确定目标呈现信息的资源配置概率分布的方法与设备与流程

本发明涉及互联网
技术领域：
，尤其涉及一种用于确定目标呈现信息的资源配置概率分布的技术。
背景技术：
：当前，随着互联网技术的发展及互联网应用对用户学习、工作与生活的渗透，网络推广，即经由网络将呈现信息呈现给相应的网络用户，因其突出的信息推广效率、信息获取效率及资源利用率已受到越来越多的呈现用户与网络用户的青睐与重视。典型地，在网络用户输入某查询序列进行网络搜索时，搜索引擎不仅提供常规的搜索结果，还将此次网络搜索相适应的呈现信息提供给该网络用户，例如通过利用该查询序列在呈现信息数据库中进行匹配查询获得相对应的呈现信息，将该(等)呈现信息呈现给该网络用户。鉴于网络呈现相比传统信息推送方式存在诸多技术优势，例如更高的信息呈现效率和信息获取效率等，每个呈现用户通常都希望能够充分利用该等技术优势，例如通过预估目标呈现信息在其预定资源区间内的资源配置概率分布来提高信息呈现效率。然而，由于实际呈现用户千差万别，影响确定资源配置概率分布的因素也非常众多，因此，如何确定目标呈现信息在其预定资源区间内的资源配置概率分布，以提高信息呈现效率，仍颇具挑战性。技术实现要素：本发明的一个目的是提供一种用于确定目标呈现信息的资源配置概率分布的方法与设备。根据本发明的一个方面，提供了一种用于确定目标呈现信息的资源配置概率分布的方法，其中，该方法包括：获取待处理的目标呈现信息；根据所述目标呈现信息所对应的呈现特征信息，确定所述目标呈现信息在其预定资源区间内的资源配置概率分布。根据本发明的另一方面，还提供了一种用于确定目标呈现信息的资源配置概率分布的确定设备，其中，该确定设备包括：用于获取待处理的目标呈现信息的装置；用于根据所述目标呈现信息所对应的呈现特征信息，确定所述目标呈现信息在其预定资源区间内的资源配置概率分布的装置。与现有技术相比，本发明的一个实施例通过目标呈现信息所对应的呈现特征信息来确定所述目标呈现信息在其预定资源区间内的资源配置概率分布，从而不但提高了确定目标呈现信息的资源配置的准确率，相应地，也有效地提高了信息呈现效率。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1示出根据本发明一个方面的一种用于确定目标呈现信息的资源配置概率分布的确定设备的设备示意图；图2示出根据本发明一个优选实施例的一种用于确定目标呈现信息的资源配置概率分布的确定设备的设备示意图；图3示出根据本发明另一个方面的一种用于确定目标呈现信息的资源配置概率分布的方法流程图；图4示出根据本发明一个优选实施例的一种用于确定目标呈现信息的资源配置概率分布的方法流程图。附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。具体实施方式下面结合附图对本发明作进一步详细描述。图1示出根据本发明一个方面的一种用于确定目标呈现信息的资源配置概率分布的确定设备1，其中，确定设备1包括用于获取待处理的目标呈现信息的装置(以下简称“第一获取装置11”)；用于根据所述目标呈现信息所对应的呈现特征信息，确定所述目标呈现信息在其预定资源区间内的资源配置概率分布的装置(以下简称“概率分布确定装置12”)。具体地，第一获取装置11获取待处理的目标呈现信息；概率分布装置12根据所述目标呈现信息所对应的呈现特征信息，确定所述目标呈现信息在其预定资源区间内的资源配置概率分布。在此，确定设备1包括但不限于网络设备、用户设备或网络设备与用户设备通过网络相集成所构成的设备。在此，所述网络设备包括但不限于如网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或基于云计算的计算机集合等实现；或者由用户设备实现。在此，云由基于云计算(CloudComputing)的大量主机或网络服务器构成，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机。在此，所述用户设备可以是任何一种可与用户通过键盘、鼠标、触摸板、触摸屏、或手写设备等方式进行人机交互的电子产品，例如计算机、手机、PDA、掌上电脑PPC或平板电脑等。所述网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、VPN网络、无线自组织网络(AdHoc网络)等。本领域技术人员应能理解上述确定设备1仅为举例，其他现有的或今后可能出现的网络设备或用户设备如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。