定向标签生成方法及装置与流程

本发明实施例涉及互联网
技术领域：
，特别涉及一种定向标签生成方法及装置。
背景技术：
：在广告定向投放过程中，广告主会在广告平台上设置若干个定向标签，比如年龄、性别、学历、地域和兴趣中的至少一种。广告平台根据若干个定向标签确定与广告对应的目标用户群，向目标用户群投放广告。在现有技术中，若广告主希望投放新广告A，则广告平台会查找与新广告A类似且投放效果较好的已有广告B，将已有广告B对应的定向标签作为新广告A的推荐定向标签。广告主可采纳该推荐定向标签，按照推荐定向标签所确定的目标用户群投放新广告A。在实现本发明实施例的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：如果已有广告B仍然在投放，则新广告A的投放会影响已有广告B的投放效果；而且，由于新广告A和已有广告B比较相似，投放至相同的目标用户群，会使得该目标用户群对同一类型的广告产生免疫，导致广告投放效果较差，从而浪费广告平台上的计算资源和投放资源。技术实现要素：为了解决将已有广告B对应的定向标签作为新广告A的推荐定向标签，导致新广告A的投放会影响已有广告B的投放，且新广告A的广告投放效果较差的问题，本发明实施例提供了一种定向标签生成方法及装置。所述技术方案如下：第一方面，提供了一种定向标签生成方法，所述方法包括：确定与推荐信息对应的公众帐号，所述公众帐号是在社交网络中实现与关注用户帐号进行信息交互的帐号；确定与所述公众帐号对应的关注用户帐号，所述关注用户帐号对应有用户标签；将所述关注用户帐号添加至定向帐号集合；根据所述定向帐号集合中的各个用户帐号的所述用户标签，确定与所述推荐信息对应的定向标签。第二方面，提供了一种定向标签生成装置，所述装置包括：第一确定模块，用于确定与推荐信息对应的公众帐号，所述公众帐号是在社交网络中实现与关注用户帐号进行信息交互的帐号；第二确定模块，用于确定与所述公众帐号对应的关注用户帐号，所述关注用户帐号对应有用户标签；第一添加模块，用于将所述关注用户帐号添加至定向帐号集合；第三确定模块，用于根据所述定向帐号集合中的各个用户帐号的所述用户标签，确定与所述推荐信息对应的定向标签。本发明实施例提供的技术方案至少具有如下有益效果：由于与公众帐号对应的关注用户帐号通常是对公众帐号具有兴趣倾向较高的用户所注册的帐号，通过确定相关公众帐号对应的关注用户帐号，将关注用户帐号添加至定向帐号集合，根据定向帐号集合中的各个用户帐号的用户标签确定与推荐信息对应的定向标签；能够基于具有兴趣倾向较高的用户为每个推荐信息推荐出定向标签，从而进行合理而有效的广告定向投放，避免浪费广告平台上的计算资源和投放资源的效果。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本发明实施例涉及的一种推荐信息发送系统的结构示意图；图2A是本发明一个实施例提供的定向标签生成方法的流程图；图2B是本发明一个实施例提供的定向标签生成方法的原理图；图3A是本发明另一个实施例提供的定向标签生成方法的流程图；图3B是本发明另一个实施例提供的定向标签生成方法的原理图；图4A是本发明另一个实施例提供的定向标签生成方法的流程图；图4B是本发明另一个实施例提供的定向标签生成方法的原理图；图5A是本发明另一个实施例提供的定向标签生成方法的流程图；图5B是本发明另一个实施例提供的定向标签生成方法的原理图；图6A是本发明另一个实施例提供的定向标签生成方法的流程图；图6B是本发明另一个实施例提供的定向标签生成方法的原理图；图7A是本发明另一个实施例提供的定向标签生成方法的流程图；图7B是本发明另一个实施例提供的定向标签生成方法的界面示意图；图8是本发明另一个实施例提供的定向标签生成方法的界面示意图；图9是本发明另一个实施例提供的定向标签生成方法的界面示意图；图10是本发明一个实施例提供的定向标签生成装置的结构示意图；图11是本发明另一个实施例提供的定向标签生成装置的结构示意图；图12是本发明一个实施例提供的终端的结构方框图；图13是本发明一个实施例提供的服务器的结构方框图。具体实施方式为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。首先，对本发明实施例涉及到的一些名词进行解释：社交网络平台：是一种通过社交关系和/或共同兴趣(或共同利益)将人与人之间联系起来的网络架构，用户可以通过社交网络平台所提供的客户端进行日常交流以及处理一些日常事务。每个用户可以拥有用于为该社交网络平台上其他用户所辨识的用户帐号。在社交网络平台上，不同用户之间可以通过互相确认的方式以建立社交关系，例如，互相加好友或互相关注等。当两个用户建立了社交关系后，他们成为彼此的联系人。一组用户可以通过自行选择的方式，以形成具有彼此之间的社交关系，从而形成一个社交群组。该群组内的每个成员都是该群组内所有其他成员的联系人。公众帐号：是用户或组织在社交网络平台中实现与关注用户帐号进行信息交互的帐号，允许公众(例如，在社交网络平台上的任何用户)与该公众帐号在社交网络平台上进行交流。该交流可以基于一种单向确认的方式，比如关注方式或订阅方式，而无需用户之间互相确认。例如，用户可以选择关注(例如：follow)公众帐号的消息或发布信息，成为公众帐号对应的关注用户帐号。公众帐号的拥有者还可以将关注了其消息或发布信息的其他用户作为联系人。社交网络平台上的每个用户标识和每个公众帐号均具有联系人列表，以供其与联系人列表中的用户帐号或公众帐号用文本消息、微博信息、语音消息、视频消息等形式进行交流。信息推荐平台：是用于将推荐信息定向投放到目标用户客户端上的平台，目标用户客户端是登录有目标用户帐号的客户端。可选的，推荐信息是广告信息、多媒体信息或咨询信息等具有推荐价值的信息。投放者：是在信息推荐平台上投放推荐信息的用户或组织。当推荐信息是广告信息时，投放者即为广告主。关注用户帐号：对于一个公众帐号，关注了该公众帐号的用户帐号，简称为关注用户帐号。