CN105550207B - 一种信息推广方法及装置 - Google Patents

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CN105550207B CN201510872698.0A CN201510872698A CN105550207B CN 105550207 B CN105550207 B CN 105550207B CN 201510872698 A CN201510872698 A CN 201510872698A CN 105550207 B CN105550207 B CN 105550207B
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Abstract

本发明公开了一种信息推广方法及装置。所述方法包括：获取初始推荐信息列表，所述初始推荐信息列表包含一个或者多个当前显示的推荐信息；获取初始推广信息列表，所述初始推广信息列表包含一个或者多个初始推广信息；依据所述初始推荐信息列表从所述初始推广信息列表中筛选出待推广信息列表，所述待推广信息列表中的待推广信息与所述初始推荐信息列表中的至少一个初始推荐信息的相似度不小于预定阈值；将所述待推广信息***所述初始推荐信息列表形成待推荐信息列表。本发明实施例提供的信息推广方法能够提高用户对推广信息的兴趣度和关注度。

Description

一种信息推广方法及装置
技术领域
本发明涉及信息推广技术领域，具体涉及一种信息推广方法及装置。
背景技术
绝大多数网站或者手机软件中，除了布局有本身的内容之外，往往会提供额外的位置供推广信息展示。这些推广信息种类多样，例如产品信息、服务信息、技术信息、文化信息、事迹信息等等；同时采用的推广方式也具有多种形式，例如文字宣传、视频广告、图片广告、图文宣传、付费内容链接、网络直播间链接等等。
一般来说，网站或者手机软件上的推广信息的具体种类和内容主要由信息发布者预先确定，不依网站内容或者手机软件内容而定。但是，用户所关注的主要是网站或者手机软件提供的本身内容，所以推广信息的内容往往与用户当前关注的内容相差甚远，即推广信息的内容与用户当前的关注点不一致，因此用户对推广信息的内容关注度低。
发明内容
本发明的目的是提供一种信息推广方法及装置，以解决现有技术中推广信息的内容与用户当前的关注点不一致、用户对推广信息的关注度低的问题。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
本发明实施例提供一种信息推广方法，该方法包括：
获取初始推荐信息列表，所述初始推荐信息列表包含一个或者多个当前显示的推荐信息；
获取初始推广信息列表，所述初始推广信息列表包含一个或者多个初始推广信息；
依据所述初始推荐信息列表从所述初始推广信息列表中筛选出待推广信息列表，所述待推广信息列表中的待推广信息与所述初始推荐信息列表中的至少一个初始推荐信息的相似度不小于预定阈值；
将所述待推广信息***所述初始推荐信息列表形成待推荐信息列表。
优选地，所述依据所述初始推荐信息列表从所述初始推广信息列表中筛选出待推广信息列表，包括：
计算所述初始推广信息列表中的初始推广信息与所述初始推荐信息列表中的至少一个初始推荐信息的相似度；
筛选出所述相似度大于预定阈值的初始推广信息作为所述待推广信息，所有所述待推广信息构成所述待推广信息列表。
优选地，所述计算所述待推广信息列表中的待推广信息与所述初始推荐信息列表中的至少一个初始推荐信息的相似度前，所述方法还包括：
计算所述初始推广信息的价值预估值。
优选地，所述计算所述待推广信息列表中的待推广信息与所述初始推荐信息列表中的至少一个初始推荐信息的相似度前，所述方法还包括：
