CN115358768A - 投放数据的调控方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种投放数据的调控方法、装置及电子设备。其中方法，包括：接收多个待投放数据对应的评价指标；根据评价指标分别匹配各个待投放数据对应的第一类型调控指标；基于匹配的第一类型调控指标，分别计算各个待投放数据对应的第一类型调控指标值；依据第一类型指标值确定各个待投放数据的类型；根据各个待投放数据的类型确定各个待投放数据对应的目标调控策略；依据目标调控策略对各个待投放数据进行调控投放。能够自动对多个待投放数据进行调控投放，无需人工设定数据投放规则，节省了人力成本，加快调控投放过程，提高数据投放效率。

Description

投放数据的调控方法、装置及电子设备

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种投放数据的调控方法、装置及电子设备。

背景技术

现在的投放数据播放方式不止电视、网络上进行播放，对于一些楼宇、电梯、标志性建筑等地方都可以进行数据投放。

但是现有的投放数据的方式一般都是人工进行投放，或者人工配置各种复杂的规则进行投放数据。这种方式需要的人力成本较高，并且投放数据的效率较低。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提出一种投放数据的调控方法、装置及电子设备以解决或部分解决上述技术问题。

基于上述目的，本申请的第一方面提供了一种投放数据的调控方法，包括：

接收多个待投放数据对应的评价指标；

根据所述评价指标分别匹配各个所述待投放数据对应的第一类型调控指标；

基于所述匹配的所述第一类型调控指标，分别计算各个所述待投放数据对应的第一类型调控指标值；

依据所述第一类型指标值确定各个所述待投放数据的类型；

根据各个所述待投放数据的类型确定各个待投放数据对应的目标调控策略；

依据所述目标调控策略对各个所述待投放数据进行调控投放。

基于同一个发明构思，本申请的第二方面提出了一种投放数据的调控装置，包括：

接收模块，用于接收多个待投放数据对应的评价指标；

调控指标确定模块，用于根据所述评价指标分别匹配各个所述待投放数据对应的第一类型调控指标；

指标值计算模块，用于基于所述匹配的所述第一类型调控指标，分别计算各个所述待投放数据对应的第一类型调控指标值；

类型确定模块，用于依据所述第一类型指标值确定各个所述待投放数据的类型；

策略确定模块，用于根据各个待投放数据的类型确定各个待投放数据对应的目标调控策略；

调控模块，用于依据所述目标调控策略对各个所述待投放数据进行调控投放。

基于同一个发明构思，本申请的第三方面提出了一种电子设备，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第一方面所述的方法。

从上面所述可以看出，本申请提供的投放数据的调控方法、装置及电子设备，能够根据用户选定的评价指标，匹配各个待投放数据对应的第一类型调控指标，再根据第一类型调控指标计算各个待投放数据对应的第一类型调控指标值，这样就可以根据该第一类型调控指标值确定多个待投放数据对应的投放数据的类型，基于待投放数据的类型自动匹配相应的目标调控策略，进而根据该目标调控策略完成对待投放数据的自动调控投放的过程，无需人工设定数据投放规则，节省了人力成本，并且能够根据待投放数据的实际情况制定相应的目标调控策略，满足数据投放多样化的需求，加快调控投放过程，提高数据投放效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例的应用场景示意图；

图2A为本申请实施例的投放数据的调控方法的流程图；

图2B为本申请另一个实施例的投放数据的调控方法的流程图；

图2C为本申请的投放广告的调控方法的流程图；

图3为本申请实施例的投放数据的调控装置的结构框图；

图4为本申请实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参考若干示例性实施方式来描述本申请的原理和精神。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本申请，而并非以任何方式限制本申请的范围。相反，提供这些实施方式是为了使本申请更加透彻和完整，并且能够将本申请的范围完整地传达给本领域的技术人员。

根据本申请的实施方式，提出了一种投放数据的调控方法、装置及电子设备。

在本文中，需要理解的是，附图中的任何元素数量均用于示例而非限制，以及任何命名都仅用于区分，而不具有任何限制含义。

下面参考本申请的若干代表性实施方式，详细阐释本申请的原理和精神。

为了方便理解，下面对本申请实施例中涉及的名词进行解释：

数据转化成本：数据投放所需的成本费用。

数据次留值：指数据间隔预定时间后的留存比例。

投资回报率(ROI，return on investment)：指通过数据投放投资而应返回的价值，为(利润/投资额)×100％。

定向范围：指广告能够投放的各个投放平台的范围，例如，楼宇的显示屏、对应的网站、应用软件等。

本申请提供了一种投放数据的调控方案，能够根据用户选定的评价指标，根据待投放数据的实际情况自动制定相应的目标调控策略，进而根据该目标调控策略完成对待投放数据的自动调控投放的过程，无需人工设定数据投放规则，节省了人力成本，并且能够根据待投放数据的实际情况制定相应的目标调控策略，满足数据投放多样化的需求，加快调控投放过程，提高数据投放效率。

参考图1，其为本申请实施例提供的投放数据的调控方法的应用场景示意图。该应用场景包括终端设备101、服务器102、和数据存储系统103。其中，终端设备101、服务器102以及数据存储系统103之间均可通过有线或无线的通信网络连接。终端设备101包括但不限于播放器、桌面计算机、移动电话、移动电脑、平板电脑、媒体播放器、智能可穿戴设备视、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)或其它能够实现上述功能的电子设备等。服务器102和数据存储系统103均可以是独立的物理服务器(例如大型计算机服务器或者个人计算机设备)，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。

服务器102用于向终端设备101的用户提供投放数据的调控服务，终端设备101中安装有与服务器102通信的软件，用户可以将需要进行投放的一个或多个待投放数据传送至服务器102中，从多个评价指标中选择需要的评价指标，然后服务器102就会根据该评价指标匹配各个待投放数据对应的第一类型调控指标，再根据第一类型调控指标计算各个待投放数据对应的第一类型调控指标值，这样就可以根据该第一类型调控指标值确定多个待投放数据对应的投放数据的类型，基于待投放数据的类型自动匹配相应的目标调控策略，并依据该目标调控策略对该待投放数据进行调控，并确定对应的投放的一个或多个终端设备101，并将相应的待投放数据发送至终端设备101中进行数据投放。