由于投放者大都在社交网络平台上注册有公众帐号，每个公众帐号对应有若干个关注用户帐号。比如：投放者A在社交网络平台上注册有公众帐号A，公众帐号A对应有关注用户帐号A1、关注用户帐号A2、关注用户帐号A3；投放者B在社交网络平台上注册有公众帐号B，公众帐号B对应有关注用户帐号B1、关注用户帐号B2、关注用户帐号B3。相对于投放者A的公众帐号A来讲，关注用户帐号A1、关注用户帐号A2和关注用户帐号A3对应的用户通常都是对公众帐号A所发布的信息具有较高兴趣的用户。可以预见的是，这部分用户对投放者A在信息推荐平台上投放的推荐信息，也会有较高的兴趣。为此，本发明实施例提供了利用公众帐号对应的关注用户帐号来确定推荐信息的定向标签的技术方案。请参考图1，其示出了本发明实施例涉及的一种推荐信息发送系统的结构示意图。该系统包括投放者终端120、服务器集群140和至少一个用户终端160。投放者终端120中运行有投放者客户端。投放者终端120可以是手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(MovingPictureExpertsGroupAudioLayerIII，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(MovingPictureExpertsGroupAudioLayerIV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。投放者客户端是用于在信息推荐平台上投放推荐信息的软件客户端。投放者终端120与服务器集群140之间通过通信网络相连。可选的，通信网络是有线网络或无线网络。服务器集群140是一台服务器，或者由若干台服务器，或者是一个虚拟化平台，或者是一个云计算服务中心。可选的，服务器集群140包括用于实现社交网络平台142的服务器；可选的，服务器集群140包括用于实现信息推荐平台144的服务器。可选的，社交网络平台142包括：用于实现社交信息收发的服务器、用于管理和存储各个用户帐号的服务器、用于管理和存储各个公众帐号的服务器、用于管理各个用户帐号或公众帐号的联系人列表的服务器。比如，社交网络平台720是中国腾讯公司中提供微信通讯服务的部门所部署的服务器。社交网络平台142与信息推荐平台144之间通过网络或光纤相连。可选的，信息推荐平台144包括：用于向用户终端160发送推荐信息的服务器、用于为推荐信息确定定向标签的服务器。服务器集群140与用户终端160之间通过通信网络相连。可选的，通信网络是有线网络或无线网络。用户终端160中运行有用户客户端，用户客户端中登录有用户帐号。用户终端160也可以是手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(MovingPictureExpertsGroupAudioLayerIII，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(MovingPictureExpertsGroupAudioLayerIV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。用户客户端可以是社交网络客户端，比如微博客户端、中国腾讯公司出品的微信客户端、中国阿里巴巴公司出品的易信客户端等；用户客户端还可以是其它兼有社交属性的客户端，比如购物客户端、游戏客户端、阅读客户端、专用于发送推荐信息的客户端等等。通常，投放者终端120向服务器集群140投放推荐信息，投放者终端120还可以在服务器集群140上指定定向标签，由服务器集群140根据定向标签确定出目标用户客户端，然后由服务器集群140向目标用户客户端所在的用户终端160发送推荐信息。请参考图2A，其示出了本发明一个实施例提供的定向标签生成方法的流程图。本实施例以该定向标签生成方法应用于图1所示的服务器集群140中来举例说明。该定向标签生成方法包括：步骤202，确定与推荐信息对应的公众帐号，公众帐号是在社交网络中实现与关注用户帐号进行信息交互的帐号；可选的，推荐信息是投放者客户端在服务器集群上所投放的信息。服务器集群确定与推荐信息对应的公众帐号。示意性的，服务器集群将推荐信息的投放者所注册的第一公众帐号，确定为与推荐信息对应的公众帐号。比如，推荐信息的投放者是投放者A，服务器集群将投放者A注册的公众帐号A，确定为与推荐信息对应的公众帐号。示意性的，服务器集群将与推荐信息的信息关联度高于第一阈值的第二公众帐号，确定为与推荐信息对应的公众帐号。比如，推荐信息是与汽车有关的信息，服务器集群将与汽车有关的公众帐号C，确定为与推荐信息对应的公众帐号，该公众帐号C与推荐信息的信息关联度高于第一阈值。可选的，信息关联度利用公众帐号发布的信息与推荐信息两者之间所共同具有的关键字个数进行统计。可选的，与推荐信息对应的公众帐号是两个或者两个以上。步骤204，确定与公众帐号对应的关注用户帐号，关注用户帐号对应有用户标签；公众帐号会对应有多个关注用户帐号，也称该公众帐号的粉丝用户。服务器集群确定与公众帐号对应的关注用户帐号。每个关注用户帐号在服务器集群中具有对应的用户标签，用户标签是用于表征用户属性的标签。可选的，用户标签包括：年龄、性别、学历、爱好、归属地中的至少一种。这些关注用户帐号的用户，通常是对推荐信息具有较高兴趣倾向的用户。步骤206，将关注用户帐号添加至定向帐号集合；服务器集群将关注用户帐号添加至与该推荐信息对应的定向帐号集合。步骤208，根据定向帐号集合中的各个用户帐号的用户标签，确定与推荐信息对应的定向标签。示意性的，参考图2B，投放者在社交网络平台中注册有公众帐号A，在该投放者投放推荐信息X时，服务器集群将公众帐号A确定为与推荐信息X对应的公众帐号，然后查询与公众帐号A对应的关注用户帐号：粉丝A1、粉丝A2、粉丝A3、粉丝A4、粉丝A5和粉丝A6等。