一种目标用户的确定方法、装置及系统与流程

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种目标用户的确定方法、装置及系统。

背景技术：

移动广告是指通过移动设备(例如手机、平板电脑)访问移动应用或移动网页时显示的广告。相对于传统广告，移动广告的精准性更高、覆盖范围更大、即时性更强。

现有的移动广告平台为广告投放方投放某一广告，主要是通过分析广告投放方在其生产营销活动中积累的用户的数据，确定投放该广告的目标用户。由于广告投放方在其生产营销活动中积累的用户的数据覆盖的范围较小，且不全面，因此，现有技术中，为某一广告确定出的目标用户的精确度较低。

技术实现要素：

本发明的实施例提供一种目标用户的确定方法、装置及系统，解决了确定出的目标用户的精确度较低的问题。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供一种目标用户的确定方法。服务器接收移动广告平台发送的携带有待投放广告的投放策略和待投放广告的投放需求信息的广告投放请求，投放需求信息包括待投放广告的关键信息。在服务器确定其接收到的投放策略为第一策略后，利用与第一策略和关键信息均对应的目标数据模型，计算用户画像库中的每个用户成为潜在用户的概率值，用户画像库存储有服务器获取到的至少一个用户的数据。这样，服务器可根据其计算得到的概率值确定出待投放广告的目标用户。

对于每一用户，服务器均可以实时获取到该用户的基本信息、位置信息、通话记录、短信记录、无线应用通讯协议(英文：Wireless Application Protocol，简称：WAP)访问记录以及漫游记录等信息，可以看出，服务器获取到的数据较为全面，因此，本发明实施例中的服务器根据其获取到的至少一个用户的数据，预先建立的用户画像库也可准确、全面的描述每个用户的行为。与第一策略和关键信息均对应的目标数据模型也能够较为准确的表示某一用户成为待投放广告的潜在用户的概率，提高了服务器最终确定出目标用户的标识精准度，提高了确定广告投放的目标用户的准确率。

可选的，在本发明实施例的一种可能实现方式中，本发明实施例提供的确定方法还包括：服务器读取已记录的至少一个用户的数据，每个用户的数据对应至少一个特征；服务器根据预设的至少一个标签，将每个用户的数据分为至少一个数据组，每个数据组唯一对应一个标签；服务器将每个用户的至少一个数据组与至少一个标签对应存储，以生成用户画像库。

服务器将每个用户的数据按照标签进行分类并存储。这样，服务器可根据该用户画像库快速的确定出满足某些条件的用户。

可选的，在本发明实施例的另一种可能实现方式中，在确定投放策略为第一策略之后，服务器还获取目标数据模型。具体的，服务器生成目标数据模型的方法为：首先，服务器从用户画像库中获取与第一策略和关键信息均对应的参考用户的数据；然后，服务器基于预设的特征组合，对参考用户的数据进行训练，生成至少一个数据模型；最后，服务器根据其获取到的至少一个用户的数据和至少一个数据模型，计算每个数据模型的精度，并将精度最高的数据模型确定为目标数据模型。

可选的，在本发明实施例的另一种可能实现方式中，服务器根据计算得到的概率值，确定待投放广告的目标用户的方法为：服务器将计算得到的概率值按照从大到小的顺序排列，选取排在前N位的用户作为目标用户，N≥1，投放需求信息还包括目标用户的数量N。

可选的，在本发明实施例的另一种可能实现方式中，上述广告投放策略为粗放投放策略。在这种场景中，服务器从用户画像库中获取与关键信息均对应的用户的标识，并将该标识确定为目标用户的标识。

第二方面，提供一种服务器，该服务器包括接收单元、处理单元、存储单元和发送单元。

本发明实施例提供的各个单元模块所实现的功能具体如下：

上述接收单元，用于接收移动广告平台发送的广告投放请求，广告投放请求携带待投放广告的投放策略和待投放广告的投放需求信息，投放需求信息包括待投放广告的关键信息；上述处理单元，用于确定投放策略为第一策略，并利用与所述接收单元接收到的所述第一策略和所述关键信息均对应的目标数据模型，计算预先建立的用户画像库中的每个用户成为所述待投放广告的潜在用户的概率值，所述用户画像库存储有所述服务器获取到的至少一个用户的数据，以及用于根据计算得到的概率值，确定所述待投放广告的目标用户。

