CN109003148A - 广告推送方法、装置、服务器及可读存储介质 - Google Patents

广告推送方法、装置、服务器及可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种广告推送方法、装置、服务器及可读存储介质，获取用于进行推送的N个广告；对所述N个广告中每个广告进行预估，得到每个广告的预估分数；根据每个广告的预估分数和预先分段后的分数空间，将每个广告按照预估分数填充到所述分数空间中的对应分段中；对分数最高的分段中的所有广告按照预估分数进行排序，得到不小于预设排名的至少一个广告；将所述至少一个广告进行推送。本发明公开的广告推送方法、装置、服务器及可读存储介质，能够有效降低排序所需存储空间的开销，缩短排序时间并提高排序效率，从而使得广告推送的效率也随之提高。

Description

广告推送方法、装置、服务器及可读存储介质
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种广告推送方法、装置、服务器及可读存储介质。
背景技术
现有的在网络竞价广告投放场景中，首先会接收到媒体流量，再根据媒体流量从广告数据库中选取大量的匹配广告，然后通过广告点击率预估模型对每个匹配广告进行预估分数计算，再按预估分数排序，取排序前几名对应的匹配广告进行推送。但是，在此过程中，如果匹配广告的数量较多，则会使得排序所需要的存储空间非常大，且排序耗时也较高使得排序效率较低。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种广告推送方法、装置、服务器及可读存储介质。
依据本发明的第一方面，提供了一种广告推送方法，所述方法包括：
获取用于进行推送的N个广告，其中，N个不小于2的整数；
对所述N个广告中每个广告进行预估，得到每个广告的预估分数；
根据每个广告的预估分数和预先分段后的分数空间，将每个广告按照预估分数填充到所述分数空间中的对应分段中；
对分数最高的分段中的所有广告按照预估分数进行排序，得到不小于预设排名的至少一个广告，其中，所述分数最高的分段为所述分数空间中填充有广告且分数取值最大的分段；
将所述至少一个广告进行推送。
可选地，所述获取用于进行推送的N个广告，具体包括：
根据与所述N个广告对应的媒体流量，从预选存储的广告数据库中查找到与所述媒体流量对应的所述N个广告。
可选地，所述对所述N个广告中每个广告进行预估，得到每个广告的预估分数，具体包括：
利用预先创建的广告点击率预估模型对每个广告进行预估，得到每个广告对应的第一预估分数；
对每个广告对应的第一预估分数进行压缩，得到每个广告对应的第二预估分数，将每个广告对应的第二预估分数作为该广告对应的预估分数。
可选地，所述对每个广告对应的第一预估分数进行压缩，得到每个广告对应的第二预估分数，具体包括：
对每个广告对应的第一预估分数取对数，得到每个广告对应的第二预估分数。
可选地，所述根据每个广告的预估分数和预先分段后的分数空间，将每个广告按照预估分数填充到所述分数空间中的对应分段中，具体包括：
将每个广告的预估分数与每个分段的取值范围进行比较，得到每个广告的预估分数对应的分段，其中，每个广告的预估分数在对应的分段的取值范围内；根据每个广告的预估分数对应的分段，将每个广告按照预估分数填充到对应的分段中。
可选地，所述对分数最高的分段中的所有广告按照预估分数进行排序，得到不小于预设排名的至少一个广告，具体包括：
对所述分数最高的分段中的所有广告的预估分数进行排序，得到排序结果；
从所述排序结果中选取不小于所述预设排名的所述至少一个广告。
依据本发明的第二方面，提供了一种广告推送装置，包括：
广告获取单元，用于获取用于进行推送的N个广告，其中，N个不小于2的整数；
预估单元，用于对所述N个广告中每个广告进行预估，得到每个广告的预估分数；
分段单元，用于根据每个广告的预估分数和预先分段后的分数空间，将每个广告按照预估分数填充到所述分数空间中的对应分段中；
广告排序单元，用于对分数最高的分段中的所有广告按照预估分数进行排序，得到不小于预设排名的至少一个广告，其中，所述分数最高的分段为所述分数空间中填充有广告且分数取值最大的分段；
广告推送单元，用于将所述至少一个广告进行推送。
可选地，所述广告获取单元，具有用于根据与所述N个广告对应的媒体流量，从预选存储的广告数据库中查找到与所述媒体流量对应的所述N个广告。
可选地，所述预估单元，具体用于利用预先创建的广告点击率预估模型对每个广告进行预估，得到每个广告对应的第一预估分数；对每个广告对应的第一预估分数进行压缩，得到每个广告对应的第二预估分数，将每个广告对应的第二预估分数作为该广告对应的预估分数。