服务器集群将每个粉丝添加至定向帐号集合30中，将定向帐号集合30中的每个用户帐号，确定为对推荐信息X具有较高兴趣倾向的用户。由于每个关注用户帐号都对应自己的用户标签，通过对这些用户标签进行统计分析，能够分析得到与推荐信息X对应的定向标签32。可选的，该定向标签32包括：年龄15-22、性别女、操作系统IOS和所在地江浙沪。可选的，服务器集群根据定向标签在社交网络应用中确定出目标帐号集合；向目标帐号集合中的各个用户帐号的用户客户端发送推荐信息。综上所述，由于与公众帐号对应的关注用户帐号通常是对公众帐号具有兴趣倾向较高的用户所注册的帐号，通过确定相关公众帐号对应的关注用户帐号，将关注用户帐号添加至定向帐号集合，根据定向帐号集合中的各个用户帐号的用户标签确定与推荐信息对应的定向标签；能够基于具有兴趣倾向较高的用户为每个推荐信息推荐出定向标签，从而进行合理而有效的广告定向投放，避免浪费广告平台上的计算资源和投放资源的效果。在基于图2A的可选实施例中，由于公众帐号对应的关注用户标识中，存在一部分用户标识是活跃度很低的用户所注册的，也即潜水用户标识或僵尸用户标识。对这些关注用户标识可进行滤除，此时在步骤206之前还包括步骤205a和步骤205b，如图3A所示：步骤305a，确定关注用户帐号的活跃度；可选的，活跃度采用如下至少一种因素进行计算：关注用户帐号向公众帐号发送消息的频次、关注用户帐号使用公众帐号提供的服务的频次、关注用户帐号查看公众帐号所发表的消息的频次、关注用户帐号使用用户客户端的频次等。本实施例对活跃度的计算方式不加以限定。服务器集群计算每个关注用户帐号的活跃度。示意性的，表一示意性的示出了各个关注用户帐号的活跃度：表一关注用户帐号活跃度粉丝A148粉丝A291粉丝A312粉丝A46粉丝A51粉丝A649……步骤305b，将活跃度低于第二阈值的关注用户帐号进行滤除。服务器集群将活跃度低于第二阈值的关注用户帐号进行滤除，将滤除之后的关注用户帐号添加至定向帐号集合。本实施例对第二阈值的设置数值不加以限定。示意性的参考图3B，以第二阈值是10为例，在确定出与公众帐号A对应的关注用户标识后，服务器集群根据活跃度将粉丝A4和粉丝A5进行滤除。综上所述，本实施例提供的定向标签生成方法，通过将活跃度低于第二阈值的关注用户帐号进行滤除，使得活跃度较低的关注用户帐号不会被添加到定向帐号集合中，只有活跃度较高的关注用户帐号才会被添加到定向帐号集合中，提高了最终确定出的定向标签的准确性。在基于图2A的可选实施例中，由于公众帐号对应的关注用户标识中，存在一部分用户标识是不喜欢该公众帐号的用户标识，也即情感负向的用户标识。对这些关注用户标识可进行滤除，此时在步骤206之前还包括步骤405a、步骤405b和步骤405c，如图4A所示：步骤405a，获取关注用户帐号与公众帐号的信息交互记录；信息交互记录包括：关注用户帐号向公众帐号发送的信息，和/或，公众帐号向关注用户帐号发送的信息。可选的，以关注用户帐号向公众帐号发送的信息为主要分析内容。步骤405b，根据信息交互记录，确定关注用户帐号相对于公众帐号的情感类型，情感类型包括：情感正向类型和情感负向类型；服务器群组以文本情感分析模型对信息交互记录进行情感类型识别。可选的，文本情感分析模型是基于表情符号和情感词的分析模型、基于情感向量空间模型的分析模型、基于主题情感混合模型的无监督文本情感分析模型、基于概率图模型的分析模型中的至少一种。本实施例对情感类型的识别方式不加以限定。情感类型包括：情感正向类型和情感负向类型。步骤405c，将具有情感负向类型的关注用户帐号进行滤除。服务器集群将具有情感负向类型的关注用户帐号进行滤除，将滤除之后的关注用户帐号添加至定向帐号集合。可选的，服务器集群也可以将具有情感负向类型的关注用户帐号进行滤除，本实施例对滤出的关注用户账号的类型不加以限定。示意性的，参考图4B，以具有情感负向类型的关注用户帐号是粉丝A6为例，在确定出与公众帐号A对应的关注用户标识后，服务器集群将具有情感负向类型的粉丝A6进行滤除。综上所述，本实施例提供的定向标签生成方法，通过将具有情感负向类型的关注用户帐号进行滤除，使得具有情感负向类型的关注用户帐号不会被添加到定向帐号集合中，只有具有情感正向类型的关注用户帐号才会被添加到定向帐号集合中，提高了最终确定出的定向标签的准确性。在基于图2A的可选实施例中，由于公众帐号可能是新注册的公众帐号，该公众帐号所对应的关注用户标识较少，为了增加定向帐号集合中可供分析的用户标识。此时在步骤206之前，还包括步骤505a和步骤505b，如图5A所示：步骤505a，根据关注用户帐号在社交网络平台中的社交关系链，确定与关注用户帐号对应的扩展用户帐号；可选的，服务器集群根据关注用户帐号在社交网络平台中的社交关系链，将与关注用户帐号的亲密度大于预定阈值的用户帐号，确定为与关注用户帐号对应的扩展用户帐号。比如，关注用户帐号A1具有好友B1、好友B2和好友B3，好友B1与关注用户帐号A1的亲密度最高，好友B3与关注用户帐号A1的亲密度中等，好友B2与关注用户帐号A1的亲密度最低，则服务器集群将好友B1确定为与关注用户帐号A1对应的扩展用户帐号。又比如，关注用户帐号A2具有好友C1、好友C2和好友C3，好友C1与关注用户帐号A1的亲密度大于预定阈值，好友C2与关注用户帐号A1的亲密度也大于预定阈值，好友C3与关注用户帐号A1的亲密度未大于预定阈值，则服务器集群将好友C1和C2确定为与关注用户帐号A2对应的扩展用户帐号。可选的，服务器集群将关注用户帐号和社交关系链输入Lookalike(相似人群扩展)模型中，根据Lookalike模型的输出结果确定扩展用户帐号。本实施例对扩展用户账号的确定方式、亲密度的判断条件和预定阈值的设置不加以限定。步骤505b，将扩展用户帐号添加至定向帐号集合。服务器集群将扩展用户帐号添加至定向帐号集合。示意性的，参考图5B，服务器集群在确定好友B1、好友C1和好友C2是扩展用户帐号后，将好友B1、好友C1和好友C2添加至定向帐号集合34。