信息投放方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种信息投放方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，使得广告主利用互联网平台进行广告精准投放成为可能。广告系统通过为不同的人群投放其最感兴趣的广告，让广告主的剩余资源和用户的体验最大化。

在对广告进行投放时，需要对广告进行价值评估。相关技术中，在对广告价值进行评估时，需要实时感知广告当前的价值，并得到该广告的价值调整量，进而得到该广告的评估值。但是，由于该价值调整量直接用于广告的评估，直接影响了广告的价值，在价值调整量波动较大时，会导致评估结果不稳定，进而导致在个性化广告推荐过程中，广告资源分配不合理，影响广告与用户的匹配度。

发明内容

本申请提供了一种信息投放方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决相关技术中，价值调整量直接用于广告的评估，直接影响了广告的价值，在价值调整量波动较大时，会导致评估结果不稳定，进而导致在个性化广告推荐过程中，广告资源分配不合理，影响广告与用户的匹配度的问题。

第一方面，本申请提供了一种信息投放方法，包括：

获取待处理信息第一预设时间段内的流量数据；

根据所述流量数据，确定所述待处理信息的第一调整值，所述第一调整值用于指示所述待处理信息的投放系数的稳定性；

当所述第一调整值指示所述投放系数不稳定时，对所述第一调整值进行平滑处理，得到第二调整值；

基于所述第二调整值和所述投放系数，对所述待处理信息进行信息投放。

第二方面，本申请提供了一种信息投放装置，包括：

获取模块，用于获取待处理信息第一预设时间段内的流量数据；

确定模块，用于根据所述流量数据，确定所述待处理信息的投放系数的第一调整值，所述第一调整值用于反应所述待处理信息的所述投放系数的稳定性；

平滑模块，用于当所述第一调整值指示所述投放系数不稳定时，对所述第一调整值进行平滑处理，得到第二调整值；

投放模块，用于基于所述第二调整值和所述投放系数，对所述待处理信息进行信息投放。

第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器、通信接口和存储器通过通信总线完成相互间的通信；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器中所存储的程序，实现第一方面所述的信息投放方法。

第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的信息投放方法。

本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：本申请实施例提供的该方法，在获取待处理信息第一预设时间段内的流量数据后，根据流量数据，确定待处理信息的投放系数的第一调整值，由于第一调整值用于反应待处理信息的投放系数的稳定性，因此，当第一调整值指示投放系数不稳定时，对第一调整值进行平滑处理，得到第二调整值，从而，在待处理数据进行信息投放之前，若确定投放系数不稳定，先对第一调整值进行平滑，从而避免将第一调整值直接应用在信息投放时，导致的待处理信息投放不准确的问题；另外，在对第一调整值平滑得到第二调整值后，再基于第二调整值和投放系数，对待处理信息进行信息投放，不会出现待处理信息分配不合理的情况，提高了待处理信息进行信息投放的准确性。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1为本申请实施例中信息投放方法应用架构的结构示意图；

图2是本申请实施例中信息投放方法的流程示意图；

图3为本申请另一实施例中信息投放方法的流程示意图；

图4为本申请又一实施例中信息投放方法的流程示意图；

图5为本申请实施例中信息投放装置结构示意图；

图6为本申请实施例中电子设备结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

根据本申请一实施例提供了一种信息投放方法。可选地，在本申请实施例中，上述信息投放方法可以应用于如图1所示的由终端101和服务器102所构成的硬件环境中。如图1所示，服务器102通过网络与终端101进行连接，可用于为终端或终端上安装的客户端提供服务(如视频服务、应用服务等)，可在服务器上或独立于服务器设置数据库，用于为服务器102提供数据存储服务，上述网络包括但不限于：广域网、城域网或局域网，终端101并不限定于PC、手机、平板电脑等。

本申请实施例的信息投放方法可以由服务器102来执行，也可以由终端101来执行。其中，终端101执行本申请实施例的信息投放方法，具体而言，是由安装在其上的客户端来执行。

以终端执行本申请实施例的信息投放方法为例，图2是根据本申请实施例中一种可选的信息投放方法的流程示意图，如图2所示，该方法的流程可以包括以下步骤：

步骤201、获取待处理信息第一预设时间段内的流量数据。

一些实施例中，终端获取的流量数据可以是终端本地存储的，也可以是终端从服务器的数据库中获取得到的，或终端从上游引擎接口获取得到。

其中，待处理信息的种类有多种，例如，可以为广告、视频、商品或小说等。流量数据可以但不限于包括用户数据和/或待处理信息的投放结果数据。具体的，用户数据包括但不限于如下至少一种：用户画像信息或用户对待处理信息的操作信息。其中，操作信息包括但不限于点击、收藏、评论、下载或付费信息中的至少一种。