按照所述价值预估值对所述初始推广信息排序得到排序后的初始推广信息列表；
所述计算所述初始推广信息列表中的初始推广信息与所述初始推荐信息列表中的至少一个初始推荐信息的相似度，包括：
按照所述排序后的初始推广信息列表中的初始推广信息的排列次序计算所述初始推广信息列表中的初始推广信息与所述初始推荐信息列表中的至少一个初始推荐信息的相似度。
优选地，所述将所述待推广信息***所述初始推荐信息列表形成待推荐信息列表，包括：
按照价值预估值将所述待推广信息存放至堆栈；
从所述堆栈弹栈某一所述待推广信息；
从所述初始推荐信息列表中获取集合，所述集合中的所述初始推荐信息与所述至少一个所述待推广信息的相似度大于预定阈值；
向所述初始推荐信息列表和所述待推荐信息列表组成的合并列表***所述集合中的所述初始推荐信息。
优选地，所述向所述初始推荐信息列表和所述待推荐信息列表组成的合并列表***所述集合中的所述初始推荐信息，包括：
判断所述集合中的元素是否全部出现在所述合并列表中，如果是，则在所述合并列表中所述集合的最后一个元素所在的位置之前***某待推广信息；如果否，判断所述集合中的元素是否部分出现在所述合并列表中，如果是，则按顺序向所述合并列表***所述某待推广信息以及所述集合中尚未出现在所述合并列表中的元素；如果否，则按顺序向所述合并列表中***所述集合中的第一个元素、所述某待推广信息以及所述集合中的其他元素。
优选地，所述相似度为：
Sim(b,r)＝α1Sim(Tb,Tr)+α2Sim(Pb,Pr)+α3Sim(Cb,Cr),α1+α2+α3＝1，
其中，Sim(Tb,Tr)表示所述待推广信息与所述推荐信息的文本相似度、Sim(Tb,Tr)表示所述待推广信息与所述推荐信息的图片相似度、Sim(Cb,Cr)表示所述待推广信息与所述推荐信息的行为相似度；其中，α1，α2，α3为系数。
另一方面，本发明实施例还提供一种信息推广装置，所述装置包括：
第一获取单元，用于获取初始推荐信息列表，所述初始推荐信息列表包含一个或者多个当前显示的推荐信息；
第二获取单元，用于获取初始推广信息列表，所述初始推广信息列表包含一个或者多个初始推广信息；
第一筛选单元，用于依据所述初始推荐信息列表从所述初始推广信息列表中筛选出待推广信息列表，所述待推广信息列表中的待推广信息与所述初始推荐信息列表中的至少一个初始推荐信息的相似度不小于预定阈值；
第一***单元，用于将所述待推广信息***所述初始推荐信息列表形成待推荐信息列表。
优选地，所述第一筛选单元包括：
第一计算单元，用于计算所述初始推广信息列表中的初始推广信息与所述初始推荐信息列表中的至少一个初始推荐信息的相似度；
第二筛选单元，用于筛选出所述相似度大于预定阈值的初始推广信息作为所述待推广信息，所有所述待推广信息构成所述待推广信息列表。
优选地，所述装置还包括：
第二计算单元，用于计算所述初始推广信息的价值预估值。
优选地，所述装置还包括：
排序单元，用于按照所述价值预估值对所述初始推广信息排序得到排序后的初始推广信息列表；
所述第一计算单元包括：
第三计算单元，用于按照所述排序后的初始推广信息列表中的初始推广信息的排列次序计算所述初始推广信息列表中的初始推广信息与所述初始推荐信息列表中的至少一个初始推荐信息的相似度。
优选地，所述第一***单元包括：
存放单元，用于按照价值预估值将所述待推广信息存放至堆栈；
弹栈单元，用于从所述堆栈弹栈某一所述待推广信息；
第三获取单元，用于从所述初始推荐信息列表中获取集合，所述集合中的所述初始推荐信息与所述至少一个所述待推广信息的相似度大于预定阈值；
第二***单元，用于向所述初始推荐信息列表和所述待推荐信息列表组成的合并列表***所述集合中的所述初始推荐信息。
优选地，所述第一***单元包括：