数据存储系统103为服务器102的工作运行提供数据存储支持，例如，存储各个评价指标，以及用户传送的多个待投放数据，以及待投放数据的相关数据。

下面结合图1的应用场景，来描述根据本申请示例性实施方式的程序测试项目的部署方法以及程序测试项目的访问方法。需要注意的是，上述应用场景仅是为了便于理解本申请的精神和原理而示出，本申请的实施方式在此方面不受任何限制。相反，本申请的实施方式可以应用于适用的任何场景。

本申请实施例提供了一种投放数据的调控方法，应用于数据投放系统(例如，服务器)。参考图2A，本实施例的投放数据的调控方法，可以包括以下步骤：

步骤201，接收多个待投放数据对应的评价指标。

具体实施时，用户会将待投放的多个待投放数据(例如，广告)的数据内容，以及各个待投放数据的相关信息(例如，数据播放时长，数据投资成本，数据投放的标价，数据投资预算，数据投放的定向目标，以及该数据经过评估后的留存数据、收益数据、如果不投放该数据对商家造成的损失数据等)传送至数据投放系统中。并且，用户还会从显示的多项评价指标中选择实际需求对应的评价指标。

其中，评价指标包括下列至少之一：成本考核、次留考核、投资回报率考核、成本加次留考核。

步骤202，根据所述评价指标分别匹配各个所述待投放数据对应的第一类型调控指标。

在一些实施例中，该步骤202还包括：确定各个所述待投放数据对应的第二类型指标。

其中，所述第二类型指标包括：数据诊断状态数据、学习期状态数据、曝光率和转化率。各个第二类型指标与评价指标无关。

数据诊断状态数据：对相应的待投放数据进行诊断预测的一些状态数据。

学习期状态数据：机器学习阶段是指数据投放系统仍需要学习关于待投放数据的大量信息的时期，学习期状态数据是指数据投放系统在机器学习阶段中的哪个状态。

曝光率：单位时间内点击该投放数据的频率。

转化率：通过点击投放数据进入推广网站的网民形成转化的比例。

在一些实施例中，第一类型指标包括：与成本考核对应的数据转化成本、与次留考核对应的数据次留值、与投资回报率考核对应的投资回报率、与成本加次留考核对应的数据转化成本加数据次留值。

该第一类型指标的计算是根据用户选择的评价指标进行对应的，用户选择哪种评价指标，投放数据系统就会计算该评价指标所对应的第一类型指标，避免一些冗余的计算影响投放数据的投放效率。

步骤203，基于所述匹配的所述第一类型调控指标，分别计算各个所述待投放数据对应的第一类型调控指标值。

在一些实施例中，步骤203还包括：计算各个第二类型指标的第二类型指标值。

在一些实施例中，所述第一类型指标包括下列至少之一：

与成本考核对应的数据转化成本、与次留考核对应的数据次留值、与投资回报率考核对应的投资回报率、与成本加次留考核对应的数据转化成本加数据次留值。

步骤204，依据所述第一类型指标值确定各个所述待投放数据的类型。

在一些实施例中，步骤204还包括：依据所述第二类型指标值确定各个所述待投放数据的类型。

在一些实施例中，步骤204包括：

步骤2041，将各个所述待投放数据按照所述第一类型指标值由大到小的顺序进行排序得到第一类型调控排序结果，或按照所述第二类型指标值由大到小的顺序进行排序得到第二类型调控排序结果。

步骤2042，根据所述第一类型调控排序结果或第二类型调控排序结果，对多个所述待投放数据进行分类，确定各个待投放数据的类型。

或者，

步骤2043，将各个所述待投放数据的所述第一类型指标值与预定第一类型调控阈值进行对比得到第一类型对比结果，或所述第二类型指标值与预定第二类型调控阈值进行对比得到第二类型对比结果。

步骤2044，根据所述第一类型对比结果或第二类型对比结果对各个待投放数据进行分类，确定各个待投放数据的类型。

具体实施时，根据调控指标值或排序结果将各个待投放数据的类型确定为：普通广告、低质投放数据、优质投放数据、风控投放数据。其中，对普通广告不做调控处理。

如果均不满足下述几种情况确定该待投放数据的类型为普通广告，具体分为：

第一种：将调控指标值低于设定最低阈值的待投放数据作为低质投放数据，或将所述排序结果中后第一预定数量的待投放数据作为低质投放数据。

具体实施时，预先为每个第二类型指标值设定相应的最低阈值，或者为每个第一类型指标设定相应的最低阈值，二者的最低阈值可以相同也可以不同。这样如果该待投放数据满足上述第一种情况时，就将该待投放数据标记为低质投放数据。

第二种：将调控指标值高于设定最高阈值的待投放数据作为优质投放数据，或将所述排序结果中前第二预定数量的待投放数据作为优质投放数据。

具体实施时，预先为每个第二类型指标设定相应的最高阈值，或者为每个第一类型指标设定相应的最高阈值，二者的最高阈值可以相同也可以不同。这样如果该待投放数据满足上述第二种情况时，就将该待投放数据标记为优质投放数据。

第三种：计算每个待投放数据的所述调控指标值与对应的设定目标值的偏离值，将偏离值大于预定偏离阈值的待投放数据作为风控投放数据。

具体实施时，针对实际情况可以预先设置一个符合标准情况的设定目标值，第二类型指标和第一类型指标对应的设定目标值可以相同也可以不同。该设定目标值应该在上述最低阈值和最高阈值之间，这样如果待投放数据对应的第二类型指标或者第一类型指标距离该设定目标值比较远，就会将该待投放数据作为风控投放数据。