可选地，所述预估单元，还用于对每个广告对应的第一预估分数取对数，得到每个广告对应的第二预估分数。
可选地，所述分段单元，具体用于将每个广告的预估分数与每个分段的取值范围进行比较，得到每个广告的预估分数对应的分段，其中，每个广告的预估分数在对应的分段的取值范围内；根据每个广告的预估分数对应的分段，将每个广告按照预估分数填充到对应的分段中。
可选地，所述广告排序单元，具体用于对所述分数最高的分段中的所有广告的预估分数进行排序，得到排序结果；从所述排序结果中选取不小于所述预设排名的所述至少一个广告。
依据本发明第三方面，提供了一种服务器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述广告推送方法的步骤。
依据本发明第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述广告推送方法的步骤。
根据本发明实施例首先获取用于进行推送的每个广告的预估分数，再将每个广告对应的预估分数填充到对应的分段中，然后将所述分数最高的分段中的所有广告的预估分数进行排序，并将排序得到的不小于预设排名的至少一个广告进行推送，由此可知，与现有技术相比，本发明实施例无需对除所述分数最高的分段之外的其它分段中的广告的预估分数进行排序，使得需要进行预估分数排序的广告的数量大幅度降低，有效降低排序所需存储空间的开销，缩短排序时间并提高排序效率，从而使得广告推送的效率也随之提高。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文可选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出可选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1为本发明实施例中广告推送方法的方法流程图；
图2为本说明书实施例中广告推送装置的结构示意图；
图3为本说明书实施例中服务器的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
参见图1，根据本发明第一方面供了一种广告推送方法，具体可以包括如下步骤：
S101、获取用于进行推送的N个广告，其中，N个不小于2的整数；
S102、对所述N个广告中每个广告进行预估，得到每个广告的预估分数；
S103、根据每个广告的预估分数和预先分段后的分数空间，将每个广告按照预估分数填充到所述分数空间中的对应分段中；
S104、对分数最高的分段中的所有广告按照预估分数进行排序，得到不小于预设排名的至少一个广告，其中，所述分数最高的分段为所述分数空间中填充有广告且分数取值最大的分段；
S105、将所述至少一个广告进行推送。
获取用于进行推广的广告集中每个广告的预估分数；
其中，在步骤S101中，可以根据与所述N个广告对应的媒体流量，从预选存储的广告数据库中查找到与所述媒体流量对应的N个广告；也可以根据所述预设规则，从所述广告数据库中选取所述N个广告，所述预设规则可以是随机选取，根据时间先后次序进行选取，根据广告投放量选取等，本说明书不作具体限制，
具体来讲，在从预选存储的广告数据库中查找到与所述媒体流量对应的N个广告时，所述广告数据库中存储有每个广告及其对应的媒体流量参数，由此，可以利用所述媒体流量在所述广告数据库中查询，查询得到与所述媒体流量对应的所有广告作为所述N个广告。
本说明书实施例，所述媒体流量参数可以由每个广告对应投放方进行设定，也可以由***或人工进行设定，所述媒体流量参数包括媒体名称、流量时间和流量地域等数据中一种或多种数据组成，本说明说不作具体限制。例如以广告A为例，广告A对应的媒体流量参数包括流量时间为工作日，以及流量地域为北京和上海。
例如，以媒体流量为新浪流量为例，获取携带的流量参数为流量地域为上海和流量时间为工作日的新浪流量，根据所述新浪流量，从所述广告数据库查找与所述新浪流量对应的1000个广告，即N＝1000。
接下来执行步骤S102，在该步骤中，可以利用预先创建的广告点击率预估模型对每个广告进行预估，得到每个广告对应的第一预估分数；对每个广告对应的第一预估分数进行压缩，得到每个广告对应的第二预估分数，将每个广告对应的第二预估分数作为该广告对应的预估分数。当然，还可以将每个广告对应的第一预估分数作为该广告对应的预估分数，本说明书不作具体限制。
本说明书实施例中，所述广告点击率预估模型可以是基于回归分析算法(Logistic Regression，简称LR)的预估模型、基于隐因子分解机(FactorizationMachine，简称FM)算法的预估模型、模糊信模糊神经网络(Fuzzy networ，简称FNN)算法的预估模型等。
