[发明专利]一种确定信息受众的方法及装置有效

专利信息
申请号: 201810372348.1 申请日: 2018-04-24
公开(公告)号: CN108777701B 公开(公告)日: 2022-01-25
发明(设计)人: 陶磊;孙永生;李曙光;周苏生;张鹏 申请(专利权)人: 微梦创科网络科技(中国)有限公司
主分类号: H04L67/55 分类号: H04L67/55;G06Q30/02
代理公司: 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 代理人: 许志勇
地址: 100193 北京市海淀区东北旺西路中关村*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 确定 信息 受众 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种确定信息受众的方法,其特征在于,所述方法包括:

确定第一信息提供方提供的推送信息;

根据所述第一信息提供方的特征参数,确定能够对所述推送信息产生转化的目标受众类别,所述特征参数包括:行业领域、网络社交关系以及已推送的历史信息的受众类别中的至少一种;

确定预设历史时段内所述目标受众类别覆盖的受众;

根据所述目标受众类别覆盖的受众信息,确定接收所述推送信息的目标受众;

其中,在所述确定接收所述推送信息的目标受众之前,所述方法还包括:按照预设方式确定所述目标受众的推荐数量;

其中,所述根据所述目标受众类别覆盖的受众信息,确定接收所述推送信息的目标受众,具体包括:根据所述目标受众类别覆盖的受众信息和所述推荐数量,确定所述目标受众;

所述预设方式包括下列方式中的至少一种:根据第二信息提供方已推送的历史信息对应的受众数量,确定所述目标受众的推荐数量,所述第二信息提供方为与所述第一信息提供方相似的信息提供方;或者,根据所述第一信息提供方已推送的历史信息对应的受众数量,确定所述目标受众的推荐数量;

所述方法还包括:

根据第一预设模型确定表征所述第一信息提供方的第一特征向量;

根据所述第一预设模型,确定表征关注所述第一信息提供方的信息提供方的第二特征向量;

根据所述第一特征向量和所述第二特征向量的余弦距离,确定与所述第一信息提供方相似的所述第二信息提供方。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标受众类别覆盖的受众信息和所述推荐数量,确定所述目标受众,具体包括:

向所述第一信息提供方展示所述目标受众类别覆盖的受众总量和所述推荐数量;

接收所述第一信息提供方输入的目标数量,所述目标数量是依据所述受众总量和所述推荐数量确定的;

根据所述目标受众类别覆盖的受众信息和所述目标数量,确定所述目标受众。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标受众类别覆盖的受众信息和所述目标数量,确定所述目标受众,包括:

根据预设点击率估计模型,估计所述目标受众类别覆盖的受众点击所述推送信息的点击率;

从所述目标受众类别覆盖的受众中,选出点击率满足第一预设条件的所述目标数量的受众作为所述目标受众。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,如果所述特征参数包括行业领域,以及

所述根据所述第一信息提供方的特征参数,确定能够对所述推送信息产生转化的目标受众类别,包括:

将与所述第一信息提供方所属的行业领域相同的受众类别,确定为所述目标受众类别。

5.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,如果所述特征参数包括网络社交关系,以及

所述根据所述第一信息提供方的特征参数,确定能够对所述推送信息产生转化的目标受众类别,包括:

确定关注所述第一信息提供方的用户构成的第一集合;

确定关注所述第一集合中用户的用户构成的第二集合;

确定所述第一集合在所述第二集合中的余集;

根据第二预设模型,估计所述余集中的用户在未来登录信息推送平台的概率;

将所述余集中所述概率满足第二预设条件的用户类别,确定为所述目标受众类别。

6.根据权利要求1-3任一项所述的方法,如果所述特征参数包括已推送的历史信息的受众类别,以及

所述根据所述第一信息提供方的特征参数,确定能够对所述推送信息产生转化的目标受众类别,包括:

将所述第一信息提供方已推送的历史信息对应的受众类别,确定为所述目标受众类别。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于微梦创科网络科技(中国)有限公司,未经微梦创科网络科技(中国)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810372348.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top