一种信息推荐方法、服务器及存储介质与流程

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种信息推荐方法、服务器及存储介质。

背景技术：

互联网共享广告位是一种新的商业拓展模式，通过互联网构造集中广告展示平台，实现信息分发、商业合作、用户导流的作用。为了在有限的广告位上准确、高效提供用户所需的广告信息，需要制定合理的投放策略，提升用户对目标广告信息的触达效率。现有技术中主采用竞价策略，决定广告展位顺序；感知用户行为偏好，基于广告主题、内容的相关性实现个性化投放，为目标用户精准推荐信息。

目前一般的广告投放策略，可以短时间内提升广告的曝光度，但是无法真正做到合理有效地触达目标用户，存在很多推送内容用户并无兴趣，反而占用了有限的信息推广渠道。而根据用户行为偏好构造用户画像，结合信息主题和内容做实时推荐的方式中，需要进行复杂的用户行为特征挖掘和分析，才能实现较高的覆盖率。

可以看出，在现实应用中广告类信息的用户投放推荐精准度较低，在一定程度上浪费了信息资源。

技术实现要素：

本申请实施例提供一种信息推荐方法、服务器及存储介质，能够提升广告类信息的用户投放推荐精准度，合理分配信息资源。

第一方面，本申请实施例提供了一种信息推荐方法，所述方法包括：

获取已推荐信息在第一时间周期内的浏览时长和点击次数；

根据所述已推荐信息中第一信息的浏览时长和点击次数，确定所述第一信息在第二时间周期内的投放概率；

在所述第二时间周期内，以所述投放概率投放所述第一信息。

在一种可选的实施方式中，所述根据所述已推荐信息中第一信息的浏览时长和点击次数，确定所述第一信息在第二时间周期内的投放概率，包括：

根据所述第一信息的浏览时长和点击次数获得所述第一信息的平均浏览时长，将所述第一信息的平均浏览时长与所述第一信息原时长的比值作为所述第一信息在第二时间周期内的投放概率。

在一种可选的实施方式中，所述方法还包括：

确定未推荐信息的投放时间段，在投放时间段内以初始概率投放所述未推荐信息。

在一种可选的实施方式中，所述确定未推荐信息的投放时间段包括：

接收所述未推荐信息的投放指令，所述投放指令包含时间段标识；

响应于所述未推荐信息的投放指令，确定所述时间段标识对应的时间段为所述投放时间段。

在一种可选的实施方式中，所述方法还包括：

根据所述已推荐信息在所述第一时间周期内的点击次数由高到低对所述已推荐信息进行排序，获得已推荐信息序列；

获取所述已推荐信息序列中前m个已推荐信息作为第一目标信息，在所述第二时间周期内的至少两个时间段投放所述第一目标信息，所述m为正整数。

在一种可选的实施方式中，所述方法还包括：

获得各已推荐信息的平均浏览时长与所述各推荐原时长的比值，对所述比值由大到小进行排序；

若所述已推荐信息中的第二信息对应的比值处于所述排序中的后n个，改变所述第二信息在所述第二时间周期的投放时间段，所述n为正整数；

获取所述排序中预设区间的已推荐信息作为第三信息，增加所述第三信息在所述第二时间周期内的投放概率。

在一种可选的实施方式中，所述方法还包括：

获取所述第一目标信息中至少一个信息的类型标识；

在所述类型标识对应的待推荐信息集合中确定至少一个关联信息；

生成包含所述至少一个关联信息的提示信息。

第二方面，本申请提供了一种信息推荐装置，包括：

获取单元，用于获取已推荐信息在第一时间周期内的浏览时长和点击次数；

确定单元，用于根据所述已推荐信息中第一信息的浏览时长和点击次数，确定所述第一信息在第二时间周期内的投放概率；

处理单元，用于在所述第二时间周期内，以所述投放概率投放所述第一信息。

可选的，上述确定单元用于：

根据上述第一信息的浏览时长和点击次数获得上述第一信息的平均浏览时长，将上述第一信息的平均浏览时长与上述第一信息原时长的比值作为上述第一信息在第二时间周期内的投放概率。

