信息推送方法、装置、电子设备及计算机可读介质与流程

1.本公开涉及计算机信息处理技术领域，具体而言，涉及一种信息推送方法、装置、电子设备及计算机可读介质。


背景技术：

2.推送信息包括了竞价推送信息和合约推送信息。其中，竞价推送信息是指：广告主对于定向相同的请求给出一个出价，对于同一请求会有多个广告主给出出价，出价最高的广告主竞争胜出本次请求的曝光。合约推送信息是指：广告主与媒体方签订一个合约，媒体方在指定时间内向广告主指定类型的用户播放一定量(预定量)的广告，如果合约达成，广告主付给媒体一定的费用，播放量不达标媒体需要赔付广告主；播放量超过预定量不会收取额外费用。
3.目前的技术方案中，合约推送信息和竞价推送信息互不干扰，并且合约推送信息的优先级更高，比如一个请求到达系统，有a、b、c、d四个合约推送信息匹配到这个请求，并且e、f、g、h四个竞价推送信息也匹配到这个请求时，会优先考虑a、b、c、d四个合约推送信息。只有合约推送信息不需要或者达到了频次控制、新鲜度控制(比如，某个推送信息在半小时内最多对一个用户展示一次，第二次的时候这个广告就会被过滤)等过滤条件才会让竞价推送信息曝光。
4.上述技术方案中，虽然能够满足合约推送信的播放量达标的需求，但是由于合约推送信息的优先级较高，上述对于合约推送信息的优先曝光策略将会抢占竞价推送信息的优质曝光资源，导致合约推送信息和竞价推送信息的曝光量不平衡，不能实现在面向不同请求时向用户推送优质的推送信息的需求，将增大服务器和终端之间交互的数据量。且无法最大化平衡上述两种推送信息的曝光需求。
5.因此，需要一种新的信息推送方法、装置、电子设备及计算机可读介质。
6.需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。


技术实现要素：

7.本公开实施例提供一种信息推送方法、装置、电子设备及计算机可读介质，进而至少在一定程度上平衡合约推送信息和竞价推送信息的曝光量，最大化满足两种推送信息的曝光需求。
8.本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
9.本公开实施例提出一种信息推送方法，包括：获取t时刻的推送信息请求，t时刻为当前时刻；根据所述推送信息请求匹配获得目标竞价推送信息和目标合约推送信息；确定每个目标竞价推送信息的目标预测收益指标；确定每个目标合约推送信息在t时刻的目标模拟收益指标；按照每个目标竞价推送信息的预测收益指标和每个目标合约推送信息的目
标模拟收益指标对所述目标竞价推送信息和所述目标合约推送信息进行排序；根据排序结果从所述目标竞价推送信息和所述目标合约推送信息中确定目标推送信息；响应于所述推送信息请求发送所述目标推送信息。
10.本公开实施例提出一种信息推送装置，包括：请求获取模块，配置为获取t时刻的推送信息请求，t时刻为当前时刻；信息匹配模块，配置为根据所述推送信息请求匹配获得目标竞价推送信息和目标合约推送信息；竞价指标模块，配置为确定每个目标竞价推送信息的目标预测收益指标；合约指标模块，配置为确定每个目标合约推送信息在t时刻的目标模拟收益指标；指标排序模块，配置为按照每个目标竞价推送信息的预测收益指标和每个目标合约推送信息的目标模拟收益指标对所述目标竞价推送信息和所述目标合约推送信息进行排序；信息选择模块，配置为根据排序结果从所述目标竞价推送信息和所述目标合约推送信息中确定目标推送信息；信息推送模块，配置为响应于所述推送信息请求发送所述目标推送信息。
11.在本公开的一些示例性实施例中，合约指标模块包括：播放曲线子模块，配置为获得所述目标合约推送信息的预测播放曲线图；时间片子模块，配置为确定t时刻所在的当前时间片；期望速度子模块，配置为根据所述预测播放曲线图确定所述目标合约推送信息在所述当前时间片的期望播放速度；实际速度子模块，配置为获得所述目标合约推送信息在t时刻的实际播放速度；速度偏差子模块，配置为根据在所述当前时间片的所述期望播放速度和t时刻的实际播放速度确定在t时刻的播放速度偏差；反馈调节子模块，配置为根据t时刻的播放速度偏差进行反馈调节，计算获得所述目标合约推送信息的所述目标模拟收益指标。
12.在本公开的一些示例性实施例中，反馈调节子模块包括参数确定单元，配置为根据t时刻的播放速度偏差确定当前比例系数、当前积分系数和当前微分系数；提升比例确定单元，配置为根据所述当前比例系数、所述当前积分系数和所述当前微分系数确定当前提升比例；第一历史数据单元，配置为获得所述目标合约推送信息在t时刻的上一更新周期的上一模拟收益指标；模拟收益指标单元，配置为根据所述当前提升比例和所述上一模拟收益指标获得所述目标模拟收益指标。
13.在本公开的一些示例性实施例中，实际速度子模块包括：第一实际播放量单元，配置为获得所述目标合约推送信息在t时刻的第一实际播放量和上一监听时刻m的第二实际播放量，t>m；第一播放量差值单元，配置为根据所述第一实际播放量和所述第二实际播放量获得播放量差值；第一时间差值单元，配置为根据t时刻和m时刻获得时间差值；第一实际速度单元配置为根据所述播放量差值和所述时间差值确定所述目标合约推送信息在t时刻的实际播放速度。
14.在本公开的一些示例性实施例中，实际速度子模块包括：第二实际播放量单元，配置为获得所述目标合约推送信息在t时刻的上一监听时刻m的第一实际播放量和所述m-n时刻的第二实际播放量，n为监听周期，0<m-t<n；第二播放量差值单元，配置为根据所述第一实际播放量和所述第二实际播放量获得播放量差值；第二时间差值单元，配置为将n确定为时间差值；第二实际速度单元，配置为根据所述播放量差值和所述时间差值确定所述目标合约推送信息在t时刻的实际播放速度。
15.在本公开的一些示例性实施例中，参数确定单元包括：第二历史数据子单元，配置
为获取所述目标合约推送信息在t时刻的上一更新周期的上一播放速度偏差和上一积分系数；比例系数子单元，配置为根据比例常数、t时刻的播放速度偏差和所述上一播放速度偏差确定所述当前比例系数；积分系数子单元，配置为根据积分常数、所述上一积分系数、t时刻的播放速度偏差和所述时间差值确定所述当前积分系数；微分系数子单元，配置为根据微分常数、t时刻的播放速度偏差、所述上一播放速度偏差和所述时间差值确定所述当前微分系数。
16.在本公开的一些示例性实施例中，模拟收益指标单元包括：步长获得子单元，配置为获取所述目标合约推广信息的步长；模拟收益指标子单元，配置为根据所述当前提升比例、所述目标合约推广信息的上一模拟收益指标、所述期望播放速度和所述步长确定所述目标模拟收益指标。
17.在本公开的一些示例性实施例中，信息推送装置还包括：点击率预测模块，配置为根据所述目标合约推送信息的历史点击率预测获得所述目标合约推送信息的预测点击率；模拟指标调整模块，配置为根据所述预测点击率调整所述目标模拟收益指标，获得调整后的所述目标模拟收益指标。