在此，网络设备及用户设备均包括一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和信息处理的电子设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ASIC)、可编程门阵列(FPGA)、数字处理器(DSP)、嵌入式设备等。具体地，第一获取装置11通过调用诸如搜索引擎、浏览器等第三方设备提供的应用程序接口(API)，获取待处理的目标呈现信息；或者，通过基于各种通信协议，与其他能够提供所述目标呈现信息的设备进行交互，以获取待处理的目标呈现信息；或者通过JSP等动态网页技术，获取网络用户通过用户设备输入的查询序列，搜索引擎根据该查询序列，在搜索呈现数据库中进行匹配查询，将查询到的匹配结果作为待获取待处理的目标呈现信息。在此，所述目标呈现信息包括但不限于如待显示于页面中以一定载体如链接、文本、图片、视频、动画或其组合、或其中一种或多种的组合等，用于向用户传递信息的内容，其表现形式可以是文本链接呈现信息、展示类呈现信息、电子邮件呈现信息等。例如，第一获取装置11与能够提供目标呈现信息的设备如呈现用户的呈现信息数据库设备进行交互，获得该呈现用户的目标呈现信息如“驴妈妈旅游大促，花样暑假，百样玩法，全场线路3折起”。在此，所述呈现用户是指为宣传产品或者提供服务，自行或者委托他人设计、制作、发布呈现信息的法人、其他经济组织或者个人。本领域技术人员应理解上述目标呈现信息仅为举例，其他现有的或今后可能出现的目标呈现信息如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。概率分布装置12根据所述目标呈现信息所对应的呈现特征信息，确定所述目标呈现信息在其预定资源区间内的资源配置概率分布。优选地，所述呈现特征信息包括以下至少任一项：-所述目标呈现信息所属的行业属性；-所述目标呈现信息所对应的关键词匹配模式；-所述目标呈现信息所对应的呈现时段。在此，所述预定资源区间是指所述目标呈现信息所对应的呈现用户设置的(或可接受的)关于该目标呈现信息的资源范围，在具体实施例中，其可以是出价范围。在此，所述行业属性是指所述目标呈现信息所属的行业，如教育、旅游、快餐、金融等。在此，所述关键词匹配模式包括但不限于以下至少任一项：1)广泛匹配，在此，所述广泛匹配意旨搜索用户进行搜索的查询序列与目标呈现信息所对应的呈现关键词高度相关时，该目标呈现信息可被触发并被提供给搜索用户，例如，假设某目标呈现信息对应的呈现关键词为“英语培训”，则可触发该目标呈现信息的搜索用户的查询序列包括：a.查询序列与呈现关键词“英语培训”属于同义近义词，如英语培训、英文培训；b.查询序列与呈现关键词“英语培训”属于相关词，如外语培训、英语暑期培训；c.查询序列属于呈现关键词“英语培训”的变体形式词，如增加空格“暑期培训英语”、语序不一致“培训英语”、属于错别拼写字“硬语培训”等；d.查询序列中包含有呈现关键词“英语培训”的短语语序相一致的短语，如“英语培训暑期班”、“哪个英语培训机构好”；2)短语匹配，在此，所述短语匹配意旨搜索用户进行搜索的查询序列完全包含与目标呈现信息所对应的呈现关键词词组，或者目标呈现信息所对应的呈现关键词及该呈现关键词的同义词的前后插入其他字词或者语序颠倒时，该目标呈现信息可被触发并被提供给搜索用户，接上例，如“英语培训”，“英语培训机构”、“培训英语机构”；3)精确匹配，在此，所述精确匹配意旨搜索用户进行搜索的查询序列与目标呈现信息所对应的呈现关键词完全一致时，该目标呈现信息可被触发并被提供给搜索用户，还接上例，如“英语培训”。在此，所述呈现时段是指所述目标呈现信息可被提供给网络用户的时间段，如每天的12:00～14:00。本领域技术人员应理解上述预定资源区间、行业属性、关键词匹配模式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的预定资源区间或行业属性或关键词匹配模式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。具体地，概率分布装置12可根据所述呈现特征信息对应的预定资源信息，并结合所述呈现特征信息预定的权重信息，对所述呈现特征信息进行加权处理，将获得的加权结果直接作为所述资源配置概率分布，或者将获得的加权结果在所述预定资源区间内进行归一化，并将归一化结果作为所述资源配置概率分布。