本發(fā)明涉及計算機及通信領域，特別是涉及一種原生廣告的插入方法、裝置及電子設備。
背景技術：
：應用網(wǎng)絡媒體發(fā)布廣告已成為商家常用的宣傳手段之一，在網(wǎng)頁中發(fā)布廣告已成為一種常用而且成熟的技術。目前，原生廣告是一種新型的互聯(lián)網(wǎng)廣告形式，通過將廣告以和自然結果類似的形式展示，減少用戶對廣告的排斥，從而提升廣告的點擊率和轉換率。業(yè)界的常見做法是在信息流中指定一些固定的位置，依據(jù)多個廣告質量的得分，將其依次插入到信息流中。在現(xiàn)有技術中，插入廣告的位置是由人工指定的規(guī)則決定，在插入廣告的位置與上下文信息嚴重不符的情況下，會造成在該位置強行插入低質量的廣告。進一步地，現(xiàn)有技術中，對廣告本身質量得分和信息流的質量得分不在同一個量綱，通常是依據(jù)兩個不同的系統(tǒng)進行打分，強制將廣告插入到信息流中的固定廣告位會導致低質量廣告不合理地被曝光在信息流中。技術實現(xiàn)要素：鑒于上述問題，提出了本發(fā)明以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的一種原生廣告的插入方法和相應的一種原生廣告的插入方法、裝置及電子設備。依據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種原生廣告的插入方法，包括：獲取需要插入到信息流的各原生廣告；根據(jù)所述信息流中的目標插入位置，計算所述各原生廣告的分數(shù)集；所述分數(shù)集為根據(jù)所述各原生廣告的第一參數(shù)值、所述目標插入位置的第二參數(shù)值、所述各原生廣告與所述目標插入位置上下文關聯(lián)性的第三參數(shù)值計算得到的分數(shù)的集合；若所述分數(shù)集中的分數(shù)的最高值超過預先設置的閾值，則將所述最高值的分數(shù)對應的原生廣告插入到所述目標插入位置?？蛇x的，在所述若所述分數(shù)集中的分數(shù)的最高值超過預先設置的閾值，則將所述最高值的分數(shù)對應的原生廣告插入到所述目標插入位置的步驟之后，還包括：在所述信息流中獲取新的目標插入位置；返回所述獲取需要插入到信息流的各原生廣告的步驟可選地，根據(jù)所述信息流中的目標插入位置，計算所述各原生廣告的分數(shù)集的步驟，包括：獲取所述各原生廣告的第一參數(shù)值；獲取所述目標插入位置的第二參數(shù)值；獲取所述目標插入位置對應的上下文與所述各原生廣告關聯(lián)性的第三參數(shù)值；基于一個原生廣告，將所述一個原生廣告的第一參數(shù)值、所述目標插入位置的第二參數(shù)值及所述目標插入位置對應的上下文與所述一個原生廣告關聯(lián)性的第三參數(shù)值相加得到所述一個原生廣告對應的分數(shù)，集合所述各原生廣告對應的分數(shù)得到所述分數(shù)集?？蛇x地，獲取所述各原生廣告的第一參數(shù)值的步驟，包括：獲取所述各原生廣告的質量分數(shù)；根據(jù)第一預設規(guī)則設置廣告參數(shù)；將所述各原生廣告的質量分數(shù)分別與所述廣告參數(shù)相乘獲得所述各原生廣告的第一參數(shù)值?？蛇x地，根據(jù)所述原生廣告的插入方法，所述獲取所述目標插入位置的第二參數(shù)值的步驟，包括：獲取所述目標插入位置的質量分數(shù)；根據(jù)第二預設規(guī)則設置位置參數(shù)；將所述目標插入位置的質量分數(shù)與所述位置參數(shù)相乘獲取所述目標插入位置對應的第二參數(shù)值?？蛇x地，所述獲取所述目標插入位置對應的上下文與所述各原生廣告關聯(lián)性的第三參數(shù)值的步驟，包括：獲取所述目標插入位置對應的上下文與所述各原生廣告關聯(lián)性的關聯(lián)分數(shù)；根據(jù)第三預設規(guī)則設置關聯(lián)參數(shù)；將所述關聯(lián)分數(shù)分別與所述關聯(lián)參數(shù)相乘獲取所述各原生廣告的第三參數(shù)值。