18.在本公开的一些示例性实施例中，播放曲线子模块包括：库存预测单元，配置为根据所述目标合约推送信息的历史库存数据进行预测，获得预测库存数据；播放曲线单元，配置为根据所述预测库存数据确定所述目标合约推送信息的预测播放曲线图。
19.在本公开的一些示例性实施例中，所述预测播放曲线图包括每个时刻的预测播放量；其中，期望速度子模块包括：第一播放量预测单元，配置为在所述预测播放曲线图中确定所述当前时间片的起始时刻的第一预测播放量；第二播放量预测单元，配置为在所述预测播放曲线图中确定所述当前时间片的结束时刻的第二预测播放量；期望播放速度单元，配置为根据所述第一预测播放量、所述第二预测播放量、所述当前时间片的起始时刻和结束时刻确定所述期望播放速度。
20.在本公开的一些示例性实施例中，信息推送装置还包括：收益分布模块，配置为根据日志信息中所述目标竞价推送信息的曝光数据确定所述目标竞价推送信息的历史收益分布；收益界面模块，配置为根据所述竞价推送信息的历史收益分布确定所述竞价推送信息在预设分位点的第一收益界限值和第二收益界限值，所述第一收益界限值小于所述第二收益界限值。
21.在本公开的一些示例性实施例中，合约指标模块还包括：第一限值子模块，配置为若所述目标模拟收益指标小于所述第一收益界限值，则将所述第一收益界限值作为所述目标模拟收益指标；第二限值子模块，配置为若所述目标模拟收益指标大于所述第二收益界限值，则将所述第二收益界限值作为所述目标模拟收益指标。
22.本公开实施例提出一种电子设备，包括：至少一个处理器；存储装置，用于存储至少一个程序，当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器实现如上述实施例中所述的信息推送方法。
23.本公开实施例提出一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上述实施例中所述的信息推送方法。
24.在本公开的一些实施例所提供的技术方案中，在接收到推送信息请求时，对推送信息请求匹配得到的目标竞价推送信息进行预测获得的目标预测收益指标，对匹配得到的
目标合约推送信息生成能够表征对预定量的对齐需求的目标模拟收益指标。能够基于目标竞价推送信息的预测收益指标和目标合约推送信息的目标模拟收益指标实现对目标竞价推送信息和目标合约推送信息的混合排序，能够保证响应于推送信息请求发送适合用户的目标推送信息的情况下，减少服务器和终端之间交互的数据量。同时，能够在达到合约推送信息的预定量需求的同时，避免合约推送信息对竞价推送信息的曝光量的挤占，最大化平衡合约推送信息和竞价推送信息对曝光的不同需求。
25.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
26.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
27.图1示出了可以应用本公开实施例的信息推送方法或装置的示例性系统架构的示意图；
28.图2示意性示出了根据本公开的一个实施例的信息推送方法的流程图；
29.图3是基于图2的步骤s240在一个示例性实施例中的流程图；
30.图4是基于图3的步骤s360在一个示例性实施例中的流程图；
31.图5是基于图3的步骤s340在一个示例性实施例中的流程图；
32.图6是基于图3的步骤s340在一个示例性实施例中的流程图；
33.图7是基于图4的步骤s410在一个示例性实施例中的流程图；
34.图8示意性示出了根据本公开的一个实施例的信息推送方法的流程图；
35.图9是基于图3的步骤s310在一个示例性实施例中的流程图；
36.图10是基于图3的步骤s330在一个示例性实施例中的流程图；
37.图11示意性示出了根据本公开的一个实施例的预测播放曲线的示意图；
38.图12示意性示出了根据本公开的一个实施例的信息推送方法的流程图；
39.图13是基于图9的步骤s950在一个示例性实施例中的流程图；
40.图14示意性示出了根据本公开的一个实施例的二部图的示意图；
41.图15示意性示出了根据本公开实施例的pid算法的流程图；
42.图16示意性示出了根据本公开实施例的信息推送方法的排序示意图；
43.图17示意性示出了根据本公开的一实施例的信息推送系统的框架图；
44.图18示意性示出了根据本公开实施例的推送信息队列的示意图；
45.图19示意性示出了根据本公开的一个实施例的推送信息的曝光量-ecpm关系图；
46.图20示意性示出了根据本公开实施例的超平面的示意图；
47.图21示意性示出了根据本公开实施例的合约推送信息的曝光量分布图；
48.图22示意性示出了根据本公开实施例的竞价推送信息的ecpm分布图；
49.图23a-c示意性示出了在不同类型的闪屏下的ecpm分布图；
50.图24示意性示出了单位时间内竞价推送信息的ecpm分布图；
51.图25示意性示出了根据本公开的一实施例的信息推送方法的算法框架图；
52.图26示意性示出了根据本公开的一实施例的信息推送装置的框图；
53.图27示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
54.现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
55.此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本公开的各方面。
56.附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在至少一个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
57.附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
58.相关技术中，合约推送信息的内部排序依据是播放概率(theta，一种播控参数)。例如合约推送信息a和b都匹配到了一个请求，a的theta是0.3，b是0.6，那么就a的播放概率是0.3，b的播放概率是0.6，theta可以认为是已知量，计算方式为：theta＝dj/sj。其中dj是该合约推送信息的预定量(广告主预定的合约推送信息的曝光量，一般有多天)，sj是该合约推送信息目前的库存量。
59.控制广告播放的参数(播控参数，rate)，rate＝0.5表示这个推送信息由50％的几率进入排序队列。
60.库存是指：推送信息是有定向的，比如某个推送信息定向上海，那么只有上海的用户才可以曝光给这个推送信息，库存指的是这个推送信息能够匹配上的所有用户的访问量(不是用户数量，因为用户可能会访问不止一次)。
61.预测收益指标是指：推送信息的每千次曝光的期望收益(expected cost pert mile，ecpm)，即一个推送信息展示一千次后的收益。