步骤205，根据各个所述待投放数据的类型确定各个待投放数据对应的目标调控策略。

在一些实施例中，所述低质投放数据对应的目标调控策略为低质调控策略；所述优质投放数据对应的目标调控策略为优质调控策略；所述风控投放数据对应的目标调控策略为风控调控策略。

在一些实施例中，所述低质调控策略包括下列至少之一：关停所述低质投放数据、将所述低质投放数据的价格降低第一预定金额、将所述低质投放数据的预算金额降低第二预定金额、删除所述低质投放数据、将所述低质投放数据的定向范围缩小至第一预定定向范围。

对于低质投放数据采取的调控策略是打压策略，避免低质投放数据影响其他待投放数据的增益效果。

具体可以根据待投放数据满足上述第一种情况的具体数据从各个低质调控策略中选择其中的哪一个或者哪几个。

其中，针对将所述低质投放数据的定向范围缩小至第一预定定向范围，对应缩小的范围也是可以根据待投放数据满足上述第一种情况的具体数据进行设定。满足的条件越多，满足相应条件的程度越深(例如，排名越靠后、偏离最低阈值越大)对应缩小的范围越大。具体缩小的范围程度，可以根据实际需要制定相应的函数，根据该函数确定缩小范围的具体数据。

在一些实施例中，所述优质调控策略包括下列至少之一：将所述优质投放数据的价格提高第三预定金额、将所述优质投放数据的预算金额提高第四预定金额、将所述优质投放数据的定向范围扩大至第二预定定向范围。

对于优质投放数据采取的调控策略是扶持的优质调控策略，因为优质投放数据对应的收益效果比较可观，因此通过扶持的方式提高优质投放数据的投放力度，进而进一步提高收益情况。具体可以根据待投放数据满足上述第二种情况的具体数据从各个优质调控策略中选择其中的哪一个或者哪几个。

其中，针对将所述优质投放数据的定向范围扩大至第二预定定向范围，对应扩大的范围也是可以根据待投放数据满足上述第二种情况的具体数据进行设定。满足的条件越多，满足相应条件的程度越深(例如，排名越靠前、超过最高阈值越多)对应扩大的范围越大。具体扩大的范围程度，可以根据实际需要制定相应的函数，根据该函数确定扩大范围的具体数据。

在一些实施例中，所述风控调控策略为根据所述第二类型指标的偏离值和所述第一类型指标的偏离值，从下列各项中确定的至少之一：关停所述风控投放数据、将所述风控投放数据的价格降低第一预定金额、将所述风控投放数据的预算金额降低第二预定金额、将所述风控投放数据的定向范围缩小至第一预定定向范围。

对于风控投放数据也是采取打压的风控调控策略，但是风控调控策略相对于低质调控策略缓和一点，少了删除待投放数据这一项。

上述各项风控调控策略的选择，可以根据偏离值具体的偏离情况进行选定。例如，给第二类型指标的偏离值和第一类型指标的偏离值划分为三个等级：第一级：0＜偏离值＜X，第二级：X≤偏离值≤Y，第三级：偏离值＞Y；第一级：选择将所述风控投放数据的定向范围缩小至第一预定定向范围；第二级，选择将所述风控投放数据的价格降低第一预定金额或者将所述风控投放数据的预算金额降低第二预定金额；第三级，选择关停所述风控投放数据。具体可以根据实际情况进行选择，上述例子不作具体限定。

各个待投放数据的类型可以是全局优化类型，改全局优化类型对应的目标调控策略是全局优化策略，则实现全局优化过程如下：

根据所述评价指标及所述第一类型指标确定预先获得的背包函数的相应参数，根据所述相应参数对所述预先获得的背包函数进行调整得到背包函数，其中，将所述相应参数作为所述调控指标值。所述背包函数优选为01背包函数。

在一些实施例中，所述背包函数为01背包函数，公式为：

M[i][v]＝max(M[i-1][v],M[i-1][v-L[i]]+G[i])；其中，M[i][v]表示前i个待投放数据关停在满足最大新增损失v的情况下，可以获得的最大增益；L[i]表示关停第i个待投放数据造成的新增损失；G[i]表示关停第i个待投放数据获得的增益。

基于上述的01背包函数能够从多个待投放数据中选择能够满足增益最大的待投放数据进行投放，01背包函数能够使得计算的过程更加合理，并且计算方法简单实用，能够提高待投放数据选择投放的效率。

01背包函数中，参数L[i]对应的新增损失值的大小是能够根据对应待投放数据关停后的实际情况计算得到的。另外两个参数v和G[i]可以根据对应的评价指标进行确定，具体分为如下几种情况：

第一种：评价指标为成本考核：

所述最大新增增益损失v为：所述多个待投放数据(即，整体待投放数据)的总新增增益损失×第一系数；

所述增益G[i]为：所述多个待投放数据数据转化成本的平均值-所述多个广告标中去除第i个待投放数据后的数据转化成本的平均值。

在一些实施例中，所述第一系数的确定过程为：

设定所述第一系数的默认值。根据(C1-M1)/M1的值得到第一比例值，C1为所述多个待投放数据数据转化成本的平均值，M1为标准成本值。响应于确定所述第一比例值在第一标准范围内，所述第一系数保持不变；响应于确定所述第一比例值小于第一标准范围的最低值，将所述第一系数确定为所述第一标准范围的最低值；响应于确定所述第一比例值大于第一标准范围的最高值，将所述第一系数确定为所述第一标准范围的最高值。

其中，第一系数的默认值也是在第一标准范围内的，一般取第一标准范围内的中间值。例如，设定第一系数的默认值为0.1，对应的第一标准范围为[0.05，0.2]，经过计算得到的第一比例值如果在[0.05，0.2]内则保持不变，如果低于0.05，将第一系数设定为0.05，如果高于0.2，将第一系数设定为0.2。