综上所述，本实施例提供的定向标签生成方法，通过基于关注用户帐号的社交关系链，能够得到与关注用户帐号对应的扩展用户帐号，增加定向帐号集合中的用户帐号数量，使得定向帐号集合中可供分析的用户标签数量变多，从而提高了最终确定出的定向标签的准确性。在基于图2A的可选实施例中，由于公众帐号可能是新注册的公众帐号，该公众帐号所对应的关注用户标识较少，为了增加定向帐号集合中可供分析的用户标识。此时在步骤206之前，还包括步骤605a、步骤605b和步骤605c，如图6A所示：步骤605a，获取与推荐信息对应的号码包，号码包用于确定至少一个推荐用户帐号；可选的，投放者自身拥有一部分号码包，该号码包包括对推荐信息感兴趣的用户的姓名、固定电话号码、移动电话号码、家庭住址等信息。该号码包用于确定至少一个推荐用户帐号。投放者通过投放者客户端向服务器集群发送该号码包。对应的，服务器集群接收投放者客户端发送的号码包。步骤605b，服务器集群根据号码包在社交网络平台上确定出至少一个推荐用户帐号。示意性的，号码包包括用户的姓名，则服务器集群根据姓名在社交网络平台上查询出推荐用户帐号；或，号码包包括固定电话号码，则服务器集群根据固定电话号码在社交网络平台上查询出推荐用户帐号；或，号码包包括移动电话号码，则服务器集群根据移动电话号码在社交网络平台上查询出推荐用户帐号。步骤605c，将推荐用户帐号添加至定向帐号集合。服务器集群将推荐用户帐号添加至定向帐号集合。示意性的参考图6B，服务器集群根据号码包确定出推荐用户帐号D1、推荐用户帐号D2、推荐用户帐号D3后，将推荐用户帐号D1、推荐用户帐号D2、推荐用户帐号D3添加至定向帐号集合34。综上所述，本实施例提供的定向标签生成方法，通过投放者提供的号码包，确定出至少一个推荐用户帐号，将推荐用户帐号添加至定向帐号集合，增加定向帐号集合中的用户帐号数量，使得定向帐号集合中可供分析的用户标签数量变多，从而提高了最终确定出的定向标签的准确性。需要说明的是，上述图4A至图6A所示的实施例可以任意两个实施例结合实施、任意三个实施例结合实施或者全部四个实施例结合实施，此乃本领域技术人员根据上述各个实施例所易于思及的，本发明实施例不对这几种实施例结合实施的方式一一重复赘述。仅以一个具体的示意性例子，对上述全部四个实施例结合实施的方式进行阐述，具体如下。请参考图7A，其示出了本发明另一个实施例提供的推荐信息发送方法的流程图。本实施例以该推荐信息发送方法应用于图1所示的推荐信息发送系统中来举例说明。该方法包括：步骤701，投放者终端向服务器集群发送投放请求，该投放请求包括：投放者标识和推荐信息；可选的，投放者终端向信息推荐平台发送投放请求。对应地，信息推荐平台接收投放者终端发送的投放请求。信息推荐平台从投放请求中获取投放者标识和推荐信息。步骤702，服务器集群确定与推荐信息对应的公众帐号；信息推荐平台将推荐信息的投放者所注册的第一公众帐号，确定为与推荐信息对应的公众帐号。可选的，信息推荐平台根据投放者标识从社交网络平台中，查询出该投放者标识所注册的第一公众帐号。和/或，信息推荐平台将与推荐信息的信息关联度高于第一阈值的第二公众帐号，确定为与推荐信息对应的公众帐号。第二公众帐号不一定是投放者注册的公众帐号。步骤703，服务器集群确定与公众帐号对应的关注用户帐号，每个关注用户帐号对应有至少一个用户标签；信息推荐平台根据公众帐号从社交网络平台中，查询出与公众帐号对应的关注用户帐号，以及每个关注用户帐号的用户标签。可选的，用户标签包括年龄、性别、地域、兴趣和操作系统中的至少一种。步骤704，服务器集群对符合预定条件的关注用户帐号进行过滤，预定条件包括：活跃度低于第二阈值和/或具有情感负向类型。可选的，信息推荐平台确定每个关注用户帐号的活跃度，对活跃度低于第二阈值的关注用户帐号进行滤除。比如，活跃度根据关注用户帐号在最近一周内在社交网络平台上的活跃度来确定，第二阈值为关注用户标识在最近一周内每天登录至少一次社交网络平台；又比如，活跃度根据关注用户帐号在最近一个月内与公众帐号的信息交互记录来确定，第二阈值为关注用户标识在最近一个月内与公众帐号存在至少一次信息交互记录。其中，信息交互记录包括：关注用户帐号阅读公众帐号发表的文章、关注用户帐号向公众帐号发送消息。可选的，信息推荐平台确定关注用户帐号相对于公众帐号的情感类型，将具有情感负向类型的关注用户帐号进行滤除。本步骤能够将关注用户帐号中的噪声数据进行滤除，保留更有参考价值的关注用户帐号。步骤705，服务器集群将关注用户帐号添加至定向用户集合。可选的，信息推荐平台将过滤后的关注用户帐号添加至定向用户集合。步骤706，服务器集群获取与推荐信息对应的号码包，号码包用于确定至少一个推荐用户帐号；可选的，当投放者没有自己注册的公众帐号时，投放者通过投放者终端上传号码包给信息推荐平台。信息推荐平台获取与推荐信息对应的号码包。可选的，当投放者希望自己设置目标投放人群时，投放者通过投放者终端上传号码包给信息推荐平台。信息推荐平台获取与推荐信息对应的号码包。步骤707，服务器集群根据号码包在社交网络平台上确定出至少一个推荐用户帐号。示意性的，号码包包括用户的姓名，则服务器集群根据姓名在社交网络平台上查询出推荐用户帐号；或，号码包包括固定电话号码，则服务器集群根据固定电话号码在社交网络平台上查询出推荐用户帐号；或，号码包包括移动电话号码，则服务器集群根据移动电话号码在社交网络平台上查询出推荐用户帐号。步骤708，服务器集群将推荐用户帐号添加至定向帐号集合。可选的，步骤706至步骤708为可选步骤，当投放者没有上传号码包时省略执行步骤706至步骤708。可选的，本实施例对步骤706至步骤708的执行顺序不加以限定，在步骤712之前执行即可。步骤709，服务器集群检测定向帐号集合中的用户帐号数量是否达到预定数量；当定向帐号集合中的用户帐号数量太少时，无法获得精确的推荐结果。信息推荐平台检测定向帐号集合中的用户帐号数量是否达到预定数量。