62.点击率(click-through-rate，ctr)是一个推送信息被用户点击的概率。预测点击率(predict click-through rate，pctr)是预测出的点击率，每个广告对每个流量都会有一个不同的pctr。
63.联投：一种合约推送信息的预定方式，比如闪屏联投，就是在多个应用程序的闪屏广告位一起投放，预定量为x，所有广告位的播放之和与预定量相等就可以满足合约。
64.访问请求(page view，pv)：指一次页面的访问请求。
65.闪屏：一种广告类型，应用程序在打开时候出现的推送信息。
66.相关技术中，可以满足合约广告有限播放完，因为合约推送信息优先级较高，但是
这存在一个问题，对于合约广告来说，完成合约规定的曝光量就可以获得最大收益，对流量的“量”敏感，“质”不敏感，那么合约优先的策略就很可能把竞价广告的优质曝光“吃掉”，影响整体收益，但是这也提供一定的挤占空间，优质流量ecpm较高，竞价出价较高，本发明的算法以将优质流量挤占给竞价推送信息，合约推送信息拿回竞价推送信息的部分低ecpm流量就可以提高整体收益如图18所示，左侧为同一个请求匹配到的合约队列和竞价队列，右侧为实际曝光的推送信息队列，竞价队列中的数字代表着竞价的ecpm，如果把200和335两个低ecpm的竞价推送信息挤占给合约推送信息，整体的收益就会提高。
67.图19示意性示出了根据本公开的一个实施例的推送信息的曝光量-ecpm关系图。如图19所示，如果把可以置换的维度表示成a、b、c、d，每个柱形图中，纵轴代表竞价推送信息的ecpm，面积代表曝光量，算法要解决的实际上就是找到线条1901，使得1901下部分代表的曝光量恰好等于所有合约推送信息的曝光量，然后将线1901上面的曝光全部让给竞价推送信息，线下面的曝光全部给合约推送信息。
68.然而，决定这条线的维度有多个，时间、版位，广告位、流量维度等等，实际上算法要找的是一个多维空间中的超平面，将请求分为两部分，一部分分给合约推送信息，一部分分给竞价推送信息，该超平面的示意图如图20所示。
69.在时间维度上，以闪屏流量为例，合约推送信息的曝光量分布图如图21所示，竞价推送信息的ecpm分布图如图22所示。如图21所示，合约推送信息的曝光量在每天的凌晨3-5点达到最低点，在每天晚上的20-22点达到最高，对于曝光量来说，凌晨用户一般进入睡眠，晚上下班后是使用的高峰期；竞价推送信息的ecpm分布却恰恰相反，早上，广告主的预算比较充足，出价一般较高，到了晚上，预算消耗很大，出价变低。
70.这种曝光与ecpm相反的分布，给算法提供了时间上的腾挪空间，通过库存预估，可以大致得到每个广告当天的库存分布情况，这里可以每半小时为粒度，把全天分成了48个时间片，通过库存计算出每个时间片的应播比例，在早上竞价推送信息的ecpm较高的时间片，合约推送信息的播放量调低，晚上竞价推送信息的ecpm较低时，合约推送信息的播放速度调高，追回早上少播的曝光。
71.在空间维度上，存在由粗到细多个粒度，首先从粗粒度来讲，合约广告主存在大量联投行为，比如典型的：贴片联投，闪屏联投，闪焦联投。联投广告有两个粒度，虚拟广告(visual_reserved_id，vid，对应一个广告主联订单)和对应一个联投订单每个具体的版位上的子广告(rid)，同一个vid下的不同rid共享一个预定量，广告主对于联投订单播放量怎样分配在不同版位上并不敏感，但不同版位的竞价广告却存在出价差异，这给算法提供了空间上的腾挪空间。
72.以闪屏为例，图23a-c示意性示出了在不同类型的闪屏下的ecpm分布图。如图23a-c所示，闪屏类别可分别为新闻视频(xq，是一个媒体的总称，例如可包括社交网络平台、即时聊天应用、音乐播放应用等)、新闻、视频等。不难看出，虽然趋势大体相同，但平均ecpm有高低差距，并且细分到每个时间片粒度，ecpm波动情况也有差异，在同一时刻，将同一个vid下的不同rid播放速度进行腾挪，让合约尽量播放在竞价ecpm较低的版位，可以在空间上提升竞价ecpm。
73.其实，这种空间上的腾挪可以进一步细化，从版位到广告位，再从广告位到流量维度，每个粒度都有部分腾挪空间。
74.在单位时间的ecpm分布维度上，同一个时间片，同一个流量维度下，通过对竞价推送信息的ecpm分布与曝光的分析，还可以找到进一步的腾挪空间。图24示意性示出了单位时间内竞价推送信息的ecpm分布图。如图24所示，横轴为竞价推送信息的ecpm，纵轴为在该ecpm下的请求数量，只截取ecpm值为150以下的部分可以发现，ecpm的时间分布依然呈现出非常明显的长尾，大量请求的ecpm都比较小。换言之，给定合约推送信息一个比较小的分数上界，即可以胜过绝大部分竞价推送信息，满足曝光需求。
75.图1示出了可以应用本公开实施例的信息推送方法或装置的示例性系统架构的示意图。
76.如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103中的一种或多种，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
77.应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。比如服务器105可以是多个服务器组成的服务器集群等。
78.用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、便携式计算机、台式计算机、可穿戴设备、虚拟现实设备、智能家居等等。
79.服务器105可以是提供各种服务的服务器。例如终端设备103(也可以是终端设备101或102)向服务器105上传推送信息请求。服务器105可以获取t时刻的推送信息请求，t时刻为当前时刻；根据所述推送信息请求匹配获得目标竞价推送信息和目标合约推送信息；确定每个目标竞价推送信息的目标预测收益指标；确定每个目标合约推送信息在t时刻的目标模拟收益指标；按照每个目标竞价推送信息的预测收益指标和每个目标合约推送信息的目标模拟收益指标对所述目标竞价推送信息和所述目标合约推送信息进行排序；根据排序结果从所述目标竞价推送信息和所述目标合约推送信息中确定目标推送信息；响应于所述推送信息请求向终端设备103发送所述目标推送信息。进而终端设备103可以展示或播放该目标推送信息。
80.图2示意性示出了根据本公开的一个实施例的信息推送方法的流程图。本公开实施例所提供的方法可以由任意具备计算处理能力的电子设备处理，例如上述图1实施例中的服务器105和/或终端设备102、103，在下面的实施例中，以服务器105为执行主体为例进行举例说明，但本公开并不限定于此。
81.如图2所示，本公开实施例提供的信息推送方法可以包括以下步骤。
82.在步骤s210中，获取t时刻的推送信息请求，t时刻为当前时刻。
83.本公开实施例中，推送信息请求可例如接收自设备端。
84.在步骤s220中，根据推送信息请求匹配获得目标竞价推送信息和目标合约推送信息。
85.本公开实施例中，可根据预先设定的匹配规则在待选的竞价推送信息和合约推送信息进行召回，获得目标竞价推送信息和目标合约推送信息。