可选的，在本发明实施例的一种可能实现方式中，本发明实施例提供的服务器还包括读取单元，该读取单元用于读取已记录的至少一个用户的数据，至少一个用户中每个用户的数据对应至少一个特征。相应的，上述处理单元，还用于根据预设的至少一个标签，将上述读取单元读取到的每个用户的数据分为至少一个数据组，至少一个数据组中的每个数据组唯一对应一个标签。本发明实施例提供的服务器还包括存储单元。该存储单元用于将每个用户的至少一个数据组与至少一个标签对应存储，以生成用户画像库。

可选的，在本发明实施例的另一种可能实现方式中，上述处理单元，还用于在确定所述投放策略为第一策略之后，获取所述目标数据模型。具体的，上述处理单元，用于从用户画像库中获取与所述第一策略和关键信息均对应的参考用户的数据；基于预设的特征组合，对参考用户的数据进行训练，以生成至少一个数据模型；根据至少一个用户的数据和至少一个数据模型，计算至少一个数据模型中每个数据模型的精度；将精度最高的数据模型确定为目标数据模型。

可选的，在本发明实施例的另一种可能实现方式中，上述处理单元具体用于将计算得到的概率值按照从大到小的顺序排列，选取排在前N位的用户作为目标用户，N≥1，所述投放需求信息还包括所述目标用户的数量N。

可选的，在本发明实施例的另一种可能实现方式中，所述处理单元，还用于在上述接收单元接收移动广告平台发送的广告投放请求之后，确定所述投放策略为第二策略，以及还用于从所述用户画像库中获取与所述关键信息对应的用户的标识，并将该标识确定为所述目标用户的标识。

第三方面，提供一种服务器，该服务器包括通信接口、处理器和存储器；其中，通信接口、处理器和存储器通过系统总线连接。存储器用于存储用户画像库，存储器还可用于存储程序代码。处理器通过运行存储器中存储的程序代码，使得服务器可执行上述第一方面及其各种可能实现方式所描述的目标用户的确定方法。

第四方面，提供一种通信系统，该通信系统包括如上述第二方面及其各种可能实现方式所描述的服务器、与服务器连接的移动广告平台。

在本发明实施例中，上述服务器的名字对设备或功能模块本身不构成限定，在实际实现中，这些设备或功能模块可以以其他名称出现。只要各个设备或功能模块的功能和本发明类似，属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内。

本发明实施例第二方面、第三方面、第四方面及其各种实现方式的具体描述，可以参考第一方面及其各种实现方式中的详细描述；并且，第二方面、第三方面、第四方面及其各种实现方式的有益效果，可以参考第一方面及其各种实现方式中的有益效果分析，此处不再赘述。

本发明实施例的这些方面或其他方面在以下的描述中会更加简明易懂。

附图说明

图1为本发明实施例提供的通信系统的结构示意图；

图2为本发明实施例提供的通信系统中不同设备的内部结构示意图；

图3为本发明实施例提供的目标用户的确定方法的流程示意图一；

图4为本发明实施例提供的目标用户的确定方法的流程示意图二；

图5为本发明实施例提供的服务器的结构示意图一；

图6为本发明实施例提供的服务器的结构示意图二。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

在本发明实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本发明实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。

针对现有技术中为某一广告确定出的目标用户的精确度较低的问题，本发明实施例提供一种目标用户的确定方法，利用服务器可准确、全面的获取每一用户的数据的优点，预先建立用户画像库。在确定待投放广告的投放策略为第一策略时，利用与第一策略和待投放广告的投放需求信息所包括的待投放广告的关键信息均对应的目标数据模型计算用户画像库中每个用户成为待投放广告的潜在用户的概率值，并根据计算出的概率值确定目标用户，提高了确定广告投放的目标用户的精确度。

