本發(fā)明屬于互聯(lián)網(wǎng)
技術(shù)領(lǐng)域：
，具體涉及一種廣告投放圖譜構(gòu)建方法及廣告投放圖譜異常投放檢測(cè)方法。
背景技術(shù)：
：互聯(lián)網(wǎng)廣告，由于其互動(dòng)性強(qiáng)、準(zhǔn)確性高的優(yōu)勢(shì)在廣告結(jié)構(gòu)中的比重逐年提升，并有繼續(xù)擴(kuò)大的趨勢(shì)。2011至2014年，互聯(lián)網(wǎng)廣告的市場(chǎng)規(guī)模已經(jīng)超過(guò)了報(bào)紙廣告規(guī)模，名列第二位，市場(chǎng)規(guī)模連續(xù)保持高速增長(zhǎng)。RTB(RealtimeBidding，實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià))是一種利用第三方技術(shù)在數(shù)量龐大的各個(gè)網(wǎng)站上針對(duì)每一個(gè)用戶廣告展示行為進(jìn)行評(píng)估以及出價(jià)的競(jìng)價(jià)技術(shù)。實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)規(guī)避了無(wú)效的受眾到達(dá)，廣告主或者其代理可以針對(duì)有意義的用戶進(jìn)行流量購(gòu)買(mǎi)。RTB的核心是DSP(DemandSidePlatform，需求方平臺(tái))和AdExchange(ADX，廣告交易市場(chǎng))。DSP整合了不同來(lái)源的在線廣告資源，可以讓廣告主或者其代理通過(guò)一個(gè)統(tǒng)一的平臺(tái)來(lái)購(gòu)買(mǎi)、管理廣告資源。通過(guò)DSP，可以實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的定向投放，數(shù)據(jù)管理，優(yōu)化和效果報(bào)告。ADX是一個(gè)類(lèi)似于證券交易所的場(chǎng)所，將廣告供應(yīng)方(網(wǎng)站媒體)和需求方(廣告主或者其代理)聚集在一起交易在線廣告存貨，其本身并不買(mǎi)賣(mài)在線廣告存貨，而只是提供了交易的場(chǎng)所，按交易金額收取費(fèi)用。ADX是DSP的一個(gè)重要的在線廣告資源來(lái)源之一?？傊?，ADX就是一個(gè)能夠讓廣告主在正確的時(shí)間，正確的媒體接觸到合適的用戶的地方，交易中運(yùn)用的RTB技術(shù)可以讓廣告主或其代理DSP競(jìng)拍每一次廣告顯示在用戶面前的機(jī)會(huì)。但是，目前，廣告在投放的過(guò)程中，人們并不能直觀觀測(cè)到廣告在某時(shí)刻某媒體上的投放量和投放成本指標(biāo)等，不便于廣告主和廣告分析人員把握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，調(diào)整業(yè)務(wù)分配策略。并且也不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)廣告在投放的過(guò)程中發(fā)生的流量異常、投放系統(tǒng)故障或者突發(fā)性作弊等現(xiàn)象，不方便對(duì)投放過(guò)程進(jìn)行跟蹤和控制。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明是為了解決上述問(wèn)題而進(jìn)行的，目的在于提供一種能夠觀察到在整個(gè)投放周期內(nèi)，廣告在不同時(shí)刻不同媒體上的投放量、投放成本等指標(biāo)的廣告投放圖譜構(gòu)建方法，以及能夠檢測(cè)出投放過(guò)程中發(fā)生流量異常、投放系統(tǒng)故障或者突發(fā)性作弊，方便對(duì)投放過(guò)程進(jìn)行跟蹤和控制的廣告投放圖譜異常投放檢測(cè)方法。