请求，解析出所述检索请求中的候选信息请求个数为X，返回Y个候选信息，所述Χ>γ。
[0100]这里，本步骤也可以理解为:对于低价值用户，不返回广告信息或者减少广告信息的返回个数。
[0101]第二终端用户的类型为高价值类型时，响应所述检索请求，解析出所述检索请求中的候选信息请求个数为Μ，返回N个候选信息，所述Μ〈Ν。
[0102]这里，本步骤也可以理解为:对于高价值用户，尽可能返回更多的广告信息。
[0103]实施例四:
[0104]基于上述实施例一-三，本发明实施例的信息处理方法，针对所述在对第二终端的检索请求进行响应以对第一信息进行精选排序阶段对应的处理节点中，基于页面显示的多候选信息位，按照第二预设规则将候选信息在空间上的差异化进行多样化优化，并使得候选信息在空间上和时间上进行形式上的统一，具体来说，采取以下实现流程来实现:
[0105]步骤401、确定多候选信息位之间的优先级，依据所述优先级排序对多候选信息位进行排序，得到信息位组合，将所述多候选信息位中的每一个候选信息位分别对应一个候选信息队列，每一个候选信息队列中处于第一位置的候选信息标记为第一指定信息，比如后续具体应用场景中的TOP-1广告。
[0106]步骤402、逐次遍历每一个候选信息位对应候选信息队列中的所述第一指定信息，与已选中的候选信息按照不同维度的过滤规则进行多样性判断比对，以去除重复的信息，全部符合过滤规则时将去重处理得到的候选信息加入去重处理后的信息队列中。
[0107]步骤403、优先填充每一个候选信息位对应候选信息队列中具有最大曝光概率的第一位置，对于非第一位置，依次按照所述优先级排序顺次判断是否与已经填充的非当前信息位的候选信息队列存在多样性冲突，不冲突则填充，否则放入所述去重处理后的信息队列中；
[0108]步骤404、直至填满每一个候选信息位所请求长度的候选信息队列，若没有填满，则按照冲突顺序使用所述去重处理后的信息队列中的候选信息进行补余，以从所述多个候选信息队列中，得到差异度距离大于一阈值的信息组合。
[0109]以候选信息为广告信息为例，一个有关广告队列的具体实例如图6所示，包括由多个初始候选广告队列构成的广告信息库41，posj代表在页面中的第一个广告位，pos_2R表在页面中的第二个广告位，pos_3代表在页面中的第三个广告位，每一个广告位对应多个广告信息内容，如pos_l，pOS_2，pOS_3对应的广告队列中都包括不只一个广告信息，其中，?08_1，？08_2，？08_3分别对应的第一个广告信息所在的位置如411所示。去重模块42由多种去重算法实现，如Aid算法，Target id算法，app id算法，Uid算法，SimPi c算法，Category算法，ImgFinger算法，TitleSim算法等，以避免广告信息出现重复，从而通过这些去重算法过滤掉重复的广告信息，使得广告信息具有唯一性。最终得到去重处理后的信息队列43(也可以成为补余队列)，去重处理后的信息队列43用于在候选的广告队列中的广告信息全部被过滤掉时，优先补足因非类目多样性所过滤掉的广告信息(AD)，通俗的说，这个图6的架构是为了从所述多个候选信息队列中，将重复的广告信息，同一类别的广告信息进行筛选，以得到差异度距离大于一阈值的信息组合，将差异性大、多样化的广告信息用于后续的信息投放。如果过滤的结果会将广告信息库41中的广告信息都过滤掉，那么从去重处理后的信息队列43中选择合适的广告信息添加回广告信息库41中。
[0110]对上述算法说明如下:
[0111]所述Aid算法指:当前广告的aid(广告唯一标识)如果跟已选广告中的某一个aid相同，则不再把该广告加入到已选广告队列；所述Targetid算法指:当前广告的targetid(推广方id)如果跟已选广告的某一个targetid相同，则不再把该广告加入到已选广告队列;所述appid算法指:当前广告的appid(应用软件的id)如果跟已选广告的某一个appid相同，则不再把该广告加入到已选广告队列;所述Uid算法指:当前广告的uid(广告主id)如果跟已选广告中的某一个uid相同，则不再把该广告加入到已选广告队列；所述SimPic算法指:当前广告的素材如果跟已选广告中的某一个素材相似，则不再把该广告加入到已选广告队列;所述Category算法指:当前广告的类目如果跟已选广告中的某一个类目一样，则不再把该广告加入到已选广告队列;所述ImgFinger算法指:当前广告的ImgFinger如果跟已选广告中的某一个ImgFinger—样，则不再把该广告加入到已选广告队列;所述TitleSim算法指:当前广告的标题跟已选广告中的某一个标题一样，则不再把该广告加入到已选广告队列。