第一预设时间段可以根据实际情况进行设置，此处不做限定，例如第一预设时间段为一天、一周、6小时等，可以自定义设置。

进一步的，获取待处理信息第一预设时间段内的流量数据，具体可以是，先获取待处理信息第一预设时间段内的原始数据，对该原始数据进行预处理(如数据过滤、清除和聚合等)后，得到上述流量数据。具体的，终端获取的原始数据，是未经上游引擎接口处理过的数据，在原始数据获取之后，需要将对待处理信息投放系数调整无用的数据(如待处理信息的订单编号等)进行清除；另外，在清除后的原始数据中，还会将剩余的数据进行聚合，从而得到该流量数据。

步骤202、根据流量数据，确定待处理信息的第一调整值，第一调整值用于指示待处理信息的投放系数的稳定性。

一些实施例中，流量数据中包括用户数据和待处理信息的投放数据，在终端获取到上述流量数据后，可以通过相应的调整模型，依据用户数据和投放数据，确定待处理信息的第一调整值。

其中，待处理信息可以包括但不限于：广告信息、视频、商品应用中的至少一种。而待处理信息的投放系数用于指示待处理信息的价值。

示例性的，当待处理信息为广告时，广告的投放系数用于指示广告的价值，实际场景中可具体表示为如下至少一种：广告的出价、广告的收益、广告的点击率、广告的转化率、与广告相关联的视频的播放数据等，本发明实施例对此无特别限制。

示例性的，当待处理信息为视频时，视频的投放系数用于指示视频的价值，实际场景中可具体表示为如下至少一种：视频的播放次数、视频的评论次数、视频的出价、与视频相关联的广告的价值等，本发明实施例对此亦无特别限制。

示例性的，当待处理信息为应用时，应用的投放系数用于指示应用的价值，实际场景中可具体表示为如下至少一种：应用的下载次数、应用的打开频次、应用的出价、与应用相关联的广告的价值等，本发明实施例对此亦无特别限制。

示例性的，当待处理信息为商品时，商品的投放系数用于指示商品的价值，实际场景中可具体表示为如下至少一种：商品的购买量、商品的库存值、商品的出价、用户对商品的评价、与商品相关联的广告的价值等，本发明实施例对此亦无特别限制。

待处理信息的投放系数是否稳定，与待处理信息是否能稳定投放息息相关。

其中，示例性的，以投放系数为广告的出价为例，第一调整值指示该广告的出价的调整值。在广告第一调整值过大或过小时，表示当前广告的出价过大或过小，从而导致广告的出价较为动荡。实际应用时，若广告的出价一直过大，会导致该广告由于出价过高，而降低该广告的投放；而若广告的出价一直过小，会导致该广告由于出价过小，而提高该广告的投放，而无论是出价的过大还是过小，都会影响广告的投放，进而造成广告主的利益受损。因此，广告的出价需要维持在一个稳定的范围内，以保证广告的投放的稳定性以及广告主的利益。

基于上述相关实施例，流量数据中包括用户数据和投放结果数据，待处理信息在进行投放后，会得到其本次投放后的投放结果，而由于待处理信息的总投放系数是固定的，因此每次的投放系数都会影响到该待处理信息后续的投放系数的稳定。另外，由于用户数据会影响到待处理信息下次的投放结果，因此，可以通过流量数据确定第一调整值。

步骤203、当第一调整值指示投放系数不稳定时，对第一调整值进行平滑处理，得到第二调整值。

一些实施例中，为了避免待处理信息在信息投放时，由于第一调整值的剧烈变化，导致投放结果出现爆量或掉量的情况，使得待处理信息分配不合理，因此，在基于第一调整值进行信息投放前，先判断投放系数的稳定性。

在第一调整值指示投放系数不稳定时，可以先对第一调整值进行平滑处理，得到第二调整值，以减少由于第一调整值的过大或过小，导致待处理信息投放不准确的情况。

步骤204、基于第二调整值和投放系数，对待处理信息进行信息投放。

一些实施例中，在通过对第一调整值平滑处理得到第二调整值后，便可以基于平滑得到的第二调整值和投放系数，对待处理信息进行信息投放。如此，避免了直接采用第一调整值进行信息投放，导致的爆量或掉量的情况发生。