若定向帐号集合中的用户帐号数量未达到预定数量，则进入步骤710；若定向帐号集合中的用户帐号数量已经达到预定数量，则进入步骤712。步骤710，若定向帐号集合中的用户帐号数量未达到预定阈值，则服务器集群根据关注用户帐号在社交网络平台中的社交关系链，确定与关注用户帐号对应的扩展用户帐号；信息推荐平台从社交网络平台获取关注用户帐号的社交关系链。信息推荐平台将关注用户帐号和社交关系链输入Lookalike模型中，根据Lookalike模型的输出结果确定扩展用户帐号。步骤711，将扩展用户帐号添加至定向帐号集合。步骤712，在定向帐号集合中的各个用户帐号的用户标签中，分析出现次数高于预设条件的用户标签，将出现次数高于预设条件的用户标签，确定为与推荐信息对应的定向标签；用户标签包括年龄、性别、地域、兴趣和操作系统中的至少一种。本实施例以用户标签同时包括这五种用户标签来举例说明。同一种类的用户标签可按照不同的取值划分为多个取值区间。本步骤通过如下三种实现方式中的任意一种实现：第一种实现方式，信息推荐平台按照不同种类的用户标签分别统计出现次数，对同一种类的用户标签在不同取值区间对应的子用户标签中的出现次数进行排序，根据出现次数最多的取值区间的子用户标签确定出推荐的定向标签；示意性的，以年龄、性别、地域、兴趣和操作系统共五个种类的用户标签进行分别统计。以用户标签“年龄”包括三个取值区间的子用户标签为例，统计结果如表二所示：表二年龄出现次数[16,20]7[21,25]2[31,35]1以用户标签“性别”包括两个取值区间的子用户标签为例，统计结果如表三所示：表三性别出现次数女9男1以用户标签“地域”包括三个取值区间的子用户标签为例，统计结果如表四所示：表四地域出现次数北京4深圳3上海3以用户标签“操作系统”包括两个取值区间的子用户标签为例，统计结果如表五所示：表五操作系统出现次数IOS6安卓4以用户标签“兴趣”包括五个取值区间的子用户标签为例，统计结果如表六所示：表六兴趣出现次数美食4摄影3读书1追星1唱歌1然后，服务器集群根据每种用户标签中出现次数最多的子用户标签：年龄[16,20]、性别“女”、地域“北京”、操作系统“IOS”、兴趣“美食”，确定为与该推荐信息对应的定向标签。第二种实现方式，信息推荐平台根据不同种类的用户标签划分出多个用户标签组，每个用户标签组包括若干个子用户标签，任意两个子用户标签属于不同的用户标签类别；对于每个用户标签组，统计同时符合该用户标签组中各个子用户标签的用户帐号的出现次数；将出现次数最多的一个用户标签组确定为推荐的定向标签。示意性的，以年龄、性别、地域、兴趣和操作系统共五个种类的用户标签，划分为多个用户标签组，对每个用户标签组分别统计用户帐号的出现次数。示意性的，如表七所示：表七然后，服务器将出现次数最多的一个用户标签组：年龄[16,20]、性别“女”、地域“北京”、操作系统“IOS”、兴趣“美食”作为与该推荐信息对应的定向标签。第三种实现方式，信息推荐平台根据机器学习树模型对各个种类的用户标签进行分支建树，取叶子节点覆盖人数最多的路径上的各个用户标签，作为推荐的定向标签。可选的，信息推荐平台根据不同的用户标签种类对子用户标签进行分支建树，根据每个子用户标签所属的类别，将各个子用户标签以树型结构存储。其中，第一级类别对应根节点，第一级类别下的各级子类别对应各级中间节点或叶子节点。当一级类别下没有子类别时，这一级类别对应的节点称为叶子节点。示意性的，如图7B所示，服务器集群根据性别将用户标签的第一级类别划分为男性和女性。进一步的，对于女性，根据其年龄段的不同划分为[16，20]、[21，25]、[31，35]等第二级子类，而对于年龄段在[16，20]的女性，则进一步根据所处的地域划分为北京、上海、深圳等第三级子类。再进一步的，对于所处上海的年龄段在[16，20]的女性，根据兴趣划分为美食、摄影、唱歌、跳舞等第四级子类。再进一步的，对于所处上海的年龄段在[16，20]的兴趣为美食的女性，根据操作系统划分为IOS、安卓等第五级子类。然后，服务器取叶子节点中出现次数最多的路径上的各个用户标签：年龄[16,20]、性别“女”、地域“北京”、操作系统“IOS”、兴趣“美食”作为与该推荐信息对应的定向标签。可选的，上述划分方法对用户标签按照这五级类别进行划分，在其它实施例中，也可以按照一级或二级或三级或四级或六类别等进行划分。本发明实施例提供的技术方案中对用户标签在树状存储结构中的划分方式不加以限定。相应的，本实施例对信息推荐平台进行分支建树时所采用的方式不加以限定。需要说明的是，虽然本步骤介绍了三种不同的定向标签确定方式，但本实施例对服务器集群确定定向标签的方式不加以限定。步骤713，服务器集群将与推荐信息对应的定向标签发送给投放者终端；信息推荐平台将与推荐信息对应的定向标签发送给投放者终端。对应的，投放者终端接收与推荐信息对应的定向标签。步骤714，服务器集群接收投放者终端所设置的目标定向标签,目标定向标签包括上述定向标签的全部或者一部分；当投放者完全采纳信息推荐平台所推荐的定向标签时，目标定向标签包括上述定向标签的全部；当投放者不完全采纳信息推荐平台所推荐的定向标签时，目标定向标签包括上述定向标签的一部分。步骤715，服务器集群根据目标定向标签在社交网络平台中确定出目标帐号集合。信息推荐平台通过目标定向标签在所有用户帐号中确定出目标帐号集合，目标帐号集合用于指示推荐信息的目标用户群。可选的，目标帐号集合是定向帐号集合的子集、全集或超集。通常来讲，目标帐号集合是定向帐号集合的超集。比如，定向帐号集合包括100个用户帐号，目标帐号集合包括10000个用户帐号。步骤716，服务器集群向目标帐号集合中的各个用户帐号的用户终端发送推荐信息。可选的，信息推荐平台通过社交网络平台向目标帐号集合中的各个用户帐号的用户终端发送推荐信息。