本发明实施例提供的目标用户的确定方法应用于通信系统。图1是本发明实施例提供的通信系统的结构示意图。参见图1，该通信系统主要包括服务器10和移动广告平台11。

本发明实施例中的服务器10可以为运营商服务器。

结合图1，图2是上述通信系统中服务器10和移动广告平台11的内部结构示意图。

参见图2，通信系统中的服务器10包括通信接口101、存储器102、处理器103等部件。本领域技术人员可以理解，图2中示出的服务器的结构并不构成对服务器的限定，其可以包括比如图2所示的部件更多或更少的部件，或者可以组合如图2所示的部件中的某些部件，或者可以与如图2所示的部件布置不同。

通信接口101用于与其他设备(如移动广告平台)或通信网络通信，如以太网，无线局域网(英文：Wireless Local Area Networks，简称：WLAN)等。

存储器102可用于存储软件程序以及模块，处理器103通过运行存储在存储器102的软件程序以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理。

处理器103是服务器的控制中心，利用各种接口和线路连接整个服务器的各个部分，通过运行或执行存储在存储器102内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器102内的数据，执行服务器的各种功能和处理数据，从而对服务器进行整体监控。可选的，处理器103可包括一个或多个处理器。

移动广告平台11是用于提供给广告投放方投放广告，提出广告需求的系统。移动广告平台11包括至少一个需求方平台(英文：Demand-Side Platform，简称：DSP)110，每个DSP 110均与广告交易平台(英文：Ad Exchange，简称：Adx)111连接，且每个DSP 110与服务器的通信接口通信，Adx 111与媒体服务平台(英文：Sell-Side Platform，简称：SSP)112连接，SSP 112为用户终端发送广告。

图3为本发明实施例提供的一种目标用户的确定方法的流程示意图，该确定方法可以应用在图1或图2所示的通信系统中。

S301、移动广告平台向服务器发送广告投放请求，该广告投放请求携带待投放广告的投放策略和待投放广告的投放需求信息，投放需求信息包括待投放广告的关键信息。

一般的，广告投放方在投放某一广告时，均会提出与该广告相应的投放需求。从前述描述可知，移动广告平台用于提供给广告投放方投放广告，因此，移动广告平台需要依据广告投放方提出的投放需求来投放广告。

具体的，移动广告平台向服务器发送携带待投放广告的投放策略和待投放广告的投放需求信息的广告投放请求。

其中，广告投放策略为第一策略或第二策略。本发明实施例中，对于服务器而言，在第一策略的场景中该服务器确定出的目标用户的精度高于在第二策略的场景中该服务器确定出的目标用户的精度。

投放需求信息包括待投放广告的关键信息，该关键信息具体可以为：地理位置信息、性别信息、接入网方式、终端所采用的操作系统版本以及用户的兴趣偏好中的一个或者多个的集合。

例如，广告投放方需要在A地投放一个关于汽车的广告，则该广告的广告投放需求信息可以为“A地”和“汽车”。

当广告投放策略为第一策略时，投放需求信息还包括待投放广告的目标用户的数量N，这样，服务器可根据广告投放方的需求确定出N个用户作为目标用户。

可选的，本发明实施例中的广告投放请求可以为超文本传输协议(英文：Hypertext Transfer Protocol，简称：HTTP)请求。

S302、若投放策略为第一策略，服务器基于预先建立的用户画像库，生成与关键信息对应的目标数据模型。

其中，目标数据模型用于计算某一用户成为待投放广告的潜在用户的概率值。用户画像库存储有服务器获取到的至少一个用户的数据。

用户画像，是一种用于勾画用户诉求与设计方向的有效工具，其在各领域均得到了广泛的应用。具体实现时，用户画像可以作为用于刻画用户特征的标签(英文：tag)集合，例如，可以包括年龄信息、性别信息等静态属性，也可以包括用户的兴趣特征，如旅游、服饰等。用户画像的构建和更新对于广告的定向投放有着重要的意义。