第一判断单元，用于判断所述集合中的元素是否全部出现在所述合并列表中；
第三***单元，用于在所述集合中的元素全部出现在所述合并列表中时在所述合并列表中所述集合的最后一个元素所在的位置之前***某待推广信息；
第二判断单元，用于判断所述集合中的元素是否部分出现在所述合并列表中；
第四***单元，用于在所述集合中的元素部分出现在所述合并列表中时按顺序向所述合并列表***所述某待推广信息以及所述集合中尚未出现在所述合并列表中的元素；
第五***单元，用于在所述集合中的元素均未出现在所述合并列表中时则按顺序向所述合并列表中***所述集合中的第一个元素、所述某待推广信息以及所述集合中的其他元素。
优选地，所述相似度为：
Sim(b,r)＝α1Sim(Tb,Tr)+α2Sim(Pb,Pr)+α3Sim(Cb,Cr),α1+α2+α3＝1，
其中，Sim(Tb,Tr)表示所述待推广信息与所述推荐信息的文本相似度、Sim(Tb,Tr)表示所述待推广信息与所述推荐信息的图片相似度、Sim(Cb,Cr)表示所述待推广信息与所述推荐信息的行为相似度；其中，α1，α2，α3为系数。
本发明实施例提供的信息推广方法，依据当前显示的初始推荐信息列表从众多初始推广信息中筛选出与初始推荐信息列表中的初始推荐信息具有一定相似度的初始推广信息，并将这部分初始推广信息推广给用户；这部分初始推广信息内容与用户当前的关注点接近并且更贴近用户当前的兴趣点，将这部分初始推广信息推广给用户，能够提高用户对推广信息的兴趣度和关注度。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种信息推广方法流程图；
图2为本发明一具体示例提供的信息推广方法流程图；
图3为本发明实施例提供的信息推广装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本发明实施例提供的技术方案进行详细描述。
本发明一些实施例提供一种信息推广方法，图1示出了该方法的流程示意图。该方法可以包括以下步骤：
步骤S100：获取初始推荐信息列表，其中初始推荐信息列表包含一个或者多个当前显示的推荐信息。
当前显示的推荐信息是指当前在网站或者手机软件上显示的推荐信息。这些推荐信息种类多样，例如产品信息、服务信息、技术信息、文化信息、事迹信息等等；同时采用的推荐方式也具有多种形式，例如文字宣传、视频广告、图片广告、图文宣传、付费内容链接、网络直播间链接等等。
推荐信息可以有多种描述方式。例如，推荐信息可以采用如下方式描述：推荐信息由标题、截图及用户的点击参数描述；例如r＝(T,P,C)，即推荐信息r由其标题T、截图P以及用户的点击参数C描述，其中T表示描述推荐信息的标题，P表示描述推荐信息的截图，C表示用户对推荐信息的点击参数。定义用户集合U＝{u1,u2,...,ui,...,uk}，其中k表示总用户数，则点击参数
Figure BDA0000865351210000061
若用户ui对推荐信息r产生过点击行为，则
Figure BDA0000865351210000062
否则
Figure BDA0000865351210000063
推荐信息列表R可以是一个由多个推荐信息r组成的有序集合。
步骤S102：获取初始推广信息列表，其中初始推广信息列表包含一个或者多个初始推广信息，初始推广信息可以是所有需要推广的推广信息；即初始推广信息列表可以包含所有或者部分当前需要推广的推广信息，另外初始推广信息列表还可以包含其他的当前不需要推广的推广信息。例如，初始推广信息列表包含推广信息服务器中的所有推广信息，其中的一部分推广信息是当前需要推广的，一部分推广信息是当前不需要推广的。