86.在步骤s230中，确定每个目标竞价推送信息的目标预测收益指标。
87.本公开实施例中，可根据日志信息中每个目标竞价推送信息的曝光数据确定对应的目标竞价推送信息的历史收益数据；根据每个竞价推送信息的历史收益数据进行预测获得目标竞价推送信息的目标预测收益指标。
88.其中，日志信息中可记录每个请求真实曝光的推送信息，以及对应的计费、ecpm。因此，根据日志信息可获每个目标竞价推送信息的曝光数据，即每个目标竞价推送信息每次曝光是对应的请求、计费、ecpm。
89.在步骤s240中，确定每个目标合约推送信息在t时刻的目标模拟收益指标。
90.本公开实施例中，目标模拟收益指标可为根据目标合约推送信息的期望播放量(例如预定量)计算获得。该目标模拟收益指标可用于表征该合约推送信息与预定量之间的差距。
91.在步骤s250中，按照每个目标竞价推送信息的预测收益指标和每个目标合约推送信息的目标模拟收益指标对目标竞价推送信息和目标合约推送信息进行排序。
92.本公开实施例中，可将预测收益指标作为目标竞价推送信息的排序指标，目标模拟收益指标作为合约竞价推送信息的排序指标进行排序。其中，通过对将目标合约推送信息对于预定量的对齐需求量化为目标模拟收益指标，与目标竞价推送信息的目标预测收益指标进行混合排序。
93.在步骤s260中，根据排序结果从目标竞价推送信息和目标合约推送信息中确定目标推送信息。
94.本公开实施例中，可将排序队列中排在第一位的推送信息作为目标推送信息。即在目标合约推送信息和目标竞价推送信息中，收益指标(指目标合约推送信息的目标模拟收益指标或目标竞价推送信息的目标预测收益指标)最大的推送信息为目标推送信息。
95.在步骤s270中，响应于推送信息请求发送目标推送信息。
96.本公开实施方式提供的信息推送方法，在接收到推送信息请求时，对推送信息请求匹配得到的目标竞价推送信息进行预测获得的目标预测收益指标，对匹配得到的目标合约推送信息生成能够表征对预定量的对齐需求的目标模拟收益指标。能够基于目标竞价推送信息的预测收益指标和目标合约推送信息的目标模拟收益指标实现对目标竞价推送信息和目标合约推送信息的混合排序，能够保证响应于推送信息请求发送适合用户的目标推送信息的情况下，减少服务器和终端之间交互的数据量。同时，能够在达到合约推送信息的预定量需求的同时，避免合约推送信息对竞价推送信息的曝光量的挤占，最大化平衡合约推送信息和竞价推送信息对曝光的不同需求。
97.图3是基于图2的步骤s240在一个示例性实施例中的流程图。
98.如图3所示，上述图2实施例中的步骤s240可以进一步包括以下步骤。
99.在步骤s310中，获得目标合约推送信息的预测播放曲线图。
100.本公开实施例中，预测播放曲线图描述了目标合约推送信息在预定时间范围内中每个时刻的预测播放量。预定时间可例如但不限于为一天。
101.在示例性实施例中，可根据目标合约推送信息的历史库存数据进行预测，获得预测库存数据；根据预测库存数据确定目标合约推送信息的预测播放曲线图。其中，库存数据来源于库存预估服务，是利用过去数据对未来的详细预测，精确到每个请求与每个推送信息的映射，可以反映出每个订单在给定天的库存量，二部图基于库存数据计算得出，通过二
部图可以得到两个非常有用的数据：合约推送信息的播放概率和当天的播放曲线，前者给了合约推送信息保量的参考，后者给了合约推送信息的挤占空间。图14示意性示出了根据本公开的一个实施例的二部图的示意图。如图14所示，供应侧为库存数据，通过属性维度来表达；需求侧为推送信息数据，通过定向属性维度来表达。通过关联供应侧的维度和需求侧的定向信息，生成库存与推送信息之间的连线。
102.在步骤s320中，确定t时刻所在的当前时间片。
103.本公开实施例中，时间片为一个时间范围。例如，可将一天划分为48个时间片，每个时间片为半小时。例如，当t时刻为8点15分，则t时刻所在的当前时间片可为8点至8点30分。
104.在步骤s330中，根据预测播放曲线图确定目标合约推送信息在当前时间片的期望播放速度。
105.本公开实施例中，可根据预测播放曲线图中在当前时间片的预测播放量确定当前时间片的期望播放速度。期望播放速度可为预测播放量与时间的比值。
106.在步骤s340中，获得目标合约推送信息在t时刻的实际播放速度。
107.本公开实施例中，可通过距离当前t时刻最近的监听时刻获得的实际播放情况获得目标合约推送信息在t时刻的实际播放速度。
108.在步骤s350中，根据在当前时间片的期望播放速度和t时刻的实际播放速度确定在t时刻的播放速度偏差。
109.本公开实施例中，可将实际播放速度和期望播放速度的差值作为播放速度偏差。
110.在步骤s360中，根据t时刻的播放速度偏差进行反馈调节，计算获得目标合约推送信息的目标模拟收益指标。
111.本公开实施例中，根据播放速度偏差进行反向更新参数，并基于更新后参数确定目标模拟收益指标。在该实施例中，通过预测播放曲线确定t时刻所在的当前时间片中的期望播放速度。对当前时间片的期望播放速度和t时刻的实际播放速度进行处理获得t时刻的播放速度偏差，能够通过播放速度偏差合理量化合约推送信息对于预定量的播放需求，并据此进行反馈调节，获得表征目标合约推送信息对播放量达到预定量的迫切程度的目标模拟收益指标。
112.图4是基于图3的步骤s360在一个示例性实施例中的流程图。
113.如图4所示，上述图3实施例中的步骤s360可以进一步包括以下步骤。
114.在步骤s410中，根据t时刻的播放速度偏差确定当前比例系数、当前积分系数和当前微分系数。
115.本公开实施例中，当前比例系数、当前积分系数和当前微分系数是在当前的更新周期中更新后的多个反馈参数。
116.在步骤s420中，根据当前比例系数、当前积分系数和当前微分系数确定当前提升比例。
117.本公开实施例中，可根据下式获得当前提升比例：
118.boost＝p_item i_item d_item
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
119.其中，boost为当前提升比例，p_item为当前比例系数，i_item为当前积分系数，d_item为当前微分系数。
120.在步骤s430中，获得目标合约推送信息在t时刻的上一更新周期的上一模拟收益指标。
121.在步骤s440中，根据当前提升比例和上一模拟收益指标获得目标模拟收益指标。
122.在示例性实施例中，可获取目标合约推广信息的步长；根据当前提升比例、目标合约推广信息的上一模拟收益指标、期望播放速度和步长确定目标模拟收益指标。
123.其中，可根据下式获得目标模拟收益指标：
124.score＝last_score last_score*(boost/setpoint)*step
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