服务器能够获取到移动互联网中每个用户的数据，该数据包括该用户的基本信息、位置信息、通话记录、短信记录、WAP访问记录以及漫游记录等信息，服务器从这些信息中可以比较准确的获取到该用户的年龄信息、消费能力、是否经常外出、喜欢什么样的网站和内容等信息。

在上述数据的基础上，服务器全方位、多角度地收集每个用户的数据，建立用户画像库。

具体的，服务器建立用户画像库的方法为：服务器读取已记录的至少一个用户的数据，每个用户的数据对应至少一个特征；然后，该服务器根据预设的至少一个标签将每个用户的数据分为至少一个数据组，每个数据组唯一对应一个标签；最后，该服务器将每个用户的至少一个数据组与至少一个标签对应存储，以生成用户画像库。

其中，服务器在读取到至少一个用户的数据之后，根据预设的至少一个标签，对每个用户的数据进行抽取、转换、加载(英文：Extract-Transform-Load，简称：ETL)处理，以确定每个用户的至少一个数据组。

服务器将每个用户的至少一个数据组与至少一个标签对应存储，生成了用户画像库。服务器根据该用户画像库能够深入了解每个用户的行为偏好和需求特征。

示例性的，预设的至少一个标签包括基本属性标签、用户消费标签、用户位置标签以及用户业务标签。

与基本属性标签对应的用户的数据包括：用户的性别信息、年龄信息以及用户使用的终端的品牌信息等。

与用户消费标签对应的用户的数据包括：用户的消费账单信息和用户的消费详单信息等。

与用户位置标签对应的用户的数据包括：用户的行为轨迹、用户的常驻地理位置信息、用户工作的地理位置信息以及用户居住的地理位置信息等。

与用户业务标签对应的用户的数据包括：用户使用的APP、用户使用APP的时间信息以及用户使用APP的时间长度信息等。

可选的，本发明实施例中的服务器采用任一分布式系统存储用户画像库，保障了大规模数据的处理效率。

具体的，服务器在确定投放策略为第一策略之后，从用户画像库中获取与关键信息对应的参考用户的数据，并基于预设的特征组合，对参考用户的数据进行训练，以生成至少一个数据模型；然后，服务器根据至少一个用户的数据和至少一个数据模型，计算至少一个数据模型中每个数据模型的精度；服务器将精度最高的数据模型确定为目标数据模型。

从上述描述可知，用户画像库中每个用户的每组数据唯一对应一个标签，每组数据对应至少一个特征，因此，基于不同特征的组合，服务器根据参考用户的数据，能够训练生成至少一个与关键信息对应的数据模型。

对于至少一个数据模型中的每个数据模型均用于计算某一用户成为待投放广告的潜在用户的概率。每个数据模型均包括至少一个特征和至少一个特征中每个特征的权重。本发明实施例对数据模型的表现形式不作具体限定。

示例性的，结合上述示例所述的标签，若用属性(英文：attribute)表示基本属性标签，用费用(英文：expenses)表示用户消费标签，用位置(英文：location)表示用户位置标签，用(英文：service)表示用户业务标签，则本发明实施例中的目标数据模型可以表示为下述公式中的任意一种：

p(y＝1|Feature；θ，a)＝θ_constet+θ_attribute×Feature_attribute

+θ_expenses×Feature_expenses+θ_location×Feature_location

+θ_Service×Feature_Service (1)

p(y＝1|Feature；θ，a)＝θ_constet+θ_attribute×ln(Feature_attribute)

+θ_expenses×ln(Feature_expenses)+θ_location×ln(Feature_location)

+θ_Servise×ln(Feature_Service) (3)

上述任一公式中，a用于表示待投放广告，Feature用于表示某一标签中的某一特征，θ用于表示相应特征的权重系数，p(y＝1|Feature；0，a)用于表示某一用户成为待投放广告的潜在用户的概率。

