本发明涉及信息发布技术领域，具体地涉及一种用于需求方平台的预算控制方法及装置、存储介质、终端。
背景技术：
随着互联网技术的发展，人们足不出户即可上网浏览世界各地的最新资讯和信息，信息发布方也可以以互联网为平台向外发布信息。
需求方平台(demandsideplatform，简称dsp)作为信息发布方的代理，需要为信息发布方制定最合理的信息发布策略，使得信息发布方的待发布信息能够以合理的花费被有效发布出去，并最终转化为点击量。
但是，现有的信息发布策略仍存在局限性，尤其在预算控制方面，现有的需求方平台无法合理控制预算的分配和花费进度，前者可能导致投入极大的花费发布信息最终获得的点击量却很少，后者则可能导致花费进度时快时慢无法满足信息发布方的要求，严重影响信息发布方的信息投放效果。
技术实现要素：
本发明解决的技术问题是如何合理控制预算的分配和花费进度，以改善信息发布效果同时确保预算的花费进度符合预期。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种用于需求方平台的预算控制方法，包括：根据历史上在多个设备类型上发布待发布信息时各自的平均点击消耗，确定针对所述多个设备类型的预算分配比例，其中，历史上平均点击消耗越小的设备类型对应的预算分配比例越大；根据所述预算分配比例将总预算分配至所述多个设备类型；对于每一设备类型，根据所述设备类型的花费进度调节待发布信息发布至所述设备类型的可能性以使得所述花费进度随时间的变化率小于等于预设误差范围。
可选的，所述根据历史上在多个设备类型上发布待发布信息时各自的平均点击消耗，确定针对所述多个设备类型的预算分配比例包括：对于每一设备类型，按照第一周期统计历史上所述设备类型的平均点击消耗；分别计算各个设备类型历史上的总平均点击消耗；以各个设备类型历史上的总平均点击消耗为基础，采用贝塔分布模拟获得所述预算分配比例。
可选的，对于每一设备类型，根据所述设备类型的花费进度调节待发布信息发布至所述设备类型的可能性包括：对于每一设备类型，根据所述设备类型的花费进度调节所述设备类型的定向阈值，其中，所述设备类型的定向阈值用于判断是否将待发布信息发布至所述设备类型，如果所述设备类型的当前条件满足所述定向阈值则发布，否则不发布。
可选的，所述对于每一设备类型，根据所述设备类型的花费进度调节定向阈值包括：对于每一设备类型，将分配至所述设备类型的预算按第二周期进行分割；以所述第二周期为单位，根据所述设备类型在所述第二周期内的花费进度调节所述定向阈值。
可选的，所述以所述第二周期为单位，根据所述设备类型在所述第二周期内的花费进度调节所述定向阈值包括：比较所述第二周期内的花费进度与时间进度之间的差异，所述第二周期内的花费进度为所述第二周期开始至今的花费在分配至所述设备类型的所述第二周期的预算中的所占比例，所述第二周期内的时间进度为所述第二周期开始至今的时长在所述第二周期的总时长中的所占比例；当所述差异大于预设误差范围时，调节所述定向阈值。
可选的，所述当所述差异大于预设误差范围时，调节所述定向阈值包括：基于对所述差异的pid调节结果调节所述定向阈值。
可选的，根据如下公式调节所述定向阈值：
本发明实施例还提供一种用于需求方平台的预算控制装置，包括：确定模块，用于根据历史上在多个设备类型上发布待发布信息时各自的平均点击消耗，确定针对所述多个设备类型的预算分配比例，其中，历史上平均点击消耗越小的设备类型对应的预算分配比例越大；分配模块，用于根据所述预算分配比例将总预算分配至所述多个设备类型；调节模块，对于每一设备类型，根据所述设备类型的花费进度调节待发布信息发布至所述设备类型的可能性以使得所述花费进度随时间的变化率小于等于预设误差范围。
可选的，所述确定模块包括：统计子模块，对于每一设备类型，按照第一周期统计历史上所述设备类型的平均点击消耗；计算子模块，用于分别计算各个设备类型历史上的总平均点击消耗；模拟子模块，用于以各个设备类型历史上的总平均点击消耗为基础，采用贝塔分布模拟获得所述预算分配比例。
可选的，所述调节模块包括：调节子模块，对于每一设备类型，根据所述设备类型的花费进度调节所述设备类型的定向阈值，其中，所述设备类型的定向阈值用于判断是否将待发布信息发布至所述设备类型，如果所述设备类型的当前条件满足所述定向阈值则发布，否则不发布。