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種原生廣告的插入裝置，包括：第一廣告獲取模塊，用于獲取需要插入到信息流的各原生廣告；分數(shù)集獲取模塊，用于根據(jù)所述信息流中的目標插入位置，計算所述各原生廣告的分數(shù)集；所述分數(shù)集為根據(jù)所述各原生廣告的第一參數(shù)值、所述目標插入位置的第二參數(shù)值、所述各原生廣告與所述目標插入位置上下文關聯(lián)性的第三參數(shù)值計算得到的分數(shù)的集合；廣告插入模塊，用于若所述分數(shù)集中的分數(shù)的最高值超過預先設置的閾值，則將所述最高值的分數(shù)對應的原生廣告插入到所述目標插入位置。可選的，還包括：第二廣告獲取模塊，用于在所述信息流中獲取新的目標插入位置；循環(huán)模塊，用于返回所述獲取需要插入到信息流的各原生廣告的步驟?？蛇x地，根據(jù)所述原生廣告的插入裝置，所述分數(shù)集獲取模塊包括：第一參數(shù)獲取子模塊，用于獲取所述各原生廣告的第一參數(shù)值；第二參數(shù)獲取子模塊，用于獲取所述目標插入位置的第二參數(shù)值；第三參數(shù)獲取子模塊，用于獲取所述目標插入位置對應的上下文與各所述原生廣告關聯(lián)性的第三參數(shù)值；分數(shù)集計算子模塊，基于一個原生廣告，將所述一個原生廣告的第一參數(shù)值、所述目標插入位置的第二參數(shù)值及所述目標插入位置對應的上下文與所述一個原生廣告關聯(lián)性的第三參數(shù)值相加得到所述一個原生廣告對應的分數(shù)，集合所述各原生廣告對應的分數(shù)得到所述分數(shù)集?？蛇x地，所述第一參數(shù)獲取子模塊包括：廣告質量子模塊，用于獲取所述各原生廣告的質量分數(shù)；廣告參數(shù)子模塊，用于根據(jù)第一預設規(guī)則設置廣告參數(shù)；第一參數(shù)計算子模塊，用于將所述各原生廣告的質量分數(shù)分別與所述廣告參數(shù)相乘獲得所述各原生廣告的第一參數(shù)值?？蛇x地，根據(jù)所述原生廣告的插入裝置，所述第二參數(shù)獲取子模塊包括：位置質量子模塊，用于獲取所述目標插入位置的質量分數(shù)；位置參數(shù)子模塊，用于根據(jù)第二預設規(guī)則設置位置參數(shù)；第二參數(shù)計算子模塊，用于將所述目標插入位置的質量分數(shù)與所述位置參數(shù)相乘獲取所述目標插入位置對應的第二參數(shù)值?？蛇x地，根據(jù)所述原生廣告的插入裝置，所述第三參數(shù)獲取子模塊包括：關聯(lián)度子模塊，用于獲取所述目標插入位置對應的上下文與所述各原生廣告關聯(lián)性的關聯(lián)分數(shù)；關聯(lián)參數(shù)子模塊，用于根據(jù)第三預設規(guī)則設置關聯(lián)參數(shù)；第三參數(shù)計算子模塊，將所述關聯(lián)分數(shù)分別與所述關聯(lián)參數(shù)相乘獲取所述各原生廣告的第三參數(shù)值。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種電子設備，包括處理器、通信接口、存儲器和通信總線，其中，處理器，通信接口，存儲器通過通信總線完成相互間的通信；存儲器，用于存放計算機程序；處理器，用于執(zhí)行存儲器上所存放的程序時，實現(xiàn)所述原生廣告的插入方法步驟。在本發(fā)明實施的又一方面，還提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質中存儲有指令，當其在計算機上運行時，使得計算機執(zhí)行上述任一所述原生廣告的插入方法。在本發(fā)明實施的又一方面，本發(fā)明實施例還提供了一種包含指令的計算機程序產(chǎn)品，當其在計算機上運行時，使得計算機執(zhí)行上述任一所述原生廣告的插入方法。根據(jù)本發(fā)明的一種一種原生廣告的插入方法、裝置及電子設備，所述方法可以獲取原生廣告的分數(shù)、所述原生廣告的目標插入位置的分數(shù)及所述廣告與所述目標插入位置上下文關聯(lián)性的分數(shù)；根據(jù)上述各分數(shù)的和來確定所述原生廣告是否適合投放到所述目標插入位置；由此避免在信息流中插入與上下文信息不符的廣告。進一步地，對廣告本身的得分和自然結果的得分同時考慮，則避免了低質量廣告被曝光在信息流中的情況。附圖說明為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹。圖1示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的一種原生廣告的插入的方法步驟流程圖；圖2示出了根據(jù)本發(fā)明另一個實施例的一種原生廣告的插入的方法步驟流程圖；圖2a示出了根據(jù)本發(fā)明另一個實施例的獲取所述原生廣告的分數(shù)集的方法實施例的步驟流程圖；圖3示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的一種原生廣告的插入裝置實施例的結構框圖；圖4示出了根據(jù)本發(fā)明另一個實施例的一種原生廣告的插入裝置實施例的結構框圖；圖5示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的一種電子設備的結構示意圖。具體實施方式下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行描述。參照圖1，示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的一種詞條權重計算的方法實施例的步驟流程圖，具體可以包括如下步驟：步驟s101，獲取需要插入到信息流的各原生廣告。原生廣告是由廣告內容所驅動，并整合了網(wǎng)站和應用本身的可視化設計。原生廣告不會讓用戶一眼就能看出廣告形態(tài)，同時也不會通過插屏彈窗等方式干擾應用的正常操作。所述原生廣告具備三個特點：1、視覺整合，將廣告的構筑融合成為視覺體驗的一部分，而不獨立于網(wǎng)站或者應用之外。2、用戶主導，廣告不會對用戶在網(wǎng)站或應用內的正常使用產(chǎn)生打斷或者干擾的情況。3、內容吻合，廣告的內容要有實際價值，與平臺內容相吻合。用戶選定需要插入廣告的信息流，根據(jù)信息流的內容選取各準備插入到該信息流中的各原生廣告。步驟s102，根據(jù)所述信息流中的目標插入位置，計算所述各原生廣告的分數(shù)集；所述分數(shù)集為根據(jù)所述各原生廣告的第一參數(shù)值、所述目標插入位置的第二參數(shù)值、所述各原生廣告與所述目標插入位置上下文關聯(lián)性的第三參數(shù)值計算得到的分數(shù)的集合。用戶選定所述插入廣告的信息流，決定所述信息流中的每個位置是否插入廣告，依據(jù)每個位置對各廣告按照公式一進行打分，獲得各廣告的分數(shù)。score＝position_score+ad_score+relavance_score。公式一其中，position_score表示所述信息流中插入原生廣告的位置的得分。ad_score為所述原生廣告的質量得分，表示原生廣告質量質量的高低，即原生廣告中的視覺整合效果。relavance_score為所述原生廣告與所述位置的上下文的相關性的得到，表示所述原生廣告中的內容吻合度。position_score、ad_score、relavance_score的值根據(jù)設定規(guī)則可優(yōu)化處理，比如，人工設定規(guī)則或者機器算法設定規(guī)格，設定position_score、ad_score、relavance_score的原則是為了優(yōu)化位置、廣告質量、相關性三方面的相對重要程度。優(yōu)選地，所述分數(shù)score的獲取采用貪婪算法計算。貪婪算法是指在對問題求解時，總是做出在當前看來是最好的選擇，也就是，不從整體最優(yōu)上加以考慮，只是在某種意義上的局部最優(yōu)解。例如，在對所述信息流中投放廣告的規(guī)則是以相關性為主，位置和廣告本身為輔助參考，則將relavance_score的值設置偏高，position_score和ad_score的值偏低，則會突出所述原生廣告與所述信息流的相關性。步驟s103，若所述分數(shù)集中的分數(shù)的最高值超過預先設置的閾值，則將所述最高值的分數(shù)對應的原生廣告插入到所述目標插入位置。在所述信息流中，選定所述原生廣告的目標插入位置，則根據(jù)步驟s102獲取所述目標插入位置的分數(shù)集。獲取所述分數(shù)集的最高得分，將所述最高分數(shù)與預設閾值進行比較。若最高分數(shù)大于所述預設閾值，則將最高分數(shù)對應的原生廣告插入到所述目標插入位置。并將所述原生廣告從各原生廣告中刪除。然后剩余的各原生廣告進入步驟s101，重新獲取需要插入到信息流的各原生廣告。