一些实施例中，初始推广信息可以采用如下方式描述：初始推广信息由标题、截图及用户的点击参数描述；例如b＝(T,P,C)，即初始推广信息b由其标题T、截图P以及用户的点击参数C描述，其中T表示描述初始推广信息的标题，P表示描述初始推广信息的截图，C表示用户对初始推广信息d的点击参数，定义用户集合U＝{u1,u2,...,ui,...,uk},k表示总用户数，则
Figure BDA0000865351210000071
若用户ui对初始推广信息b产生过点击操作，则
Figure BDA0000865351210000072
否则
Figure BDA0000865351210000073
初始推广信息列表B可以是多个初始推广信息b组成的有序集合。
另外一些实施例中，初始推广信息b还可以采用如下方式描述：初始推广信息b＝(T,P,C,V)，T表示描述初始推广信息b的标题，P表示描述初始推广信息b的截图，C表示用户对初始推广信息b的点击参数，定义用户集合U＝{u1,u2,...,ui,...,uk},k表示总用户数，则
Figure BDA0000865351210000074
若用户ui对初始推广信息b产生过点击操作，则
Figure BDA0000865351210000075
否则
Figure BDA0000865351210000076
V表示本次推广能带来的价值预估值。初始推广信息列表B可以是多个初始推广信息b组成的有序集合。
步骤S104：依据初始推荐信息列表从初始推广信息列表中确定待推广信息，其中待推广信息列表中的待推广信息与初始推荐信息列表中的至少一个推荐信息的相似度不小于预定阈值。
待推广信息可以是初始推广信息的全部或者一部分，因此待推广信息的描述方式与初始推广信息的表述方式一致，对应于上述初始推广信息的两种描述方法，待推广信息也有两种描述方法：待推广信息d＝(T,P,C)或者待推广信息d＝(T,P,C,V)，具体含义参见上述初始推广信息的含义。多个待推广信息b组成的有序集合构成待推广信息列表B。
相似度具体可以包括文本相似度、图片相似度、和/或行为相似度等。
一些实施例中，步骤S104中的相似度可以由文本相似度、图片相似度和行为相似度构成，例如：
Sim(d,r)＝α1Sim(Td,Tr)+α2Sim(Pd,Pr)+α3Sim(Cd,Cr),α1+α2+α3＝1，
其中，Sim(Td,Tr)表示待推广信息与推荐信息的文本相似度、Sim(Td,Tr)表示待推广信息与推荐信息的图片相似度、Sim(Cd,Cr)表示待推广信息与推荐信息的行为相似度；其中，α1，α2，α3为系数，其中α1，α2，α3均大于等于0，小于等于1。
一些实施例中，上述步骤S104具体可以采用如下步骤实现：
步骤A：计算初始推广信息列表中的初始推广信息与初始推荐信息列表中的至少一个推荐信息的相似度；
步骤B：筛选出相似度大于预定阈值的初始推广信息作为待推广信息，所有待推广信息构成待推广信息列表。待推广信息列表中的待推广信息是当前需要推广的推广信息，待推广信息列表中的待推广信息是初始推广信息的全部或者一部分。
预定阈值可以依具体需要设置。
待推广信息列表中的所有待推广信息与初始推荐信息列表中的至少一个推荐信息的相似度大于预定阈值。这些待推广信息与当前显示的推荐信息有较好的相似度。
步骤S106：将待推广信息***初始推荐信息列表形成待推荐信息列表。然后网站或者手机软件可以显示待推荐信息列表中的待推广信息以及推荐信息，这些待推广信息与推荐信息具有一定的相似度。
一些实施例中，执行上述步骤S106之前，还可以首先计算待推广信息列表中的待推广信息的价值预估值，价值预估值的计算方式可以有多种，例如CTR预估模型法或者点击价值预估模型法等。另外，还可以根据价值预估值对待推广信息列表中的待推广信息进行排序。
一些实施例中，上述步骤S106具体可以采用如下方式实现(包括步骤C至步骤G)