本实施例中，在获取待处理信息第一预设时间段内的流量数据后，根据流量数据，确定待处理信息的投放系数的第一调整值，由于第一调整值用于反应待处理信息的投放系数的稳定性，因此，当第一调整值指示投放系数不稳定时，对第一调整值进行平滑处理，得到第二调整值，从而，在待处理数据进行信息投放之前，若确定投放系数不稳定，先对第一调整值进行平滑，从而避免将第一调整值直接应用在信息投放时，导致的待处理信息投放不准确的问题；另外，在对第一调整值平滑得到第二调整值后，再基于第二调整值和投放系数，对待处理信息进行信息投放，不会出现待处理信息分配不合理的情况，提高了待处理信息信息投放的准确性。

在一个可选实施例中，第一调整值指示投放系数的稳定性可以通过设置相应的稳定区间进行判定。

具体的，在第一调整值在该稳定区间内时，确定第一调整值指示待处理信息的投放系数稳定；而在第一调整值不在该稳定区间内时，确定第一调整值指示待处理信息的投放系数不稳定。

其中，稳定区间可以设置为[1-X,1+X]，其中，X指稳定区间范围，X的具体取值可以根据实际情况进行设置，此处不做限定。

在一个可选实施例中，可以设定稳定区间范围为特定值，如稳定区间范围为0.2，则相应的稳定区间为[0.8,1.2]。

在另一个可选实施例中，稳定区间的确定过程可以通过以下步骤实现：获取区间调整系数，区间调整系数用于指示目标区间的调整量，区间调整系数是使用目标区间进行信息投放后，根据得到的第一投放结果确定的，目标区间为最近一次调整使用的稳定区间。然后，根据区间调整系数，对目标区间进行调整，得到稳定区间。

具体的，一些实施例中，使用目标区间进行信息投放，具体可以是，在步骤203时，采用该目标区间，确定第一调整值的稳定性，进而得到第二调整值，并按照上述步骤201至步骤204将待处理信息进行信息投放，从而获取得到使用目标区间进行信息投放后得到的第一投放结果。在确定第一投放结果后，根据第一投放结果确定区间调整系数。

可以理解的是，在未调整前该目标调整因为为预先设置的初始调整因子。

一些实施例中，区间调整系数用来指示该目标调整因子区间的调整量，因此，在得到区间调整系数后，便可以通过该区间调整系数对目标区间进行调整，从而得到新的稳定区间。在得到新的稳定区间后，通过比较新的稳定区间与目标区间之间的差异，在二者相同时，将新的稳定区间作为最终的稳定区间。

其中，通过该区间调整系数对目标区间进行调整的过程，即是将目标区间与区间调整系数进行相加，将得到的和值，作为新的稳定区间。可以理解的是，实际得到的该区间调整系数可以为正数也可以为负数。

本实施例中，在确定稳定区间时，是在每次基于最近一次的稳定区间进行信息投放后，得到的区间调整系数，调整目标区间后得到的。如此，在投放过程中根据投放结果的表现，确定待处理信息稳定区间，可使得得到的稳定区间更加准确，从而使第一调整值指示的投放系数的稳定性更加准确，进而，提高了待处理信息进行信息投放的准确性。

进一步的，基于上述各实施例的内容，作为一种可选实施例：对第一调整值进行平滑处理，得到第二调整值，包括：

获取待处理信息的第三调整值；其中，第三调整值为：与第一调整值的维度相同且最近一次的调整值；基于第三调整值与第一调整值之间的第一大小关系，确定第二调整值。

本实施例中，通过将第一调整值与第三调整值进行大小比较，由于第三调整值为与第一调整值维度相同，并且是最近一次的调整值，因此，可以根据第三调整值的大小，确定第一调整值平滑的幅度，进而确定第二调整值。

其中，维度包括投放位置或数据获取方式中的至少一个。其中，投放位置可以但不限于为开机界面、暂停界面和支付界面等。

数据的获取方式可以但不限于为调整模型的类型。调整模型是确定第一调整值时使用的模型。调整模型的类型包括实验调整模型和对照调整模型。在将实验调整模型应用在线上之前，待处理信息会通过实验调整模型和对照调整模型，分别进行信息投放，进而，由实验调整模型和对照调整模型根据各自的投放结果进行模型调整。

需要说明的是，在使用调整模型确定第一调整值时，需要将步骤201获取的流量数据输入调整模型中，通过该调整模型进行计算，输出得到该第一调整值。除直接通过训练好的调整模型来获取第一调整值之外，本发明实施例还提供了其他的获取方式，后文详述。