若所述分數(shù)集中的最高得分為多個，且最高得分超過所述預設閾值，則選取任一最高得分對應的廣告插入到所述目標插入位置并將所述原生廣告從各原生廣告中刪除。然后剩余的各原生廣告進入步驟s101，重新獲取各原生廣告。若所述分數(shù)集中的最高得分未超過所述預設閾值，則在所述目標插入位置不插入所述原生廣告，則進入步驟s102，重新選定所述目標插入位置。通過預設閾值將低質量的廣告濾除，避免總體的廣告展示密度過大，影響用戶體驗。本發(fā)明實施例中，所述方法可以獲取原生廣告的分數(shù)、所述原生廣告的目標插入位置的分數(shù)及所述廣告與所述目標插入位置上下文關聯(lián)性的分數(shù)。根據(jù)上述各分數(shù)的和來確定所述原生廣告是否適合投放到所述目標插入位置。由此避免在信息流中插入與上下文信息不符的廣告。進一步地，對廣告本身的得分和自然結果的得分同時考慮，則避免了低質量廣告被曝光在信息流中的情況。實施例二參照圖2，示出了根據(jù)本發(fā)明另一個實施例的一種原生廣告插入的方法實施例的步驟流程圖，具體可以包括如下步驟：步驟s201：獲取需要插入到信息流的各原生廣告。原生廣告是由廣告內容所驅動，并整合了網(wǎng)站和應用本身的可視化涉及。原生廣告不會讓用戶一眼就能看出廣告形態(tài)，同時也不會通過插屏彈窗等方式干擾應用的正常操作。所述原生廣告具備三個特點：1、視覺整合，將廣告的構筑融合成為視覺體驗的一部分，而不獨立于網(wǎng)站或者應用之外。2、用戶主導，廣告不會對用戶在網(wǎng)站或應用內的正常使用產(chǎn)生打斷或者干擾的情況。3、內容吻合，廣告的內容要有實際價值，與平臺內容相吻合。用戶選定需要插入廣告的信息流，根據(jù)信息流的內容選取各準備插入到該信息流中的各原生廣告。例如，原生廣告ad1，ad2，ad3，ad4，ad5。步驟s202：根據(jù)所述信息流中的目標插入位置，計算所述各原生廣告的分數(shù)集；所述分數(shù)集為根據(jù)所述各原生廣告的第一參數(shù)值、所述目標插入位置的第二參數(shù)值、所述各原生廣告與所述目標插入位置上下文關聯(lián)性的第三參數(shù)值計算得到的分數(shù)的集合。用戶選定所述插入廣告的信息流，決定所述信息流中的每個位置是否插入廣告，依據(jù)每個位置對各廣告按照公式一進行打分，獲得各廣告的分數(shù)。score＝position_score+ad_score+relavance_score。公式一其中，position_score表示所述信息流中插入原生廣告的位置的得分。ad_score為所述原生廣告的質量得分，表示原生廣告質量質量的高低，即原生廣告中的視覺整合效果。relavance_score為所述原生廣告與所述位置的上下文的相關性的得到，表示所述原生廣告中的內容吻合度。position_score、ad_score、relavance_score的值根據(jù)設定規(guī)則可優(yōu)化處理，比如，人工設定規(guī)則或者機器算法設定規(guī)格，設定position_score、ad_score、relavance_score的原則是為了優(yōu)化位置、廣告質量、相關性三方面的相對重要程度。優(yōu)選地，如圖2a，示出了根據(jù)本發(fā)明另一個實施例的獲取所述原生廣告的分數(shù)集的方法實施例的步驟流程圖，具體可以包括如下步驟s2021到步驟s2024。s2021，獲取所述各原生廣告的第一參數(shù)值。所述第一參數(shù)為所述公式一中的ad_score。由所述原生廣告質量與所述原生廣告在優(yōu)化規(guī)則中所占有的比重來決定。s20211，獲取所述各原生廣告的質量分數(shù)。例如，獲取各所述原生廣告(ad1，ad2，ad3，ad4，ad5等)時，各原生廣告的質量已確定。該原生廣告的質量可以由人工進行確定，也可以由機器語言根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的規(guī)則學習來確定。例如，所述原生廣告的質量分數(shù)如下表一所示。原生廣告原生廣告質量ad150ad260ad370ad480ad575ad665ad775ad885表一s20212，根據(jù)第一預設規(guī)則設置廣告參數(shù)。根據(jù)所述優(yōu)化規(guī)則來確定所述廣告質量的重要性。