如图8所示，以社交网络平台是微信通讯平台为例，推荐信息是广告信息“益牙口香糖-笑出强大中国”，则信息推荐平台将广告信息“益牙口香糖-笑出强大中国”发送给用户终端中的微信客户端，通过微信客户端来显示该广告信息“益牙口香糖-笑出强大中国”。综上所述，由于与公众帐号对应的关注用户帐号通常是对公众帐号具有兴趣倾向较高的用户所注册的帐号，通过确定相关公众帐号对应的关注用户帐号，将关注用户帐号添加至定向帐号集合，根据定向帐号集合中的各个用户帐号的用户标签确定与推荐信息对应的定向标签；能够基于具有兴趣倾向较高的用户为每个推荐信息推荐出定向标签，从而进行合理而有效的广告定向投放，避免浪费广告平台上的计算资源和投放资源的效果。结合参考图9，在一个具体的例子中，社交网络平台是微信平台，信息推荐平台是广告平台，公众帐号是微信平台上的公众号，则广告主在广告平台上投放了广告信息G，广告平台将广告主在微信平台上注册公众号A确定为广告信息G所对应的公众号，广告平台在微信平台上查找与该公众号A对应的粉丝用户，将粉丝用户中的僵尸粉丝用户和具有负面情感类型的粉丝用户进行滤除，然后将滤除后的粉丝用户添加至第一帐号集合。当第一帐号集合中的粉丝用户较少时，广告平台在微信平台上基于粉丝用户进行相似人群挖掘，得到扩展用户。广告平台将扩展用户也添加至第一帐号集合，然后广告平台基于第一帐号集合中的各个用户帐号的用户标签，确定出与广告信息G对应的定向标签包括：年龄[16,20]、性别“女”、所在地“北京”、操作系统“IOS”、兴趣“美食”。广告平台将与广告信息G对应的定向标签推荐给广告主，若广告主采纳该定向标签，则广告平台在所有用户帐号中基于定向标签确定出第二帐号集合，以第二帐号集合中的各个用户帐号作为广告信息G的目标用户群，向第二帐号集合中的各个用户帐号发送广告信息G。下面为本发明中的装置实施例，对于装置实施例中未详尽描述的细节，可以结合参考上述一一对应的方法实施例。请参考图10，其示出了本发明一个实施例提供的定向标签生成装置的结构示意图。该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合，实现成为服务器集群的全部或一部分。该装置包括：第一确定模块1001，用于确定与推荐信息对应的公众帐号，公众帐号是在社交网络平台中实现与关注用户帐号进行信息交互的帐号；服务器集群确定与推荐信息对应的公众帐号。示意性的，服务器集群将推荐信息的投放者所注册的第一公众帐号，确定为与推荐信息对应的公众帐号。示意性的，服务器集群将与推荐信息的信息关联度高于第一阈值的第二公众帐号，确定为与推荐信息对应的公众帐号。第二确定模块1002，用于确定与公众帐号对应的关注用户帐号，关注用户帐号对应有用户标签；第一添加模块1003，用于将关注用户帐号添加至定向帐号集合；第三确定模块1004，用于根据定向帐号集合中的各个用户帐号的用户标签，确定与推荐信息对应的定向标签；综上所述，由于与公众帐号对应的关注用户帐号通常是对公众帐号具有兴趣倾向较高的用户所注册的帐号，通过确定相关公众帐号对应的关注用户帐号，将关注用户帐号添加至定向帐号集合，根据定向帐号集合中的各个用户帐号的用户标签确定与推荐信息对应的定向标签；能够基于具有兴趣倾向较高的用户为每个推荐信息推荐出定向标签，从而进行合理而有效的广告定向投放，避免浪费广告平台上的计算资源和投放资源的效果。请参考图11，其示出了本发明另一个实施例提供的定向标签生成装置的结构示意图。本实施例为基于图10所示实施例提供的更为优选的实施例。该装置还包括：第四确定模块1005和第一滤除模块1006；第四确定模块1005，用于确定关注用户帐号的活跃度；第一滤除模块1006，用于将活跃度低于第二阈值的关注用户帐号进行滤除。该装置，还包括：第一获取模块1007、第五确定模块1008和第二滤除模块1009；第一获取模块1007，用于获取关注用户帐号与公众帐号的信息交互记录；第五确定模块1008，用于根据信息交互记录，确定关注用户帐号相对于公众帐号的情感类型；情感类型包括：情感正向类型和情感负向类型；第二滤除模块1009，用于将具有情感负向类型的关注用户帐号进行滤除。该装置，还包括：第六确定模块1010和第二添加模块1011；第六确定模块1010，用于根据关注用户帐号在社交网络中的社交关系链，确定与关注用户帐号对应的扩展用户帐号；第二添加模块1011，用于将扩展用户帐号添加至定向帐号集合。该装置还包括:第二获取模块1012、第七确定模块1013和第三添加模块1014；第二获取模块1012，用于获取与推荐信息对应的号码包，号码包用于确定至少一个推荐用户帐号；第七确定模块1013，用于根据号码包在社交网络平台上确定出至少一个推荐用户帐号；第三添加模块1014，用于将推荐用户帐号添加至定向帐号集合。第三确定模块1004，包括：分析单元1004a和第一确定单元1004b；分析单元1004a，用于在定向帐号集合中的各个用户帐号的用户标签中，分析出现次数高于预设条件的用户标签；第一确定单元1004b，用于将出现次数高于预设条件的用户标签，确定为与推荐信息对应的定向标签。该装置，还包括：第八确定模块1015和发送模块1016；第八确定模块1015，用于根据定向标签在社交网络应用中确定出目标帐号集合；发送模块1016，用于向目标帐号集合中的各个用户帐号的用户客户端发送推荐信息。第八确定模块1015，包括：发送单元1015a、接收单元1015b和第二确定单元1015c；发送单元1015a，用于将定向标签发送给推荐信息的投放者的客户端；接收单元1015b，用于接收投放者所设置的目标定向标签,目标定向标签包括定向标签的全部或者一部分；第二确定单元1015，用于根据目标定向标签在社交网络应用中确定出目标帐号集合。可选的，推荐信息为广告信息。综上所述，由于与公众帐号对应的关注用户帐号通常是对公众帐号具有兴趣倾向较高的用户所注册的帐号，通过确定相关公众帐号对应的关注用户帐号，将关注用户帐号添加至定向帐号集合，根据定向帐号集合中的各个用户帐号的用户标签确定与推荐信息对应的定向标签；能够基于具有兴趣倾向较高的用户为每个推荐信息推荐出定向标签，从而进行合理而有效的广告定向投放，避免浪费广告平台上的计算资源和投放资源的效果。