125.其中，score为目标模拟收益指标，last_score为上一模拟收益指标，boost为当前提升比例，setpoint为期望播放速度，step为步长。
126.图15示意性示出了根据本公开实施例的pid算法的流程图。如图15所示，pid算法可如下所示：
127.1、初始化系数p＝0.5，i＝0.05，d＝0.01，设置设定值(目标)为期望播放速度，设置初始目标模拟收益指标score＝5000，初始化播放速度偏差last_error＝0，更新步长step＝0.5。
128.2、获得时间点t_1、t_2监听到的播放量play_1,play_2，计算获得播放当前速度speed_now＝(play_2-play_1)/(t_2-t_1)。其中，t_1、t_2的确定可参考图5、图6实施例。
129.3、更新误差:error＝speed_now
–
setpoint。
130.4、更新比例系数:p_item＝p*(error-last_error)。
131.5、更新积分系数:i_item＝i*(last_i_item error*(t_2-t_1))。
132.6、更新微分系数:d_item＝d*(error-last_error)/(t_2-t_1)。
133.7、更新提升比例:boost＝p_item i_item d_item。
134.8、更新score：score＝last_score last_score*(boost/setpoint)*step。
135.9、跳转到2。
136.在获得目标合约推送信息的目标模拟收益指标后，可推到线上指导对目标竞价推送信息和目标合约推送信息的混合排序。图16示意性示出了根据本公开实施例的信息推送方法的排序示意图。如图16所示，左边4列的框为目标合约推送信息，右边1列的框为目标竞价推送信息，目标合约推送信息的框内数值为目标模拟收益指标，目标竞价推送信息的框内数值为目标预测收益指标。虚线框中的表示该推送信息被选中，成功曝光的目标合约推送信息可通过实验数据流回传作为pid算法的反馈。
137.在该实施例中，通过比例-积分-微分算法(pid算法)基于播放速度偏差反向调节当前比例系数、当前积分系数和当前微分系数，能够根据更新后的当前比例系数、当前积分系数和当前微分系数获得目标模拟收益指标。进而通过播放速度偏差合理量化合约推送信息对于预定量的播放需求，获得的目标模拟收益指标能够表征目标合约推送信息的对播放量达标需求的迫切程度。
138.图25示意性示出了根据本公开的一实施例的信息推送方法的算法框架图。请求级别的ecpm可通过日志信息获得。如图25所示，可通过线上日志2580获得日志信息。日志信息可分为两种：请求级别的数据track_log和曝光级别的数据joined_exposure。其中，track_log可以获得每个请求的精排队列，通过一段时间的精排队列以及队列中所有推送信息的ecpm、pctr、过滤条件、扶持策略等等数据，可模拟线上竞争环境，如果分布差异足够小，可
以假设历史的竞价合约分布与未来的竞价合约分布的时间相同。joined_exposure可以获得每个请求真实曝光出来的广告是哪一个，以及对应的计费、ecpm信息，算法通过该数据获得线上竞价广告的反馈。
139.图5是基于图3的步骤s340在一个示例性实施例中的流程图。
140.如图5所示，上述图3实施例中的步骤s340可以进一步包括以下步骤。
141.在步骤s510中，获得目标合约推送信息在t时刻的第一实际播放量和上一监听时刻m的第二实际播放量，t>m。
142.本公开实施例中，上一监听时刻m可为距离t时刻最近的监听时刻。
143.在步骤s520中，根据第一实际播放量和第二实际播放量获得播放量差值。
144.在步骤s530中，根据t时刻和m时刻获得时间差值。
145.在步骤s540中，根据播放量差值和时间差值确定目标合约推送信息在t时刻的实际播放速度。
146.本公开实施例中，实际播放速度可通过下式计算：
147.speed_now＝(play_1-play_2)/(t-m)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
148.其中，speed_now为t时刻的实际播放速度。play_1为第一实际播放量，play_2为第二实际播放量，play_1-play_2为播放量差值，t-m为时间差值。
149.图6是基于图3的步骤s340在一个示例性实施例中的流程图。
150.如图6所示，上述图3实施例中的步骤s340可以进一步包括以下步骤。
151.在步骤s610中，获得目标合约推送信息在t时刻的上一监听时刻m的第一实际播放量和m-n时刻的第二实际播放量，n为监听周期，0<m-t<n。
152.在步骤s620中，根据第一实际播放量和第二实际播放量获得播放量差值。
153.在步骤s630中，将n确定为时间差值。
154.在步骤s640中，根据播放量差值和时间差值确定目标合约推送信息在t时刻的实际播放速度。
155.本公开实施例中，可采取与公式(3)类似的方式获得t时刻的实际播放速度。
156.图7是基于图4的步骤s410在一个示例性实施例中的流程图。
157.如图7所示，上述图4实施例中的步骤s410可以进一步包括以下步骤。
158.在步骤s710中，获取目标合约推送信息在t时刻的上一更新周期的上一播放速度偏差和上一积分系数。
159.本公开实施例中，比例系数、积分系数和微分系数可为在每个更新周期中循环更新的。t时刻的上一更新周期是指，距离t时刻最近的上一个更新周期。上一播放速度偏差是在上一更新周期中计算获得的目标合约推送信息的播放速度偏差。上一积分系数是在上一更新周期中计算获得的积分系数。
160.在步骤s720中，根据比例常数、t时刻的播放速度偏差和上一播放速度偏差确定当前比例系数。
161.本公开实施例中，可根据下式确定当前比例系数：
162.p_item＝p*(error-last_error)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
163.其中，p_item为当前比例系数，error为t时刻的播放速度偏差，last_error为上一播放速度偏差，p为比例常数。
164.在步骤s730中，根据积分常数、上一积分系数、t时刻的播放速度偏差和时间差值确定当前积分系数。
165.本公开实施例中，可根据下式确定当前积分系数：
166.i_item＝i*(last_i_item error*δt)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
167.其中，i_item为当前积分常数，last_i_item为上一积分常数，error为播放速度偏差，δt为时间差值。
168.在步骤s740中，根据微分常数、t时刻的播放速度偏差、上一播放速度偏差和时间差值确定当前微分系数。
169.本公开实施例中，可根据下式确定当前微分系数：
170.d_item＝d*(error-last_error)/δt
