组对偶参数、 即a/和目a/和目表示变量Uj.和目i在迭代后得到的值，此时并没有对定向条件 i进行分配。在迭代一定次数得到a/和目后，必须经过算法的第二阶段才能得到真正 的分配方案。在算法的第二阶段，根据剩余库存的量调整弓j.得到真正的分配方案。
[0124] 当离线阶段采用上述两阶段算法计算输出aj.和弓j.后，在线服务只需要存储该两 组参数即可，空间复杂度为任务数。在线阶段，当一个播放量Si到达时，可W根据aj.计算 出目1，再由弓J和目i计算得出分配方案，具体算法如下：
[0125] 输入；定向条件i和所有满足该定向条件的任务
[0126] 1)设置馬=1，计算目i使得
如果无解或者目i< 0,则设置目i =0 ；
[0127] 。对于每个满足该定向条件i的任务，按照分配顺序计算
> 更新
[012引 3)W概率Xu展示任务j，如果EjrwXy< 1，则存在一定的概率不展示任何互联 网信息。
[0129] 在上述基础上，本发明实施例一提供的一种互联网的数据处理方法，如图2所示， 包括：
[0130] 步骤201，在离线阶段，通过重复迭代的方式获得Demand结点约束条件的对偶参 数、W及Supply结点约束条件的对偶参数。
[0131] 根据初始化的Demand结点约束条件的对偶参数计算所述Supply结点约束条件的 对偶参数，根据计算所得Supply结点约束条件的对偶参数计算Demand结点约束条件的对 偶参数；重复迭代所述Demand结点约束条件的对偶参数、Su卵ly结点约束条件的对偶参数 预定次数，输出迭代后的Demand结点约束条件的对偶参数、W及Supply结点约束条件的对 偶参数。
[0132] 步骤201具体包括：
[0133] a、对于所有任务j，初始化aJ= 0，aj表示Demand结点约束条件的对偶参数；
[0134] b、对于所有定向条件i，计算目i使得
'如果无解或者目1<〇,则 设置目i= 0 ;其中，目i表示Supply结点约束条件的对偶参数，r(i)表示所有能够被的定 向条件i满足的Demand结点，
0u表示互联网信息的 均匀分布标准，Vj表示任务j对播放均匀分布的要求级别；
[013引 C、对于所有任务j，计算aj.使得
*如果aJ>Pj或者无解，则 设置aJ=pj.;其中，Si表示定向条件i下的预估播放量，dj.表示任务j的需求播放量，pj表示补偿代价；
[0136] 将所述步骤b和C迭代预定次数（即将步骤b计算所得目i代入步骤C中，将步骤 C计算所得aJ代入步骤b中），得到迭代后输出的Demand结点约束条件的对偶参数aj.、 W及Supply结点约束条件的对偶参数目1。
[0137] 步骤202,根据Demand结点约束条件的对偶参数、W及Supply结点约束条件的对 偶参数，获得每个任务在相应定向条件下的播放概率。
[0138] 步骤202具体包括：
[0139] 离线阶段，对于所有定向条件i，初始化5,=s,,即初始化为预估播放量；
[0140] 对于所有的定向条件i，计算目i使得
如果无解或者目1<〇,则 设置目i= 0 ;
[0141] 对应每个任务j，按照分配顺序执行：
[0142]计算^j.使得
'如果无解则设置^J=-;对于满足任 务j的所有定向条件1，更新.5^ =.5^--斯}用于下一任务的弓J计算，输出所 有任务的aj.、弓j.;其中，弓j.表示用于计算任务j在相应定向条件下播放概率的第一参数，r(j)表示所有满足任务j的Supply结点；
[0143]在线阶段，在每个Si到达时，根据Qj.计算出目1，并由弓j.和目i计算得出每个任 务在相应定向条件下的播放概率。
[0144] 其中，分配顺序为：对所有的Demand结点按照d/sj进行降序排列，其中，dj表示任 务j所需求的互联网信息播放次数，Sj.表示所有满足dj.定向条件的Si的预估播放量总和。
[0145] 所述根据aj.计算出目1，并由弓j.和目i计算得出每个任务在相应定向条件下的 播放概率，包括；包括：
[0146]输入定向条件i和所有满足定向条件i的任务；
[0147] 设置馬=1 3计算目i使得
如果无解或者目i< 0,则设置目i= 0 ;
[0148] 对于每个满足定向条件i的任务，按照分配顺序计算
更 新焉=5,--Xy用于下一个任务的Xu计算；其中，xy表示任务j在定向条件i下的播放概率。
[0149] 步骤203,将每个任务中的互联网信息、W及每个任务在相应定向条件下的播放概 率，分发给所述相应定向条件下的Supply结点所处的互联网信息播放终端，指示相应终端 按获得的所述播放概率播放相应任务中的互联网信息。
[0150] 所述终端获得所述播放概率后，会根据所述指示按获得的所述播放概率播放相应 任务中的互联网信息。