如，所述廣告的重要程度為0.2。s20213,將所述各原生廣告的質量分數(shù)分別與所述廣告參數(shù)相乘獲得所述各原生廣告的第一參數(shù)值。例如，上述8個原生廣告的第一參數(shù)如下表二所示。表二s2022，獲取所述目標插入位置的第二參數(shù)值。所述第一參數(shù)為所述公式一種的position_score。由插入所述原生廣告的位置的質量與位置在優(yōu)化規(guī)則中所占有的比重來決定。s20221，獲取所述目標插入位置的質量分數(shù)。例如，獲取各所述原生廣告的目標插入位置(position1，position2，position3，position4)時，各位置的質量已確定。該位置的質量可以由人工進行確定，也可以由機器語言根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的規(guī)則學習來確定。例如，所述原生廣告的目標插入位置質量分數(shù)如下表三所示。表三s20222，根據(jù)第二預設規(guī)則設置位置參數(shù)。根據(jù)所述優(yōu)化規(guī)則來確定所述位置的重要性。如，所述位置的重要程度為0.3。s20223，將所述目標插入位置的質量分數(shù)與所述位置參數(shù)相乘獲取所述目標插入位置對應的第二參數(shù)值。例如，上述4個位置的第二參數(shù)如下表四所示。表四步驟s2023，獲取所述目標插入位置對應的上下文與所述各原生廣告關聯(lián)性的第三參數(shù)值。所述第三參數(shù)為所述公式一種的relavance_score。由所述原生廣告內容與所述位置的上下文的關聯(lián)性在優(yōu)化規(guī)則中所占有的比重來決定。s20231，獲取所述目標插入位置對應的上下文與所述各原生廣告關聯(lián)性的關聯(lián)分數(shù)。插入所述原生廣告的位置確定之后，可以計算所述位置的上下文與所述原生廣告的關聯(lián)度，該計算過程可以基于現(xiàn)有技術中的聯(lián)合概率矩陣分解的方法獲取或者人工制定的其他算法獲取。例如，所述position1的上下文與所述原生廣告的關聯(lián)分數(shù)如下表五所述。原生廣告關聯(lián)度ad120ad240ad370ad475ad580ad635ad771ad850表五s20232，根據(jù)第三預設規(guī)則設置關聯(lián)參數(shù)。根據(jù)所述優(yōu)化規(guī)則來確定所述上下文與所述原生廣告的關聯(lián)度的重要性。如，所述關聯(lián)度的重要程度為0.5。s20233，將所述關聯(lián)分數(shù)分別與所述關聯(lián)參數(shù)相乘獲取所述各原生廣告的第三參數(shù)值。例如，所述position1的上下文與所述原生廣告的第三參數(shù)值如下表六所述。表六步驟s2024，基于一個原生廣告，將所述一個原生廣告的第一參數(shù)值、所述目標插入位置的第二參數(shù)值及所述目標插入位置對應的上下文與所述一個原生廣告關聯(lián)性的第三參數(shù)值相加得到所述一個原生廣告對應的分數(shù)，集合所述各原生廣告對應的分數(shù)得到所述分數(shù)集?；谝粋€原生廣告，根據(jù)所述公式一，將一個原生廣告的第一參數(shù)值、第二參數(shù)值及對應的第三參數(shù)值相加，獲取該原生廣告的分數(shù)。如，獲取所述目標插入位置position1的分數(shù)集，如表七所示。表七步驟s203，若所述分數(shù)集中的分數(shù)的最高值超過預先設置的閾值，則將所述最高值的分數(shù)對應的原生廣告插入到所述目標插入位置。獲取所述分數(shù)集的最高得分，將所述最高分數(shù)與預設閾值進行比較。若最高分數(shù)大于所述預設閾值，則將最高分數(shù)對應的原生廣告插入到所述目標插入位置，并將所述原生廣告從各原生廣告中刪除。然后剩余的各原生廣告進入步驟s201，重新獲取各原生廣告。例如，獲取所述表七中的最高分數(shù)67，與預設閾值進行比較，所述預設閾值為60。則所述最高分數(shù)67大于所述預設閾值60，則將所述最高分數(shù)對應的原生廣告ad5插入到所述目標插入位置position1中。將所述剩余的原生廣告(ad1、ad2、ad3、ad4、ad6、ad7)進入步驟s201，重新進行獲取各原生廣告，所述原生廣告可以為剩余的廣告，也可以為有增加的原生廣告。