例如，对于第一获取装置11获取的目标呈现信息“驴妈妈旅游大促，花样暑假，百样玩法，全场线路3折起”，其预定资源区间为30～500，其行业属性为旅游业，假设其关键词匹配模式为“精确匹配”，呈现时段为暑期7月-8月的每天“18:00～20:00”，假设旅游行业、精确匹配、该呈现时段的预定资源信息(如资源配置数值)分别为30、50、100，各呈现特征信息预定的权重信息分别为0.2、0.4、0.4，则第一获取装置11对该等呈现特征信息进行加权计算，得到加权结果为0.2*30+0.4*50+0.4*100＝86，然后，第一获取装置11将数值86在预定资源区间内进行归一化，如采用公式(1)：x’＝(x-min)/(max-min)(1)进行归一化，得到归一化结果为x’＝(86-30)/(500-30)＝0.119，其中，min＝30，max＝500，x表示待归一化的数值，即得到目标呈现信息“驴妈妈旅游大促，花样暑假，百样玩法，全场线路3折起”在其预定资源区间30～500内的资源配置概率分布为0.119，次数值说明对应呈现用户将目标呈现信息“驴妈妈旅游大促，花样暑假，百样玩法，全场线路3折起”的资源配置设置在30～500的可能性较低。本领域技术人员应理解上述确定所述资源配置概率分布的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的确定所述资源配置概率分布的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。确定设备1的各装置之间是持续不断工作的。具体地，第一获取装置11持续获取待处理的目标呈现信息；概率分布装置12持续根据所述目标呈现信息所对应的呈现特征信息，确定所述目标呈现信息在其预定资源区间内的资源配置概率分布。在此，本领域技术人员应当理解，所述“持续”是指确定设备1的各装置之间分别不断地进行目标呈现信息的获取、所述目标呈现信息在其预定资源区间内的资源配置概率分布的确定，直至确定设备1在较长时间内停止获取所述目标呈现信息。优选地，确定设备1还包括用于根据所述资源配置概率分布，确定所述目标呈现信息所对应的呈现用户关于该目标呈现信息的优选资源配置信息的装置(以下简称“优选确定装置”，未示出)。例如，对于目标呈现信息“驴妈妈旅游大促，花样暑假，百样玩法，全场线路3折起”，假设其在其预定资源区间30～500内的资源配置概率分布如下表1所示：表1则优选确定装置可基于以上资源配置概率分布，发现落在区间250～350的概率最大，则确定该目标呈现信息所对应的呈现用户关于该目标呈现信息的优选资源配置信息为250～350。更优选地，确定设备1还包括用于获取与搜索用户所提供的查询序列相对应的多个待呈现信息的装置(以下简称“第二获取装置”，未示出)；用于若所述查询序列与所述目标呈现信息所对应的呈现关键词相匹配，根据所述优选资源配置信息，确定所述目标呈现信息在所述多个待呈现信息中的优先级的装置(以下简称“优先级确定装置”，未示出)。具体地，第二获取装置首先通过ASP、JSP等动态网页技术，获取搜索用户通过用户设备输入的查询序列，以此作为搜索用户所提供的查询序列，或者通过诸如搜索引擎等等第三方设备提供的应用程序接口(API)，获取用户通过搜索引擎搜索栏输入的查询序列；然后，第二获取装置接收搜索引擎返回的搜索呈现数据库中对应于该查询序列的多个待呈现信息。例如，搜索用户A在搜索引擎搜索栏中输入关键词“暑期旅游”，按Enter键，第二获取装置通过该搜索引擎提供的应用程序接口(API)，便获取到搜索用户A所提供的查询序列“暑期旅游”，并接收搜索引擎根据该查询序列“暑期旅游”，在搜索呈现数据库中查询得到的与该查询序列“暑期旅游”相对应的多个待呈现信息如：I暑假带孩子去旅游，暑期旅游，带来身心改变！II暑期自助游报价暑期自助游线路全面价格透明III驴妈妈旅游大促，花样暑假，百样玩法，全场线路3折起IV北京青年旅行社旅游预定不操心特惠等你拿接着，优先级确定装置首先判断所述查询序列是否与所述目标呈现信息所对应的呈现关键词相匹配，例如，假设目标呈现信息“驴妈妈旅游大促，花样暑假，百样玩法，全场线路3折起”所对应的呈现关键词为“暑期旅游”，其与用户A输入的查询序列“暑期旅游”相匹配，则优先级确定装置可根据优选确定装置确定的所述优选资源配置信息，确定所述目标呈现信息在所述多个待呈现信息中的优先级，如假设待呈现信息I、II、IV的优选资源配置信息分别为100、200、150，而待呈现信息III(即目标呈现信息)的优选资源配置为250～350，大于待呈现信息I、II、IV的优选资源配置信息，则优先级确定装置可确定目标呈现信息“驴妈妈旅游大促，花样暑假，百样玩法，全场线路3折起”在待呈现信息I-IV中的优先级为位列第一位。在此，本发明通过根据目标呈现信息的优选资源配置信息，确定所述目标呈现信息在所述多个待呈现信息中的优先级，使得可基于该优先级提供所述目标呈现信息，进一步提高了信息呈现效率。