通过上述方案，能够将第一系数标准化至第一标准范围内，方便01背包函数的整体计算流程。

第二种：评价指标为次留考核：

所述最大新增增益损失v为：所述多个待投放数据的总新增增益损失×第二系数；

所述增益G[i]为：所述多个广告标中去除第i个待投放数据后的数据次留值的平均值-所述多个待投放数据数据次留值的平均值。

在一些实施例中，所述第二系数的确定过程为：

设定所述第二系数的默认值。根据(C2-M2)/M2的值得到第二比例值，C2为所述多个待投放数据数据次留值的平均值，M2为标准次留值。响应于确定所述第二比例值在第二标准范围内，所述第二系数保持不变；响应于确定所述第二比例值小于第二标准范围的最低值，将所述第二系数确定为所述第二标准范围的最低值；响应于确定所述第二比例值大于第二标准范围的最高值，将所述第二系数确定为所述第二标准范围的最高值。

其中，第二系数的默认值也是在第二标准范围内的，一般取第二标准范围内的中间值，并且第二系数的默认值可以与上述第一系数的默认值相同也可以不同，第二标准范围可以与上述第一标准范围相同也可以不同。例如，设定第二系数的默认值为0.1，对应的第二标准范围为[0.05，0.2]，经过计算得到的第二比例值如果在[0.05，0.2]内则保持不变，如果低于0.05，将第二系数设定为0.05，如果高于0.2，将第二系数设定为0.2。

通过上述方案，能够将第二系数标准化至第二标准范围内，方便01背包函数的整体计算流程。

第三种：评价指标为投资回报率考核：

所述最大新增增益损失v为：所述多个待投放数据的总新增增益损失×第三系数；

所述增益G[i]为：所述多个广告标中去除第i个待投放数据后的得到的投资回报率-所述多个待投放数据的投资回报率。

在一些实施例中，所述第三系数的确定过程为：

设定所述第三系数的默认值。根据(C3-M3)/M3的值得到第三比例值，C3为所述多个待投放数据投资回报率的平均值，M3为标准投资回报率。响应于确定所述第三比例值在第三标准范围内，所述第三系数保持不变；响应于确定所述第三比例值小于第三标准范围的最低值，将所述第三系数确定为所述第三标准范围的最低值；响应于确定所述第三比例值大于第三标准范围的最高值，将所述第三系数确定为所述第三标准范围的最高值。

其中，第三系数的默认值也是在第三标准范围内的，一般取第三标准范围内的中间值，并且第三系数的默认值可以与上述第一系数的默认值相同也可以不同，第三标准范围可以与上述第一标准范围相同也可以不同。例如，设定第三系数的默认值为0.1，对应的第三标准范围为[0.05，0.2]，经过计算得到的第三比例值如果在[0.05，0.2]内则保持不变，如果低于0.05，将第三系数设定为0.05，如果高于0.2，将第三系数设定为0.2。

通过上述方案，能够将第三系数标准化至第三标准范围内，方便01背包函数的整体计算流程。

第四种：评价指标为成本加次留考核：

所述最大新增增益损失v为：所述多个待投放数据的总新增增益损失×第四系数；

所述增益G[i]为：所述增益G[i]为：所述多个待投放数据数据转化成本和数据次留值的平均值-所述多个广告标中去除第i个待投放数据后的数据转化成本和数据次留值的平均值。

在一些实施例中，所述第四系数的确定过程为：

设定所述第四系数的默认值。根据(C1-M1)/M1的值得到第一比例值，C1为所述多个待投放数据数据转化成本的平均值，M1为标准成本值；以及，根据(C2-M2)/M2的值得到第二比例值，C2为所述多个待投放数据数据次留值的平均值，M2为标准次留值。响应于确定所述第一比例值在第一标准范围内，且所述第二比例值在第二标准范围内，所述第四系数保持不变；响应于确定所述第一比例值不在第一标准范围内，和/或所述第二比例值不在第二标准范围内，从所述第一比例值或所述第二比例值中，选定偏离所述第一标准范围或所述第二标准范围的最大的作为目标比例值；响应于确定所述目标比例值小于第四标准范围的最低值，将所述第四系数确定为所述第四标准范围的最低值；响应于确定所述目标比例值大于第四标准范围的最高值，将所述第四系数确定为所述第四标准范围的最高值。

其中，针对成本加次留考核，需要根据上述方案分别计算得出第一比例值和第二比例值，分别根据成本考核对应的第一标准范围，以及次留考核对应的第二标准范围进行比对。如果第一比例值偏离第一标准范围最大，将第一比例值作为目标比例值，如果第二比例值偏离第二标准范围最大，将第二比例值作为目标比例值。

另外，第四系数的默认值也是在第四标准范围内的，一般取第四标准范围内的中间值，并且第四系数的默认值可以与上述第一系数的默认值相同也可以不同，第四标准范围可以与上述第一标准范围相同也可以不同。例如，设定第四系数的默认值为0.1，对应的第四标准范围为[0.05，0.2]，经过计算得到的第四比例值如果在[0.05，0.2]内则保持不变，如果低于0.05，将第四系数设定为0.05，如果高于0.2，将第四系数设定为0.2。

通过上述方案，能够将第四系数标准化至第四标准范围内，方便01背包函数的整体计算流程。

通过上述方案，根据所述01背包函数确定满足M[i][v]最大值时所述多个待投放数据中对应需要关停的待投放数据，这样，可以通过01背包函数实现在整体增益最大的情况下，对多个待投放数据的关停或投放情况进行全局优化，进而保证整体数据投放的利益能够达到最大化，并且01背包函数的计算过程简单快捷，能够提高广告调控过程的速率。