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
171.其中，d_item为当前微分系数，d为微分常数，error为t时刻的播放速度偏差，last_error为上一播放速度偏差，δt为时间差值。
172.在该实施例中，通过pid反馈调节算法，能够根据播放速度偏差反向更新参数，以便后续更新目标模拟收益指标。
173.图8示意性示出了根据本公开的一个实施例的信息推送方法的流程图。
174.如图8所示，基于上述实施例的信息推送方法还可以包括以下步骤。
175.在步骤s810中，根据目标合约推送信息的历史点击率预测获得目标合约推送信息的预测点击率。
176.在步骤s820中，根据预测点击率调整目标模拟收益指标，获得调整后的目标模拟收益指标。
177.本公开实施例中，可通过下式计算获得调整后的目标模拟收益指标：
178.r_score＝score*pctr
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
179.其中，score为调整前的目标模拟收益指标，r_score为调整后的目标模拟收益指标，pctr为预测点击率。
180.在该实施例中，可将调整前的目标模拟收益指标作为出价，利用预测点击率虚拟合约出价，将调整后的目标模拟收益指标作为能够针对不同维度的流量给出不同的指标，更准确地量化目标合约推送信息的目标模拟收益指标，缩短与目标竞价推送信息的预测收益指标在含义表征上的差距。
181.图9是基于图3的步骤s310在一个示例性实施例中的流程图。
182.如图9所示，上述图3实施例中的步骤s310可以进一步包括以下步骤。
183.在步骤s910中，根据目标合约推送信息的历史库存数据进行预测，获得预测库存数据。
184.在步骤s920中，根据预测库存数据确定目标合约推送信息的预测播放曲线图。
185.本公开实施例中，预测播放曲线图中可包括每个时刻的预测播放量。
186.图10是基于图3的步骤s330在一个示例性实施例中的流程图。
187.如图10所示，预测播放曲线图包括每个时刻的预测播放量。上述图3所示实施例中的步骤s330可以进一步包括以下步骤。
188.在步骤s1010中，在预测播放曲线图中确定当前时间片的起始时刻的第一预测播放量。
189.在步骤s1020中，在预测播放曲线图中确定当前时间片的结束时刻的第二预测播放量。
190.在步骤s1030中，根据第一预测播放量、第二预测播放量、当前时间片的起始时刻和结束时刻确定期望播放速度。
191.图11示意性示出了根据本公开的一个实施例的预测播放曲线的示意图。如图11所示，横坐标为时间，纵坐标为预测库存(即预测播放量)。假设当前时间片为8点至8点30分，那么可知当前时间片的起始时刻(8点)的第一预测播放量为3569，当前时间片的结束时间(8点30分)的第二预测播放量为4251。那么期望播放速度可为(4251-3569)/60/30＝0.379pv/s。其中，pv为一次页面的访问请求。
192.此外，在图11中，为了使预测的播放量更加精准，实际获得的为每个时刻的预测播放量占总量的百分比，将该百分比乘以一个当天最大可播量获得每个时刻的预测播放量(例如8点30分时为4251)。
193.图12示意性示出了根据本公开的一个实施例的信息推送方法的流程图。
194.如图12所示，基于上述实施例的信息推送方法还可以包括以下步骤。
195.在步骤s1210中，根据日志信息中目标竞价推送信息的曝光数据确定目标竞价推送信息的历史收益分布。
196.其中，可根据日志信息中的请求级数据确定每个历史请求的排序队列；根据每个历史请求的排序队列进行统计，获得每个时间片的推送信息分布；计算获得相邻时间片的推送信息分布之间的分布差值；若分布差值小于分布差值阈值，则根据日志信息的曝光数据确定目标竞价推送信息的历史收益分布。
197.其中，在分布差值小于分布差值阈值时，可以认为目标竞价推送信息的分布变化较小，可以利用历史分布模拟线上竞争环境。
198.本公开实施例中，目标竞价推送信息的历史收益分布可如下表所示：
199.表2历史收益分布
200.分位点ecpm低ecpm占比高ecpm占比1％1500％100％10％12601％99％20％15002％98％30％30304％96％40％46508％92％50％711013％87％60％919020％80％70％1154029％71％80％1813042％58％90％2280062％38％99％6749093％7％
201.如上表所示，第一列表示ecpm的11个分位点，第二列是对应的ecpm值，第三列是低于该ecpm的所有ecpm之和占总ecpm和的占比，第三列是高于该ecpm的所有ecpm之和占总ecpm和的占比，后两列显然是互补关系。
202.可以明显看出如果以10％和90％两个分位点为合约广告分数的上界和下界，高于上界的全部让给竞价推送信息，低于下界的全部让给合约推送信息，那么竞价广告会以1％的ecpm损失换取38％的ecpm增益。
203.在步骤s1220中，根据竞价推送信息的历史收益分布确定竞价推送信息在预设分位点的第一收益界限值和第二收益界限值，第一收益界限值小于第二收益界限值。
204.本公开实施例中，预设分位点可例如表1中10％和90％的分位点，但此处仅为示例，本公开的技术方案对此并不作特殊限定。
205.图13是基于图9的步骤s950在一个示例性实施例中的流程图。
206.如图13所示，图9所示实施例中的步骤950可以进一步包括如下步骤。
207.在步骤s1310中，若目标模拟收益指标小于第一收益界限值，则将第一收益界限值作为目标模拟收益指标。
208.在步骤s1320中，若目标模拟收益指标大于第二收益界限值，则将第二收益界限值作为目标模拟收益指标。
209.以表1为例，可以明显看出如果以10％和90％两个分位点为合约推送信息的目标模拟收益指标的上界和下界，高于上界的全部让给目标竞价推送信息，低于下界的全部让给目标合约推送信息，那么目标竞价推送信息会以1％的ecpm损失换取38％的ecpm增益。
210.图17示意性示出了根据本公开的一实施例的信息推送系统的框架图。如图17所示，混排模型1720处于中心位置，输入包括播控参数1741，track_log曝光数据1744和库存数据1745。混排模型可针对竞价目标和合约目标给出参数，传入功能服务器(featureserver)1711的字典结构，最终在混合服务器(mixer)1712生效。
211.信息推送系统整体可分为三个大部分：数据处理1725、混排模型1720和线上系统1710。
212.数据处理1725包括数据来源1750、数据传输1740、数据处理1730三个模块，完成了原始数据到算法输入的处理操作，具体描述如下：
