù)據(jù)備份存儲(chǔ)系統(tǒng)等。

處理單元016通過(guò)運(yùn)行存儲(chǔ)在系統(tǒng)存儲(chǔ)器028中的程序，從而執(zhí)行各種功能應(yīng)用以及數(shù)據(jù)處理，例如實(shí)現(xiàn)一種推送推廣信息的方法，可以包括：

根據(jù)用戶標(biāo)識(shí)，獲取對(duì)應(yīng)該用戶的候選query集合以及第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志；

基于所述第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，對(duì)所述候選query集合中各query的質(zhì)量度進(jìn)行評(píng)估；

根據(jù)所述各query質(zhì)量度的評(píng)估結(jié)果，向用戶推送推廣信息。

上述的計(jì)算機(jī)程序可以設(shè)置于計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)中，即該計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)被編碼有計(jì)算機(jī)程序，該程序在被一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)執(zhí)行時(shí)，使得一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)執(zhí)行本發(fā)明上述實(shí)施例中所示的方法流程和/或裝置操作。例如，被上述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行的方法流程，可以包括：

根據(jù)用戶標(biāo)識(shí)，獲取對(duì)應(yīng)該用戶的候選query集合以及第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志；

基于所述第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的推廣展現(xiàn)日志，對(duì)所述候選query集合中各query的質(zhì)量度進(jìn)行評(píng)估；

根據(jù)所述各query質(zhì)量度的評(píng)估結(jié)果，向用戶推送推廣信息。

隨著時(shí)間、技術(shù)的發(fā)展，介質(zhì)含義越來(lái)越廣泛，計(jì)算機(jī)程序的傳播途徑不再受限于有形介質(zhì)，還可以直接從網(wǎng)絡(luò)下載等?？梢圆捎靡粋€(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)可讀的介質(zhì)的任意組合。計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)可以是計(jì)算機(jī)可讀信號(hào)介質(zhì)或者計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)例如可以是——但不限于——電、磁、光、電磁、紅外線、或半導(dǎo)體的系統(tǒng)、裝置或器件，或者任意以上的組合。計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)的更具體的例子(非窮舉的列表)包括：具有一個(gè)或多個(gè)導(dǎo)線的電連接、便攜式計(jì)算機(jī)磁盤(pán)、硬盤(pán)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(ram)、只讀存儲(chǔ)器(rom)、可擦式可編程只讀存儲(chǔ)器(eprom或閃存)、光纖、便攜式緊湊磁盤(pán)只讀存儲(chǔ)器(cd-rom)、光存儲(chǔ)器件、磁存儲(chǔ)器件、或者上述的任意合適的組合。在本文件中，計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)可以是任何包含或存儲(chǔ)程序的有形介質(zhì)，該程序可以被指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或者器件使用或者與其結(jié)合使用。

計(jì)算機(jī)可讀的信號(hào)介質(zhì)可以包括在基帶中或者作為載波一部分傳播的數(shù)據(jù)信號(hào)，其中承載了計(jì)算機(jī)可讀的程序代碼。這種傳播的數(shù)據(jù)信號(hào)可以采用多種形式，包括——但不限于——電磁信號(hào)、光信號(hào)或上述的任意合適的組合。計(jì)算機(jī)可讀的信號(hào)介質(zhì)還可以是計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)以外的任何計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，該計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)可以發(fā)送、傳播或者傳輸用于由指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或者器件使用或者與其結(jié)合使用的程序。

計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)上包含的程序代碼可以用任何適當(dāng)?shù)慕橘|(zhì)傳輸，包括——但不限于——無(wú)線、電線、光纜、rf等等，或者上述的任意合適的組合。可以以一種或多種程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言或其組合來(lái)編寫(xiě)用于執(zhí)行本發(fā)明操作的計(jì)算機(jī)程序代碼，所述程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言包括面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)語(yǔ)言—諸如java、smalltalk、c++，還包括常規(guī)的過(guò)程式程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言—諸如“c”語(yǔ)言或類(lèi)似的程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言。程序代碼可以完全地在用戶計(jì)算機(jī)上執(zhí)行、部分地在用戶計(jì)算機(jī)上執(zhí)行、作為一個(gè)獨(dú)立的軟件包執(zhí)行、部分在用戶計(jì)算機(jī)上部分在遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)上執(zhí)行、或者完全在遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)或服務(wù)器上執(zhí)行。在涉及遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)的情形中，遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)可以通過(guò)任意種類(lèi)的網(wǎng)絡(luò)——包括局域網(wǎng)(lan)或廣域網(wǎng)(wan)連接到用戶計(jì)算機(jī)，或者，可以連接到外部計(jì)算機(jī)(例如利用因特網(wǎng)服務(wù)提供商來(lái)通過(guò)因特網(wǎng)連接)。

本發(fā)明所提供的技術(shù)方案，不僅適用于普通推廣信息的推送，而且還適用于目前較為流行的feed流推廣信息的推送，該feed流推廣信息為信息流推廣信息，主要表現(xiàn)為在新聞?lì)恆pp中的瀏覽信息中插入推廣信息或在微信朋友圈中的好友動(dòng)態(tài)中插入推廣信息。

利用本發(fā)明所提供的技術(shù)方案，通過(guò)推廣展現(xiàn)日志，對(duì)用戶候選query集合中的各query進(jìn)行質(zhì)量度評(píng)估，再根據(jù)query質(zhì)量度的評(píng)估結(jié)果向用戶推送推廣信息，從而實(shí)現(xiàn)利用用戶實(shí)際的搜索狀況以及推廣展現(xiàn)狀況，靈活地向用戶推送推廣信息。

在本發(fā)明所提供的幾個(gè)實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的系統(tǒng)，裝置和方法，可以通過(guò)其它的方式實(shí)現(xiàn)。例如，以上所描述的裝置實(shí)施例僅僅是示意性的，例如，所述單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實(shí)際實(shí)現(xiàn)時(shí)可以有另外的劃分方式。

所述作為分離部件說(shuō)明的單元可以是或者也可以不是物理上分開(kāi)的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個(gè)地方，或者也可以分布到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)單元上?？梢愿鶕?jù)實(shí)際的需要選擇其中的部分或者全部單元來(lái)實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目的。

另外，在本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例中的各功能單元可以集成在一個(gè)處理單元中，也可以是各個(gè)單元單獨(dú)物理存在，也可以兩個(gè)或兩個(gè)以上單元集成在一個(gè)單元中。上述集成的單元既可以采用硬件的形式實(shí)現(xiàn)，也可以采用硬件加軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)。

上述以軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)的集成的單元，可以存儲(chǔ)在一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中。上述軟件功能單元存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)或處理器(processor)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例所述方法的部分步驟。而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括：u盤(pán)、移動(dòng)硬盤(pán)、只讀存儲(chǔ)器(read-onlymemory，rom)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盤(pán)等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明保護(hù)的范圍之內(nèi)。