一些实施例中，上述的基于第三调整值与第一调整值之间的第一大小关系，确定第二调整值，具体可以通过以下可选实施例实现。

根据第一大小关系，确定中间系数，中间系数为第三调整值与调整因子之间的运算值，运算值为差值、和值或乘积中的至少一种；其中，调整因子用于指示相邻调整值之间的调整幅度；基于第一调整值与中间系数之间的第二大小关系，确定第二调整值。

在一个可选实施例中，第三调整值与第一调整值之间大小关系不同时，确定的中间系数不同。进而，在根据第一调整值与中间系数的第二大小关系，确定的第二调整值不同。

其中，第三调整值与调整因子之间的运算方式，可以根据调整因子的值进行确定。例如，在调整因子为百分比时，运算值可以为乘积；调整因子为调整量时，运算值可以为和值或差值。

一方面，在第三调整值大于第一调整值时，将第三调整值与调整因子的差值作为中间系数，然后将第一调整值与中间系数中的最大值，作为第二调整值。

示例性的，在第三调整值大于第一调整值时，确定第二调整值的过程进行具体说明。第三调整值大于第一调整值时，可以将第一运算值设置为差值。由于，调整因子是用来指示相邻调整值间的调整幅度的，在第三调整值大于第一调整值的情况下，计算第三调整值与调整因子的差值，得到中间系数，然后将中间系数与第一调整值之间的最大值作为第二调整值。如此，在第一调整值较小时，可以通过中间系数进行平滑，避免由于第一调整值较小，直接将第一调整值进行信息投放，导致待处理信息投放不准确的问题。

另一方面，在第三调整值小于第一调整值时，将第三调整值与调整因子的和值作为中间系数，然后将第一调整值与中间系数中的最小值，作为第二调整值。

示例性的，在第三调整值小于第一调整值时，确定第二调整值的过程进行具体说明。第三调整值小于第一调整值时，可以将第一运算值设置为和值。由于，调整因子是用来指示相邻调整值间的调整幅度的，在第三调整值小于第一调整值的情况下，表明此时第一调整值较大，计算第三调整值与调整因子的差值，得到中间系数，然后将中间系数与第一调整值之间的最小值作为第二调整值。如此，在第一调整值较大时，可以通过中间系数进行平滑，避免由于第一调整值较大，直接将第一调整值进行信息投放，导致待处理信息投放不准确的问题。

可以理解的是，为了提高第二调整值确定的准确性，在第三调整值与第一调整值的大小关系不同时，采用设置不同的调整因子，以保证第二调整值更加准确，进而使待处理信息的投放更加准确。

需要说明的是，在确定调整因子时，也需要根据实际情况进行设定。例如，在第三调整值小于第一调整值时，若调整因子过小，则中间系数与第一调整值之间的最小值为中间系数(第三调整值与调整因子的和)，由于调整因子过小，则会导致第二调整值升高的较慢，调整幅度过小，从而使得增加到预设值的时间较长，导致投放结果不理想；而若调整因子过大，则中间系数与第一调整值之间的最大值为中间系数(第三调整值与调整因子的和)，由于调整因子过大，则会导致第二调整值升高的过快，调整幅度过大，从而使得平滑效果不显著，造成爆量等情况发生。

基于上述实施例，上述的调整因子可以通过以下方式得到：

第一，获取因子调整系数，因子调整系数用于指示目标调整因子的调整量，因子调整系数是使用目标调整因子进行信息投放后，根据得到的第二投放结果确定的，目标调整因子为最近一次调整使用的调整因子；

第二，根据因子调整系数，对目标调整因子进行调整，得到当前调整因子；

第三，获取第二投放结果与第三投放结果之间的变化量，第三投放结果为使用当前调整因子进行信息投放后得到的投放结果；

第四，将变化量小于预设值时的当前调整因子，作为调整因子。

本实施例中，在确定当前调整因子时，是基于最近一次使用的目标调整因子，进行信息投放得到的第二投放结果，以及使用当前的调整因子进行信息投放的第三投放结果，由第二投放结果与第三投放结果的变化量，确定的最终的调整因子。如此，在投放过程中根据投放结果的表现，确定待处理信息的第一调整值进行平滑时的当前调整因子，可使得到的当前调整因子更加准确，从而使平滑效果更加显著，进而，使第二调整值更加稳定，以及，提高了待处理信息进行信息投放的准确性。

一些实施例中，根据目标调整因子进行信息投放，具体可以是，在步骤203时，采用该目标调整因子进行确定第二调整值，并按照上述步骤201至步骤204将待处理信息进行信息投放，从而获取得到使用目标调整因子进行信息投放后得到的第二投放结果。在确定第二投放结果后，根据第二投放结果确定因子调整系数。