213.库存数据1745来源于库存预估服务，是利用过去数据对未来的详细预测，精确到每个请求与每个广告的映射，可以反映出每个订单在给定天的库存量，二部图基于库存数据计算得出，通过二部图我们可以得到两个非常有用的数据：合约推送信息的播放概率和当天的播放曲线，前者给了合约保量的参考，后者给了合约的挤占空间。
214.tdw日志1752分为两种：请求级别的数据(track_log)1744和曝光级别的数据(joined_exposure)1743。
215.请求级别的数据1744可以获得每个请求的精排队列，通过一段时间的精排队列以及队列中所有广告的ecpm、pctr、过滤条件、扶持策略等等数据，算法通过该数据模拟线上竞争环境，如果分布差异足够小，可以假设历史的竞价合约分布与预测环境相同。
216.曝光级别的数据(joined_exposure)1743可以获得每个请求真实曝光出来的具体的推送信息，以及对应的计费、ecpm信息，算法通过该数据可获得线上的竞价推送信息的反馈。
217.播控参数1741是指：合约的播放控制目前受到多种播控参数影响，比如rate、theta等等，是辅助调整合约保量的关键信息。
218.线上系统1710有两个。第一个为featureserver1711，简称fs，fs是一个服务器，本
公开实施例可将目标模拟收益指标与其他参数(theta、rate)传输给fs，fs整合后等待混合服务器1712的请求。
219.第二个为混合服务器1712(mixer)，mixer是一个非常复杂的系统，与本公开实施例有关的部分为混排模块，一个请求到来后mixer会收到目标竞价推送信息和目标合约推送信息的排序队列，然后会向fs请求其中目标合约推送信息的目标模拟收益指标，取得分数后再与目标竞价推送信息排序，得到最终展示的目标推送信息。
220.本公开实施例的信息推送方法利用反馈调节算法核心(例如pid算法)能够快速拿到反馈值的环境，混排场景效果广告的ecpm提升难以快速反馈，但是目标合约推送信息的播放量却可以实时得到。保量是混排的第一目标，由于合约广告存在溢价，合约保量是主要目标，竞价的收益需要建立在合约曝光不变的前提下。具体来说，合约保量方面，算法通过合约的预测播放曲线实现目标模拟收益指标的调节，令目标合约推送信息的实际播放拟合预测播放曲线。竞价ecpm提升方面，通过各个维度的腾挪，以及利用请求级别的ecpm计算出的上下界“吃低放高”，提升竞价收益。
221.以下介绍本公开的装置实施例，可以用于执行本公开上述的信息推送方法。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开上述的信息推送方法的实施例。
222.图26示意性示出了根据本公开的一实施例的信息推送装置的框图。
223.参照图26所示，根据本公开的一个实施例的信息推送装置2600，可以包括：请求获取模块2610、信息匹配模块2620、竞价指标模块2630、合约指标模块2640、指标排序模块2650、信息选择模块2660和信息推送模块2670。
224.请求获取模块2610可配置为获取t时刻的推送信息请求，t时刻为当前时刻。
225.信息匹配模块2620可配置为根据推送信息请求匹配获得目标竞价推送信息和目标合约推送信息。
226.竞价指标模块2630可配置为确定每个目标竞价推送信息的目标预测收益指标。
227.合约指标模块2640可配置为确定每个目标合约推送信息在t时刻的目标模拟收益指标。
228.指标排序模块2650可配置为按照每个目标竞价推送信息的预测收益指标和每个目标合约推送信息的目标模拟收益指标对目标竞价推送信息和目标合约推送信息进行排序。
229.信息选择模块2660可配置为根据排序结果从目标竞价推送信息和目标合约推送信息中确定目标推送信息。
230.信息推送模块2670可配置为响应于推送信息请求发送目标推送信息。
231.本公开实施方式提供的信息推送装置，在接收到推送信息请求时，对推送信息请求匹配得到的目标竞价推送信息进行预测获得的目标预测收益指标，对匹配得到的目标合约推送信息生成能够表征对预定量的对齐需求的目标模拟收益指标。能够基于目标竞价推送信息的预测收益指标和目标合约推送信息的目标模拟收益指标实现对目标竞价推送信息和目标合约推送信息的混合排序，能够保证响应于推送信息请求发送适合用户的目标推送信息的情况下，减少服务器和终端之间交互的数据量。同时，能够在达到合约推送信息的预定量需求的同时，避免合约推送信息对竞价推送信息的曝光量的挤占，最大化平衡合约推送信息和竞价推送信息对曝光的不同需求。
232.在示例性实施例中，合约指标模块2640可包括：播放曲线子模块，可配置为获得目标合约推送信息的预测播放曲线图；时间片子模块，可配置为确定t时刻所在的当前时间片；期望速度子模块，可配置为根据预测播放曲线图确定目标合约推送信息在当前时间片的期望播放速度；实际速度子模块，可配置为获得目标合约推送信息在t时刻的实际播放速度；速度偏差子模块，可配置为根据在当前时间片的期望播放速度和t时刻的实际播放速度确定在t时刻的播放速度偏差；反馈调节子模块，可配置为根据t时刻的播放速度偏差进行反馈调节，计算获得目标合约推送信息的目标模拟收益指标。
233.在示例性实施例中，反馈调节子模块可包括参数确定单元，可配置为根据t时刻的播放速度偏差确定当前比例系数、当前积分系数和当前微分系数；提升比例确定单元，可配置为根据当前比例系数、当前积分系数和当前微分系数确定当前提升比例；第一历史数据单元，可配置为获得目标合约推送信息在t时刻的上一更新周期的上一模拟收益指标；模拟收益指标单元，可配置为根据当前提升比例和上一模拟收益指标获得目标模拟收益指标。
234.在示例性实施例中，实际速度子模块可包括：第一实际播放量单元，可配置为获得目标合约推送信息在t时刻的第一实际播放量和上一监听时刻m的第二实际播放量，t>m；第一播放量差值单元，可配置为根据第一实际播放量和第二实际播放量获得播放量差值；第一时间差值单元，可配置为根据t时刻和m时刻获得时间差值；第一实际速度单元可配置为根据播放量差值和时间差值确定目标合约推送信息在t时刻的实际播放速度。
235.在示例性实施例中，实际速度子模块可包括：第二实际播放量单元，可配置为获得目标合约推送信息在t时刻的上一监听时刻m的第一实际播放量和m-n时刻的第二实际播放量，n为监听周期，0<m-t<n；第二播放量差值单元，可配置为根据第一实际播放量和第二实际播放量获得播放量差值；第二时间差值单元，可配置为将n确定为时间差值；第二实际速度单元，可配置为根据播放量差值和时间差值确定目标合约推送信息在t时刻的实际播放速度。
236.在示例性实施例中，参数确定单元可括：第二历史数据子单元，可配置为获取目标合约推送信息在t时刻的上一更新周期的上一播放速度偏差和上一积分系数；比例系数子单元，可配置为根据比例常数、t时刻的播放速度偏差和上一播放速度偏差确定当前比例系数；积分系数子单元，可配置为根据积分常数、上一积分系数、t时刻的播放速度偏差和时间差值确定当前积分系数；微分系数子单元，可配置为根据微分常数、t时刻的播放速度偏差、上一播放速度偏差和时间差值确定当前微分系数。