步骤206，依据所述目标调控策略对各个所述待投放数据进行调控投放。

这样，按照上述方案得到的各个待投放数据目标调控策略对待投放数据进行调控，调控完成后，将可以进行投放的待投放数据，投放至对应的定向范围进行播放。

通过上述实施例的方案，能够根据用户选定的评价指标，根据待投放数据的实际情况自动制定相应的目标调控策略，进而根据该目标调控策略完成对待投放数据的自动调控投放的过程，无需人工设定数据投放规则，节省了人力成本，并且能够根据待投放数据的实际情况制定相应的目标调控策略，满足数据投放多样化的需求，加快调控投放过程，提高数据投放效率。

如图2B所示，另一个实施例的投放数据的调控方法过程为：

S21，用户设置投放标的(即，投放数据)和考核目标(即，评价指标)，投放标的可以是多种维度组合，比如，账户、数据组、数据内容；考核目标代表考核维度的约束值，可以是多维度组合，比如成本、次留、ROI，考核目标用来约束投放标的的投放。

S22，考核目标自动匹配，如果是成本考核，则计算投放数据的转化成本作为第一类型指标，如果是次留考核，则计算投放数据的次留率作为第一类型指标，如果是ROI考核，则计算投放数据的ROI作为作为第一类型指标，如果是成本加次留，则计算广告的次留成本作为第一类型指标。

S23，根据匹配到的第一类型调控之别和第二类型指标(诊断状态、学习期状态、曝光率)，进行投放调控。

具体分为：S231，低质投放数据打压，具体包括关停、降价、降预算、删除或调整定向。

S232，优质投放数据扶持，具体包括提价、提预算、调整定向。

S233，风控投放数据风控调整，具体包括关停、降价、降预算、调整定向。

S234，全局投放数据优化处理，具体包括：根据匹配的第一类型指标求解全局最优解(即，全局优化策略)，根据全局最优解选择关停的投放数据。其中，针对S234，全局投放数据优化处理在上述步骤进行具体展开描述，这里不再赘述。

例如，投放数据为广告，针对有多个广告的广告池进行调控的过程，如图2C所示，包括：

E1，广告池根据用户配置的投放标的(广告)的条件进行过滤，比如按广告账户、广告组、广告、广告位、应用平台或操作系统进行过滤。

E2，投放标的的广告集合(广告1～N)，根据用户配置的考核目标匹配第一类型指标。

E3，匹配第一类型指标，并固定加上第二类型指标作为广告综合调控指标(即，调控指标)，计算每个广告的综合调控指标，并进入各个调控子模块进行判定。

E4，对调控指标值进行阈值判断，并对所有广告的调控指标进行排序，结合阈值判定结果和排序结果，各个调控子模块(包括：低质广告打压、优质广告扶持、广告风控、广告全局优化)产出调控结果。

E5，根据调控结果执行对应调控操作，如：广告1暂停、广告2降价、广告3提价、广告4提预算、广告5收紧定向、……、广告N不操作。

需要说明的是，本申请实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本申请实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。

需要说明的是，上述对本申请的一些实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于上述实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

基于同一发明构思，与上述任意实施例的投放数据的调控方法相对应的，本申请还提供了一种投放数据的调控装置。

参考图3，投放数据的调控装置，包括：

接收模块31，用于接收多个待投放数据对应的评价指标；

调控指标确定模块32，用于根据所述评价指标分别匹配各个所述待投放数据对应的第一类型调控指标；

指标值计算模块33，用于基于所述匹配的所述第一类型调控指标，分别计算各个所述待投放数据对应的第一类型调控指标值；

类型确定模块34，用于依据所述第一类型指标值确定各个所述待投放数据的类型；

策略确定模块35，用于根据各个待投放数据的类型确定各个待投放数据对应的目标调控策略；

调控模块36，用于依据所述目标调控策略对各个所述待投放数据进行调控投放。

在一些实施例中，调控指标确定模块32，还用于确定各个所述待投放数据对应的第二类型指标；

指标值计算模块33，还用于计算各个第二类型指标的第二类型指标值；

类型确定模块34，还用于依据所述第二类型指标值确定各个所述待投放数据的类型。

在一些实施例中，所述类型确定模块34包括：

排序单元，用于将各个所述待投放数据按照所述第一类型指标值由大到小的顺序进行排序得到第一类型调控排序结果，或按照所述第二类型指标值由大到小的顺序进行排序得到第二类型调控排序结果；

排序分类单元，用于根据所述第一类型调控排序结果或第二类型调控排序结果，对多个所述待投放数据进行分类，确定各个待投放数据的类型；

或者，

对比单元，用于将各个所述待投放数据的所述第一类型指标值与预定第一类型调控阈值进行对比得到第一类型对比结果，或所述第二类型指标值与预定第二类型调控阈值进行对比得到第二类型对比结果；

对比分类单元，用于根据所述第一类型对比结果或第二类型对比结果对各个待投放数据进行分类，确定各个待投放数据的类型。

在一些实施例中，所述排序分类单元，还用于：

将所述第一类型调控排序结果或第二类型调控排序结果中后第一预定数量的待投放数据作为低质投放数据；将所述第一类型调控排序结果或第二类型调控排序结果中前第二预定数量的待投放数据作为优质投放数据。

在一些实施例中，所述对比分类单元，还用于：

将所述第一类型对比结果为小于设定第一类型最低阈值，或所述第二类型对比结果为小于设定第二类型最低阈值的待投放数据作为低质投放数据；

将所述第一类型对比结果为大于设定第一类型最高阈值，或所述第二类型对比结果为大于设定第二类型最高阈值的待投放数据作为优质投放数据；

计算每个待投放数据的所述第一类型指标值与对应的设定第一类型目标值的第一类型偏离值，或所述第二类型指标值与对应的设定第二类型目标值的第二类型偏离值，将所述第一类型偏离值大于预定第一类型偏离阈值或所述第二类型偏离值大于预定第二类型偏离阈值的待投放数据作为风控投放数据。