本發(fā)明提供了一種廣告投放圖譜構(gòu)建方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1，將任意兩個(gè)媒體基于預(yù)定規(guī)則得到兩個(gè)媒體之間的用戶重合度，根據(jù)所述用戶重合度得到媒體相似性矩陣；步驟2，根據(jù)所述媒體相似性矩陣基于預(yù)定規(guī)則得到投影向量；步驟3，根據(jù)所述投影向量基于預(yù)定規(guī)則得到每個(gè)媒體的投影坐標(biāo)；步驟4，以時(shí)間為橫坐標(biāo)，媒體為縱坐標(biāo)，將廣告的投放指標(biāo)繪制成投放圖譜。進(jìn)一步，在本發(fā)明提供的廣告投放圖譜構(gòu)建方法中，還可以具有這樣的特征：其中，步驟1中，每個(gè)媒體根據(jù)實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)數(shù)據(jù)得到該媒體上出現(xiàn)過(guò)的用戶，并以矩陣的形式表示：domain＝(user1user2…usern)domain為媒體矩陣，n為正整數(shù)。進(jìn)一步，在本發(fā)明提供的廣告投放圖譜構(gòu)建方法中，還可以具有這樣的特征：其中，兩個(gè)媒體之間的用戶重合度由雅克比相似性公式求得：所述媒體相似性矩陣為：mpq為兩個(gè)媒體之間的用戶重合度，M為p行q列矩陣，p、q均為正整數(shù)。進(jìn)一步，在本發(fā)明提供的廣告投放圖譜構(gòu)建方法中，還可以具有這樣的特征：其中，步驟2中，所述投影向量基于主成分分析法求得，求解公式如下：argmaxμTMμs.t.μTμ＝1μ為投影向量，μT為μ的轉(zhuǎn)置向量，M為媒體相似性矩陣。進(jìn)一步，在本發(fā)明提供的廣告投放圖譜構(gòu)建方法中，還可以具有這樣的特征：其中，步驟3中，所述投影坐標(biāo)由以下公式求得：ki＝μTdomainidomaini＝(user1user2…usern)ki為某個(gè)媒體的投影坐標(biāo)，μ為投影向量，domaini為某個(gè)媒體矩陣。進(jìn)一步，在本發(fā)明提供的廣告投放圖譜構(gòu)建方法中，還可以具有這樣的特征：其中，步驟4中，繪制投放圖譜包含以下步驟：步驟4-1，計(jì)算同一時(shí)刻下，所有媒體的投影坐標(biāo)，每個(gè)媒體的展現(xiàn)和點(diǎn)擊指標(biāo)，步驟4-2，將在同一時(shí)刻下投影坐標(biāo)相同的媒體的展現(xiàn)和點(diǎn)擊指標(biāo)合并，步驟4-3，時(shí)間為橫坐標(biāo)，媒體為縱坐標(biāo)，將步驟4-2中得到的展現(xiàn)和點(diǎn)擊指標(biāo)繪制在相應(yīng)的位置處得到投放圖譜。本發(fā)明還提供了一種廣告投放圖譜異常投放檢測(cè)方法，其特征在于，包含以下步驟：步驟1，將根據(jù)上面所述的廣告投放圖譜構(gòu)建方法所得到的投放圖譜做SVD分解；步驟2，選取低秩恢復(fù)系數(shù)，然后對(duì)投放圖譜進(jìn)行低秩重建得到重建圖譜；步驟3，根據(jù)投放圖譜與重建圖譜基于預(yù)定規(guī)則得到重建誤差；步驟4，判斷所述重建誤差與閾值的大小，如果所述重建誤差小于所述閾值，選取步驟2的低秩恢復(fù)系數(shù)，否則，返回步驟2，并增大所述低秩恢復(fù)系數(shù)的值；步驟5，根據(jù)步驟4選取的低秩回復(fù)系數(shù)分析廣告投放圖譜投放是否發(fā)生異常。進(jìn)一步，在本發(fā)明提供的廣告投放圖譜異常投放檢測(cè)方法中，還可以具有這樣的特征：其中，步驟1中，所述投放圖譜做SVD分解的公式如下：X＝UΣVTX是投放圖譜；U是p×p階酉矩陣；Σ是半正定p×q階對(duì)角矩陣；VT，即V的共軛轉(zhuǎn)置，是q×q階酉矩陣。進(jìn)一步，在本發(fā)明提供的廣告投放圖譜異常投放檢測(cè)方法中，還可以具有這樣的特征：其中，步驟2中，通過(guò)下面公式對(duì)投放圖譜進(jìn)行低秩重建：為重建圖譜，c為低秩恢復(fù)系數(shù)，Uc表示矩陣U的前c個(gè)分量，Σc表示矩陣Σ的前c個(gè)分量，表示矩陣VT的前c個(gè)分量。進(jìn)一步，在本發(fā)明提供的廣告投放圖譜異常投放檢測(cè)方法中，還可以具有這樣的特征：其中，步驟3中，重建誤差的計(jì)算公式如下：ε為重建誤差，X為投放圖譜，為重建圖譜。