步骤C：将初始推荐信息与待推广信息合并形成合并列表；
其中，该步骤中可以将待推广信息列表中的所有待推广信息与初始推荐信息列表中的所有初始推荐信息合并，也可以将待推广信息列表中的部分待推广信息与初始推荐信息列表中的所有初始推荐信息合并。即，合并列表中可以包括所有的初始推荐信息以及一部分的待推广信息或者全部的待推广信息。另外，当合并列表只包括一部分待推广信息时，可以预先指定合并列表中的待推广信息的个数的最大值。
步骤D：按照价值预估值将待推广信息列表中的待推广信息存放至堆栈；堆栈中的待推广信息可以按照价值预估值由大到小的顺序排列，也可以按照价值预估值由小到大的顺序排列。
另外，在实际算法流程中，在执行步骤D之前，还可以首先清空列表。每执行一次步骤C，就是不断地向合并列表中***初始推荐信息或者待推广信息，初始时合并列表为空，结束时合并列表为由初始推荐信息和待推广信息组成的混合列表。
步骤E：从堆栈中弹栈某一待推广信息；
弹栈按照先进后出、后进先出的顺序进行。
步骤F：从初始推荐信息列表中获取集合，其中该集合中的初始推荐信息与待推广信息列表中的至少一个待推广信息的相似度大于预定阈值；
该集合包含初始推荐信息列表中的一部分初始推荐信息或者全部推荐信息。
步骤G：将上述集合中的初始推荐信息***合并列表。
之后，网站或者手机软件可以将合并列表中具有相似度的初始推荐信息以及待推广信息呈献给用户。
本发明实施例提供的信息推广方法，依据当前显示的初始推荐信息列表从众多初始推广信息中筛选出与初始推荐信息列表中的初始推荐信息具有一定相似度的初始推广信息，并将这部分初始推广信息推广给用户；这部分初始推广信息内容与用户当前的关注点接近并且更贴近用户当前的兴趣点，将这部分初始推广信息推广给用户，能够提高用户对推广信息的兴趣度和关注度。
另外，首先计算待推广信息列表中的待推广信息的价值预估值，并依据价值预估值对待推广信息进行排序，之后在将初始推荐信息列表和排序后的待推广信息列表合并，最终将合并后的列表在网站或者手机软件上呈现给用户。这样，能够保证呈现给用户的推其前后的待推广信息与其前后的初始推荐信息在图文上比较接近，能够进一步提高用户体验，从而提供具有高一致性体验保障的信息推广方法。
在一个具体示例中，本发明实施例提供的信息推广方法，可以采用如图2所示的方式进行：
在此，记初始推荐信息列表为R，R中的初始推荐信息为ri，0<i<m，m为正整数；记待推广信息列表为D，D中的待推广信息为dj，0<j<n，n为正整数
步骤S201：合并初始推荐信息与待推广信息，得到合并列表；记合并列表为M。
步骤S202：清空合并列表M；
步骤S203：计算待推广信息列表D中的待推广信息dj的价值预估值Vj；
步骤S204：将待推广信息列表D中的待推广信息dj按照推广价值预估值Vj由大到小排序，排序结果存放到堆栈S中；
步骤S205：判断堆栈S是否为空，若不为空，执行步骤S206；否则，返回步骤S202；
步骤S206：从堆栈S中弹栈一个待推广信息dj，0<j<n；
步骤S207：从初始推荐信息列表R中获取集合R'，满足R'＝{r|Sim(dj,r)>λ,r∈R}，其中集合R'的元素个数大于0；
步骤S208：向合并列表M中***推广信息dj。
具体的，步骤S208可以按照以下方式进行：
若集合R'中所有元素均未出现在合并列表M中，则按顺序向合并列表M中***集合R'中的第一个元素、待推广信息dj、集合R'中的其他元素；
若集合R'中所有元素均已出现在合并列表M中，则在合并列表M中集合R'最后一个元素所在的位置之前***待推广信息dj；
若集合R'中的元素部分出现在合并列表M中，则按顺序向合并列表M中***待推广信息dj、集合R'中尚未出现在合并列表M中的元素。