可选的，所述调节子模块包括：分割单元，对于每一设备类型，将分配至所述设备类型的预算按第二周期进行分割；第一调节单元，以所述第二周期为单位，根据所述设备类型在所述第二周期内的花费进度调节所述定向阈值。
可选的，所述第一调节单元包括：比较单元，用于比较所述第二周期内的花费进度与时间进度之间的差异，所述第二周期内的花费进度为所述第二周期开始至今的花费在分配至所述设备类型的所述第二周期的预算中的所占比例，所述第二周期内的时间进度为所述第二周期开始至今的时长在所述第二周期的总时长中的所占比例；第二调节单元，当所述差异大于预设误差范围时，调节所述定向阈值。
可选的，所述第二调节单元包括：第三调节单元，基于对所述差异的pid调节结果调节所述定向阈值。
可选的，所述第三调节单元根据如下公式调节所述定向阈值：
本发明实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行上述方法的步骤。
本发明实施例还提供一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行上述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明实施例的技术方案具有以下有益效果：
本发明实施例的技术方案提供一种用于需求方平台的预算控制方法，包括：根据历史上在多个设备类型上发布待发布信息时各自的平均点击消耗，确定针对所述多个设备类型的预算分配比例，其中，历史上平均点击消耗越小的设备类型对应的预算分配比例越大；根据所述预算分配比例将总预算分配至所述多个设备类型；对于每一设备类型，根据所述设备类型的花费进度调节待发布信息发布至所述设备类型的可能性以使得所述花费进度随时间的变化率小于等于预设误差范围。较之现有的预算分配方案，采用本发明实施例所述方案的需求方平台能够基于信息发布效果好的设备类型分配更多预算的预算分配原理，将总预算更合理地分配至多个设备类型。进一步，基于本发明实施例的方案，所述需求方平台能够实时跟踪预算分配至各个设备类型后的花费进度，从而确保预算能够被平稳的花费掉，使得预算的花费进度符合用户(如信息发布方)的预期。本领域技术人员理解，采用本发明实施例的方案，能够在改善信息发布效果的同时，确保预算的花费进度符合用户预期。
进一步，对于每一设备类型，根据所述设备类型的花费进度调节所述设备类型的定向阈值，其中，所述设备类型的定向阈值用于判断是否将待发布信息发布至所述设备类型，如果所述设备类型的当前条件满足所述定向阈值则发布，否则不发布。本领域技术人员理解，通过调节所述定向阈值，能够调节所述待发布信息发布至所述设备类型的可能性，进而调控所述预算的花费进度。例如，当所述设备类型的花费进度过快时，可以调高所述定向阈值以降低所述待发布信息发布至所述设备类型的可能性，从而减缓所述设备类型的花费进度；又例如，当所述设备类型的花费进度过慢时，可以调低所述定向阈值以增大所述待发布信息发布至所述设备类型的可能性，从而加快所述设备类型的花费进度。
附图说明
图1是本发明第一实施例的一种用于需求方平台的预算控制方法的流程图；
图2是本发明第一实施例采用的贝塔分布模拟的一种收益效果图；
图3是本发明第一实施例采用的贝塔分布模拟的另一种收益效果图；
图4是本发明第一实施例采用贝塔分布模拟确定预算分配比例的效果图；
图5是本发明第一实施例采用历史上各个设备类型的平均点击消耗之比确定预算分配比例的效果图；
图6是采用本发明第一实施例的方案的定向阈值随时间的变化示意图；
图7是采用本发明第一实施例的方案的花费随时间的变化示意图；
图8是本发明第二实施例的一种用于需求方平台的预算控制装置的结构示意图。
具体实施方式
本领域技术人员理解，如背景技术所言，现有的需求方平台(demandsideplatform，简称dsp)无法提供针对预算的合理控制方案，使得信息发布效果不佳，且预算的花费进度不可控。