[0112]实施例五:
[0113]本发明实施例的一种服务器，如图7所示，所述服务器包括:
[0114]第一获取单元51，用于从第一终端获取第一信息，所述第一信息至少包括:信息内容和信息展示样式参数，以生成向第二终端所展示的第三信息；
[0115]第二获取单元52，用于从第二终端获取第二信息，所述第二信息至少包括:用户基本信息和/或用户行为信息和/或用户关系链信息；
[0116]策略构建单元53，用于根据所述第一信息和所述第二信息生成采样信息，根据所述采样信息构建与所述第一终端交互的第一类处理节点及与所述第二终端交互的第二类处理节点分别对应的至少一个处理策略；
[0117]发送单元54，用于按照所述第一信息和所述至少一个处理策略生成所述第三信息，发送所述第三信息，以提供给第二终端进行信息展示。
[0118]这里，所述第一终端可以为广告主所在的终端，或称为提供广告素材和内容推广的对象。对于信息内容而言，以广告为例，包括很多类型，比如:包含在广告作品内的表现要素(代言人、广告文案、音乐等)等广告基本信息；比如:通过广告传达的与品牌相关的信息或存在于消费者记忆中的品牌使用经验等品牌信息；比如:通过使用品牌从而得到满足的生活行动或价值观的需求信息；比如有关消费者购买或使用品牌方面等的购买行动信息。对于信息展示样式参数而言，是指广告信息的内容如何展现，比如广告信息的内容是以flash的动态形式展现，还是gif的静态形式展现，广告信息内容的背景色，背景音乐等等广告素材。
[0119]这里，所述第二终端可以为普通用户所在的终端，或称为广告展示或曝光的对象。对于用户基本信息而言，比如，用户的年龄，性别，所在地区等等;对于用户行为信息而言，比如，用户喜好购物，还是喜欢打游戏，用户对某个广告信息内容是否感兴趣等等;对于用户关系链信息而言，比如QQ好友链，微信朋友圈，QQ空间好友，高中同学，大学同学，人脉圈等等。
[0120]这里，所述第一类处理节点和所述第二类处理节点位于信息推荐分享平台系统中，涵盖贯穿在信息推荐分享平台系统中信息生命周期的各个处理节点。
[0121]这里，贯穿在信息推荐分享平台系统中信息生命周期的各个处理节点分为所述第一类处理节点和所述第二类处理节点，其中，所述第一类处理节点包括以下至少一种:
[0122]I)对第一终端用户进行拓展阶段对应的处理节点，如提供广告基础服务的广告主对应的处理节点；
[0123]2)对第一终端用户提供的第一信息进行审核阶段对应的处理节点，如广告处理平台(如广点通平台)中进行运营、审核、广告库、索引等对应的处理节点。
[0124]这里，贯穿在信息推荐分享平台系统中信息生命周期的各个处理节点分为所述第一类处理节点和所述第二类处理节点，其中，所述第二类处理节点包括以下至少一种:
[0125]I)对第二终端的检索请求进行响应以对第一信息进行初选阶段对应的处理节点，如广告处理平台(如广点通平台)中进行广告检索、初选等对应的处理节点；
[0126]2)对第二终端的检索请求进行响应以对第一信息进行精选排序阶段对应的处理节点，如广告处理平台(如广点通平台)中进行精选排序等对应的处理节点；
[0127]3)将第三信息发送给第二终端曝光前阶段对应的处理节点，如广告处理平台(如广点通平台)中进行广告展示的处理节点；
[0128]4)将第三信息发送给第二终端实际曝光后阶段对应的处理节点，如提供广告画像服务的用户所对应的处理节点。
[0129]有关各个处理节点及其处理流程的一个实例如图3所示，图3为以推荐信息为广告信息为例，采用本发明实施例的一个包含上述处理节点的流程图，如图3所示，包括第一终端侧，第二终端侧和平台侧;其中，第一终端侧如终端33所示，终端33用于提供广告基础服务，进行广告(主)特征挖掘和广告创意优化等策略的处理，以提供广告信息内容给平台31进行处理，终端33为图1基础架构中的广告主的一个实例；第二终端侧如终端32所示，终端32用于提供广告画像，进行用户价值挖掘，用户点击行为分析，婚恋定向数据优化等策略的处理，以将用户的基本信息，行为信息及关系链信息提供给平台31进行处理，终端32为图1基础架构中的终端21-24的一个实例;平台31用于通过用于运营和审核的处理节点311、用于存储广告信息形成广告库和建立索引的处理节点312、用于进行广告检索和广告信息初选的处理节点313、用于对初选合格的广告信息进行精选排序的处理节点314、用于广告展示的处理节点314等一系列处理节点的配合处理，对广告信息在各个处理环节进行广告信息收、筛选、排序、整合及收集广告信息实际曝光在用户侧展示后的展示数据等进行处理和分析，以便为更好的广告信息定向投放到用户侧提供优化的处理策略。平台31为图1基础架构中的服务器Il-1n及对广告主提供广告信息进行审核的服务器集群的一个实例。