可以理解的是，在未调整前该目标调整因子为预先设置的初始调整因子。

进一步的，因子调整系数是用来指示该目标调整因子的调整量的，因此，在得到因子调整系数后，便可以通过该因子调整系数对目标调整因子进行调整，从而得到新的调整因子，即当前调整因子。

其中，通过该因子调整系数对目标调整因子进行调整，得到第一调整因子的过程，即是将目标调整因子与因子调整系数进行相加，将得到的和值，作为当前调整因子。可以理解的是，在实际得到的该因子调整系数可以为正数也可以为负数。

一些实施例中，终端在得到当前调整因子后，会使用第一整因子进行信息投放，得到第三投放结果。并通过计算第二投放结果与第三投放结果的差值，得到投放结果的变化量，从而，终端可以依据投放结果的变化量，确定投放结果的稳定情况。

其中，确定第三投放结果的过程，可以参照上述使用目标调整因子进行信息投放，得到第二投放结果的相关内容，此处不再赘述。

一些实施例中，投放结果包括待处理信息的处理量、总投放系数以及待处理信息发生爆量的数量。进而，得到投放结果的变化量包括待处理信息的处理变量和投放系数差值。基于此，在确定调整因子时，将处理变量和投放系数差值趋近于零时，将发生爆量的数量最低时的当前调整因子，作为该调整因子。

基于上述相关实施例，在确定当前调整因子时，是基于最近一次使用的目标调整因子，进行信息投放得到的第二投放结果，以及使用当前的调整因子进行信息投放的第三投放结果，由第二投放结果与第三投放结果的变化量，确定的最终的调整因子。如此，在投放过程中根据投放结果的表现，确定待处理信息的第一调整值进行平滑时的当前调整因子，可使得到的当前调整因子更加准确，从而使第二调整值更加稳定，进而，提高了待处理信息进行信息投放的准确性。

上述实施例中，调整模型是用于根据流量数据确定第一调整值的计算逻辑模型。调整模型输出得到的第一调整值，为对待处理信息投放系数得到调整值。示例性的，在待处理信息为广告，投放系数为广告的出价时，第一调整值为广告出价的调整值。其中，广告的出价为广告主在对该广告进行信息投放前设定的单价。在第一调整值指示投放系数不稳定时，最近一次的第三调整值，以及平滑得到第二调整值，均为对广告单价的调整值。

进一步的，在对第一调整值进行平滑时，由第三调整值与调整因子确定的中间系数，与第一调整值进行比较，确定的第二调整值。其中，调整因子保证了相邻两次的调整值之间的差值的稳定性，即差值不超过调整因子的大小。

进一步的，在确定稳定区间时，通过区间调整系数对目标区间进行调整。其中，区间调整系数是基于使用目标区间进行信息投放时，得到的投放结果确定的。

图3是根据本申请实施例的一种可选的信息投放方法的流程示意图，基于上述各实施例的内容，作为一种可选实施例，根据流量数据，确定待处理信息的投放系数的第一调整值，可以包括以下步骤：

步骤301，确定待处理信息的投放类型。

一些实施例中，投放类型是由该待处理信息的供应方提供的，供应方根据自身的需求，将投放类型进行上传，由终端获取到。其中，供应方的需求包括对该待处理信息的点击和/或下载等。进一步的，在供应方的需求只有一个时，例如只需要用户点击或下载待处理信息，投放类型为单需求投放；在供应方的需求有两个以上时，例如既需要用户点击也需要用户下载待处理信息，投放类型为多需求投放。

步骤302，从流量数据中，提取与投放类型一致的目标流量数据，目标流量数据包括用户数据和待处理信息的投放结果数据。

一些实施例中，投放类型不同时，对应的流量数据也不同。在确定待处理信息的投放类型后，从第一时间段内获取的流量数据中，提取与该投放类型一致的目标流量数据。

基于上述相关实施例，在投放类型为单需求投放时，目标流量数据包括在执行该单需求后得到的投放结果数据以及相应的用户数据；在投放类型为多需求投放时，目标流量数据包括在执行该多需求后得到的投放结果数据以及相应的用户数据。

其中，投放结果数据包括实际总投放系数与剩余投放系数中至少一种，以及，待处理信息的处理量。

步骤303，根据投放结果数据，确定待处理信息的进行信息投放的投放倾向度。

一些实施例中，在得到待处理信息的投放结果数据后，可以依据投放结果数据中的实际总投放系数、剩余投放系数以及待处理信息的处理量，确定该待处理信息是否继续进行信息投放的投放倾向度。