为了解决上述技术问题，本发明实施例的技术方案提供一种用于需求方平台的预算控制方法，包括：根据历史上在多个设备类型上发布待发布信息时各自的平均点击消耗，确定针对所述多个设备类型的预算分配比例，其中，历史上平均点击消耗越小的设备类型对应的预算分配比例越大；根据所述预算分配比例将总预算分配至所述多个设备类型；对于每一设备类型，根据所述设备类型的花费进度调节待发布信息发布至所述设备类型的可能性以使得所述花费进度随时间的变化率小于等于预设误差范围。
本领域技术人员理解，采用本发明实施例所述方案的需求方平台能够基于信息发布效果好的设备类型分配更多预算的预算分配原理，将总预算更合理地分配至多个设备类型。进一步，基于本发明实施例的方案，所述需求方平台能够实时跟踪预算分配至各个设备类型后的花费进度，从而确保预算能够被平稳的花费掉，使得预算的花费进度符合用户(如信息发布方)的预期。本领域技术人员理解，采用本发明实施例的方案，能够在改善信息发布效果的同时，确保预算的花费进度符合用户预期。
为使本发明的上述目的、特征和有益效果能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
图1是本发明第一实施例的一种用于需求方平台的预算控制方法的流程图。其中，所述预算可以供需求方平台进行信息发布；所述信息发布的主体可以是单个待发布信息，也可以是待发布信息组中的任一待发布信息；所述待发布信息发布组中包括的待发布信息可以由同一信息发布方提供，例如，针对信息发布方的一次信息发布活动(campaign)，所述信息发布方可以提供一批待发布信息，这批待发布信息可以作为所述待发布信息组。
具体地，在本实施例中，所述预算控制方法可以包括如下步骤：
步骤s101，根据历史上在多个设备类型上发布待发布信息时各自的平均点击消耗，确定针对所述多个设备类型的预算分配比例，其中，历史上平均点击消耗越小的设备类型对应的预算分配比例越大。
步骤s102，根据所述预算分配比例将总预算分配至所述多个设备类型。
步骤s103，对于每一设备类型，根据所述设备类型的花费进度调节待发布信息发布至所述设备类型的可能性以使得所述花费进度随时间的变化率小于等于预设误差范围。
更为具体地，所述设备类型可以用于描述不同的设备端，如个人电脑(personalcomputer，简称pc)端和移动设备端。
进一步地，所述设备类型还可以用于描述使用不同系统的设备，如使用安卓(android)系统的设备(如手机等移动设备)和使用苹果操作系统(iphoneoperatingsystem，简称ios)的设备。
进一步地，对于每一设备类型，可以在互联网中关联多个设备，采用本实施例所述方案的需求方平台可以从所述多个设备中选择一部分设备向其发布所述待发布信息。相应的，向这部分设备进行信息发布所产生的花费即使用了分配给该设备类型的预算。
进一步地，所述平均点击消耗(costperclick，简称cpc)可以用于衡量所述待发布信息在所述设备类型上的信息发布效果。本领域技术人员理解，由于所述平均点击消耗为向所述设备类型投放待发布信息的总费用和点击数之比，所以，所述平均点击消耗的数值越小，意味着点击数越高，亦即在所述设备类型上的信息发布效果越好，所述需求方平台可以据此确定后续针对各个设备类型的预算分配比例。
作为一个非限制性实施例，所述步骤s101可以包括步骤：对于每一设备类型，按照第一周期统计历史上所述设备类型的平均点击消耗；分别计算各个设备类型历史上的总平均点击消耗；以各个设备类型历史上的总平均点击消耗为基础，采用贝塔分布模拟获得所述预算分配比例。
优选地，所述第一周期可以为1小时。
以所述设备类型包括ios设备类型和安卓设备类型为例，自所述待发布信息开始投放至今，每小时统计一次所述待发布信息在所述ios设备类型上的平均点击消耗，可以获得ios设备类型的平均点击消耗列表ios_cpc_list＝[cpc1,cpc2,…,cpcn]，其中，所述cpcn为第n个第一周期(即第n小时)所述待发布信息在所述ios设备类型上的平均点击消耗。类似的，自所述待发布信息开始投放至今，每小时统计一次所述待发布信息在所述安卓设备类型上的平均点击消耗，可以获得安卓设备类型的平均点击消耗列表android_cpc_list＝[cpc1,cpc2,…,cpcn]，其中，所述cpcn为第n个第一周期(即第n小时)所述待发布信息在所述安卓设备类型上的平均点击消耗。