其中，上述提到的集合R'中的元素可以是待推荐信息。
之后，可以重复执行步骤S205至步骤S208，直至堆栈S中的所有待推广信息dj全部***集合R'。
另一方面，本发明实施例还提供一种信息推广装置，如图3所示，该信息推广装置包括：
第一获取单元301，用于获取初始推荐信息列表，初始推荐信息列表包含一个或者多个当前显示的推荐信息；
第二获取单元302，用于获取初始推广信息列表，初始推广信息列表包含一个或者多个初始推广信息；
第一筛选单元303，用于依据初始推荐信息列表从初始推广信息列表中筛选出待推广信息列表，待推广信息列表中的待推广信息与初始推荐信息列表中的至少一个初始推荐信息的相似度不小于预定阈值；
第一***单元304，用于将待推广信息***初始推荐信息列表形成待推荐信息列表。
优选地，第一筛选单元包括：
第一计算单元，用于计算初始推广信息列表中的初始推广信息与初始推荐信息列表中的至少一个初始推荐信息的相似度；
第二筛选单元，用于筛选出相似度大于预定阈值的初始推广信息作为待推广信息，所有待推广信息构成待推广信息列表。
优选地，信息推广装置还包括：
第二计算单元，用于计算初始推广信息的价值预估值。
优选地，信息推广装置还包括：
排序单元，用于按照价值预估值对初始推广信息排序得到排序后的初始推广信息列表；
第一计算单元包括：
第三计算单元，用于按照排序后的初始推广信息列表中的初始推广信息的排列次序计算初始推广信息列表中的初始推广信息与初始推荐信息列表中的至少一个初始推荐信息的相似度。
优选地，第一***单元包括：
存放单元，用于按照价值预估值将待推广信息存放至堆栈；
弹栈单元，用于从堆栈弹栈某一待推广信息；
第三获取单元，用于从初始推荐信息列表中获取集合，集合中的初始推荐信息与至少一个待推广信息的相似度大于预定阈值；
第二***单元，用于向初始推荐信息列表和待推荐信息列表组成的合并列表***集合中的所述初始推荐信息。
优选地，第一***单元包括：
第一判断单元，用于判断集合中的元素是否全部出现在合并列表中；
第三***单元，用于在集合中的元素全部出现在合并列表中时在合并列表中集合的最后一个元素所在的位置之前***某待推广信息；
第二判断单元，用于判断集合中的元素是否部分出现在合并列表中；
第四***单元，用于在集合中的元素部分出现在合并列表中时按顺序向合并列表***某待推广信息以及集合中尚未出现在合并列表中的元素；
第五***单元，用于在集合中的元素均未出现在合并列表中时则按顺序向合并列表中***集合中的第一个元素、某待推广信息以及集合中的其他元素。
优选地，相似度为：
Sim(b,r)＝α1Sim(Tb,Tr)+α2Sim(Pb,Pr)+α3Sim(Cb,Cr),α1+α2+α3＝1，
其中，Sim(Tb,Tr)表示待推广信息与推荐信息的文本相似度、Sim(Tb,Tr)表示待推广信息与推荐信息的图片相似度、Sim(Cb,Cr)表示待推广信息与推荐信息的行为相似度；其中，α1，α2，α3为系数。
本发明实施例提供的信息推广装置，依据当前显示的初始推荐信息列表从众多初始推广信息中筛选出与初始推荐信息列表中的初始推荐信息具有一定相似度的初始推广信息，并将这部分初始推广信息推广给用户；这部分初始推广信息内容与用户当前的关注点接近并且更贴近用户当前的兴趣点，将这部分初始推广信息推广给用户，能够提高用户对推广信息的兴趣度和关注度。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (14)

1.一种信息推广方法，其特征在于，所述方法包括：
获取初始推荐信息列表，所述初始推荐信息列表包含一个或者多个当前显示的推荐信息，其中，所述推荐信息采用所述推荐信息的标题、所述推荐信息的截图和用户对所述推荐信息的点击参数描述，其中，用户对所述推荐信息的点击参数根据用户集合中的所有用户对所述推荐信息的点击行为确定；
