一种室外广告位置的推荐方法和装置技术领域
本发明涉及互联网技术应用领域，具体而言，涉及一种室外广告位置的推荐方法
和装置。
背景技术
现在，随着社会的不断发展，越来越多的商户建立在人流密集的地区，各商户之
间也形成了激烈的竞争关系，因此，为了更进一步地吸引消费者，大多数商户都设立
广告牌等标识来宣传自己以达到吸引消费者的目的。
现有商户在选择广告牌的位置时，往往根据经验选择人流量大的位置或者显眼的
位置(如路口)等，但是这些位置往往价格昂贵，增加了商户的成本；或者，距离商
户太远，不利于消费者寻找，因此，现有根据经验选择广告位置无法选取合理的广告
位置，反而对商户造成了损失。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种室外广告位置的推荐方法和装置，以至少解决现有广告
位置选取不合理的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种室外广告位置的推荐方法，包括：获
取商户对应的多个待确定的广告位置；确定所述广告位置对应的选址因素；分别根据
所述选址因素通过logistic回归模型得到对应的选址概率值；根据选址概率值从待确
定的广告位置中确定推荐广告位置。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种室外广告位置的推件装置，包括：
获取单元，用于获取商户对应的多个待确定的广告位置；确定单元，用于确定所述广
告位置对应的选址因素；处理单元，用于分别根据所述选址因素通过logistic回归模
型得到对应的选址概率值；推荐单元，用于根据选址概率值从待确定的广告位置中确
定推荐广告位置。
在本发明实施例中，通过获取商户对应的多个待确定的广告位置；确定该广告位
置对应的选址因素；分别根据该选址因素通过logistic回归模型得到对应的选址概率
值；根据选址概率值从待确定的广告位置中确定推荐广告位置。这样，根据确定的选
址因素通过logistic回归模型确定推荐广告位置，能够更加合理的从选址因素的角度
确定广告位置，从而解决了现有广告位置选取不合理的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发
明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图
中：
图1是根据本发明实施例的一种可选的室外广告位置推荐方法的流程示意图；
图2是根据本发明实施例的一种可选的室外广告位置推荐装置的结构示意图；
图3是根据本发明实施例的一种可选的室外广告位置推荐装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领
域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于
本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第
二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这
样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在
这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的
任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方
法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚
地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
本发明以下实施例通过利用LBS(LocationBasedServices，基于位置服务)平
台丰富的商户与用户数据作为广告位选择的数据来源，并确定对影响广告位置选择的
选址因素，并对选址因素进行量化处理，运用非条件logistic回归分析建模，训练
logistic回归分析中的参数，进而根据上述参数通过logistic回归模型得到推荐广
告位置。
下面结合具体的实施例对本发明中的室外广告位置的推荐方法进行描述。
根据本发明实施例，提供了一种室外广告位置的推荐方法的实施例，需要说明的
是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执
行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处
的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本发明实施例的一种室外广告位置的推荐方法，如图1所示，该方法
包括如下步骤：
S101、获取商户对应的多个待确定的广告位置。
其中，商户可以根据经验选择多个待确定的广告位置，该广告位置可以是坐标等
信息，并通过后续步骤从多个待确定的广告位置中确定推荐广告位置。
S102、确定该广告位置对应的选址因素。
其中，由于通过LBS平台可以获知一个广告位置的优劣与广告位置覆盖的用户数，
该商户与广告位置的距离以及广告位置的价格等因素相关，因此，考虑到上述因素对
广告位置选取的影响，在本实施例一种可能的实现方式中，上述广告位置的选址因素
可以包括：该多个待确定的广告位置覆盖的用户数，该商户与该多个待确定的广告位
置的距离以及该多个待确定的广告位置的价格，并通过上述选址因素在后续作为确定
推荐广告位置的重要因素。当然本发明实施例不限于上述因素，也可以包括其他因素，
本发明不作限定。
其中，对于一家商铺，可以通过LBS平台找到点评过它的用户，找到所有点评过
的用户，再从这些用户出发，找到这些用户点评过的所有商户，获取商户的位置信息，
则广告位置辐射的预设半径内出现的商户的数量即为广告位覆盖用户数。商户与广告
位置的距离具体指要推荐的商户与待确定的广告位置的实际距离。广告位价格指该待
确定的广告位置的实际租赁价格。
S103、分别根据该选址因素通过logistic回归模型得到对应的选址概率值。
其中，在确定上述选址因素后，对选取的选址因素进行归一化处理，在本发明一
种可能的实施例中，可以采用min-max标准化方法，该方法也称为离差标准化方法，
该方法是对原始数据进行线性变换，使结果值映射到[0-1]之间。该方法通过转换函数