根据所述ios设备类型的平均点击消耗列表和安卓设备类型的平均点击消耗列表，分别计算获取所述ios设备类型和安卓设备类型历史上的总平均点击消耗sum(ios_cpc_list)以及sum(android_cpc_list)。例如，可以将所述ios设备类型的平均点击消耗列表中的所有平均点击消耗累加获得所述ios设备类型的总平均点击消耗。
将每小时的信息发布认为是独立实验，收益为该小时的平均点击消耗进行贝塔分布模拟，可以获得图2和图3所示的模拟效果图。具体地，所述贝塔分布可以理解为基于多次抛硬币观测试验的结果，所述结果为硬币正面概率的概率分布。其中，所述抛硬币观测试验的次数为所述独立试验的次数，亦即按所述第一周期划分获得的间隔数量。
进一步地，可以通过所述贝塔(beta)分布来模拟所述待发布信息在不同设备类型上的平均点击消耗比重。优选地，所述设备类型的平均点击消耗比重可以理解为权重，也就是针对所述设备类型的预算分配比例。
例如，可以根据如下公式通过贝塔分布模拟确定所述安卓设备类型的平均点击消耗比重：
android_cpc_probability＝beta(sum(android_cpc_list),sum(ios_cpc_list))
其中，所述android_cpc_probability为所述安卓设备类型的平均点击消耗比重；所述beta()为贝塔分布函数。
所述安卓设备类型的平均点击消耗比重的期望值可以基于公式sum(ios_cpc_list)/(sum(ios_cpc_list)+sum(android_cpc_list))确定，在信息发布初期，可能存在一定程度的方差，而随着信息发布的进行，所述安卓设备类型的平均点击消耗列表中包含的数据越来越多，所述方差逐渐减小。
类似的，可以根据如下公式通过贝塔分布模拟确定所述ios设备类型的平均点击消耗比重：
ios_cpc_probability＝beta(sum(ios_cpc_list),sum(android_cpc_list))
其中，所述ios_cpc_probability为所述ios设备类型的平均点击消耗比重。
进一步地，在所述步骤s102中，根据前述确定的ios设备类型的平均点击消耗比重以及安卓设备类型的平均点击消耗比重，可以将总预算分配至所述安卓设备类型和ios设备类型。
例如，所述分配至ios设备类型的预算ios_budget可以通过公式ios_budget＝budget×ios_cpc_probability计算确定。其中，所述budget为所述总预算。
又例如，所述分配至安卓设备类型的预算android_budget可以通过公式android_budget＝budget×android_cpc_probability计算确定。
在实际应用中，所述设备类型可以不局限于安卓设备类型和ios设备类型，在此不予赘述。
作为一个变化例，也可以根据历史上各个设备类型的平均点击消耗之间的比值确定所述预算分配比例，以确保平均点击消耗小的能够分配到更多的预算。但是，较之采用贝塔分布模拟的方案，本变化例最终获得的预算分配效果探索成分会相对偏低。
参考图2，本领域技术人员理解，采用贝塔分布模拟的优势在于，在信息发布的前期阶段(即刚开始发布所述待发布信息时)，能够获得的平均点击消耗的数据较少，采用贝塔分布模拟获得的置信区间较宽(参见图2)，由于最终的平均点击消耗比重是从图2的柱状图所涵盖的数值中随机取得的(但越靠近两端的数值被取到的概率越小)，所以，所述平均点击消耗比重的取值可选范围较大，所述平均点击消耗比重偏离中心点的概率也越大，有利于在数据不充分时进行探索。
而随着信息发布的继续进行，能够获得的平均点击消耗的数据逐渐增多，采用贝塔分布模拟获得的置信区间逐渐变窄(参见图3)，最终取得的平均点击消耗比重基本都局限在较小的数值范围内，没有了探索效果，此时前期信息发布的效果对后续的预算分配比例的影响非常大。
进一步地，参考图4，当采用上述贝塔分布模拟确定所述预算分配比例时，从图中可以看出，在信息发布初期所述预算分配比例的波动较大，使得所述需求方平台可以在不同的设备类型间进行较深入的信息发布探索，从而在信息发布后期确定更合理的预算分配比例。
相对地，参考图5，当采用历史上各个设备类型的平均点击消耗之比确定预算分配比例时，信息发布初期各个设备类型上的平均点击消耗高度影响接下来的预算分配比例，探索成分较少。