具体来讲，在对每个广告对应的第一预估分数进行压缩时，可以对每个广告对应的第一预估分数取对数，得到每个广告对应的第二预估分数；也可以对每个广告对应的第一预估分数除以设定值，得到每个广告对应的第二预估分数，所述设定值为不小于2，例如为2、10、100和1000等，此时，会使得每个广告对应的第二预估分数小于其对应的第一预估分数。例如某个广告的第一预估分数为9，则对9取对数，得到该广告的第二预估分数为log39＝2，此时9小于2。
由于通过所述广告点击率预估模型计算预估时，计算出的每个广告对应的第一预估分数通常是32位或32位以上的数据，使得每个广告对应的第一预估分数对应的存储空间较大，在N的取值较大时，使得在对每个广告对应的第一预估分数进行排序时，需要占据非常大的存储空间，导致排序所需存储空间的变大；而在排序所需存储空间的变大，会促使其它需要处理的任务所占据的存储空间变小，从而降低了运行效率；而本发明实施例中是对每个广告对应的第二预估分数进行排序，而每个广告对应的第二预估分数是将每个广告对应的第一预估分数进行压缩后得到的，使得每个广告对应的第二预估分数对应的存储空间变小，以及在对每个广告对应的第二预估分数进行排序时所需的存储空间的也随之变小，降低在排序时存储空间的开销，能够有效确保***的整体运行效率。
例如，以N＝4为例，所述4个广告包括广告A1、A2、A3和A4，利用基于FM算法的预估模型计算出A1、A2、A3和A4对应的第一预估分数依次为A11、A21、A31和A41，其中，A11、A21、A31和A41中每个预估分数均是32位的数据，而对A11、A21、A31和A41中每个预估分数取对数，所述对数对应的底数为e，得到A1、A2、A3和A4对应的第二预估分数依次为loge A11、logeA21、loge A31和loge A41，此时，e为不小于1的数，e的取值越大，使得每个广告对应的第二预估分数的值越小，从而使得在进行分数排序时所需要的存储空间也越小。
接下来执行步骤S103，在该步骤中，首先对所述分数空间进行分段，得到预先分段后的分数空间；在对所述分数空间进行分段时，可以根据所述分数空间的取值范围进行分段，得到所述分段后的分数空间；也可以根据预设的分段数量，对所述分数空间进行分段，得到所述分段后的分数空间。其中，所述预设的分段数量为不小于2的整数。
具体来讲，在获取到所述预先分段后的分数空间之后，根据每个广告的预估分数，将每个广告按照预估分数填充到对应的分段中；在将每个广告按照预估分数填充到对应的分段中时，可以将每个广告的预估分数与每个分段的取值范围进行比较，得到每个广告的预估分数对应的分段，其中，每个广告的预估分数在对应的分段的取值范围内；然后根据每个广告的预估分数对应的分段，将每个广告按照预估分数填充到对应的分段中。
本说明书实施例中，所述分数空间为广告的预估分数的取值空间，若广告的预估分数的最小值为b和最大值为c，则所述分数空间为[b，c]，其中，b通常为0。
例如，若b＝0且c＝500，则根据所述分数空间的取值范围，将所述分数空间分成4段，其中，所述分数空间中第一分段D1为不小于0且不大于150的范围用[0，140]表示，第二分段D2为大于0且不大于300的范围用(140，280]表示，相应地，第三分段D3为(280，390]，以及第四分段D4为(390，500]，此时，若A1、A2、A3和A4对应的第二预估分数依次为loge A11、loge A21、loge A31和loge A41，则将loge A11、loge A21、loge A31和loge A41分别与D1、D2、D3和D4进行比较。
其中，若比较出loge A11位于(140，280]内，则确定loge A11对应的分段为D2，以及loge A11对应的分段为D2，将A1填充到D2中；若比较出loge A21位于[0，140]内，则确定logeA21对应的分段为D1，以及根据loge A21对应的分段为D1，将A2填充到D1中；若比较出logeA31位于(140，280]内，则确定loge A31对应的分段为D2，以及根据loge A31对应的分段为D2，将A3填充到D2中；以及若比较出loge A41位于(140，280]内，则确定loge A41对应的分段为D4，以及确定loge A41对应的分段为D4，将A4填充到D4中；如此，将A2填充到D1中，将A1和A3填充到D2中，以及将A4填充到D4中。
接下来执行步骤S104，在该步骤中，对所述分数最高的分段中的所有广告的预估分数进行排序，得到排序结果；从所述排序结果中选取不小于所述预设排名的所述至少一个广告。