[0151] 需要说明的是，上述步骤201~203可W由同一设备实现；或者，步骤201~202 由同一设备实现，步骤203由另一台设备实现。
[0152] 实施例二
[0153] 对应实施例一所述的互联网的数据处理方法，本发明实施例提供了一种互联网的 数据处理装置，如图3所示，包括：
[0154] 对偶参数获得单元10,用于在离线阶段，通过重复迭代的方式获得需求Demand结 点约束条件的对偶参数、W及供应Supply结点约束条件的对偶参数；
[0155] 播放概率获得单元20,用于根据所述Demand结点约束条件的对偶参数、W及 Supply结点约束条件的对偶参数，获得每个任务在相应定向条件下的播放概率；
[0156] 分发单元30,用于将每个任务中的互联网信息、W及每个任务在相应定向条件下 的播放概率，分发给所述相应定向条件下的Supply结点，指示相应Supply结点按获得的所 述播放概率播放相应任务中的互联网信息。
[0157] 较佳的，对偶参数获得单元10进一步用于，根据初始化的Demand结点约束条件的 对偶参数计算所述Supply结点约束条件的对偶参数，根据计算所得Supply结点约束条件 的对偶参数计算Demand结点约束条件的对偶参数；重复迭代所述Demand结点约束条件的 对偶参数、Supply结点约束条件的对偶参数预定次数，输出迭代后的Demand结点约束条件 的对偶参数、W及Supply结点约束条件的对偶参数。
[015引较佳的，对偶参数获得单元10进一步用于，通过W下方式获得所述对偶参数：
[0159] a、对于所有任务j，初始化aJ= 0，aj表示Demand结点约束条件的对偶参数；
[0160]b、对于所有定向条件i，计算目i使得
'如果无解或者目1<0,则 设置目i=0;其中，目i表示Supply结点约束条件的对偶参数，r(i)表示所有能够被的定 向条件i满足的Demand结点
^0u表示互联网信息的 均匀分布标准，Vj表示任务j对播放均匀分布的要求级别；
[016。 C、对于所有任务j，计算a j.使得
如果或者无解，则 设置aJ=pj.;其中，Si表示定向条件i下的预估播放量，dj.表示任务j的需求播放量，pj 表示补偿代价；
[0162] 将所述步骤b和C迭代预定次数，得到迭代后输出的Demand结点约束条件的对偶 参数aj.、W及Supply结点约束条件的对偶参数目1。
[0163] 较佳的，播放概率获得单元20进一步用于，通过W下方式获得每个任务在相应定 向条件下的播放概率：
[0164] 离线阶段，对于所有定向条件i，初始化.5, =&，即初始化为预估播放量；
[016引对于所有的定向条件i，计算目i使得
如果无解或者目1<0,则 设置目i=0;
[0166]对应每个任务j，按照分配顺序执行：
[0167] 计算弓j.使得
'如果无解则设置^J=-;对于满足任 务j的所有定向条件i，更新馬斯每-属.)}用于下一任务的写J计算，输出所 有任务的aj.、弓j.;其中，弓j.表示用于计算任务j在相应定向条件下播放概率的第一参数，r(j)表示所有满足任务j的Supply结点；
[016引在线阶段，在每个Si到达时，根据Qj.计算出目1，并由弓j.和目i计算得出每个任 务在相应定向条件下的播放概率。
[0169] 较佳的，所述分配顺序为；对所有的Demand结点按照dj/sj进行降序排列，其中，dj 表示任务j所需求的互联网信息播放次数，Sj.表示所有满足dj.定向条件的Si的预估播放量 总和。
[0170] 较佳的，所述播放概率获得单元20进一步用于，通过W下方式计算每个任务在相 应定向条件下的播放概率：
[0171] 输入定向条件i和所有满足定向条件i的任务；
[0172] 设置焉=1，计算目i使得
如果无解或者目i<0,则设置目i= 0；
[017引对于每个满足定向条件i的任务，按照分配顺序计算--巧.)}，更 新馬= 用于下一个任务的Xu计算；其中，xy表示任务j在定向条件i下的播放概率。
[0174] 需要说明的是，上述对偶参数获得单元10、播放概率获得单元20和分发单元30 可W由互联网的数据处理装置的中央处理器（CPU,CentralProcessing化it)、微处理器 (MPU,MicroProcessingUnit)、数字信号处理器值SP,DigitalSi即alProcessor)或现 场可编辑逻辑阵列（FPGA,FieldProgramm油leGateArray)实现。上述对偶参数获得单 元10、播放概率获得单元20和分发单元30可W合设于同一设备中；或者，对偶参数获得单 元10和播放概率获得单元20合设，分发单元30分设于另一设备中。
[01巧]还需要说明的是，上述本发明实施例的互联网信息类型可W是但不仅限于文字、 图片、视频等；所述每个任务在相应定向条件下的播放概率可W是每个任务中的文字、图片 或视频在相应定向条件下的曝光概