可选的，上述确定单元还用于：

确定未推荐信息的投放时间段；上述处理单元430还用于，在投放时间段内以初始概率投放上述未推荐信息。

可选的，上述确定单元具体用于：

接收上述未推荐信息的投放指令，上述投放指令包含时间段标识；

响应于上述未推荐信息的投放指令，确定上述时间段标识对应的时间段为上述投放时间段。

可选的，还包括调整单元，用于：

根据上述已推荐信息在上述第一时间周期内的点击次数由高到低对上述已推荐信息进行排序，获得已推荐信息序列；

获取上述已推荐信息序列中前m个已推荐信息作为第一目标信息，上述m为正整数；上述处理单元还用于，在上述第二时间周期内的至少两个时间段投放上述第一目标信息。

可选的，上述调整单元还用于：

获得各已推荐信息的平均浏览时长与上述各推荐原时长的比值，对上述比值由大到小进行排序；

若上述已推荐信息中的第二信息对应的比值处于上述排序中的后n个，改变上述第二信息在上述第二时间周期的投放时间段，上述n为正整数；

获取上述排序中预设区间的已推荐信息作为第三信息，增加上述第三信息在上述第二时间周期内的投放概率。

可选的，还包括推荐单元，用于：

获取上述第一目标信息中至少一个信息的类型标识；

在上述类型标识对应的待推荐信息集合中确定至少一个关联信息；

生成包含上述至少一个关联信息的提示信息。

第三方面，本申请实施例提供了一种服务器，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如上述第一方面的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令被处理器执行，用以执行如上述第一方面的方法。

通过实施本申请实施例，获取已推荐信息在第一时间周期内的浏览时长和点击次数，根据所述已推荐信息中第一信息的浏览时长和点击次数，确定所述第一信息在第二时间周期内的投放概率，在所述第二时间周期内，以所述投放概率投放所述第一信息，可以实现由用户点击量和浏览时长决定的信息推荐策略，该方法可以对广告热度及时反应和追踪，以及进行调整，合理分配信息资源，与构建用户画像进行信息推荐的方式相比，简化了技术操作，也提升广告类信息的用户投放推荐精准度，以提高广告的点击率和转化率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。

图1是本申请实施例提供的一种信息推荐方法的流程示意图；

图2是本申请实施例提供的另一种信息推荐方法的流程示意图；

图3是本申请实施例提供的一种信息推荐的方案框架示意图；

图4是本申请实施例提供的一种信息推荐装置的示意性框图；

图5是本申请实施例提供的一种服务器的结构性框图。

具体实施方式

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描述。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

为了能够更好地理解本申请实施例，下面将对应用本申请实施例的方法进行介绍，本申请实施例可以应用于广告投放的场景中。

请参阅图1，图1是本申请实施例公开的一种信息推荐方法的示意流程图，该方法可以应用于服务器，如图所示该方法可包括：

101、获取已推荐信息在第一时间周期内的浏览时长和点击次数。

本申请实施例中提到的交易请求可以理解为用户发起的需要进行的交易请求消息，可以来自用户的终端设备(或者说通过终端设备上的应用软件发起)。

本发明主要解决互联网共享广告位场景下的广告投放问题，在有限的共享广告位上，基于用户停留时间，智能调整投放广告标的，提高广告的点击率和转化率。

本申请实施例中的执行主体可以为服务器，具体可以为信息推荐平台的服务器，比如集中广告展示平台的处理服务器。本申请实施例中的广告展示平台可以面像的多样性用户群体，包括电商平台、教育平台、二手车交易平台、社交平台用户等，即该平台可以植入到多种广告分发页面，展示多样性的广告内容，可实现信息分发、商业合作、用户导流的作用。