请参考图12，其示出了本发明一个实施例提供的终端1200的框图，该终端可以运行投放者客户端或用户客户端。具体来讲：设备1200可以包括RF(RadioFrequency，射频)电路1210、包括有一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器1220、输入单元1230、显示单元1240、传感器1250、音频电路1260、WiFi(wirelessfidelity，无线保真)模块1270、包括有一个或者一个以上处理核心的处理器1280、以及电源1290等部件。本领域技术人员可以理解，图12中示出的设备结构并不构成对设备的限定，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。其中：RF电路1210可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，交由一个或者一个以上处理器1280处理；另外，将涉及上行的数据发送给基站。通常，RF电路1210包括但不限于天线、至少一个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、用户身份模块(SIM)卡、收发信机、耦合器、LNA(LowNoiseAmplifier，低噪声放大器)、双工器等。此外，RF电路1210还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于GSM(GlobalSystemofMobilecommunication，全球移动通讯系统)、GPRS(GeneralPacketRadioService，通用分组无线服务)、CDMA(CodeDivisionMultipleAccess，码分多址)、WCDMA(WidebandCodeDivisionMultipleAccess,宽带码分多址)、LTE(LongTermEvolution,长期演进)、电子邮件、SMS(ShortMessagingService，短消息服务)等。存储器1220可用于存储软件程序以及模块。处理器1280通过运行存储在存储器1220的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器1220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(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据设备1200的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器1220可以包括高速随机存取存储器，还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。相应地，存储器1220还可以包括存储器控制器，以提供处理器1280和输入单元1230对存储器1220的访问。输入单元1230可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。具体地，输入单元1230可包括触敏表面1231以及其他输入设备1232。触敏表面1231，也称为触摸显示屏或者触控板，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触敏表面1231上或在触敏表面1231附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触敏表面1231可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器1280，并能接收处理器1280发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触敏表面1231。除了触敏表面1231，输入单元1230还可以包括其他输入设备1232。具体地，其他输入设备1232可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。显示单元1240可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及设备120的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。显示单元1240可包括显示面板1241，可选的，可以采用LCD(LiquidCrystalDisplay，液晶显示器)、OLED(OrganicLight-EmittingDiode,有机发光二极管)等形式来配置显示面板1241。进一步的，触敏表面1231可覆盖在显示面板1241之上，当触敏表面1231检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器1280以确定触摸事件的类型，随后处理器1280根据触摸事件的类型在显示面板1241上提供相应的视觉输出。虽然在图12中，触敏表面1231与显示面板1241是作为两个独立的部件来实现输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触敏表面1231与显示面板1241集成而实现输入和输出功能。设备1200还可包括至少一种传感器1250，比如光传感器、运动传感器以及其它传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1241的亮度，接近传感器可在设备1200移动到耳边时，关闭显示面板1241和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于设备1200还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其它传感器，在此不再赘述。