本领域技术人员可以根据实际需要选择所述贝塔分布模拟或比值的方式，或者采用其他的方式确定所述预算分配比例，在此不予赘述。
需要指出的是，所述第一周期的具体时长也可以根据实际需要进行变化；除了所述平均点击消耗外，也可以采用其他同样能够描述所述待发布信息在所述设备类型上的信息发布效果的指标为基础，采用所述贝塔分布模拟获得所述预算分配比例，在此不予赘述。
进一步地，所述预设误差范围可以为±(0.5/60)亦即±8％，本领域技术人员可以根据实际需要调整所述预设误差范围的具体数值，在此不予赘述。
进一步地，所述步骤s103可以包括：对于每一设备类型，根据所述设备类型的花费进度调节所述设备类型的定向阈值，其中，所述设备类型的定向阈值用于判断是否将待发布信息发布至所述设备类型，如果所述设备类型的当前条件满足所述定向阈值则发布，否则不发布。
例如，在进行信息发布时，针对特定设备类型的流量(即该设备类型的设备上触发信息发布需求的行为)，所述需求方平台可以对所述流量进行定向，以根据预设优化规则判断该流量是否为优质流量，并向产生被确认为优质流量的流量的设备发布所述待发布信息。
优选地，所述设备类型的当前条件所包括的内容可以根据所述预设优化规则确定。例如，所述设备类型的当前条件可以包括产生所述流量的设备所关联的用户的属性信息(如年龄、性别等)。
作为一个非限制性实施例，可以通过设定所述定向阈值的方式，判断所述流量是否能够被评价为优质流量。
例如，在对所述流量进行定向操作后，可以获得针对该流量的打分值，所述打分值和定向阈值的取值范围均可以为[0,1]。进一步地，若所述流量的打分值小于所述定向阈值，则定向不成功，所述流量不是优质流量，所述需求方平台不会针对该流量执行信息发布操作；若所述流量的打分值大于所述定向阈值，则定向成功，所述流量是优质流量，所述需求方平台针对该流量执行信息发布操作，以将所述待发布信息发布至产生该流量的设备。
本领域技术人员理解，通过调节所述定向阈值，能够调节所述待发布信息发布至所述设备类型的可能性，进而调控所述预算的花费进度。例如，当所述设备类型的花费进度过快时，可以调高所述定向阈值以降低所述待发布信息发布至所述设备类型的可能性，从而减缓所述设备类型的花费进度；又例如，当所述设备类型的花费进度过慢时，可以调低所述定向阈值以增大所述待发布信息发布至所述设备类型的可能性，从而加快所述设备类型的花费进度。
或者，也可以通过调节所述优化规则来调节对优质流量的评价标准，从而从另一方面调节所述待发布信息发布至所述设备类型的可能性，进而同样达到调控分配至该设备类型的预算的花费进度的效果。
作为一个非限制性实施例，对于每一设备类型，可以将分配至所述设备类型的预算按第二周期进行分割；以所述第二周期为单位，根据所述设备类型在所述第二周期内的花费进度调节所述定向阈值。
进一步地，所述dsp平台可以以所述第二周期为单位对分配至所述设备类型的预算进行分割，并对所述设备类型在每一第二周期内的花费进度进行跟踪监控，通过精细化的跟踪策略，确保每一第二周期内的预算花费进度符合预期，避免出现过大的误差。
优选地，所述第二周期的时长可以与所述第一周期的时长相同，如都为1小时；或者，所述第二周期的时长也可以不同于所述第一周期的时长，本领域技术人员可以根据实际需要变化出更多实施例，在此不予赘述。
优选地，可以将分配至所述设备类型的预算按照所述第二周期的数量等份分割，以将所述预算平均分配至各个第二周期。
或者，也可以根据所述第二周期所处的不同时间段，将所述预算差额分配至各个第二周期。例如，针对历史上平均点击消耗较小的时间段，可以分配较多的预算至该时间段所包括的第二周期；针对历史上平均点击消耗较大的时间段，可以分配较少的预算至该时间段所包括的第二周期。
进一步地，可以比较所述第二周期内的花费进度与时间进度之间的差异，所述第二周期内的花费进度为所述第二周期开始至今的花费在分配至所述设备类型的所述第二周期的预算中的所占比例，所述第二周期内的时间进度为所述第二周期开始至今的时长在所述第二周期的总时长中的所占比例；当所述差异大于预设误差范围时，调节所述定向阈值。
在一个优选例中，所述预设误差范围可以根据所述预设误差范围确定。
例如，针对特定设备类型，可以根据如下公式确定是否需要调节所述定向阈值：