图2示出根据本发明一个优选实施例的一种用于确定目标呈现信息的资源配置概率分布的确定设备1，其中，确定设备1包括第一获取装置11’和概率分布获取装置12’，其中，概率分布获取装置12’包括用于对所述目标呈现信息的预定资源区间进行划分处理，以获得多个子区间的单元(以下简称“划分单元121’”)和用于根据所述目标呈现信息所对应的呈现特征信息，确定所述目标呈现信息在各所述子区间内的资源配置概率，以获得所述目标呈现信息在所述预定资源区间内的资源配置概率分布的单元(以下简称“确定单元122’”)，其中，所述资源配置概率分布包括所述目标呈现信息在各所述子区间内的资源配置概率。具体地，第一获取装置11’获取待处理的目标呈现信息；划分单元121’对所述目标呈现信息的预定资源区间进行划分处理，以获得多个子区间；确定单元122’根据所述目标呈现信息所对应的呈现特征信息，确定所述目标呈现信息在各所述子区间内的资源配置概率，以获得所述目标呈现信息在所述预定资源区间内的资源配置概率分布，其中，所述资源配置概率分布包括所述目标呈现信息在各所述子区间内的资源配置概率。在此，第一获取装置11’获取所述目标呈现信息的方式与图1实施例中对应装置获取所述目标呈现信息的方式相同或相似，为简明起见，故在此不再赘述，并以引用的方式包含与此。具体地，划分单元121’对所述目标呈现信息的预定资源区间进行划分处理，如对所述预定资源区间等间距划分，或者对所述预定资源区间进行划分后得到公差/公比数列，从而获得多个子区间。接着，确定单元122’根据所述目标呈现信息所对应的呈现特征信息，确定所述目标呈现信息在各所述子区间内的资源配置概率，以获得所述目标呈现信息在所述预定资源区间内的资源配置概率分布，其中，所述资源配置概率分布包括所述目标呈现信息在各所述子区间内的资源配置概率。具体地，确定单元122’可根据所述目标呈现信息所对应的呈现特征信息，并结合所述呈现特征信息对应于各所述子区间的权重信息，加权确定所述目标呈现信息在各所述子区间内的资源配置概率，以获得所述目标呈现信息在所述预定资源区间内的资源配置概率分布。例如，对于目标呈现信息“驴妈妈旅游大促，花样暑假，百样玩法，全场线路3折起”，假设划分单元121’对其预定资源区间30～500进行划分得到如以上表1所示的子区间，假设该目标呈现信息的呈现特征信息为：i)行业属性为旅游业，ii)关键词匹配模式为“精确匹配”，iii)呈现时段为暑期7月-8月的每天“18:00～20:00”，在每个子区间的权重信息有如下表2所示：表2则确定单元122’可基于以下公式(2)：p＝a_1*y_1+...+a_n*y_n(2)分别确定所述目标呈现信息在各所述子区间内的资源配置概率，其中，a_n表示呈现特征y_n在相应子区间的权重信息，其中，呈现特征信息i-iii的预定资源信息分别为30、50、100，并对基于公式(2)得到结果按照公式(1)进行归一化，得到如下表3所示的在各子区间的资源配置概率：子区间30～130140～240250～350360～460470～500对应资源配置概率0.080.0870.0620.0490.032表3然后，由各子区间的资源配置概率组成所述目标呈现信息在所述预定资源区间内的资源配置概率分布。优选地，确定设备1还包括用于根据所述呈现特征信息所对应的预定资源信息，并结合资源配置数值属于所述子区间的所述目标呈现信息的资源配置历史记录，确定所述呈现特征信息对应于该子区间的权重信息的装置(以下简称“权重确定装置”，未示出)。在此，所述预定资源信息是指所述呈现特征信息所对应的资源配置数值。具体地，权重确定装置根据所述呈现特征信息所对应的预定资源信息，并结合资源配置数值属于所述子区间的所述目标呈现信息的资源配置历史记录，采用学习模型如SVM(SupportVectorMachine，支持向量机)、MLR(MultinomialLogisticRegression，多项逻辑斯蒂回归)等，确定所述呈现特征信息对应于该子区间的权重信息。例如，对于目标呈现信息“驴妈妈旅游大促，花样暑假，百样玩法，全场线路3折起”，其呈现特征信息为：i)行业属性为旅游业，ii)关键词匹配模式为“精确匹配”，iii)呈现时段为暑期7月-8月的每天“18:00～20:00”，假设呈现特征信息i-iii的预定资源信息分别为30、50、100，该目标呈现特征信息的资源配置历史记录中资源配置数值属于子区间30～130的资源配置数值有120，100，90等多个记录，以下仅以子区间30～130为例进行说明：则权重确定装置可将呈现特征信息i-iii的预定资源信息及属于子区间30～130的资源配置数值120，100，90均作为模型输入，找出呈现特征信息i-iii的预定资源信息与呈现特征信息i-iii的预定资源信息之间的函数关系，也即将呈现特征信息i-iii作为变量s，将资源配置数值120，100，90分别作为函数数值g(s)，在给定(s,g(s))的集合下，通过SVM、MLR等模型训练出函数g，找到函数g，就意味着找到了各呈现特征信息i-iii在子区间30～130上的权重。