步骤304，根据用户数据，确定目标用户对待处理信息进行处理的处理倾向度，目标用户为当前获取到待处理信息的用户。

一些实施例中，在得到用户数据后，对于每个用户对待处理信息的处理程度不同，因此可以根据得到的用户数据确定出，获取到当前待处理信息的目标用户，对该待处理信息的处理倾向度。

步骤305，获取投放倾向度和处理倾向度的乘积，得到第一调整值。

基于上述相关实施例，在得到待处理信息的投放倾向度和处理倾向度后，将二者的乘积作为第一调整值。

示例性的，在待处理信息为广告时，投放倾向度可以为该广告在投放位置进行投放的概率，处理倾向度可以为该广告在投放后，用户对该广告进行操作的概率。

基于上述相关实施例，基于与待处理信息的投放类型一致的目标流量数据，确定待处理信息进行信息投放的投放倾向度，以及用户对待处理信息进行处理的处理倾向度。在确定第一调整值时，既考虑到待处理信息本身的影响，又考虑到用户的影响，采用投放倾向度和处理倾向度共同确定第一调整值，使得得到的第一调整值，更加准确。

基于上述各实施例的内容，投放结果数据包括：实际总投放系数与剩余投放系数中至少一种，以及，待处理信息的处理量；作为一种可选实施例：根据投放结果数据，确定待处理信息的投放倾向度，包括：

获取处理量和投放系数的乘积，得到预测总投放系数；

获取预测总投放系数与实际总投放系数的差值，得到投放系数偏差值；

根据投放系数偏差值和剩余投放系数，确定投放倾向度，投放倾向度与投放系数偏差值成正相关关系，与剩余投放系数成负相关关系。

本实施例中，在确定待处理信息的投放倾向度时，是基于投放结果中的实际总投放系数、剩余投放系数以及待处理信息的处理量共同确定的，也就是说，待处理信息前次投放时的投放结果，影响到了本次的投放。因此，在待处理信息进行再次投放时，并不是随机的投放，而是会依据前次的投放结果，确定本次的投放情况，从而使得确定的投放倾向度更加准确。进而，在通过该投放倾向度确定的第一调整值也更加准确。

可选的，在对待处理信息进行信息投放后，终端可以从系统中直接获取得到该待处理信息的处理量、实际总投放系数和剩余投放系数。其中，在终端中存储有供应商对待处理信息的总投放系数，前述的剩余投放系数也可以由总投放系数与实际总投放系数的差值得到。

在得到剩余投放系数，并确定投放系数偏差值后，便可以根据二者的函数关系，得到投放倾向度。其中，投放系数偏差值和剩余投放系数的函数关系，可以根据实际情况进行设定，此处不做限定，例如，可以为投放系数偏差值和剩余投放系数的商关系。

具体的，由于预测总投放系数表示供应商对该待处理信息的期望值，因此，投放系数偏差值越小时，表示该对处理信息是按照供应商的期望投放的，进而，对该待处理信息的投放倾向度便较小，即投放倾向度与投放系数偏差值成正相关关系。

相应的，待处理信息在进行信息投放时，在投放系数偏差值固定时，剩余投放系数越小，则在基于该剩余投放系数进行投放时，将该投放系数偏差值进行补充时，其变化越大，进而，使得投放倾向度越大；而在剩余投放系数较大时，在基于该剩余投放系数进行投放时，将该投放系数偏差值进行补充时，其变化越小，进而，使得投放倾向度越小，投放倾向度与剩余投放系数成负相关关系。

示例性的，以待处理信息为广告为例，上述的实际总投放系数与剩余投放系数可以是同一支广告在不同阶段的数据，实际总投放系数可以为广告已经投放阶段所消耗的数据，剩余投放系数则是广告继续投放阶段将要消耗的数据。其中，消耗的数据可以为该广告的价值，在实际应用中，可以为广告的价格、展示次数或实际投放时间。待处理信息的处理量可以但不限于为用户对该广告进行的点击、收藏和/或下载等操作的数量。

基于上述各实施例的内容，作为一种可选实施例：根据用户数据，确定目标用户对待处理信息进行处理的处理倾向度，包括：

根据用户数据，计算得到第一预设时间段内所有用户的基准流量质量值，基准流量质量值用于指示用户对待处理信息的平均处理量；

预估目标用户的目标流量质量值；

根据目标流量质量值和基准流量质量值的比值，确定处理倾向度，处理倾向度与比值正相关。

本实施例中，通过对用户数据进行分析，将所有用户的基准流量质量值，与目标用户的流量质量进行比较及计算，确定目标用户对待处理信息的处理倾向度。因此，基于“总体”(即所有用户)对“个体”(即目标用户)进行分析，可以使目标用户在对待处理信息处理的处理倾向度更加准确。进而，在通过该投放倾向度确定的第一调整值也更加准确。