237.在示例性实施例中，模拟收益指标单元可包括：步长获得子单元，可配置为获取目标合约推广信息的步长；模拟收益指标子单元，可配置为根据当前提升比例、目标合约推广信息的上一模拟收益指标、期望播放速度和步长确定目标模拟收益指标。
238.在示例性实施例中，信息推送装置2600还可包括：点击率预测模块，可配置为根据目标合约推送信息的历史点击率预测获得目标合约推送信息的预测点击率；模拟指标调整模块，可配置为根据预测点击率调整目标模拟收益指标，获得调整后的目标模拟收益指标。
239.在示例性实施例中，播放曲线子模块可包括：库存预测单元，可配置为根据目标合约推送信息的历史库存数据进行预测，获得预测库存数据；播放曲线单元，可配置为根据预测库存数据确定目标合约推送信息的预测播放曲线图。
240.在示例性实施例中，预测播放曲线图包括每个时刻的预测播放量；其中，期望速度
子模块可包括：第一播放量预测单元，可配置为在预测播放曲线图中确定当前时间片的起始时刻的第一预测播放量；第二播放量预测单元，可配置为在预测播放曲线图中确定当前时间片的结束时刻的第二预测播放量；期望播放速度单元，可配置为根据第一预测播放量、第二预测播放量、当前时间片的起始时刻和结束时刻确定期望播放速度。
241.在示例性实施例中，信息推送装置2600还可包括：收益分布模块，可配置为根据日志信息中目标竞价推送信息的曝光数据确定目标竞价推送信息的历史收益分布；收益界限模块，可配置为根据竞价推送信息的历史收益分布确定竞价推送信息在预设分位点的第一收益界限值和第二收益界限值，第一收益界限值小于第二收益界限值。
242.在示例性实施例中，合约指标模块2640还可包括：第一限值子模块，可配置为若目标模拟收益指标小于第一收益界限值，则将第一收益界限值作为目标模拟收益指标；第二限值子模块，可配置为若目标模拟收益指标大于第二收益界限值，则将第二收益界限值作为目标模拟收益指标。
243.图27示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的结构示意图。需要说明的是，图27示出的电子设备2700仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
244.如图27所示，电子设备2700包括中央处理单元(cpu)2701，其可以根据存储在只读存储器(rom)2702中的程序或者从储存部分2708加载到随机访问存储器(ram)2703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram 2703中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。cpu 2701、rom 2702以及ram 2703通过总线2704彼此相连。输入/输出(i/o)接口2705也连接至总线2704。
245.以下部件连接至i/o接口2705：包括键盘、鼠标等的输入部分2706；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分2707；包括硬盘等的储存部分2708；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分2709。通信部分2709经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器2710也根据需要连接至i/o接口2705。可拆卸介质2711，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器2710上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分2708。
246.特别地，根据本公开的实施例，下文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分2709从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质2711被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)2701执行时，执行本技术的系统中限定的各种功能。
247.需要说明的是，本公开所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有至少一个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序
的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
248.附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含至少一个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
249.描述于本公开实施例中所涉及到的模块和/或子模块和/或单元和/或子单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的模块和/或子模块和/或单元和/或子单元也可以设置在处理器中。其中，这些模块和/或子模块和/或单元和/或子单元的名称在某种情况下并不构成对该模块和/或子模块和/或单元和/或子单元本身的限定。
250.作为另一方面，本技术还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现如下述实施例中所述的方法。例如，所述的电子设备可以实现如图2或图3或图4或图5或图6或图7或图8或图9或图10或图12或图13所示的各个步骤。
251.应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者子模块或者单元或者子单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者子模块或者单元或者子单元的特征和功能可以在一个模块或者子模块或者单元或者子单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者子模块或者单元或者子单元来具体化。
252.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
253.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其
它实施方案。本技术旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
254.应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。