以此类推，依次确定各呈现特征信息在其他子区间上的权重。本领域技术人员应理解上述确定所述呈现特征信息对应于该子区间的权重信息的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的确定所述呈现特征信息对应于该子区间的权重信息如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。图3示出根据本发明另一个方面的一种用于确定目标呈现信息的资源配置概率分布的方法流程图。其中，该方法包括步骤S1和步骤S2。具体地，在步骤S1中，提供设备1获取待处理的目标呈现信息；在步骤S2中，提供设备1根据所述目标呈现信息所对应的呈现特征信息，确定所述目标呈现信息在其预定资源区间内的资源配置概率分布。在此，确定设备1包括但不限于网络设备、用户设备或网络设备与用户设备通过网络相集成所构成的设备。在此，所述网络设备包括但不限于如网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或基于云计算的计算机集合等实现；或者由用户设备实现。在此，云由基于云计算(CloudComputing)的大量主机或网络服务器构成，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机。在此，所述用户设备可以是任何一种可与用户通过键盘、鼠标、触摸板、触摸屏、或手写设备等方式进行人机交互的电子产品，例如计算机、手机、PDA、掌上电脑PPC或平板电脑等。所述网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、VPN网络、无线自组织网络(AdHoc网络)等。本领域技术人员应能理解上述确定设备1仅为举例，其他现有的或今后可能出现的网络设备或用户设备如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。在此，网络设备及用户设备均包括一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和信息处理的电子设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ASIC)、可编程门阵列(FPGA)、数字处理器(DSP)、嵌入式设备等。具体地，在步骤S1中，提供设备1通过调用诸如搜索引擎、浏览器等第三方设备提供的应用程序接口(API)，获取待处理的目标呈现信息；或者，通过基于各种通信协议，与其他能够提供所述目标呈现信息的设备进行交互，以获取待处理的目标呈现信息；或者通过JSP等动态网页技术，获取网络用户通过用户设备输入的查询序列，搜索引擎根据该查询序列，在搜索呈现数据库中进行匹配查询，将查询到的匹配结果作为待获取待处理的目标呈现信息。在此，所述目标呈现信息包括但不限于如待显示于页面中以一定载体如链接、文本、图片、视频、动画或其组合、或其中一种或多种的组合等，用于向用户传递信息的内容，其表现形式可以是文本链接呈现信息、展示类呈现信息、电子邮件呈现信息等。例如，在步骤S1中，提供设备1与能够提供目标呈现信息的设备如呈现用户的呈现信息数据库设备进行交互，获得该呈现用户的目标呈现信息如“驴妈妈旅游大促，花样暑假，百样玩法，全场线路3折起”。在此，所述呈现用户是指为宣传产品或者提供服务，自行或者委托他人设计、制作、发布呈现信息的法人、其他经济组织或者个人。本领域技术人员应理解上述目标呈现信息仅为举例，其他现有的或今后可能出现的目标呈现信息如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。在步骤S2中，提供设备1根据所述目标呈现信息所对应的呈现特征信息，确定所述目标呈现信息在其预定资源区间内的资源配置概率分布。优选地，所述呈现特征信息包括以下至少任一项：-所述目标呈现信息所属的行业属性；-所述目标呈现信息所对应的关键词匹配模式；-所述目标呈现信息所对应的呈现时段。在此，所述预定资源区间是指所述目标呈现信息所对应的呈现用户设置的(或可接受的)关于该目标呈现信息的资源范围，在具体实施例中，其可以是出价范围。在此，所述行业属性是指所述目标呈现信息所属的行业，如教育、旅游、快餐、金融等。在此，所述关键词匹配模式包括但不限于以下至少任一项：1)广泛匹配，在此，所述广泛匹配意旨搜索用户进行搜索的查询序列与目标呈现信息所对应的呈现关键词高度相关时，该目标呈现信息可被触发并被提供给搜索用户，例如，假设某目标呈现信息对应的呈现关键词为“英语培训”，则可触发该目标呈现信息的搜索用户的查询序列包括：a.