需要说明的是，不同数据模型包括的特征不同。

服务器在生成至少一个与关键信息对应的数据模型后，利用该服务器获取到的至少一个用户的数据，测试每一个数据模型的精度，并将精度最高的数据模型确定为目标数据模型。

对于某一用户而言，服务器获取到的该用户的数据为该用户已经发生某些行为后，服务器记录的数据，因此，服务器可确定出该用户是否能够成为待投放广告的目标用户。因此，服务器利用其获取到的至少一个用户的数据可以测试出的每一个数据模型的精度，且测试出的精度较为准确。这样，服务器可准确的确定出目标数据模型。

S303、服务器利用目标数据模型，计算用户画像库中每个用户成为潜在用户的概率值。

S304、服务器将计算得到的概率值按照从大到小的顺序排列，选取排在前N位的用户作为目标用户，N≥1。

在投放策略为第一策略的场景中，投放需求信息还包括目标用户的数量N。这样，服务器在计算出用户画像库中每个用户成为潜在用户的概率值后，根据广告投放方的需求，确定出N个目标用户。

用户画像库中存储有每个用户的标识，因此，服务器在确定出N个目标用户后，可获取到每个目标用户的标识。

目标用户的标识用于指示目标用户，该标识可以为目标用户所使用的终端的国际移动用户识别码(英文：International Mobile Subscriber Identification Number，简称：IMSI)，还可以为其他能够唯一识别用户的标识，本发明实施例对此不作具体限定。

示例性的，若某景区选择采用第一策略投放关于该景区的广告，则服务器从用户画像库中获取在该景区范围内驻留过的移动网络用户的数据。服务器根据该移动网络用户的数据，从不同维度，挖掘群体的特征，并进行训练，生成数据模型。然后，服务器利用数据模型计算用户图像库中每个用户成为该广告的潜在用户的概率值，并将计算得到的概率值按照从大到小的顺序排列，选取排在前N位的用户的标识作为目标用户的标识。

S305、服务器向移动广告平台发送目标用户的标识。

S306、移动广告平台向目标用户的标识指示的目标用户投放该广告。

本发明实施例中若投放策略为第二策略，则服务器从用户画像库中获取与关键信息对应的目标用户的标识，并向移动广告平台发送该目标用户的标识。也就是说，在S301之后，还可以执行S307、S305和S306。

S307、若投放策略为第二策略，则服务器从用户画像库中获取与关键信息对应的目标用户的标识。

示例性的，若关键信息为“地理位置为A地”和“用户喜欢汽车”，则服务器从用户画像库中获取用户位置标签的内容为A地，用户业务标签的内容为汽车的目标用户的标识。

本发明实施例中的用户画像库可准确、全面的描述每个用户的行为。服务器在接收到移动广告平台发送的广告投放请求后，依据用户画像库确定目标用户的标识，因此，服务器获取到的目标用户的标识较为精准，这样，移动广告平台根据该目标用户的标识投放的广告的转换率较高。

具体的，本发明实施例中的用户图像库是预先建立的，结合图3，如图4所示，本发明实施例提供的目标用户的确定方法在S301之前，还包括：

S400、服务器读取已记录的至少一个用户的数据。

S401、服务器根据预设的至少一个标签，将每个用户的数据分为至少一个数据组。

至少一个数据组中的每个数据组唯一对应一个标签。

S402、服务器将每个用户的至少一个数据组与至少一个标签对应存储，以生成用户画像库。

S400-S402的具体描述可以参考上述描述，此处不再进行详细赘述。

本发明实施例中的服务器根据其获取到的至少一个用户的数据，预先建立的用户画像库也可准确、全面的描述每个用户的行为。与第一策略和关键信息均对应的目标数据模型也能够较为准确的表示某一用户成为待投放广告的潜在用户的概率，提高了服务器最终确定出目标用户的标识精准度，提高了确定广告投放的目标用户的准确率。