为了在有限的广告位上准确、高效提供用户所需的广告信息，需要制定合理的投放策略，提升用户对目标广告信息的触达效率。

本申请实施例所涉及到的终端设备是可以与服务器进行通信的设备，上述服务器可以允许多个终端设备进行访问。上述终端设备可以为移动终端，包括各种具有无线通信功能的手持设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备，以及各种形式的用户设备(userequipment，ue)，移动台(mobilestation，ms)等等。

在本申请实施例中，上述已推荐信息为以向用户展示的推荐信息，比如已经展示出去的广告，可以为音频数据或者视频数据。用户可以通过终端设备，比如利用移动终端app浏览上述已推荐信息。

在上述服务器中可以对各个已推荐信息的状态进行记录，比如已推荐信息的推送时刻、原时长、展示时长、投放概率等等，还可以统计已推荐信息的浏览状况。

本申请实施例中的投放概率指的是信息投放密集程度的数值，如广告投放率：按时间来算，如公交车广告，一辆车的运行时间是8小时，而投入广告的时间为1小时，1/8＝12.5％就是广告投放率；按次数来算，比如今天某视频社交网站发布的视频是10000个，但只有100个视频投放了广告，那投放率就是100/10000＝1％。

具体的，可以统计的已推荐信息的浏览状况可以包括浏览时长和点击次数，服务器可以在后台周期性地统计上述已推荐信息的浏览时长和点击次数。上述浏览时长为一个推荐信息被用户播放或浏览的时长，比如用户在移动终端上显示广告到用户关闭该广告的时长。上述点击次数为一个推荐信息被用户点击展示的次数，比如每当一个用户在移动终端的应用程序中点开某广告的视频进行播放，则记一次。

服务器中可以预先设置上述第一时间周期，用于限定获取已推荐信息的浏览状况的周期，上述第一时间周期可以为24小时、12小时等，本申请实施例对此不作限制。比如设置第一时间周期为24小时，则服务器可以每隔24小时获取一次最近24小时内的已推荐信息的浏览时长和点击次数。

在获取上述已推荐信息在第一时间周期内的浏览时长和点击次数之后，可以执行步骤102。

102、根据上述已推荐信息中第一信息的浏览时长和点击次数，确定上述第一信息在第二时间周期内的投放概率。

在本申请实施例中，上述服务器可以设置基于浏览时长和点击次数的投放规则，来实时修改调整已推荐信息的投放概率。

具体的，可以预先设置上述第二时间周期，即以当前时间节点为例，第一时间周期为当前时间节点之前最近的历史时间周期，而第二时间周期为当前时间节点之后最近的未来时间周期。上述第一时间周期和第二时间周期的时间长度可以相同或者不同。

其中，上述第一信息为上述已推荐信息中的任意一个信息，可以对上述已推荐信息中的部分或者全部信息分别执行与第一信息相同的操作。

比如设置第一时间周期和第二时间周期均为24小时，则服务器可以每隔24小时获取一次最近24小时内的已推荐信息的浏览时长和点击次数。基于预设的投放规则，通过对该24小时中的浏览时长和点击次数的分析，来确定下一个24小时中各个已推荐信息的投放概率。

上述投放规则可以包括对于浏览时长(和/或点击次数)与第二时间周期的投放概率的映射关系。例如，第一时间周期内浏览时长在时长a～b以内的已推荐信息，对应的第二时间周期的投放概率为5％，以此类推可以确定多个已推荐信息在下一个周期内的投放概率。上述投放规则，总体而言就是上述浏览时长和点击次数与投放概率成正比例关系，以实现未来对更受关注的优质推荐信息的推广，减少无效推荐信息的资源占用。

在一种可选的实施方式中，该方法还包括：

确定未推荐信息的投放时间段，在投放时间段内以初始概率投放所述未推荐信息。

其中，上述未推荐信息为还未向用户发布的推荐信息，比如新的推荐信息。本申请实施例中可以预先设置有初始概率，对于新的推荐信息没有历史的浏览时长或者点击次数进行评估，则均可以使用上述初始概率进行投放。