查询序列与呈现关键词“英语培训”属于同义近义词，如英语培训、英文培训；b.查询序列与呈现关键词“英语培训”属于相关词，如外语培训、英语暑期培训；c.查询序列属于呈现关键词“英语培训”的变体形式词，如增加空格“暑期培训英语”、语序不一致“培训英语”、属于错别拼写字“硬语培训”等；d.查询序列中包含有呈现关键词“英语培训”的短语语序相一致的短语，如“英语培训暑期班”、“哪个英语培训机构好”；2)短语匹配，在此，所述短语匹配意旨搜索用户进行搜索的查询序列完全包含与目标呈现信息所对应的呈现关键词词组，或者目标呈现信息所对应的呈现关键词及该呈现关键词的同义词的前后插入其他字词或者语序颠倒时，该目标呈现信息可被触发并被提供给搜索用户，接上例，如“英语培训”，“英语培训机构”、“培训英语机构”；3)精确匹配，在此，所述精确匹配意旨搜索用户进行搜索的查询序列与目标呈现信息所对应的呈现关键词完全一致时，该目标呈现信息可被触发并被提供给搜索用户，还接上例，如“英语培训”。在此，所述呈现时段是指所述目标呈现信息可被提供给网络用户的时间段，如每天的12:00～14:00。本领域技术人员应理解上述预定资源区间、行业属性、关键词匹配模式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的预定资源区间或行业属性或关键词匹配模式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。具体地，在步骤S2中，提供设备1可根据所述呈现特征信息对应的预定资源信息，并结合所述呈现特征信息预定的权重信息，对所述呈现特征信息进行加权处理，将获得的加权结果直接作为所述资源配置概率分布，或者将获得的加权结果在所述预定资源区间内进行归一化，并将归一化结果作为所述资源配置概率分布。例如，对于在步骤S1中，提供设备1获取的目标呈现信息“驴妈妈旅游大促，花样暑假，百样玩法，全场线路3折起”，其预定资源区间为30～500，其行业属性为旅游业，假设其关键词匹配模式为“精确匹配”，呈现时段为暑期7月-8月的每天“18:00～20:00”，假设旅游行业、精确匹配、该呈现时段的预定资源信息(如资源配置数值)分别为30、50、100，各呈现特征信息预定的权重信息分别为0.2、0.4、0.4，则在步骤S1中，提供设备1对该等呈现特征信息进行加权计算，得到加权结果为0.2*30+0.4*50+0.4*100＝86，然后，在步骤S1中，提供设备1将数值86在预定资源区间内进行归一化，如采用公式(3)：x’＝(x-min)/(max-min)(3)进行归一化，得到归一化结果为x’＝(86-30)/(500-30)＝0.119，其中，min＝30，max＝500，x表示待归一化的数值，即得到目标呈现信息“驴妈妈旅游大促，花样暑假，百样玩法，全场线路3折起”在其预定资源区间30～500内的资源配置概率分布为0.119，次数值说明对应呈现用户将目标呈现信息“驴妈妈旅游大促，花样暑假，百样玩法，全场线路3折起”的资源配置设置在30～500的可能性较低。本领域技术人员应理解上述确定所述资源配置概率分布的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的确定所述资源配置概率分布的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。确定设备1的各步骤之间是持续不断工作的。具体地，在步骤S1中，提供设备1持续获取待处理的目标呈现信息；在步骤S2中，提供设备1持续根据所述目标呈现信息所对应的呈现特征信息，确定所述目标呈现信息在其预定资源区间内的资源配置概率分布。在此，本领域技术人员应当理解，所述“持续”是指确定设备1的各步骤之间分别不断地进行目标呈现信息的获取、所述目标呈现信息在其预定资源区间内的资源配置概率分布的确定，直至确定设备1在较长时间内停止获取所述目标呈现信息。优选地，该方法还包括步骤S3(未示出)。具体地，在步骤S3中，确定设备1根据所述资源配置概率分布，确定所述目标呈现信息所对应的呈现用户关于该目标呈现信息的优选资源配置信息。例如，对于目标呈现信息“驴妈妈旅游大促，花样暑假，百样玩法，全场线路3折起”，假设其在其预定资源区间30～500内的资源配置概率分布如下表4所示：表4则在步骤S3中，提供设备1可基于以上资源配置概率分布，发现落在区间250～350的概率最大，则确定该目标呈现信息所对应的呈现用户关于该目标呈现信息的优选资源配置信息为250～350。