本发明实施例提供一种服务器1，如图5所示，该服务器1包括：

接收单元50，用于接收移动广告平台发送的广告投放请求，所述广告投放请求携带待投放广告的投放策略和所述待投放广告的投放需求信息，所述投放需求信息包括所述待投放广告的关键信息。

处理单元51，用于确定所述接收单元50接收到的所述投放策略为第一策略，并利用与所述接收单元50接收到的所述第一策略和所述关键信息均对应的目标数据模型，计算预先建立的用户画像库中的每个用户成为所述待投放广告的潜在用户的概率值，所述用户画像库存储有所述服务器获取到的至少一个用户的数据，以及用于根据计算得到的概率值，确定所述待投放广告的目标用户。

进一步地，如图6所示，所述服务器1还包括读取单元52，

所述读取单元52，用于读取已记录的至少一个用户的数据。

进一步地，所述处理单元51，还用于根据预设的至少一个标签，将所述读取单元52读取到的所述每个用户的数据分为至少一个数据组，所述至少一个数据组中的每个数据组唯一对应一个标签。

进一步地，所述服务器1还包括存储单元53。

所述存储单元53，用于将所述每个用户的至少一个数据组与所述至少一个标签对应存储，以生成所述用户画像库。

进一步地，所述处理单元51，还用于在确定所述投放策略为第一策略之后，获取所述目标数据模型。

具体的，所述处理单元51具体用于：

从所述用户画像库中获取与所述第一策略和所述关键信息均对应的参考用户的数据；

基于预设的特征组合，对所述参考用户的数据进行训练，以生成至少一个数据模型；

根据所述至少一个用户的数据和所述至少一个数据模型，计算所述至少一个数据模型中每个数据模型的精度；

将精度最高的数据模型确定为所述目标数据模型。

进一步地，所述处理单元51具体用于将计算得到的概率值按照从大到小的顺序排列，选取排在前N位的用户作为目标用户，N≥1，所述投放需求信息还包括所述目标用户的数量N。

进一步地，所述处理单元51还用于在接收单元50接收移动广告平台发送的广告投放请求之后，确定所述投放策略为第二策略，以及还用于从所述用户画像库中获取与所述关键信息对应的用户的标识，并将该标识确定为所述目标用户的标识。

进一步地，所述服务器1还包括发送单元54。该发送单元54用于向移动广告平台发送目标用户的标识。

本发明实施例提供一种服务器，主要包括接收单元、处理单元、存储单元和发送单元。该服务器接收移动广告平台发送的携带有待投放广告的投放策略和待投放广告的投放需求信息的广告投放请求，投放需求信息包括待投放广告的关键信息。在服务器确定其接收到的投放策略为第一策略后，利用与第一策略和关键信息均对应的目标数据模型，计算用户画像库中的每个用户成为潜在用户的概率值，用户画像库存储有服务器获取到的至少一个用户的数据。这样，服务器可根据其计算得到的概率值确定出待投放广告的目标用户。由于服务器获取到的数据较为全面，目标数据模型也能够较为准确的表示某一用户成为待投放广告的潜在用户的概率，提高了服务器最终确定出目标用户的标识精准度，提高了确定广告投放的目标用户的准确率。

本发明实施例提供一种服务器，如图2所示，该服务器可以包括通信接口101、处理器103和存储器102，其中，通信接口101、处理器103和存储器102之间通过系统总线连接并完成相互间的通信。图2中将各种总线都示意为系统总线。

本领域技术人员可以理解，图2所示的服务器的结构并不是服务器的限定，其可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

具体的，当所述服务器运行时，所述服务器执行如图3或图4所示的实施例的目标用户的确定方法。具体的目标用户的确定方法可参见上述如图3或图4所示的实施例中的相关描述，此处不再赘述。

结合上一实施例，本发明实施例中的通信接口101可以为上一实施例中的接收单元50，也可以为上一实施例中的发送单元54。

具体的，通信接口101，用于与其他设备进行数据通信。

结合上一实施例，本发明实施例中的存储器102可以为上一实施例中的存储单元53。

具体的，所述存储器102可用于存储软件程序以及应用模块，处理器103通过运行存储在存储器102的软件程序以及应用模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理。