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)如下：根據(jù)本發(fā)明所涉及的廣告投放圖譜構(gòu)建方法，通過(guò)媒體的用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù)將媒體映射為縱坐標(biāo)，將時(shí)間作為橫坐標(biāo)，將不同時(shí)刻不同媒體的投放指標(biāo)繪制在相應(yīng)位置處得到投放圖譜，因此廣告投放過(guò)程可以通過(guò)投放圖譜進(jìn)行可視化，廣告主和廣告分析人員能夠觀察到在整個(gè)投放周期內(nèi)，廣告在不同時(shí)刻不同媒體上的投放量、投放成本等指標(biāo)。本發(fā)明所涉及的廣告投放圖譜異常投放檢測(cè)方法，能夠?qū)Σ捎帽景l(fā)明的廣告投放圖譜構(gòu)建方法得到的投放圖譜進(jìn)行檢測(cè)，根據(jù)投放圖譜的波動(dòng)檢測(cè)到廣告投放圖譜在投放過(guò)中發(fā)生的流量異常、投放系統(tǒng)故障或者突發(fā)性作弊，方便對(duì)投放過(guò)程進(jìn)行跟蹤和控制。附圖說(shuō)明圖1是本發(fā)明中廣告投放圖譜構(gòu)建方法的流程圖；圖2是本發(fā)明中樣本中廣告投放圖譜異常檢測(cè)方法的流程圖。具體實(shí)施方式為了使本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的技術(shù)手段、創(chuàng)作特征、達(dá)成目的與功效易于明白了解，以下實(shí)施例結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明廣告投放圖譜構(gòu)建方法及廣告投放圖譜異常投放檢測(cè)方法作具體闡述。廣告投放圖譜構(gòu)建方法用于將廣告投放過(guò)程以圖譜的方式呈現(xiàn)，使其能夠可視化。如圖1所示，廣告投放圖譜構(gòu)建方法包含以下步驟：步驟S1-1，將任意兩個(gè)媒體基于預(yù)定規(guī)則得到兩個(gè)媒體之間的用戶重合度，根據(jù)所述用戶重合度得到媒體相似性矩陣。在廣告業(yè)務(wù)中，媒體一般以域名(domain)和廣告位(adslot)表示。每個(gè)媒體從RTB(RealtimeBidding，實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià))廣播數(shù)據(jù)中可以得到該媒體上出現(xiàn)過(guò)的用戶，并將每個(gè)媒體以矩陣的形式表示：domain＝(user1user2…usern)其中，domain為媒體矩陣，n為正整數(shù)。在本實(shí)施例中，每個(gè)媒體上出現(xiàn)的用戶如表1所示。表1.每個(gè)媒體上出現(xiàn)的用戶User1User2…UsernDomain110…0Domain211…1……………DomainP00…1兩個(gè)媒體之間的用戶重合度由雅克比相似性公式求得：媒體相似性矩陣為：其中，mpq為兩個(gè)媒體之間的用戶重合度，M為p行q列矩陣，p、q均為正整數(shù)。在本實(shí)施例中，兩兩媒體之間的用戶重合度如表2所示。表2.兩兩媒體之間的用戶重合度則媒體相似性矩陣為：步驟S1-2，根據(jù)媒體相似性矩陣基于預(yù)定規(guī)則得到投影向量μ。投影向量μ基于主成分分析法求得，求解公式如下：argmaxμTMμs.t.μTμ＝1μ為投影向量，μT為μ的轉(zhuǎn)置向量。步驟S1-3，根據(jù)投影向量基于預(yù)定規(guī)則得到每個(gè)媒體的投影坐標(biāo)。投影坐標(biāo)ki由以下公式求得：ki＝μTdomainidomaini＝(user1user2…usern)domaini為某個(gè)媒體矩陣。采用上述過(guò)程計(jì)算得到的每個(gè)媒體對(duì)應(yīng)的投影坐標(biāo)滿足:媒體之間的用戶重合度高的得到的投影坐標(biāo)接近，媒體之間的用戶重合度低的得到的投影坐標(biāo)分離。步驟S1-4，以時(shí)間為橫坐標(biāo)，媒體為縱坐標(biāo)，將廣告的投放指標(biāo)繪制成投放圖譜X。