本说明书实施例中，所述分数最高的分段为所述分数空间中填充有广告且分数取值最大的分段。例如，若所述分数空间包括D1、D2、D3和D4这四个分段，且在D1、D2和D3中均填充有广告，而D4中没有，而D1、D2和D3中D3中的分数取值最大，如此，可以确定所述分数最高的分段为D3；若D1、D2、D3和D4中均填充有广告，此时，D4中的分数取值最大，如此，可以确定所述分数最高的分段为D4。
本说明书实施例中，所述预设排名可以由***或人工进行设定，也可以由当前推广的广告的数量来确定，所述预设排名可以为排名前M名，其中，M为不小于1整数。
接下来执行步骤S105，在该步骤中，将所述至少一个广告进行推送，以使得所述至少一个广告显示在对应的广告位上。
例如，以分段后的分数空间包括D1、D2、D3和D4为例，若D4中填充有8个广告，其中，所述8个广告依次为E1、E2、E3、E4、E5、E6、E7和E3，其中，E1的预估分数为410，E2的预估分数为420，E3的预估分数为400，E4的预估分数为409，E5的预估分数为435，E6的预估分数为480，E7的预估分数为470，以及E8的预估分数为425；由于D4中填充有广告且分数取值最大，则确定D4为分数最高的分段，然后对D4中的8个广告按照预估分数进行排序，由于480>470>435>425>420>410>409>400，则得到的所述8个广告的排序结果，所述8个广告的按预估分数从高到低排序次序依次为E6、E7、E5、E8、E2、E1、E4和E3；若所述预设排名为排名前3名，则从所述排序结果中选取不小于所述预设排名的所述至少一个广告为E6、E7和E5，然后将E6、E7和E5推送到广告位上进行显示。
如此，首先将每个广告对应的预估分数填充到对应的分段中，然后将所述分数最高的分段中的所有广告的预估分数进行排序，而无需对除所述分数最高的分段之外的其它分段中的广告的预估分数进行排序，使得需要进行预估分数排序的广告的数量大幅度降低，有效降低排序所需存储空间的开销，缩短排序时间并提高排序效率，从而使得广告推送的效率也随之提高。
而且，由于每个广告的预估分数是将该广告对应的第一预估分数进行压缩后得到的，使得每个广告对应的预估分数对应的存储空间变小，以及在对每个广告对应的预估分数进行排序时所需的存储空间的也随之变小，降低在排序时存储空间的开销，能够有效确保***的整体运行效率。
基于与上述方法相同的技术构思，本发明第二方面提供了一种广告推送装置，如图2所示，包括：
广告获取单元201，用于获取用于进行推送的N个广告，其中，N个不小于2的整数；
预估单元202，用于对所述N个广告中每个广告进行预估，得到每个广告的预估分数；
分段单元203，用于根据每个广告的预估分数和预先分段后的分数空间，将每个广告按照预估分数填充到所述分数空间中的对应分段中；
广告排序单元204，用于对分数最高的分段中的所有广告按照预估分数进行排序，得到不小于预设排名的至少一个广告，其中，所述分数最高的分段为所述分数空间中填充有广告且分数取值最大的分段；
广告推送单元205，用于将所述至少一个广告进行推送。
可选地，广告获取单元201，具有用于根据与所述N个广告对应的媒体流量，从预选存储的广告数据库中查找到与所述媒体流量对应的所述N个广告。
可选地，预估单元202，具体用于利用预先创建的广告点击率预估模型对每个广告进行预估，得到每个广告对应的第一预估分数；对每个广告对应的第一预估分数进行压缩，得到每个广告对应的第二预估分数，将每个广告对应的第二预估分数作为该广告对应的预估分数。
可选地，预估单元202，还用于对每个广告对应的第一预估分数取对数，得到每个广告对应的第二预估分数。
可选地，分段单元203，具体用于将每个广告的预估分数与每个分段的取值范围进行比较，得到每个广告的预估分数对应的分段；根据每个广告的预估分数对应的分段，将每个广告按照预估分数填充到对应的分段中，其中，每个广告的预估分数在对应的分段的取值范围内。
可选地，广告排序单元204，具体用于对所述分数最高的分段中的所有广告的预估分数进行排序，得到排序结果；从所述排序结果中选取不小于所述预设排名的所述至少一个广告。
依据本发明第三方面，提供了一种服务器，如图3所示，包括存储器304、处理器302及存储在存储器304上并可在处理器302上运行的计算机程序，所述处理器302执行所述程序时实现前文所述广告推送方法的任一方法的步骤。
其中，在图3中，总线架构(用总线300来代表)，总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如***设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口305在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。