可选的，在确定用户数据后，用户数据中包括各用户对待处理信息进行处理的处理量，由此，可以将各用户对待处理信息进行处理的的处理量的平均值，作为基准流量质量值。其中，终端中存储有对用户的流量质量进行预估的预估模型，通过该预估模型，可以预测得到目标用户的目标流量质量值。进而，在得到目标流量质量值和基准流量质量值后，根据二者的比值，确定目标用户对待处理信息进行处理的处理倾向度。

其中，处理倾向度与目标流量质量值和基准流量质量值的比值成正比，即该比值越大，表示该目标用户对该待处理信息进行信息处理的处理量高于平均值，从而该目标用户的处理倾向度越大。

基于上述各实施例的内容，作为一种可选实施例，该方法还包括将第二调整值存储至预设的存储系统。

具体的，在第二调整值确定后，为便于在下次对得到第一调整值进行平滑处理时，能够及时获取最近一次的调整值，将该第二调整值存储至存储系统，作为上述的第三调整值，以供引擎线上访问，保证了第三调整值的灵活获取。其中，存储系统可以但不限于为redis。

本申请的信息投放方法，通过在计算第一调整值的控制模型推理和线上推送之间，增加了一个平滑处理模块，对第一调整值进行平滑处理。平滑处理功能放在第一调整值计算完成之后，可以避免对核心控制逻辑造成影响；放在线上推送之前，可以及时将抖动较大的第一调整值进行平滑处理，增加线上投放的稳定性。

通过平滑处理模块对第一调整值进行平滑处理，提高了线上投放的稳定性，保证了线上流量的均匀利用；解决了待处理信息投放过程中，出现的突然掉量、爆量的问题，提高了待处理信息的投放准确率即投放效果。

图4是根据本申请实施例的一种可选的信息投放方法的流程示意图，在本申请一个具体实施例中，参照图4，该信息投放方法包括以下步骤：

步骤401、获取待处理信息的流量数据。

步骤402、根据流量数据，确定待处理信息的第一调整值。

步骤403、判断第一调整值是否在稳定区间内，若是，执行步骤406，若否，执行步骤404。

步骤404、从数据库中获取第三调整值，第三调整值为：与第一调整值的维度相同且最近一次的调整值。

步骤405、基于第三调整值对第一调整值进行平滑处理。

步骤406、得到最终的调整值，作为第二调整值。

步骤407、将第二调整值推送至线上，并存储至数据库中。

本实施例中，通过设置稳定区间，当第一调整值处于稳定区间时，平滑策略不生效。通过稳定区间，筛选出对投放系统稳定性影响较小的第一调整值，豁免这部分第一调整值的调整逻辑，在不对投放系统产生较大影响的同时，保证了第一调整值可以及时将投放系数反馈到线上，有效保证了待处理信息的投放效果。

另外，在第一调整值不在稳定区间时，在生成第一调整值的控制模型和线上推送之间，增加了一个平滑功能。平滑功能对第一调整值平滑之后，可以避免对核心控制逻辑造成影响；放在线上推送之前，可以及时将抖动较大的第一调整值进行平滑处理，增加线上投放的稳定性。如此，稳定区间之外的第一调整值，采用平滑逻辑，避免第一调整值产生剧烈抖动。通过限制第一调整值的变化幅度，极大提高了投放系统的稳定性，保证了线上流量数据的均匀利用。并且，解决了待处理信息投放过程中，出现的突然掉量、爆量的问题，提高了待处理信息的投放效果。

基于同一构思，本申请实施例中提供了一种信息投放装置，该装置的具体实施可参见方法实施例部分的描述，重复之处不再赘述。如图5所示，该装置主要包括：

获取模块501，用于获取待处理信息第一预设时间段内的流量数据；

确定模块502，用于根据流量数据，确定待处理信息的投放系数的第一调整值，第一调整值用于反应待处理信息的投放系数的稳定性；

平滑模块503，用于当第一调整值指示投放系数不稳定时，对第一调整值进行平滑处理，得到第二调整值；

投放模块504，用于基于第二调整值和投放系数，对待处理信息进行信息投放。

可选的，平滑模块503具体包括：

第一获取单元，用于获取待处理信息的第三调整值；其中，第三调整值为：与第一调整值的维度相同且最近一次的调整值；

第一确定单元，用于基于第三调整值与第一调整值之间的第一大小关系，确定第二调整值。

可选的，第一确定模块，包括：

第二确定单元，用于根据第一大小关系，确定中间系数，中间系数为第三调整值与调整因子之间的运算值，运算值为差值、和值或乘积中的至少一种；其中，调整因子用于指示相邻调整值之间的调整幅度；