在一些实施例中，所述策略确定模块35，还用于：

确定所述低质投放数据对应的目标调控策略为低质调控策略；

确定所述优质投放数据对应的目标调控策略为优质调控策略；

确定所述风控投放数据对应的目标调控策略为风控调控策略。

在一些实施例中，所述低质调控策略包括下列至少之一：关停所述低质投放数据、将所述低质投放数据的价格降低第一预定金额、将所述低质投放数据的预算金额降低第二预定金额、删除所述低质投放数据、将所述低质投放数据的定向范围缩小至第一预定定向范围；

所述优质调控策略包括下列至少之一：将所述优质投放数据的价格提高第三预定金额、将所述优质投放数据的预算金额提高第四预定金额、将所述优质投放数据的定向范围扩大至第二预定定向范围；

所述风控调控策略为根据所述第一类型偏离值或所述第二类型偏离值，从下列各项中确定至少之一：关停所述风控投放数据、将所述风控投放数据的价格降低第一预定金额、将所述风控投放数据的预算金额降低第二预定金额、将所述风控投放数据的定向范围缩小至第一预定定向范围。

在一些实施例中，所述评价指标包括下列至少之一：成本考核、次留考核、投资回报率考核、成本加次留考核；

所述第一类型指标包括下列至少之一：

与成本考核对应的数据转化成本、与次留考核对应的数据次留值、与投资回报率考核对应的投资回报率、与成本加次留考核对应的数据转化成本加数据次留值。

在一些实施例中，所述类型确定模块34还包括：

全局优化单元，响应于所述各个第一类型指标的第一类型指标值为背包函数的相应参数，确定各个所述待投放数据的类型为全局优化类型；

则，策略确定模块35包括：

根据所述全局优化类型确定各个待投放数据对应的目标调控策略为全局优化策略，所述全局优化策略为根据所述背包函数确定增益值最大时所述各个待投放数据中对应需要关停的待投放数据。

在一些实施例中，所述背包函数为01背包函数：

M[i][v]＝max(M[i-1][v],M[i-1][v-L[i]]+G[i])；

其中，M[i][v]表示前i个待投放数据关停在满足最大新增损失v的情况下，可以获得的最大增益；L[i]表示关停第i个待投放数据造成的新增损失；G[i]表示关停第i个待投放数据获得的增益；

所述全局优化策略为：根据所述01背包函数确定满足M[i][v]最大值时所述多个待投放数据中对应需要关停的待投放数据。

在一些实施例中，全局优化单元，确定01背包函数的相应参数的过程，包括：

响应于确定所述评价指标为成本考核：

所述最大新增增益损失v为：所述多个待投放数据的总新增增益损失×第一系数；

所述增益G[i]为：所述多个待投放数据数据转化成本的平均值-所述多个广告标中去除第i个待投放数据后的数据转化成本的平均值。

在一些实施例中，所述全局优化单元中，第一系数的确定过程为：

设定所述第一系数的默认值；

根据(C1-M1)/M1的值得到第一比例值，C1为所述多个待投放数据数据转化成本的平均值，M1为标准成本值；

响应于确定所述第一比例值在第一标准范围内，所述第一系数保持不变；

响应于确定所述第一比例值小于第一标准范围的最低值，将所述第一系数确定为所述第一标准范围的最低值；

响应于确定所述第一比例值大于第一标准范围的最高值，将所述第一系数确定为所述第一标准范围的最高值。

在一些实施例中，所述全局优化单元中，所述01背包函数的相应参数的确定过程，包括：

响应于确定所述评价指标为次留考核：

所述最大新增增益损失v为：所述多个待投放数据的总新增增益损失×第二系数；

所述增益G[i]为：所述多个广告标中去除第i个待投放数据后的数据次留值的平均值-所述多个待投放数据数据次留值的平均值。

在一些实施例中，所述全局优化单元中，所述第二系数的确定过程为：

设定所述第二系数的默认值；

根据(C2-M2)/M2的值得到第二比例值，C2为所述多个待投放数据数据次留值的平均值，M2为标准次留值；

响应于确定所述第二比例值在第二标准范围内，所述第二系数保持不变；

响应于确定所述第二比例值小于第二标准范围的最低值，将所述第二系数确定为所述第二标准范围的最低值；

响应于确定所述第二比例值大于第二标准范围的最高值，将所述第二系数确定为所述第二标准范围的最高值。

在一些实施例中，所述全局优化单元中，所述01背包函数的相应参数的确定过程，包括：

响应于确定所述评价指标为投资回报率考核：

所述最大新增增益损失v为：所述多个待投放数据的总新增增益损失×第三系数；

所述增益G[i]为：所述多个广告标中去除第i个待投放数据后的得到的投资回报率-所述多个待投放数据的投资回报率。

在一些实施例中，所述全局优化单元中，所述第三系数的确定过程为：

设定所述第三系数的默认值；

根据(C3-M3)/M3的值得到第三比例值，C3为所述多个待投放数据投资回报率的平均值，M3为标准投资回报率；

响应于确定所述第三比例值在第三标准范围内，所述第三系数保持不变；

响应于确定所述第三比例值小于第三标准范围的最低值，将所述第三系数确定为所述第三标准范围的最低值；

响应于确定所述第三比例值大于第三标准范围的最高值，将所述第三系数确定为所述第三标准范围的最高值。

在一些实施例中，所述全局优化单元中，所述01背包函数的相应参数的确定过程，包括：

响应于确定所述评价指标为成本加次留考核：

所述最大新增增益损失v为：所述多个待投放数据的总新增增益损失×第四系数；

所述增益G[i]为：所述增益G[i]为：所述多个待投放数据数据转化成本和数据次留值的平均值-所述多个广告标中去除第i个待投放数据后的数据转化成本和数据次留值的平均值。

在一些实施例中，所述全局优化单元中，所述第四系数的确定过程为：

设定所述第四系数的默认值；

根据(C1-M1)/M1的值得到第一比例值，C1为所述多个待投放数据数据转化成本的平均值，M1为标准成本值；以及，根据(C2-M2)/M2的值得到第二比例值，C2为所述多个待投放数据数据次留值的平均值，M2为标准次留值；