依据本发明第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述广告推送方法的任一方法的步骤。
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟***或者其它设备固有相关。各种通用***也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类***所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的进程清理的方法和装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网平台上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包括”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
本发明公开A1、一种广告推送方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用于进行推送的N个广告，其中，N个不小于2的整数；
对所述N个广告中每个广告进行预估，得到每个广告的预估分数；
根据每个广告的预估分数和预先分段后的分数空间，将每个广告按照预估分数填充到所述分数空间中的对应分段中；
对分数最高的分段中的所有广告按照预估分数进行排序，得到不小于预设排名的至少一个广告，其中，所述分数最高的分段为所述分数空间中填充有广告且分数取值最大的分段；
将所述至少一个广告进行推送。
A2、如权利要求A1所述的方法，其特征在于，所述获取用于进行推送的N个广告，具体包括：
根据与所述N个广告对应的媒体流量，从预选存储的广告数据库中查找到与所述媒体流量对应的所述N个广告。
A3、如权利要求A1所述的方法，其特征在于，所述对所述N个广告中每个广告进行预估，得到每个广告的预估分数，具体包括：
利用预先创建的广告点击率预估模型对每个广告进行预估，得到每个广告对应的第一预估分数；
对每个广告对应的第一预估分数进行压缩，得到每个广告对应的第二预估分数，将每个广告对应的第二预估分数作为该广告对应的预估分数。
A4、如权利要求A3所述的方法，其特征在于，所述对每个广告对应的第一预估分数进行压缩，得到每个广告对应的第二预估分数，具体包括：
对每个广告对应的第一预估分数取对数，得到每个广告对应的第二预估分数。
A5、如权利要求A1所述的方法，其特征在于，所述根据每个广告的预估分数和预先分段后的分数空间，将每个广告按照预估分数填充到所述分数空间中的对应分段中，具体包括：
将每个广告的预估分数与每个分段的取值范围进行比较，得到每个广告的预估分数对应的分段，其中，每个广告的预估分数在对应的分段的取值范围内；
根据每个广告的预估分数对应的分段，将每个广告按照预估分数填充到对应的分段中。
A6、如权利要求A1所述的方法，其特征在于，所述对分数最高的分段中的所有广告按照预估分数进行排序，得到不小于预设排名的至少一个广告，具体包括：
对所述分数最高的分段中的所有广告的预估分数进行排序，得到排序结果；
从所述排序结果中选取不小于所述预设排名的所述至少一个广告。
B1、一种广告推送装置，其特征在于，包括：
广告获取单元，用于获取用于进行推送的N个广告，其中，N个不小于2的整数；
预估单元，用于对所述N个广告中每个广告进行预估，得到每个广告的预估分数；
分段单元，用于根据每个广告的预估分数和预先分段后的分数空间，将每个广告按照预估分数填充到所述分数空间中的对应分段中；
广告排序单元，用于对分数最高的分段中的所有广告按照预估分数进行排序，得到不小于预设排名的至少一个广告，其中，所述分数最高的分段为所述分数空间中填充有广告且分数取值最大的分段；
广告推送单元，用于将所述至少一个广告进行推送。
B2、如权利要求B1所述的装置，其特征在于，所述广告获取单元，具有用于根据与所述N个广告对应的媒体流量，从预选存储的广告数据库中查找到与所述媒体流量对应的所述N个广告。
B3、如权利要求B1所述的装置，其特征在于，所述预估单元，具体用于利用预先创建的广告点击率预估模型对每个广告进行预估，得到每个广告对应的第一预估分数；对每个广告对应的第一预估分数进行压缩，得到每个广告对应的第二预估分数，将每个广告对应的第二预估分数作为该广告对应的预估分数。
B4、如权利要求B3所述的装置，其特征在于，所述预估单元，还用于对每个广告对应的第一预估分数取对数，得到每个广告对应的第二预估分数。