更优选地，该方法还包括步骤S4(未示出)和步骤S5(未示出)，具体地，在步骤S4中，确定设备1获取与搜索用户所提供的查询序列相对应的多个待呈现信息；在步骤S5中，若所述查询序列与所述目标呈现信息所对应的呈现关键词相匹配，提供设备1根据所述优选资源配置信息，确定所述目标呈现信息在所述多个待呈现信息中的优先级。具体地，在步骤S4中，提供设备1首先通过ASP、JSP等动态网页技术，获取搜索用户通过用户设备输入的查询序列，以此作为搜索用户所提供的查询序列，或者通过诸如搜索引擎等等第三方设备提供的应用程序接口(API)，获取用户通过搜索引擎搜索栏输入的查询序列；然后，在步骤S4中，提供设备1接收搜索引擎返回的搜索呈现数据库中对应于该查询序列的多个待呈现信息。例如，搜索用户A在搜索引擎搜索栏中输入关键词“暑期旅游”，按Enter键，在步骤S4中，提供设备1通过该搜索引擎提供的应用程序接口(API)，便获取到搜索用户A所提供的查询序列“暑期旅游”，并接收搜索引擎根据该查询序列“暑期旅游”，在搜索呈现数据库中查询得到的与该查询序列“暑期旅游”相对应的多个待呈现信息如：I暑假带孩子去旅游，暑期旅游，带来身心改变！II暑期自助游报价暑期自助游线路全面价格透明III驴妈妈旅游大促，花样暑假，百样玩法，全场线路3折起IV北京青年旅行社旅游预定不操心特惠等你拿接着，在步骤S5中，提供设备1首先判断所述查询序列是否与所述目标呈现信息所对应的呈现关键词相匹配，例如，假设目标呈现信息“驴妈妈旅游大促，花样暑假，百样玩法，全场线路3折起”所对应的呈现关键词为“暑期旅游”，其与用户A输入的查询序列“暑期旅游”相匹配，则在步骤S5中，提供设备1可根据优选确定装置确定的所述优选资源配置信息，确定所述目标呈现信息在所述多个待呈现信息中的优先级，如假设待呈现信息I、II、IV的优选资源配置信息分别为100、200、150，而待呈现信息III(即目标呈现信息)的优选资源配置为250～350，大于待呈现信息I、II、IV的优选资源配置信息，则在步骤S5中，提供设备1可确定目标呈现信息“驴妈妈旅游大促，花样暑假，百样玩法，全场线路3折起”在待呈现信息I-IV中的优先级为位列第一位。在此，本发明通过根据目标呈现信息的优选资源配置信息，确定所述目标呈现信息在所述多个待呈现信息中的优先级，使得可基于该优先级提供所述目标呈现信息，进一步提高了信息呈现效率。图4示出根据本发明一个优选实施例的一种用于确定目标呈现信息的资源配置概率分布的方法流程图。其中，该方法包括步骤S1’和步骤S2’，其中，步骤S2’包括步骤S21’和步骤S22’。具体地，在步骤S1’中，提供设备1获取待处理的目标呈现信息；在步骤S21’中，提供设备1对所述目标呈现信息的预定资源区间进行划分处理，以获得多个子区间；在步骤S22’中，提供设备1根据所述目标呈现信息所对应的呈现特征信息，确定所述目标呈现信息在各所述子区间内的资源配置概率，以获得所述目标呈现信息在所述预定资源区间内的资源配置概率分布，其中，所述资源配置概率分布包括所述目标呈现信息在各所述子区间内的资源配置概率。在此，在步骤S1’中，提供设备1’获取所述目标呈现信息的方式与图3实施例中对应步骤获取所述目标呈现信息的方式相同或相似，为简明起见，故在此不再赘述，并以引用的方式包含与此。具体地，在步骤S21’中，提供设备1对所述目标呈现信息的预定资源区间进行划分处理，如对所述预定资源区间等间距划分，或者对所述预定资源区间进行划分后得到公差/公比数列，从而获得多个子区间。接着，在步骤S22’中，提供设备1根据所述目标呈现信息所对应的呈现特征信息，确定所述目标呈现信息在各所述子区间内的资源配置概率，以获得所述目标呈现信息在所述预定资源区间内的资源配置概率分布，其中，所述资源配置概率分布包括所述目标呈现信息在各所述子区间内的资源配置概率。具体地，在步骤S22’中，提供设备1可根据所述目标呈现信息所对应的呈现特征信息，并结合所述呈现特征信息对应于各所述子区间的权重信息，加权确定所述目标呈现信息在各所述子区间内的资源配置概率，以获得所述目标呈现信息在所述预定资源区间内的资源配置概率分布。例如，对于目标呈现信息“驴妈妈旅游大促，花样暑假，百样玩法，全场线路3折起”，假设在步骤S21’中，提供设备1对其预定资源区间30～500进行划分得到如以上表4所示的子区间，假设该目标呈现信息的呈现特征信息为：i)行业属性为旅游业，ii)关键词匹配模式为“精确匹配”，iii)呈现时段为暑期7月-8月的每天“18:00～20:00”，在每个子区间的权重信息有如下表5所示：表5则在步骤S22’中，提供设备1可基于以下公式(4)：p＝a_1*y_1+...