其中，所述cur_minute为当前时间；所述cost_minute为所述第二周期开始至今的花费；所述budget_hour为分配至所述第二周期的预算；所述t2为第二周期的时长；所述cost_minute/budget_hour为所述第二周期内的花费进度；cur_minute/t为所述第二周期内的时间进度。优选地，当所述第二周期的时长为1小时时，所述t2＝60分钟。
具体地，当所述第二周期内的花费进度和时间进度的差异在±(0.5/t2)之间时，可以确定所述预算的花费进度符合预期，不需要调节所述定向阈值。
而当所述第二周期内的花费进度和时间进度的差异大于(0.5/t2)或小于-(0.5/t)时，可以确定所述预算的花费进度不符合预期，需要调节所述定向阈值。
进一步地，可以基于对所述差异的pid(比例(proportion)、积分(integral)、导数(derivative))调节结果调节所述定向阈值。
作为一个非限制性实施例，可以根据如下s型(sigmoid)函数调节所述定向阈值：
其中，所述t为所述定向阈值；所述cur_scale为所述对差异的pid调节结果。
进一步地，所述对差异的pid调节结果可以根据如下公式计算：
cur_scale＝cur_scale_h+(p×error+i×acc_error+d×diff_error)
其中，所述cur_scale为所述pid调节结果；所述cur_scale_h为所述历史上对差异的pid调节结果；所述p，i，d分别为预设pid参数；所述error为所述差异；所述acc_error为积分差异，所述积分差异为历史上的累计差异和所述差异之和；所述diff_error为微分差异，在离散情况下，所述微分差异为所述差异与前一第二周期内的差异之差。
优选地，预设pid参数的具体数值可以根据实际需要以及本实施例的执行效果进行设定和调整，在此不予赘述。
本领域技术人员理解，由于所述对差异的pid调节结果cur_scale的数值范围可以是(-∞,+∞)，为了能够与所述打分值[0,1]的取值范围向适配，可以通过上述归一化公式将所述对差异的pid调节结果cur_scale单调平滑的映射至[0,1]的数值范围内。除了所述sigmoid函数外，其他能够将所述对差异的pid调节结果cur_scale单调平滑的映射至[0,1]的数值范围内的函数均可以用于执行本实施例所述调节定向阈值的操作，在此不予赘述。
在一个典型的应用场景中，以安卓设备类型为例，所述需求方平台采用本实施例所述方案的最终效果可以如图6和图7所示，其中，图6示出采用本实施例所述方案调节的定向阈值随时间的变化情况，相应的，图7示出采用本实施例所述方案的需求方平台在所述安卓设备类型上的花费进度随时间的变化曲线。在本应用场景中，所述第二周期为1小时。
可以看出，图7中所述花费进度的变化规律受所述图6中定向阈值的调节结果影响。
具体地，参考图6，曲线3为所述定向阈值的实际变化曲线，曲线4所述第二周期开始时所述定向阈值的初始值。
具体地，参考图7，曲线5为花费进度的实际变化曲线，曲线6为花费进度的理想变化曲线(亦即时间进度曲线)。
进一步地，结合图6和图7，当所述安卓设备类型的花费进度过快(即所述曲线5的斜率大于所述曲线6的斜率)时，可以调高所述定向阈值(即同一第二周期中曲线3的数值大于曲线4的数值的那部分曲线)以降低所述待发布信息发布至所述设备类型的可能性，从而减缓所述设备类型的花费进度(即使得所述曲线5的斜率减小至等于所述曲线6的斜率)；又例如，当所述设备类型的花费进度过慢(即所述曲线5的斜率小于所述曲线6的斜率)时，可以调低所述定向阈值(即同一第二周期中曲线3的数值小于曲线4的数值的那部分曲线)以增大所述待发布信息发布至所述设备类型的可能性，从而加快所述设备类型的花费进度(即使得所述曲线5的斜率增大至等于所述曲线6的斜率)。
由上，采用本实施例的方案，能够基于信息发布效果好的设备类型分配更多预算的预算分配原理，将总预算更合理地分配至多个设备类型。进一步，基于本发明实施例的方案，所述需求方平台能够实时跟踪预算分配至各个设备类型后的花费进度，从而确保预算能够被平稳的花费掉，使得预算的花费进度符合用户(如信息发布方)的预期。例如，通过本实施例的方案，确保所述定向阈值能够始终维持在刚好能够使该时刻的预算被花费掉的最高点，使得图7中的曲线5和曲线6能够尽可能的紧密贴合，从而在将分配至特定设备类型的特定第二周期的预算花费完的情况下，获得最优的信息发布效果。本领域技术人员理解，采用本发明实施例的方案，能够在改善信息发布效果的同时，确保预算的花费进度符合用户预期。