获取初始推广信息列表，所述初始推广信息列表包含一个或者多个初始推广信息，其中，所述初始推广信息至少采用所述初始推广信息的标题、所述初始推广信息的截图和用户对所述初始推广信息的点击参数描述，其中，用户对所述初始推广信息的点击参数根据所述用户集合中的所有用户对所述初始推广信息的点击行为确定；
依据所述初始推荐信息列表从所述初始推广信息列表中筛选出待推广信息列表，所述待推广信息列表中的待推广信息与所述初始推荐信息列表中的至少一个初始推荐信息的相似度不小于预定阈值；
将所述待推广信息***所述初始推荐信息列表形成待推荐信息列表。
2.根据权利要求1所述的信息推广方法，其特征在于，所述依据所述初始推荐信息列表从所述初始推广信息列表中筛选出待推广信息列表，包括：
计算所述初始推广信息列表中的初始推广信息与所述初始推荐信息列表中的至少一个初始推荐信息的相似度；
筛选出所述相似度大于预定阈值的初始推广信息作为所述待推广信息，所有所述待推广信息构成所述待推广信息列表。
3.根据权利要求2所述的信息推广方法，其特征在于，所述计算所述待推广信息列表中的待推广信息与所述初始推荐信息列表中的至少一个初始推荐信息的相似度前，所述方法还包括：
计算所述初始推广信息的价值预估值。
4.根据权利要求3所述的信息推广方法，其特征在于，所述计算所述待推广信息列表中的待推广信息与所述初始推荐信息列表中的至少一个初始推荐信息的相似度前，所述方法还包括：
按照所述价值预估值对所述初始推广信息排序得到排序后的初始推广信息列表；
所述计算所述初始推广信息列表中的初始推广信息与所述初始推荐信息列表中的至少一个初始推荐信息的相似度，包括：
按照所述排序后的初始推广信息列表中的初始推广信息的排列次序计算所述初始推广信息列表中的初始推广信息与所述初始推荐信息列表中的至少一个初始推荐信息的相似度。
5.根据权利要求3所述的信息推广方法，其特征在于，所述将所述待推广信息***所述初始推荐信息列表形成待推荐信息列表，包括：
按照价值预估值将所述待推广信息存放至堆栈；
从所述堆栈弹栈某一所述待推广信息；
从所述初始推荐信息列表中获取集合，所述集合中的所述初始推荐信息与所述至少一个所述待推广信息的相似度大于预定阈值；
向所述初始推荐信息列表和所述待推荐信息列表组成的合并列表***所述集合中的所述初始推荐信息。
6.根据权利要求5所述的信息推广方法，其特征在于，所述向所述初始推荐信息列表和所述待推荐信息列表组成的合并列表***所述集合中的所述初始推荐信息，包括：
判断所述集合中的元素是否全部出现在所述合并列表中，如果是，则在所述合并列表中所述集合的最后一个元素所在的位置之前***某待推广信息；如果否，判断所述集合中的元素是否部分出现在所述合并列表中，如果是，则按顺序向所述合并列表***所述某待推广信息以及所述集合中尚未出现在所述合并列表中的元素；如果否，则按顺序向所述合并列表中***所述集合中的第一个元素、所述某待推广信息以及所述集合中的其他元素。
7.根据权利要求1所述的信息推广方法，其特征在于，所述相似度为：
Sim(b,r)＝a1Sim(Tb,Tr)+a2Sim(Pb,Pr)+a3Sim(Cb,Cr)，al+a2+a3＝1，
其中，Sim(Tb,Tr)表示所述待推广信息与所述推荐信息的文本相似度、Sim(Pb,Pr)表示所述待推广信息与所述推荐信息的图片相似度、Sim(Cb,Cr)表示所述待推广信息与所述推荐信息的行为相似度；其中，al，a2，a3为系数。