响应于确定所述第一比例值在第一标准范围内，且所述第二比例值在第二标准范围内，所述第四系数保持不变；

响应于确定所述第一比例值不在第一标准范围内，和/或所述第二比例值不在第二标准范围内，从所述第一比例值或所述第二比例值中，选定偏离所述第一标准范围或所述第二标准范围的最大的作为目标比例值；

响应于确定所述目标比例值小于第四标准范围的最低值，将所述第四系数确定为所述第四标准范围的最低值；

响应于确定所述目标比例值大于第四标准范围的最高值，将所述第四系数确定为所述第四标准范围的最高值。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本申请时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

上述实施例的装置用于实现前述任一实施例中相应的方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。

基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本申请还提供了一种电子设备，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任意一实施例所述的方法。

图4示出了本实施例所提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图，该设备可以包括：处理器410、存储器420、输入/输出接口430、通信接口440和总线450。其中处理器410、存储器420、输入/输出接口430和通信接口440通过总线450实现彼此之间在设备内部的通信连接。

处理器410可以采用第二类型的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本说明书实施例所提供的技术方案。

存储器420可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器420可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器420中，并由处理器410来调用执行。

输入/输出接口430用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。

通信接口440用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。

总线450包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器410、存储器420、输入/输出接口430和通信接口440)之间传输信息。

需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器410、存储器420、输入/输出接口430、通信接口440以及总线450，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。

上述实施例的电子设备用于实现前述任一实施例中相应的投放数据的调控方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。

基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本申请还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的方法。

本实施例的计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。

上述实施例的存储介质存储的计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本申请的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本申请的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本申请实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。

另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本申请实施例难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本申请实施例难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本申请实施例的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本申请的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本申请实施例。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。

尽管已经结合了本申请的具体实施例对本申请进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。

本申请实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本申请实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (20)

1.一种投放数据的调控方法，其特征在于，包括：

接收多个待投放数据对应的评价指标；

根据所述评价指标分别匹配各个所述待投放数据对应的第一类型调控指标；

基于所述匹配的所述第一类型调控指标，分别计算各个所述待投放数据对应的第一类型调控指标值；

依据所述第一类型指标值确定各个所述待投放数据的类型；

根据各个所述待投放数据的类型确定各个待投放数据对应的目标调控策略；

依据所述目标调控策略对各个所述待投放数据进行调控投放。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

确定各个所述待投放数据对应的第二类型指标，以及各个第二类型指标的第二类型指标值；

依据所述第二类型指标值确定各个所述待投放数据的类型。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述依据所述第一类型指标值确定各个所述待投放数据的类型，或依据所述第二类型指标值确定各个所述待投放数据的类型，包括：

将各个所述待投放数据按照所述第一类型指标值由大到小的顺序进行排序得到第一类型调控排序结果，或按照所述第二类型指标值由大到小的顺序进行排序得到第二类型调控排序结果；

根据所述第一类型调控排序结果或第二类型调控排序结果，对多个所述待投放数据进行分类，确定各个待投放数据的类型；

或者，

将各个所述待投放数据的所述第一类型指标值与预定第一类型调控阈值进行对比得到第一类型对比结果，或所述第二类型指标值与预定第二类型调控阈值进行对比得到第二类型对比结果；

根据所述第一类型对比结果或第二类型对比结果对各个待投放数据进行分类，确定各个待投放数据的类型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一类型调控排序结果或第二类型调控排序结果，对多个所述待投放数据进行分类，确定各个待投放数据的类型，包括：

将所述第一类型调控排序结果或第二类型调控排序结果中后第一预定数量的待投放数据作为低质投放数据；

将所述第一类型调控排序结果或第二类型调控排序结果中前第二预定数量的待投放数据作为优质投放数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一类型对比结果或第二类型对比结果对各个待投放数据进行分类，确定各个待投放数据的类型，包括：

将所述第一类型对比结果为小于设定第一类型最低阈值，或所述第二类型对比结果为小于设定第二类型最低阈值的待投放数据作为低质投放数据；

将所述第一类型对比结果为大于设定第一类型最高阈值，或所述第二类型对比结果为大于设定第二类型最高阈值的待投放数据作为优质投放数据；

计算每个待投放数据的所述第一类型指标值与对应的设定第一类型目标值的第一类型偏离值，或所述第二类型指标值与对应的设定第二类型目标值的第二类型偏离值，将所述第一类型偏离值大于预定第一类型偏离阈值或所述第二类型偏离值大于预定第二类型偏离阈值的待投放数据作为风控投放数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据各个待投放数据的类型确定各个待投放数据对应的目标调控策略，包括：

确定所述低质投放数据对应的目标调控策略为低质调控策略；

确定所述优质投放数据对应的目标调控策略为优质调控策略；

确定所述风控投放数据对应的目标调控策略为风控调控策略。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

所述低质调控策略包括下列至少之一：关停所述低质投放数据、将所述低质投放数据的价格降低第一预定金额、将所述低质投放数据的预算金额降低第二预定金额、删除所述低质投放数据、将所述低质投放数据的定向范围缩小至第一预定定向范围；

所述优质调控策略包括下列至少之一：将所述优质投放数据的价格提高第三预定金额、将所述优质投放数据的预算金额提高第四预定金额、将所述优质投放数据的定向范围扩大至第二预定定向范围；

所述风控调控策略为根据所述第一类型偏离值或所述第二类型偏离值，从下列各项中确定至少之一：关停所述风控投放数据、将所述风控投放数据的价格降低第一预定金额、将所述风控投放数据的预算金额降低第二预定金额、将所述风控投放数据的定向范围缩小至第一预定定向范围。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述评价指标包括下列至少之一：成本考核、次留考核、投资回报率考核、成本加次留考核；