B5、如权利要求B1所述的装置，其特征在于，所述分段单元，具体用于将每个广告的预估分数与每个分段的取值范围进行比较，得到每个广告的预估分数对应的分段；根据每个广告的预估分数对应的分段，将每个广告按照预估分数填充到对应的分段中，其中，每个广告的预估分数在对应的分段的取值范围内。
B6、如权利要求B1所述的装置，其特征在于，所述广告排序单元，具体用于对所述分数最高的分段中的所有广告的预估分数进行排序，得到排序结果；从所述排序结果中选取不小于所述预设排名的所述至少一个广告。
C1、一种服务器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求A1-A6任一项所述方法的步骤。
D1、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求A1-A6任一项所述方法的步骤。

Claims (10)

1.一种广告推送方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用于进行推送的N个广告，其中，N个不小于2的整数；
对所述N个广告中每个广告进行预估，得到每个广告的预估分数；
根据每个广告的预估分数和预先分段后的分数空间，将每个广告按照预估分数填充到所述分数空间中的对应分段中；
对分数最高的分段中的所有广告按照预估分数进行排序，得到不小于预设排名的至少一个广告，其中，所述分数最高的分段为所述分数空间中填充有广告且分数取值最大的分段；
将所述至少一个广告进行推送。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用于进行推送的N个广告，具体包括：
根据与所述N个广告对应的媒体流量，从预选存储的广告数据库中查找到与所述媒体流量对应的所述N个广告。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述N个广告中每个广告进行预估，得到每个广告的预估分数，具体包括：
利用预先创建的广告点击率预估模型对每个广告进行预估，得到每个广告对应的第一预估分数；
对每个广告对应的第一预估分数进行压缩，得到每个广告对应的第二预估分数，将每个广告对应的第二预估分数作为该广告对应的预估分数。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对每个广告对应的第一预估分数进行压缩，得到每个广告对应的第二预估分数，具体包括：
对每个广告对应的第一预估分数取对数，得到每个广告对应的第二预估分数。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个广告的预估分数和预先分段后的分数空间，将每个广告按照预估分数填充到所述分数空间中的对应分段中，具体包括：
将每个广告的预估分数与每个分段的取值范围进行比较，得到每个广告的预估分数对应的分段，其中，每个广告的预估分数在对应的分段的取值范围内；
根据每个广告的预估分数对应的分段，将每个广告按照预估分数填充到对应的分段中。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对分数最高的分段中的所有广告按照预估分数进行排序，得到不小于预设排名的至少一个广告，具体包括：
对所述分数最高的分段中的所有广告的预估分数进行排序，得到排序结果；
从所述排序结果中选取不小于所述预设排名的所述至少一个广告。
7.一种广告推送装置，其特征在于，包括：
广告获取单元，用于获取用于进行推送的N个广告，其中，N个不小于2的整数；
预估单元，用于对所述N个广告中每个广告进行预估，得到每个广告的预估分数；
分段单元，用于根据每个广告的预估分数和预先分段后的分数空间，将每个广告按照预估分数填充到所述分数空间中的对应分段中；
广告排序单元，用于对分数最高的分段中的所有广告按照预估分数进行排序，得到不小于预设排名的至少一个广告，其中，所述分数最高的分段为所述分数空间中填充有广告且分数取值最大的分段；
广告推送单元，用于将所述至少一个广告进行推送。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述广告获取单元，具有用于根据与所述N个广告对应的媒体流量，从预选存储的广告数据库中查找到与所述媒体流量对应的所述N个广告。
9.一种服务器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-6任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述方法的步骤。
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