[發明專利]用戶覆蓋量信息的提示方法及裝置有效
| 申請號: | 201310279704.2 | 申請日: | 2013-07-04 |
| 公開(公告)號: | CN104281594B | 公開(公告)日: | 2017-09-01 |
| 發明(設計)人: | 康生巧 | 申請(專利權)人: | 阿里巴巴集團控股有限公司 |
| 主分類號: | G06F17/30 | 分類號: | G06F17/30 |
| 代理公司: | 北京潤澤恒知識產權代理有限公司11319 | 代理人: | 蘇培華 |
| 地址: | 英屬開曼群島大開*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 用戶 覆蓋 信息 提示 方法 裝置 | ||
技術領域
本申請涉及興趣點定向投放信息過程中的信息提示技術領域,特別是涉及用戶覆蓋量信息的提示方法及裝置。
背景技術
在一些互聯網業務平臺中,經常有信息投放方向業務平臺的網頁中投放一些特定信息,以期該網頁被用戶關注的同時,這些特定信息也能被關注到,甚至被點擊,導入到信息投放方自己的頁面為其帶來流量。最初,同一網頁中投放的特定信息一般是固定的,然而對于大型業務平臺而言,其用戶(瀏覽者)數量眾多,對于同一個網頁的不同訪問用戶而言,用戶關注的點可能是不同的。例如,對于某電子商務交易平臺,其提供的業務對象可以從多個維度劃分為多個類目,如服裝類、數碼產品類等等,有些用戶可能對服裝類信息感興趣,而其他用戶可能對數碼產品感興趣等等。此時,如果向同一個網頁(例如某網站首頁)中投放固定的特定信息,則意味著只有部分用戶會對該信息感興趣,對于其他用戶而言,相當于浪費了該特定信息所在的版面。
為此,一些系統中提出了“興趣點定向”的信息投放方式,也即將信息投放方選擇的關鍵詞與用戶可能的興趣點相匹配的定向方式。信息投放方可以通過輸入其特定信息的描述信息等方式來獲得系統推薦的關鍵詞,還可以對這些關鍵詞進行篩選,根據篩選結果,系統可以將關鍵詞映射到系統內的類目,信息投放方選擇的關鍵詞為“性價比高”,則系統可以將“性價比高”映射為類目“數碼產品”,而如果選擇的關鍵詞為“手感舒適”,則系統可以將“手感舒適”映射為類目“家居用品”,等,這樣可以獲知信息投放方的興趣點,這種興趣點可以用各個被選中的關鍵詞對應的類目來表示。
同時系統將分析每個信息瀏覽用戶的當前瀏覽頁面內容以及歷史關注點,得到各個用戶的關注點,這種關注點同樣可以用戶系統中的類目來表示。例如,用戶甲的關注點包括“服裝”、“數碼產品”等等。這樣,就可以將信息投放方的興趣點與用戶的關注點相匹配,將信息投放方的特定信息相匹配的用戶人群進行投放。也就是說,對于同一個網頁而言,針對不同的用戶ID,其能夠看到的特定信息可能是不同的,但都基本與用戶的關注點相匹配,因此,可以充分利用網頁中用戶展現特定信息的版面,使得同一網頁可以同時為不同的信息投放方帶來用戶流量。
在上述這種興趣點定向的信息投放方式中,當信息投放方選擇了某個或者某些關鍵詞之后,系統還可以預估對應的類目組合能夠有多大的用戶覆蓋量,并顯示給信息投放方,進而信息投放方可以據此決定是否選擇這些關鍵詞進行投放。然而,對于大型的業務平臺而言,其中包含的業務對象的類目數量一般是非常多的,如果要精確的各種可能的類目組合對應的用戶覆蓋量,需要巨大的計算量。例如假設有N個類目,則需要計算2^N個類目組合的用戶覆蓋量,對于數千甚至上萬量級的N來說,這個計算量即使對于現有的大規模分布式計算系統都是難以實現的。
另外,在計算類目組合的用戶覆蓋量時,還不能簡單的將各個類目單獨對應的覆蓋量相加,因為同一用戶可能關注不同的類目,比如用戶A即是電子類用戶,又是母嬰群體用戶,又是運動愛好者,如果信息投放方選擇的興趣類目中包括這三種類目,那用戶A只能算一個用戶,而不能算三次。也就是說流量預估還要解決同一用戶在不同的類目中重復出現的問題。
總之,迫切需要本領域技術人員解決的技術問題就在于:如何在進行流量預估的過程中,降低計算量,并解決同一用戶在不同的類目中重復出現的問題。
發明內容
本申請提供了用戶覆蓋量信息的提示方法及裝置,能夠降低計算量,并解決同一用戶在不同的類目中重復出現的問題。
本申請提供了如下方案:
一種用戶覆蓋量信息的提示方法,包括:
根據預先獲取到的各個用戶分別關注的類目信息,獲取基礎數據;所述基礎數據中包括每個類目單獨的用戶覆蓋量、按照單獨的用戶覆蓋量由大到小排序后得到的類目序列,以及各個類目在類目序列中的序號;
按照各類目在類目序列中排序距離的不同對類目進行分類,得到預置數目個子序列;其中,所述排序距離為兩個類目的序號之間的差值,在同一子序列中,相鄰類目之間的序號差值均相等;
將同一子序列中的類目劃分為多個類目組合,使得每個類目組合比前一個類目組合多一個類目,根據所述預先獲取到的各個用戶分別關注的類目信息,統計各個類目組合累積的不重復用戶覆蓋量,并計算各個類目組合相對于前一個類目組合的用戶覆蓋量增長率;
根據同一子序列中得到的各個用戶覆蓋量增長率以及預置的函數格式進行擬合,得到對應排序距離下的擬合函數;
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