图8是本发明第二实施例的一种用于需求方平台的预算控制装置的结构示意图。本领域技术人员理解，本实施例所述用于需求方平台的预算控制装置7(以下简称为预算控制装置7)可以用于实施上述图1至图7所示实施例中所述的方法技术方案。
具体地，在本实施例中，所述预算控制装置7可以包括确定模块71，用于根据历史上在多个设备类型上发布待发布信息时各自的平均点击消耗，确定针对所述多个设备类型的预算分配比例，其中，历史上平均点击消耗越小的设备类型对应的预算分配比例越大；分配模块72，用于根据所述预算分配比例将总预算分配至所述多个设备类型；调节模块73，对于每一设备类型，根据所述设备类型的花费进度调节待发布信息发布至所述设备类型的可能性以使得所述花费进度随时间的变化率小于等于预设误差范围。
进一步地，所述确定模块71可以包括统计子模块711，对于每一设备类型，按照第一周期统计历史上所述设备类型的平均点击消耗；计算子模块712，用于分别计算各个设备类型历史上的总平均点击消耗；模拟子模块713，用于以各个设备类型历史上的总平均点击消耗为基础，采用贝塔分布模拟获得所述预算分配比例。
进一步地，所述调节模块73可以包括调节子模块731，对于每一设备类型，根据所述设备类型的花费进度调节所述设备类型的定向阈值，其中，所述设备类型的定向阈值用于判断是否将待发布信息发布至所述设备类型，如果所述设备类型的当前条件满足所述定向阈值则发布，否则不发布。
进一步地，所述调节子模块731可以包括分割单元7311，对于每一设备类型，将分配至所述设备类型的预算按第二周期进行分割；第一调节单元7312，以所述第二周期为单位，根据所述设备类型在所述第二周期内的花费进度调节所述定向阈值。
进一步地，所述第一调节单元7312可以包括比较单元73121，用于比较所述第二周期内的花费进度与时间进度之间的差异，所述第二周期内的花费进度为所述第二周期开始至今的花费在分配至所述设备类型的所述第二周期的预算中的所占比例，所述第二周期内的时间进度为所述第二周期开始至今的时长在所述第二周期的总时长中的所占比例；第二调节单元73122，当所述差异大于预设误差范围时，调节所述定向阈值。
进一步地，所述第二调节单元73122可以包括第三调节单元731221，基于对所述差异的pid调节结果调节所述定向阈值。
在一个优选例中，所述第三调节单元731221可以根据如下公式调节所述定向阈值：
其中，所述t为所述定向阈值；所述cur_scale为所述对差异的pid调节结果。
优选地，所述对差异的pid调节结果可以根据如下公式计算：
cur_scale＝cur_scale_h+(p×error+i×acc_error+d×diff_error)
其中，所述cur_scale为所述pid调节结果；所述cur_scale_h为所述历史上对差异的pid调节结果；所述p，i，d分别为预设pid参数；所述error为所述差异；所述acc_error为积分差异，所述积分差异为历史上的累计差异和所述差异之和；所述diff_error为微分差异，所述微分差异为所述差异与前一第二周期内的差异之差。
关于所述预算控制装置7的工作原理、工作方式的更多内容，可以参照图1至图7中的相关描述，这里不再赘述。
进一步地，本发明实施例还公开一种存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行上述图1至图7所示实施例中所述的方法技术方案。优选地，所述存储介质可以包括计算机可读存储介质。所述存储介质可以包括rom、ram、磁盘或光盘等。
进一步地，本发明实施例还公开一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行上述图1至图7所示实施例中所述的方法技术方案。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。