对于所有未推荐信息，可以首先确定其投放时间段。上述投放时间段可以理解为该信息在一天之中投放出去的时间段。具体的，可以根据需要划分至少两个时间段，实现不同的推荐信息的投放。

在一种可选的实施方式中，上述确定未推荐信息的投放时间段包括：

接收上述未推荐信息的投放指令，上述投放指令包含时间段标识；

响应于上述未推荐信息的投放指令，确定上述时间段标识对应的时间段为上述投放时间段。

上述投放指令可以是由人工发起的操作指令，服务器通过上述时间段标识确定对应的时间段。则可以手动选择上述未推荐信息的投放时间段再进行投放。

在一种可选的实施方式中，可以设置一天(0点到24点的)四个时间段，具体划分为时间段19-24、8-12、12-18和0-7，将未推荐信息初步确定其中一个时间段为投放时间段。比如可以根据广告主的需求，在原有广告竞价投放策略的基础上，将24小时分为四个广告投放时间段，结合本申请实施例中的多种投放规则，能够为每种广告寻找最佳的投放时间点，在一定程度上提升了热点时段的广告投放效率。

因为用户群体具有多样性，不同广告的目标用户群体活跃时间不同，则可以结合竞价原理，对所有广告按照四个时间段进行粗分，结合本申请实施例中的投放规则可以进一步提高。

其中，上述不同时间段的长短可以相同或者不同，时间段的数量和时间点划分也可以根据不同需求存在其他设置，本申请实施例对此不作限制。

可选的，可以结合一般的竞价规则来调整下一个周期的信息的投放概率，一般根据信息投放方的需求进行约定，可以根据实际情况进行设置，此处不做限制。

在确定上述第一信息在第二时间周期内的投放概率，可以执行步骤103。

103、在上述第二时间周期内，以上述投放概率投放上述第一信息。

在确定上述第一信息在第二时间周期内的投放概率之后，即在上述第二时间周期内，可以按照上述投放概率投放上述第一信息。

对于投放的已推荐信息，可以在对应的平台上进行展示，其展示形式不作限制。比如视频类广告，用户可以在移动终端的应用程序中浏览，可以是由应用程序主动推送的信息，用户可以针对推送的信息进行点击，此处即记入上述信息的点击次数。跳转到其他相关推荐内容或者关联的购买界面等，本申请实施例对此不作限制。

在本申请实施例中，可以重复上述步骤，以实现周期性地调整已推荐信息的投放概率。上述投放概率能够动态地衡量已推荐信息的曝光率和点击率，实现智能调整每个推荐信息的投放规则。

通过实施本申请实施例，可以获取已推荐信息在第一时间周期内的浏览时长和点击次数，再根据上述已推荐信息中第一信息的浏览时长和点击次数，确定上述第一信息在第二时间周期内的投放概率，进而在上述第二时间周期内，以上述投放概率投放上述第一信息。可以实现由用户点击量和浏览时长决定的信息推荐策略，该方法可以对广告热度及时反应和追踪，以及进行调整，合理分配信息资源，与构建用户画像进行信息推荐的方式相比，简化了技术操作，也提升广告类信息的用户投放推荐精准度，以提高广告的点击率和转化率。

请参阅图2，图2是本申请实施例公开的另一种信息推荐方法的示意流程图，如图所示方法可包括：

201、获取已推荐信息在第一时间周期内的浏览时长和点击次数。

本申请实施例中的推荐信息可以为广告，上述已推荐信息为已投放的广告。其中，上述步骤201可以参考图1所示实施例中的步骤101的具体描述，此处不再赘述。

202、根据上述已推荐信息在上述第一时间周期内的点击次数由高到低对上述已推荐信息进行排序，获得已推荐信息序列。

具体的，在获取上述已推荐信息在第一时间周期内的浏览时长和点击次数之后，可以根据上述已推荐信息在上述第一时间周期内的点击次数由高到低对上述已推荐信息进行排序，获得上述已推荐信息序列。可选的，可以输出上述已推荐信息序列的表格，以对该第一时间周期内的广告点击量进行分析。