第三确定单元，用于基于第一调整值与中间系数之间的第二大小关系，确定第二调整值。

可选的，装置还包括：

第四确定单元，用于第一调整值不在预设的稳定区间内时，确定第一调整值指示待处理信息的投放系数不稳定。

可选的，装置还包括：

第二获取单元，用于获取区间调整系数，区间调整系数用于指示目标区间的调整量，区间调整系数是使用目标区间进行信息投放后，根据得到的第一投放结果确定的，目标区间为最近一次调整使用的稳定区间；

第一调整单元，用于根据区间调整系数，对目标区间进行调整，得到稳定区间。

可选的，该装置还包括：

第三获取单元，用于获取因子调整系数，因子调整系数用于指示目标调整因子的调整量，因子调整系数是使用目标调整因子进行信息投放后，根据得到的第二投放结果确定的，目标调整因子为最近一次调整使用的调整因子；

第二调整单元，用于根据因子调整系数，对目标调整因子进行调整，得到当前调整因子；

第四获取单元，用于获取第二投放结果与第三投放结果之间的变化量，第三投放结果为使用当前调整因子进行信息投放后得到的投放结果；

第四确定单元，用于将变化量小于预设值时的当前调整因子，作为调整因子。

可选的，确定模块，包括：

第五确定单元，用于确定待处理信息的投放类型；

第一提取单元，用于从流量数据中，提取与投放类型一致的目标流量数据，目标流量数据包括用户数据和待处理信息的投放结果数据；

第六确定单元，用于根据投放结果数据，确定待处理信息的进行信息投放的投放倾向度；

第七确定单元，用于根据用户数据，确定目标用户对待处理信息进行处理的处理倾向度，目标用户为当前获取到待处理信息的用户；

第五获取单元，用于获取投放倾向度和处理倾向度的乘积，得到第一调整值。

可选的，投放结果数据包括：实际总投放系数与剩余投放系数中至少一种，以及，待处理信息的处理量；

第六确定单元，包括：

第六获取单元，用于获取处理量和投放系数的乘积，得到预测总投放系数；

第七获取单元，用于获取预测总投放系数与实际总投放系数的差值，得到投放系数偏差值；

第八确定单元，用于根据投放系数偏差值和剩余投放系数，确定投放倾向度，投放倾向度与投放系数偏差值成正相关关系，与剩余投放系数成负相关关系。

可选的，第七确定单元，包括：

第一计算单元，用于根据用户数据，计算得到第一预设时间段内所有用户的基准流量质量值，基准流量质量值用于指示用户对待处理信息的平均处理量；

第一预估单元，用于预估目标用户的目标流量质量值；

第九确定单元，用于根据目标流量质量值和基准流量质量值的比值，确定处理倾向度，处理倾向度与比值正相关。

基于同一构思，本申请实施例中还提供了一种电子设备，如图6所示，该电子设备主要包括：处理器601、通信接口602、存储器603和通信总线604，其中，处理器601、通信接口602和存储器603通过通信总线604完成相互间的通信。其中，存储器603中存储有可被至处理器601执行的程序，处理器601执行存储器603中存储的程序，实现上述任一实施例中所描述的信息投放方法。

上述电子设备中提到的通信总线604可以时外设部件互连标准(PeripheralComponent Interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended IndustryStandard Architecture，简称EISA)总线等。该通信总线604可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图6中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

通信接口602用于上述电子设备与其他设备之间的通信。

存储器603可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可选地，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器601的存储装置。

上述的处理器601可以是通用处理器，包括中央处理器(Central ProcessingUnit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等，还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

在本申请的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当该计算机程序在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一实施例中所描述的信息投放方法。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行该计算机指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。该计算机可以时通用计算机、专用计算机、计算机网络或者其他可编程装置。该计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，计算机指令从一个网站站点、计算机、服务器或者数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、微波等)方式向另外一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。该计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。该可用介质可以是磁性介质(例如软盘、硬盘、磁带等)、光介质(例如DVD)或者半导体介质(例如固态硬盘)等。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。