对上述选址因素进行处理得到处理后的选址因素值，即X*，Y*，Z*，其中，X*为处
理后的广告位置覆盖的用户数，Y*为处理后的商户与广告位置的距离，Z*为处理后
的广告位置的价格，在本实施例中，该转换函数可以为其中，A*为
处理后的选址因素值，A为当前处理的选址因素，Amax为多个待处理广告位置在当前处
理的选址因素中的最大值，Amin为多个待处理广告位置在当前处理的选址因素中的最小
值，这样，通过上述转换函数将上述选址因素映射到[0-1]之间。
在本发明实施例一种可能的实现方式中，可以对该选址因素进行归一化处理，并
通过以下公式得到对应的选址概率值：
P = e β 0 + β 1 X * + β 2 Y * + β 3 Z * 1 + e β 0 + β 1 X * + β 2 Y * + β 3 Z * ]]>
其中，P为该选址概率值，β0、β1、β2和β3为该预定参数值，X*为该处理后的
待确定的广告位置覆盖的用户数，Y*为处理后的商户与该待确定的广告位置的距离，
Z*为处理后的广告位置的价格。
其中，上述预定参数值可以通过对该logistic回归模型进行训练得到，在本发明
实施例中，在获取多个待确定的广告位置前，确定多个广告位置训练模型，并根据该
多个广告位置训练模型对应的选址因素通过该logistic回归模型进行训练确定该
logistic回归模型中的预定参数值，该logistic回归模型即为上述公式，可以将广
告位置训练模型对应的选址因素代入该logistic回归模型进行训练，从而得到上述
β0、β1、β2和β3的值。
S104、根据选址概率值从待确定的广告位置中确定推荐广告位置。
其中，在得到选址概率之后，由于得到概率越高，则该广告位置越符合用户需求，
因此在本发明一种可能的实现方式中，可以将最高的选址概率值对应的广告位置推荐
给用户，为了给商户提供更多的选择，在本发明另一种可能的实现方式中，可以从得
到的选址概率值中按照从大到小的顺序选取预设个数的选址概率值，并确定该预设个
数的选址概率值对应的广告位置为该推荐广告位置。
通过采用上述方法，根据确定的选址因素通过logistic回归模型确定推荐广告位
置，能够更加合理的从选址因素的角度确定广告位置，从而解决了现有广告位置选取
不合理的技术问题。
图2为本发明实施例提供的一种室外广告位置的推荐装置，如图2所示，该装置
包括：
获取单元201，用于获取商户对应的多个待确定的广告位置。
确定单元202，用于确定该广告位置对应的选址因素。
处理单元203，用于分别根据该选址因素通过logistic回归模型得到对应的选址
概率值。
推荐单元204，用于根据选址概率值从待确定的广告位置中确定推荐广告位置。
可选地，如图3所示，该装置还包括：
训练单元205，用于确定多个广告位置训练模型，并根据该多个广告位置训练模
型对应的选址因素通过该logistic回归模型进行训练确定该logistic回归模型中的
预定参数值。
可选地，该选址因素包括：该多个待确定的广告位置覆盖的用户数，该商户与该
多个待确定的广告位置的距离以及该多个待确定的广告位置的价格。
可选地，该处理单元203，用于对该选址因素进行归一化处理，并通过以下公式
得到对应的选址概率值：
P = e β 0 + β 1 X * + β 2 Y * + β 3 Z * 1 + e β 0 + β 1 X * + β 2 Y * + β 3 Z * ]]>
其中，P为该选址概率值，β0、β1、β2和β3为该预定参数值，X*为该处理后的
待确定的广告位置覆盖的用户数，Y*为处理后的商户与该待确定的广告位置的距离，
Z*为处理后的广告位置的价格。
可选地，该推荐单元204，用于从该选址概率值中按照从大到小的顺序选取预设
个数的选址概率值，并确定该预设个数的选址概率值对应的广告位置为该推荐广告位
置。
通过采用上述装置，根据确定的选址因素通过logistic回归模型确定推荐广告位
置，能够更加合理的从选址因素的角度确定广告位置，从而解决了现有广告位置选取
不合理的技术问题。
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。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有
详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它
的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，
可以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，单元或模
块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显
示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到
多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案
的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以
是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成
的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，
可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质
上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的
形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一
台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所
述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only
Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘
等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人
员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润
饰也应视为本发明的保护范围。