音频电路1260、扬声器1221，传声器1222可提供用户与设备1200之间的音频接口。音频电路1260可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器1221，由扬声器1221转换为声音信号输出；另一方面，传声器1222将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路1260接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器1280处理后，经RF电路1210以发送给另一设备，或者将音频数据输出至存储器1220以便进一步处理。音频电路1260还可能包括耳塞插孔，以提供外设耳机与设备1200的通信。WiFi属于短距离无线传输技术，设备1200通过WiFi模块1270可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图12示出了WiFi模块1270，但是可以理解的是，其并不属于设备1200的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。处理器1280是设备1200的控制中心，利用各种接口和线路连接整个设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1220内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器1220内的数据，执行设备1200的各种功能和处理数据，从而对设备进行整体监控。可选的，处理器1280可包括一个或多个处理核心；可选的，处理器1280可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1280中。设备1200还包括给各个部件供电的电源1290(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器1280逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源1290还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。尽管未示出，设备1200还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。设备1200还包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行，使得装置1200能够执行上述由终端执行的定向标签生成方法。请参考图13，其示出了本发明一个实施例提供的服务器的结构框架图。该服务器可以是后台服务器集群140中的服务器。具体来讲：所述服务器1300包括中央处理单元(CPU)1301、包括随机存取存储器(RAM)1302和只读存储器(ROM)1303的系统存储器1304，以及连接系统存储器1304和中央处理单元1301的系统总线1305。所述服务器1300还包括帮助计算机内的各个器件之间传输信息的基本输入/输出系统(I/O系统)1306，和用于存储操作系统1313、应用程序1314和其他程序模块1315的大容量存储设备1307。所述基本输入/输出系统1306包括有用于显示信息的显示器1308和用于用户输入信息的诸如鼠标、键盘之类的输入设备1309。其中所述显示器1308和输入设备1309都通过连接到系统总线1305的输入输出控制器1310连接到中央处理单元1301。所述基本输入/输出系统1306还可以包括输入输出控制器1310以用于接收和处理来自键盘、鼠标、或电子触控笔等多个其他设备的输入。类似地，输入输出控制器1310还提供输出到显示屏、打印机或其他类型的输出设备。所述大容量存储设备1307通过连接到系统总线1305的大容量存储控制器(未示出)连接到中央处理单元1301。所述大容量存储设备1307及其相关联的计算机可读介质为服务器1300提供非易失性存储。也就是说，所述大容量存储设备1307可以包括诸如硬盘或者CD-ROM驱动器之类的计算机可读介质(未示出)。不失一般性，所述计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据等信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括RAM、ROM、EPROM、EEPROM、闪存或其他固态存储其技术，CD-ROM、DVD或其他光学存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁性存储设备。当然，本领域技术人员可知所述计算机存储介质不局限于上述几种。上述的系统存储器1304和大容量存储设备1307可以统称为存储器。根据本发明的各种实施例，所述服务器1300还可以通过诸如因特网等网络连接到网络上的远程计算机运行。也即服务器1300可以通过连接在所述系统总线1305上的网络接口单元1311连接到网络1312，或者说，也可以使用网络接口单元1311来连接到其他类型的网络或远程计算机系统(未示出)。所述存储器还包括一个或者一个以上的程序，所述一个或者一个以上程序存储于存储器中，所述一个或者一个以上程序包含用于进行本发明实施例提供的定向标签生成方法中由服务器集群所执行的步骤。上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的定向标签生成方法中全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。当前第1页1 2 3