进一步地，还可以根据已推荐信息序列，针对性地调整广告的投放概率。

203、获取上述已推荐信息序列中前m个已推荐信息作为第一目标信息，在上述第二时间周期内的至少两个时间段投放上述第一目标信息，上述m为正整数。

具体的，可以预先设置上述阈值m，可以选取上述已推荐信息序列中排在前m个的广告，可以理解为点击量排在前列的优质广告，可以加大投放力度。即可以增加投放时间段，具体可以在上述第二时间周期内的至少两个时间段投放上述第一目标信息。可选的，也可以通过百分比的形式选择排在前列的第一目标信息，此处不做限制。

比如，针对点击量排序在前20％的广告，可以在下一个周期内分别在四个时段内均进行投放，从而可以进一步提升优质广告的曝光量和点击率。

204、根据上述第一信息的浏览时长和点击次数获得上述第一信息的平均浏览时长，将上述第一信息的平均浏览时长与上述第一信息原时长的比值作为上述第一信息在第二时间周期内的投放概率。

可以计算各个广告的平均浏览时长，具体的，上述平均浏览时长为浏览时长/点击次数(ts/ps)，将每个广告的的平均浏览时长与上述第一信息原时长的比值作为下一个周期内的投放概率，比如以平均浏览时长/广告原时长(ts/ps□1/tr)作为未来24小时内的二次投放概率pt，可以实现动态更新每个广告的投放概率。

205、在上述第二时间周期内，以上述投放概率投放上述第一信息。

其中，上述步骤205可以参考图1所示实施例中的步骤103的具体描述，此处不再赘述。

206、获得各已推荐信息的平均浏览时长与上述各推荐原时长的比值，对上述比值由大到小进行排序。

可以对上述已推荐信息的平均浏览时长与上述各推荐原时长的比值进行统计排序，其中的计算方法可以参见步骤204中的具体描述，此处不再赘述。

207、若上述已推荐信息中的第二信息对应的比值处于上述排序中的后n个，改变上述第二信息在上述第二时间周期的投放时间段，上述n为正整数。

在上述排序中，当计算出的广告的投放概率pt排序位于后n个时，需要调整这些广告即上述第二信息的投放时间段，来改善第二信息的投放效果。

比如上述计算出的广告的投放概率pt排序在后10％时，调整这些广告的投放时间段，可以换到与第一时间周期不同的时间段，也可以增加其他时间段来投放，此处不作限制。

208、获取上述排序中预设区间的已推荐信息作为第三信息，增加上述第三信息在上述第二时间周期内的投放概率。

具体的，上述服务器中可以预先设置上述预设区间，上述预设区间可以由百分比或者排序序号表示。举例来讲，当上述预设区间为10％-30％，则位于上述排序中的后10％-30％时，可以再次增加该预设区间内对应的广告的投放概率，提高曝光。

上述第三信息可以理解为投放效果较差的广告，对于这些广告，可以预先设置概率阈值，比如0.5，以调整第三信息的pt至0.5。

通过上述步骤可以实现对广告进行投放激活，对较低点击量、点击率和浏览时长的广告进行调整，改变投放时间段和投放概率，保证每种广告都够获得有效的曝光。

在一种可选的实施方式中，上述方法还包括：

获取上述第一目标信息中至少一个信息的类型标识；

在上述类型标识对应的待推荐信息集合中确定至少一个关联信息；

生成包含上述至少一个关联信息的提示信息。

根据广告投放概率pt和点击次数ps，计算同一时段内广告的相似度，结合优质广告进行推荐。

本申请实施例中对推荐信息可以设置类型标识，即对广告进行分类，每个广告对应一个类型标识。对于第一目标信息这类优质广告，可以获取其中的至少一个信息的类型标识，再获取上述类型标识对应的待推荐信息集合，其中包括相同类型标识的未投放广告。可以在其中选择至少一个未投放广告作为上述关联信息，进行推荐。具体可以通过生成包含上述至少一个关联信息的提示信息并进行输出，提示工作人员可以选择该推荐广告进行投放。或者直接传输到用户端进行投放。