8.一种信息推广装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取单元，用于获取初始推荐信息列表，所述初始推荐信息列表包含一个或者多个当前显示的推荐信息，其中，所述推荐信息采用所述推荐信息的标题、所述推荐信息的截图和用户对所述推荐信息的点击参数描述，其中，用户对所述推荐信息的点击参数根据用户集合中的所有用户对所述推荐信息的点击行为确定；
第二获取单元，用于获取初始推广信息列表，所述初始推广信息列表包含一个或者多个初始推广信息，其中，所述初始推广信息至少采用所述初始推广信息的标题、所述初始推广信息的截图和用户对所述初始推广信息的点击参数描述，其中，用户对所述初始推广信息的点击参数根据所述用户集合中的所有用户对所述初始推广信息的点击行为确定；
第一筛选单元，用于依据所述初始推荐信息列表从所述初始推广信息列表中筛选出待推广信息列表，所述待推广信息列表中的待推广信息与所述初始推荐信息列表中的至少一个初始推荐信息的相似度不小于预定阈值；
第一***单元，用于将所述待推广信息***所述初始推荐信息列表形成待推荐信息列表。
9.根据权利要求8所述的信息推广装置，其特征在于，所述第一筛选单元包括：
第一计算单元，用于计算所述初始推广信息列表中的初始推广信息与所述初始推荐信息列表中的至少一个初始推荐信息的相似度；
第二筛选单元，用于筛选出所述相似度大于预定阈值的初始推广信息作为所述待推广信息，所有所述待推广信息构成所述待推广信息列表。
10.根据权利要求8所述的信息推广装置，其特征在于，所述装置还包括：
第二计算单元，用于计算所述初始推广信息的价值预估值。
11.根据权利要求10所述的信息推广装置，其特征在于，所述装置还包括：
排序单元，用于按照所述价值预估值对所述初始推广信息排序得到排序后的初始推广信息列表；
第一计算单元包括：
第三计算单元，用于按照所述排序后的初始推广信息列表中的初始推广信息的排列次序计算所述初始推广信息列表中的初始推广信息与所述初始推荐信息列表中的至少一个初始推荐信息的相似度。
12.根据权利要求10所述的信息推广装置，其特征在于，所述第一***单元包括：
存放单元，用于按照价值预估值将所述待推广信息存放至堆栈；
弹栈单元，用于从所述堆栈弹栈某一所述待推广信息；
第三获取单元，用于从所述初始推荐信息列表中获取集合，所述集合中的所述初始推荐信息与所述至少一个所述待推广信息的相似度大于预定阈值；
第二***单元，用于向所述初始推荐信息列表和所述待推荐信息列表组成的合并列表***所述集合中的所述初始推荐信息。
13.根据权利要求12所述的信息推广装置，其特征在于，所述第一***单元包括：
第一判断单元，用于判断所述集合中的元素是否全部出现在所述合并列表中；
第三***单元，用于在所述集合中的元素全部出现在所述合并列表中时在所述合并列表中所述集合的最后一个元素所在的位置之前***某待推广信息；
第二判断单元，用于判断所述集合中的元素是否部分出现在所述合并列表中；
第四***单元，用于在所述集合中的元素部分出现在所述合并列表中时按顺序向所述合并列表***所述某待推广信息以及所述集合中尚未出现在所述合并列表中的元素；
第五***单元，用于在所述集合中的元素均未出现在所述合并列表中时则按顺序向所述合并列表中***所述集合中的第一个元素、所述某待推广信息以及所述集合中的其他元素。
14.根据权利要求8所述的信息推广装置，其特征在于，所述相似度为：
Sim(b,r)＝a1Sim(Tb,Tr)+a2Sim(Pb,Pr)+a3Sim(Cb,Cr)，al+a2+a3＝1，
其中，Sim(Tb,Tr)表示所述待推广信息与所述推荐信息的文本相似度、Sim(Pb,Pr)表示所述待推广信息与所述推荐信息的图片相似度、Sim(Cb,Cr)表示所述待推广信息与所述推荐信息的行为相似度；其中，al，a2，a3为系数。
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