存储器102可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序，比如发送目标用户的标识等；存储数据区可存储用户画像库。

其中，所述存储器102可以包括易失性存储器，例如高速随机存取存储器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)，所述存储器102也可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件，本发明实施例对此不作具体限定。

结合上一实施例，本发明实施例中的处理器103可以为上一实施例中的处理单元51。

具体的，所述处理器103是服务器的控制中心。

所述处理器103利用各种接口和线路连接整个服务器的各个部分，通过运行或执行存储在存储器102内的软件程序和/或应用模块，以及调用存储在存储器102内的数据，执行服务器的各种功能和处理数据，从而对服务器进行整体监控。

可选的，处理器103可以为中央处理器(英文：Central Processing Unit，简称：CPU)。所述处理器103还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital Signal Processing，简称：DSP)或者其他可编程逻辑器件或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，本发明实施例对此不作具体限定。

其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

本发明实施例中的系统总线可以包括数据总线、电源总线、控制总线和信号状态总线等。

具体的，通信接口101，用于接收移动广告平台发送的广告投放请求，所述广告投放请求携带待投放广告的投放策略和所述待投放广告的投放需求信息，所述投放需求信息包括所述待投放广告的关键信息。

具体的，处理器103，用于确定所述通信接口101接收到的所述投放策略为第一策略，并利用与所述接收单元接收到的所述第一策略和所述关键信息均对应的目标数据模型，计算预先建立的用户画像库中的每个用户成为所述待投放广告的潜在用户的概率值，所述用户画像库存储有所述服务器获取到的至少一个用户的数据，以及用于根据计算得到的概率值，确定所述待投放广告的目标用户。

进一步地，所述处理器103，还用于读取已记录的至少一个用户的数据，所述至少一个用户中每个用户的数据对应至少一个特征。

进一步地，所述处理器103，还用于根据预设的至少一个标签，将所述每个用户的数据分为至少一个数据组，所述至少一个数据组中的每个数据组唯一对应一个标签。

进一步地，所述存储器102，用于将所述每个用户的至少一个数据组与所述至少一个标签对应存储，以生成所述用户画像库。

进一步地，处理器103，还用于在确定所述投放策略为第一策略之后，获取目标数据模型。

具体的，处理器103，具体用于：

从所述用户画像库中获取与所述第一策略和所述关键信息均对应的参考用户的数据；

基于预设的特征组合，对所述参考用户的数据进行训练，以生成至少一个数据模型；

根据所述至少一个用户的数据和所述至少一个数据模型，计算所述至少一个数据模型中每个数据模型的精度；

将精度最高的数据模型确定为所述目标数据模型。

进一步地，处理器103具体用于将计算得到的概率值按照从大到小的顺序排列，选取排在前N位的用户作为目标用户，N≥1，所述投放需求信息还包括所述目标用户的数量N。

进一步地，处理器103还用于在所述所述通信接口101接收移动广告平台发送的广告投放请求之后，确定所述投放策略为第二策略，以及还用于从所述用户画像库中获取与所述关键信息对应的用户的标识，并将该标识确定为所述目标用户的标识。

本发明实施例提供一种服务器，该服务器接收移动广告平台发送的携带有待投放广告的投放策略和待投放广告的投放需求信息的广告投放请求，投放需求信息包括待投放广告的关键信息。在服务器确定其接收到的投放策略为第一策略后，利用与第一策略和关键信息均对应的目标数据模型，计算用户画像库中的每个用户成为潜在用户的概率值，用户画像库存储有服务器获取到的至少一个用户的数据。这样，服务器可根据其计算得到的概率值确定出待投放广告的目标用户。由于服务器获取到的数据较为全面，目标数据模型也能够较为准确的表示某一用户成为待投放广告的潜在用户的概率，提高了服务器最终确定出目标用户的标识精准度，提高了确定广告投放的目标用户的准确率。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。