可选的，还可以根据上述投放概率pt和点击次数ps，计算同一时段内广告的相似度，选择相似度高于预设相似度阈值的广告进行推荐。

通过上述方法，可以选择与优质广告相同类型的广告进行投放，以提高广告的接收程度，在合适的时间段选择最有效的投放方案。

可以参见图3，图3是本申请实施例提供的一种信息推荐的方案框架示意图。如图3所示，本申请实施例中的应用场景可包含广告展示平台a，广告集合b中的多个广告可以根据框1、2、3中的方式实现更高效的信息推荐。具体的，在框1中设置投放时段，即本申请实施例中的投放时间段，图3中划分了19-24、8-12、12-18和0-7这四个时间段，对广告投放进行粗分，每个新广告在所属的时段内等概率(初始概率)进行投放。其中框2中的投放规则即可包括本申请实施例中图1和图2中的部分或全部处理规则，以动态地更新每个广告的投放概率，便于实现框3中的投放功能，即上述广告排序、确定优质广告，对部分广告激活、获取和推荐相似性广告等功能。

通过构建时间-概率投放规则模型，动态调整每个广告的投放概率，实现由用户点击率和浏览时长决定的广告投放策略，该方法可以对热点广告及时反应和追踪。同时基于概率对广告进行激活，对较低点击率和点击时长的广告进行调整，改变投放时段和投放概率，保证每种广告都够获得有效的曝光。

本申请实施例通过获取已推荐信息在第一时间周期内的浏览时长和点击次数，根据上述已推荐信息在上述第一时间周期内的点击次数由高到低对上述已推荐信息进行排序，获得已推荐信息序列，获取上述已推荐信息序列中前m个已推荐信息作为第一目标信息，在上述第二时间周期内的至少两个时间段投放上述第一目标信息，上述m为正整数，根据上述第一信息的浏览时长和点击次数获得上述第一信息的平均浏览时长，将上述第一信息的平均浏览时长与上述第一信息原时长的比值作为上述第一信息在第二时间周期内的投放概率，并且可以在上述第二时间周期内，以上述投放概率投放上述第一信息；还可以获得各已推荐信息的平均浏览时长与上述各推荐原时长的比值，再对上述比值由大到小进行排序，若上述已推荐信息中的第二信息对应的比值处于上述排序中的后n个，则改变上述第二信息在上述第二时间周期的投放时间段，以及，获取上述排序中预设区间的已推荐信息作为第三信息，增加上述第三信息在上述第二时间周期内的投放概率，可以动态更新每个广告的投放概率，对投放效果不佳的广告进行投放激活，可以实现对广告热度及时反应和追踪，以及进行调整，合理分配信息资源，与构建用户画像进行信息推荐的方式相比，简化了技术操作，也提升广告类信息的用户投放推荐精准度，以提高广告的点击率和转化率。

本申请实施例还提供一种服务器，该终端用于执行前述任一项的方法的单元。具体地，参见图4，是本申请实施例提供的一种信息推荐装置的示意框图。本实施例的信息推荐装置400包括：

获取单元410，用于获取已推荐信息在第一时间周期内的浏览时长和点击次数；

确定单元420，用于根据上述已推荐信息中第一信息的浏览时长和点击次数，确定上述第一信息在第二时间周期内的投放概率；

处理单元430，用于在上述第二时间周期内，以上述投放概率投放上述第一信息。

可选的，上述确定单元420用于：

根据上述第一信息的浏览时长和点击次数获得上述第一信息的平均浏览时长，将上述第一信息的平均浏览时长与上述第一信息原时长的比值作为上述第一信息在第二时间周期内的投放概率。