[0130]其中，用于运营和审核的处理节点311主要的处理策略是针对广告(主)丰富，广告层级的策略优化，素材质量等体验相关审核的策略优化，投诉处理与badcase下线的策略优化，其中所述badcase指:在搜索中，对搜索结果中明显不正确的排序进行分析，看是什么排序策略导致的，并对相关匹配的参数进行修订。badcase翻译过来就是坏案例的意思，经过大量的坏案例记录，通过各个搜索引擎的搜索会收集很多的案例数据，通过搜索算法如果下次遇到不合理的搜索结果，就会将这些案例的特征进行印证，如果有类似的就进行调整。并通过一组经验参数对搜索算法进行辅助策略优化，在实际应用中不断调整策略，以保证结果的可信性。badcase的特征主要有:1:不符合搜索用户体验的搜索结果;2:网站在搜索结果里的表现很不正常等等。
[0131]用于存储广告信息形成广告库和建立索引的处理节点312主要的处理策略是针对广告库类目分布等质量监控的策略优化，素材打分索引的策略优化，敏感定向的规则干预的策略优化，广告相关性的策略优化。
[0132]用于进行广告检索和广告信息初选的处理节点313主要的处理策略是针对用户价值引入的策略优化，洗脸、多样性初选的策略优化，用户负反馈过滤的策略优化。
[0133]用于对初选合格的广告信息进行精选排序的处理节点314主要的处理策略是针对精选阶段质量准入与曝光控制的策略优化，空间多样性与新鲜度的策略优化，用户负反馈打压的策略优化，排序公式优化如引入用户体验质量(quality)的策略优化。
[0134]用于广告展示的处理节点314主要的处理策略是针对用户点击/反馈数据收集与分析的策略优化，广告信息流广告展现样式的策略优化。
[0135]本步骤，由于是针对基于前端广告投放的广告信息的内容，以及后端广告呈现对象的用户信息进行综合考虑来采样，构建平台生态环境中贯彻各个广告生命周期的多个策略，而不是现有仅仅考虑广告曝光后用户体验在这一个节点环节的一个处理策略，因此，这种贯穿在信息推荐分享平台系统中信息生命周期的各个处理节点的综合策略优化，能为更好的提供广告信息给用户，并提高定向投放和精准投放的目标预期提供很好的数据支持。
[0136]在本发明实施例一实施方式中，本发明实施例的服务器还包括:迭代反馈单元，用于收到第二终端反馈的信息展示结果，将所述信息展示结果迭代反馈到所述信息推荐分享平台系统中信息生命周期的各个处理节点；以及优化处理单元，用于在所述信息推荐分享平台系统中信息生命周期的各个处理节点对所述至少一个处理策略进行优化，形成闭环的策略控制处理机制。
[0137]在本发明实施例一实施方式中，本发明实施例的服务器还包括:第一分类单元，用于对所述采样信息中的所述第一信息进行特征分析，生成第一特征集合，按照特征属性进行特征分类；以及第二分类单元，用于对所述采样信息中的所述第二信息进行数据分析，生成第一数据集合，按照数据类型进行数据分类。所述迭代反馈单元，进一步用于根据所述特征分类和所述数据分类建立定向推荐关联，将所述定向推荐关联迭代反馈到所述信息推荐分享平台系统中信息生命周期的各个处理节点(包括第一类处理节点和第二类处理节点)。
[0138]在本发明实施例一实施方式中，有关各个处理节点及其处理流程的一个实例如图3所示，图3为以推荐信息为广告信息为例，采用本发明实施例的一个包含上述处理节点的流程图，如图3所示，包括第一终端侧，第二终端侧和平台侧;其中，第一终端侧如终端33所示，终端33用于提供广告基础服务，进行广告(主)特征挖掘和广告创意优化等策略的处理，以提供广告信息内容给平台31进行处理，终端33为图1基础架构中的广告主的一个实例;第二终端侧如终端32所示，终端32用于提供广告画像，进行用户价值挖掘，用户点击行为分析，婚恋定向数据优化等策略的处理，以将用户的基本信息，行为信息及关系链信息提供给平台31进行处理，终端32为图1基础架构中的终端21-24的一个实例;平台31用于通过用于运营和审核的处理节点311、用于存储广告信息形成广告库和建立索引的处理节点312、用于进行广告检索和广告信息初选的处理节点313、用于对初选合格的广告信息进行精选排序的处理节点314、用于广告展示的处理节点314等一系列处理节点的配合处理，对广告信息在各个处理环节进行广告信息收、筛选、排序、整合及收集广告信息实际曝光在用户侧展示后的展示数据等进行处理和分析，以便为更好的广告信息定向投放到用户侧提供优化的处理策略。平台31为图1基础架构中的服务器Il-1n及