投放圖譜X為二維圖像，t表示時(shí)間，k表示媒體，Xk,t表示t時(shí)刻在媒體k上的投放指標(biāo)。投放指標(biāo)包含展現(xiàn)(impression)和點(diǎn)擊(click)指標(biāo)。投放圖譜X繪制過(guò)程包括以下步驟：步驟S1-4-1，計(jì)算同一時(shí)刻下，所有媒體的投影坐標(biāo)，每個(gè)媒體的展現(xiàn)(impression)和點(diǎn)擊(click)指標(biāo)。在本實(shí)施例中，同一時(shí)刻不同媒體的投影坐標(biāo)、展現(xiàn)和點(diǎn)擊指標(biāo)的數(shù)據(jù)如表3所示。表3.同一時(shí)刻不同媒體的投影坐標(biāo)、展現(xiàn)和點(diǎn)擊指標(biāo)媒體投影坐標(biāo)impressionclickdomain1k1300010domain2k2200020domain3k1100030…………步驟S1-4-2，將在同一時(shí)刻下投影坐標(biāo)相同的媒體的展現(xiàn)和點(diǎn)擊指標(biāo)合并。如表4所示。表4.坐標(biāo)系中同一時(shí)刻不同坐標(biāo)下對(duì)應(yīng)的展示和點(diǎn)擊指標(biāo)投影坐標(biāo)impressionclickk1400040k2200020………步驟S1-4-3，時(shí)間為橫坐標(biāo)，媒體為縱坐標(biāo)，將步驟S1-4-2中得到的展現(xiàn)和點(diǎn)擊指標(biāo)繪制在相應(yīng)的位置處得到投放圖譜。圖譜能夠展示在整個(gè)投放周期內(nèi)，廣告在不同媒體上的投放量、投放成本等指標(biāo)。廣告投放圖譜投放異常檢測(cè)方法能夠根據(jù)投放圖譜的波動(dòng)檢測(cè)到廣告投放圖譜在投放過(guò)中發(fā)生的流量異常、投放系統(tǒng)故障或者突發(fā)性作弊，方便對(duì)投放過(guò)程進(jìn)行跟蹤和控制。如圖2所示，廣告投放圖譜投放異常檢測(cè)方法包含以下步驟：步驟S2-1，將根據(jù)廣告投放圖譜構(gòu)建方法所得到的投放圖譜做SVD分解。SVD分解的公式如下：X＝UΣVTX是投放圖譜；U是p×p階酉矩陣；Σ是半正定p×q階對(duì)角矩陣；VT，即V的共軛轉(zhuǎn)置，是q×q階酉矩陣。步驟S2-2，選取重建系數(shù)c，然后對(duì)投放圖譜X進(jìn)行低秩重建得到重建圖譜投放圖譜X進(jìn)行低秩重建公式如下：為重建圖譜，c為重建系數(shù)，Uc表示矩陣U的前c個(gè)分量，Σc表示矩陣Σ的前c個(gè)分量，表示矩陣VT的前c個(gè)分量。步驟S2-3，根據(jù)投放圖譜與重建圖譜基于預(yù)定規(guī)則得到重建誤差。重建誤差ε的計(jì)算公式如下：步驟S2-4，判斷所述重建誤差與閾值的大小，如果所述重建誤差小于所述閾值，選取步驟S2-2的重建系數(shù)c，否則，返回步驟S2-2，并增大重建系數(shù)c的值。步驟S2-5，根據(jù)步驟S2-4選取的低秩回復(fù)系數(shù)c分析廣告投放圖譜投放是否發(fā)生異常。重建系數(shù)c表示了廣告在投放時(shí)的媒體變化情況，如果媒體變化較大，則重建系數(shù)c的值較大，否則，重建系數(shù)c的值較小。如果某廣告投放過(guò)程中，重建系數(shù)c一直很穩(wěn)定，但是某個(gè)時(shí)間點(diǎn)處發(fā)生了突變，則說(shuō)明廣告投放的媒體發(fā)生了變化，進(jìn)而可判定投放發(fā)生了異常。例如，在投放圖譜中分別截取t0～t1、t0～t2、t0～t3、t0～t4的圖譜，根據(jù)廣告投放圖譜投放異常檢測(cè)方法得到t1、t2、t3、t4四個(gè)時(shí)刻的重建系數(shù)c1、c2、c3、c4。c1、c2、c3近似相等，而c4明顯大于c1、c2、c3，則說(shuō)明t3～t4時(shí)刻廣告發(fā)生了異常投放。上述實(shí)施方式為本發(fā)明的優(yōu)選案例，并不用來(lái)限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3