可选的，上述确定单元420还用于：

确定未推荐信息的投放时间段；上述处理单元430还用于，在投放时间段内以初始概率投放上述未推荐信息。

可选的，上述确定单元420具体用于：

接收上述未推荐信息的投放指令，上述投放指令包含时间段标识；

响应于上述未推荐信息的投放指令，确定上述时间段标识对应的时间段为上述投放时间段。

可选的，还包括调整单元440，用于：

根据上述已推荐信息在上述第一时间周期内的点击次数由高到低对上述已推荐信息进行排序，获得已推荐信息序列；

获取上述已推荐信息序列中前m个已推荐信息作为第一目标信息，上述m为正整数；上述处理单元430还用于，在上述第二时间周期内的至少两个时间段投放上述第一目标信息。

可选的，上述调整单元440还用于：

获得各已推荐信息的平均浏览时长与上述各推荐原时长的比值，对上述比值由大到小进行排序；

若上述已推荐信息中的第二信息对应的比值处于上述排序中的后n个，改变上述第二信息在上述第二时间周期的投放时间段，上述n为正整数；

获取上述排序中预设区间的已推荐信息作为第三信息，增加上述第三信息在上述第二时间周期内的投放概率。

可选的，还包括推荐单元450，用于：

获取上述第一目标信息中至少一个信息的类型标识；

在上述类型标识对应的待推荐信息集合中确定至少一个关联信息；

生成包含上述至少一个关联信息的提示信息。

通过实施本申请实施例，信息推荐装置400可以获取已推荐信息在第一时间周期内的浏览时长和点击次数，根据所述已推荐信息中第一信息的浏览时长和点击次数，确定所述第一信息在第二时间周期内的投放概率，在所述第二时间周期内，以所述投放概率投放所述第一信息，可以实现由用户点击量和浏览时长决定的信息推荐策略，该方法可以对广告热度及时反应和追踪，以及进行调整，合理分配信息资源，与构建用户画像进行信息推荐的方式相比，简化了技术操作，也提升广告类信息的用户投放推荐精准度，以提高广告的点击率和转化率。

参见图5，是本申请另一实施例提供的一种服务器的示意框图。本实施例中的服务器500可以包括：一个或多个处理器510；一个或多个输入设备520，一个或多个输出设备530和存储器540。上述处理器510、输入设备520、输出设备530和存储器540通过总线550连接。存储器540用于存储计算机程序，上述计算机程序包括程序指令，处理器510用于执行存储器540存储的程序指令。其中，处理器510被配置用于执行上述程序指令。

应当理解，在本申请实施例中，处理器510可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，该处理器510还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

输入设备520可以包括触控板、指纹采传感器(用于采集用户的指纹信息和指纹的方向信息)、麦克风等，输出设备530可以包括显示器(lcd等)、扬声器等。

该存储器540可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器410提供指令和数据。存储器540的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器540还可以存储设备类型的信息。

在本申请实施例中，由处理器510加载并执行计算机存储介质中存放的一条或一条以上指令，以实现上述图1或图2所示方法流程的相应步骤。

通过实施本申请实施例，服务器500可以获取已推荐信息在第一时间周期内的浏览时长和点击次数，根据所述已推荐信息中第一信息的浏览时长和点击次数，确定所述第一信息在第二时间周期内的投放概率，在所述第二时间周期内，以所述投放概率投放所述第一信息，可以实现由用户点击量和浏览时长决定的信息推荐策略，该方法可以对广告热度及时反应和追踪，以及进行调整，合理分配信息资源，与构建用户画像进行信息推荐的方式相比，简化了技术操作，也提升广告类信息的用户投放推荐精准度，以提高广告的点击率和转化率。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机存储介质存储有计算机程序，计算机程序包括程序指令，程序指令被处理器执行，用以执行如上述本申请实施例中的部分或全部信息推荐方法。

计算机可读存储介质可以是前述任一实施例的终端设备的内部存储单元，例如终端设备的硬盘或内存。计算机可读存储介质也可以是终端设备的外部存储设备，例如终端设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)等。进一步地，计算机可读存储介质还可以既包括终端设备的内部存储单元也包括外部存储设备。计算机可读存储介质用于存储计算机程序以及终端设备所需的其他程序和数据。计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的服务器和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的服务器和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本申请实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。