所述第一类型指标包括下列至少之一：

与成本考核对应的数据转化成本、与次留考核对应的数据次留值、与投资回报率考核对应的投资回报率、与成本加次留考核对应的数据转化成本加数据次留值。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述第一类型指标值确定各个所述待投放数据的类型，包括：

响应于所述各个第一类型指标的第一类型指标值为背包函数的相应参数，确定各个所述待投放数据的类型为全局优化类型；

则，根据各个待投放数据的类型确定各个待投放数据对应的目标调控策略，包括：

根据所述全局优化类型确定各个待投放数据对应的目标调控策略为全局优化策略，所述全局优化策略为根据所述背包函数确定增益值最大时所述各个待投放数据中对应需要关停的待投放数据。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述背包函数为01背包函数，公式为：

M[i][v]＝max(M[i-1][v],M[i-1][v-L[i]]+G[i])；

其中，M[i][v]表示前i个待投放数据关停在满足最大新增损失v的情况下，可以获得的最大增益；L[i]表示关停第i个待投放数据造成的新增损失；G[i]表示关停第i个待投放数据获得的增益；

所述全局优化策略为：根据所述01背包函数确定满足M[i][v]最大值时所述多个待投放数据中对应需要关停的待投放数据。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，确定01背包函数的相应参数的过程，包括：

响应于确定所述评价指标为成本考核：

所述最大新增增益损失v为：所述多个待投放数据的总新增增益损失×第一系数；

所述增益G[i]为：所述多个待投放数据数据转化成本的平均值-所述多个广告标中去除第i个待投放数据后的数据转化成本的平均值。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述第一系数的确定过程为：

设定所述第一系数的默认值；

根据(C1-M1)/M1的值得到第一比例值，C1为所述多个待投放数据数据转化成本的平均值，M1为标准成本值；

响应于确定所述第一比例值在第一标准范围内，所述第一系数保持不变；

响应于确定所述第一比例值小于第一标准范围的最低值，将所述第一系数确定为所述第一标准范围的最低值；

响应于确定所述第一比例值大于第一标准范围的最高值，将所述第一系数确定为所述第一标准范围的最高值。

13.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述01背包函数的相应参数的确定过程，包括：

响应于确定所述评价指标为次留考核：

所述最大新增增益损失v为：所述多个待投放数据的总新增增益损失×第二系数；

所述增益G[i]为：所述多个广告标中去除第i个待投放数据后的数据次留值的平均值-所述多个待投放数据数据次留值的平均值。

14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述第二系数的确定过程为：

设定所述第二系数的默认值；

根据(C2-M2)/M2的值得到第二比例值，C2为所述多个待投放数据数据次留值的平均值，M2为标准次留值；

响应于确定所述第二比例值在第二标准范围内，所述第二系数保持不变；

响应于确定所述第二比例值小于第二标准范围的最低值，将所述第二系数确定为所述第二标准范围的最低值；

响应于确定所述第二比例值大于第二标准范围的最高值，将所述第二系数确定为所述第二标准范围的最高值。

15.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述01背包函数的相应参数的确定过程，包括：

响应于确定所述评价指标为投资回报率考核：

所述最大新增增益损失v为：所述多个待投放数据的总新增增益损失×第三系数；

所述增益G[i]为：所述多个广告标中去除第i个待投放数据后的得到的投资回报率-所述多个待投放数据的投资回报率。

16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述第三系数的确定过程为：

设定所述第三系数的默认值；

根据(C3-M3)/M3的值得到第三比例值，C3为所述多个待投放数据投资回报率的平均值，M3为标准投资回报率；

响应于确定所述第三比例值在第三标准范围内，所述第三系数保持不变；

响应于确定所述第三比例值小于第三标准范围的最低值，将所述第三系数确定为所述第三标准范围的最低值；

响应于确定所述第三比例值大于第三标准范围的最高值，将所述第三系数确定为所述第三标准范围的最高值。

17.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述01背包函数的相应参数的确定过程，包括：

响应于确定所述评价指标为成本加次留考核：

所述最大新增增益损失v为：所述多个待投放数据的总新增增益损失×第四系数；

所述增益G[i]为：所述增益G[i]为：所述多个待投放数据数据转化成本和数据次留值的平均值-所述多个广告标中去除第i个待投放数据后的数据转化成本和数据次留值的平均值。

18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述第四系数的确定过程为：

设定所述第四系数的默认值；

根据(C1-M1)/M1的值得到第一比例值，C1为所述多个待投放数据数据转化成本的平均值，M1为标准成本值；以及，根据(C2-M2)/M2的值得到第二比例值，C2为所述多个待投放数据数据次留值的平均值，M2为标准次留值；

响应于确定所述第一比例值在第一标准范围内，且所述第二比例值在第二标准范围内，所述第四系数保持不变；

响应于确定所述第一比例值不在第一标准范围内，和/或所述第二比例值不在第二标准范围内，从所述第一比例值或所述第二比例值中，选定偏离所述第一标准范围或所述第二标准范围的最大的作为目标比例值；

响应于确定所述目标比例值小于第四标准范围的最低值，将所述第四系数确定为所述第四标准范围的最低值；

响应于确定所述目标比例值大于第四标准范围的最高值，将所述第四系数确定为所述第四标准范围的最高值。

19.一种投放数据的调控装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收多个待投放数据对应的评价指标；

调控指标确定模块，用于根据所述评价指标分别匹配各个所述待投放数据对应的第一类型调控指标；

指标值计算模块，用于基于所述匹配的所述第一类型调控指标，分别计算各个所述待投放数据对应的第一类型调控指标值；

类型确定模块，用于依据所述第一类型指标值确定各个所述待投放数据的类型；

策略确定模块，用于根据各个待投放数据的类型确定各个待投放数据对应的目标调控策略；

调控模块，用于依据所述目标调控策略对各个所述待投放数据进行调控投放。

20.一种电子设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至18任意一项所述的方法。

Images