+a_n*y_n(4)分别确定所述目标呈现信息在各所述子区间内的资源配置概率，其中，a_n表示呈现特征y_n在相应子区间的权重信息，其中，呈现特征信息i-iii的预定资源信息分别为30、50、100，并对基于公式(4)得到结果按照公式(3)进行归一化，得到如下表6所示的在各子区间的资源配置概率：子区间30～130140～240250～350360～460470～500对应资源配置概率0.080.0870.0620.0490.032表6然后，由各子区间的资源配置概率组成所述目标呈现信息在所述预定资源区间内的资源配置概率分布。优选地，该方法还包括步骤S6’(未示出)。具体地，在步骤S6’中，确定设备1根据所述呈现特征信息所对应的预定资源信息，并结合资源配置数值属于所述子区间的所述目标呈现信息的资源配置历史记录，确定所述呈现特征信息对应于该子区间的权重信息。在此，所述预定资源信息是指所述呈现特征信息所对应的资源配置数值。具体地，在步骤S6’中，提供设备1根据所述呈现特征信息所对应的预定资源信息，并结合资源配置数值属于所述子区间的所述目标呈现信息的资源配置历史记录，采用学习模型如SVM(SupportVectorMachine，支持向量机)、MLR(MultinomialLogisticRegression，多项逻辑斯蒂回归)等，确定所述呈现特征信息对应于该子区间的权重信息。例如，对于目标呈现信息“驴妈妈旅游大促，花样暑假，百样玩法，全场线路3折起”，其呈现特征信息为：i)行业属性为旅游业，ii)关键词匹配模式为“精确匹配”，iii)呈现时段为暑期7月-8月的每天“18:00～20:00”，假设呈现特征信息i-iii的预定资源信息分别为30、50、100，该目标呈现特征信息的资源配置历史记录中资源配置数值属于子区间30～130的资源配置数值有120，100，90等多个记录，以下仅以子区间30～130为例进行说明：则在步骤S6’中，提供设备1可将呈现特征信息i-iii的预定资源信息及属于子区间30～130的资源配置数值120，100，90均作为模型输入，找出呈现特征信息i-iii的预定资源信息与呈现特征信息i-iii的预定资源信息之间的函数关系，也即将呈现特征信息i-iii作为变量s，将资源配置数值120，100，90分别作为函数数值g(s)，在给定(s,g(s))的集合下，通过SVM、MLR等模型训练出函数g，找到函数g，就意味着找到了各呈现特征信息i-iii在子区间30～130上的权重。以此类推，依次确定各呈现特征信息在其他子区间上的权重。本领域技术人员应理解上述确定所述呈现特征信息对应于该子区间的权重信息的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的确定所述呈现特征信息对应于该子区间的权重信息如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。需要注意的是，本发明可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路(ASIC)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中，本发明的软件程序可以通过处理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地，本发明的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，RAM存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本发明的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。另外，本发明的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本发明的方法和/或技术方案。而调用本发明的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的记录介质中，和/或通过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输，和/或被存储在根据所述程序指令运行的计算机设备的工作存储器中。在此，根据本发明的一个实施例包括一个装置，该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该装置运行基于前述根据本发明的多个实施例的方法和/或技术方案。对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。当前第1页1 2 3