若所述分數(shù)集中的最高得分為多個，且最高得分超過所述預設閾值，則選取任一最高得分對應的廣告插入到所述目標插入位置并將所述原生廣告從各原生廣告中刪除。然后剩余的各原生廣告重新進入步驟s201，重新獲取各原生廣告。若所述分數(shù)集中的最高得分未超過所述預設閾值，則在所述目標插入位置不插入所述原生廣告，則進入步驟s102，重新選定所述目標插入位置。例如，獲取所述表七中的最高分數(shù)67，與預設閾值進行比較，所述預設閾值為70。則所述最高分數(shù)67小于所述預設閾值70，則所述目標插入位置position1中不插入原生廣告。將所述原生廣告(ad1、ad2、ad3、ad4、ad5、ad6、ad7)重新進入步驟s201，獲取各原生廣告，所述原生廣告可以為剩余的廣告，也可以為有增加的原生廣告，可以選擇位置position2繼續(xù)進行計算。步驟s204，在所述信息流中獲取新的目標插入位置。步驟s205，返回所述獲取需要插入到信息流的各原生廣告的步驟。需要說明的是，在本發(fā)明實施例中，也可以不刪除所述已插入的原生廣告，而是進一步獲取新的目標插入位置，以重復進行步驟s201至s203。通過預設閾值將低質量的廣告濾除，避免總體的廣告展示密度過大，影響用戶體驗。本發(fā)明實施例中，所述方法可以獲取原生廣告的分數(shù)、所述原生廣告的目標插入位置的分數(shù)及所述廣告與所述目標插入位置上下文關聯(lián)性的分數(shù)。根據(jù)上述各分數(shù)的和來確定所述原生廣告是否適合投放到所述目標插入位置。由此可以避免在信息流中插入與上下文信息不符的廣告。進一步地，對廣告本身的得分和自然結果的得分同時考慮，則避免了低質量廣告被曝光在信息流中的情況。對于方法實施例，為了簡單描述，故將其都表述為一系列的動作組合，但是本領域技術人員應該知悉，本發(fā)明實施例并不受所描述的動作順序的限制，因為依據(jù)本發(fā)明實施例，某些步驟可以采用其他順序或者同時進行。其次，本領域技術人員也應該知悉，說明書中所描述的實施例均屬于優(yōu)選實施例，所涉及的動作并不一定是本發(fā)明實施例所必須的。實施例三參照圖3，示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的一種原生廣告的插入裝置實施例的結構框圖，具體可以包括如下模塊：第一廣告獲取模塊301，用于獲取需要插入到信息流的各原生廣告。分數(shù)集獲取模塊302，用用于根據(jù)所述信息流中的目標插入位置，計算所述各原生廣告的分數(shù)集；所述分數(shù)集為根據(jù)所述各原生廣告的第一參數(shù)值、所述目標插入位置的第二參數(shù)值、所述各原生廣告與所述目標插入位置上下文關聯(lián)性的第三參數(shù)值計算得到的分數(shù)的集合。廣告插入模塊303，用于若所述分數(shù)集中的分數(shù)的最高值超過預先設置的閾值，則將所述最高值的分數(shù)對應的原生廣告插入到所述目標插入位置。所述第一廣告獲取模塊301獲取各原生廣告后，將各所述原生廣告發(fā)送至所述分數(shù)集獲取模塊302。所述分數(shù)集獲取模塊302根據(jù)各所述原生廣告的目標插入位置，獲取所述位置插入各所述原生廣告的分數(shù)集。所述分數(shù)集獲取模塊302將所述分數(shù)集發(fā)送給所述廣告插入模塊303。所述廣告插入模塊303篩選出所述分數(shù)集中的最高值，若所述分數(shù)集中的最高值超過預先設置的閾值，則將所述最高值對應的所述原生廣告插入到所述目標插入位置。本發(fā)明實施例中，所述裝置可以獲取原生廣告的分數(shù)、所述原生廣告的目標插入位置的分數(shù)及所述廣告與所述目標插入位置上下文關聯(lián)性的分數(shù)。根據(jù)上述各分數(shù)的和來確定所述原生廣告是否適合投放到所述目標插入位置。由此可以避免在信息流中插入與上下文信息不符的廣告。進一步地，對廣告本身的得分和自然結果的得分同時考慮，則避免了低質量廣告被曝光在信息流中的情況。實施例四參照圖4，示出了根據(jù)本發(fā)明另一個實施例的一種原生廣告的插入裝置實施例的結構框圖，具體可以包括如下模塊：第一廣告獲取模塊401，用于獲取需要插入到信息流的各原生廣告。分數(shù)集獲取模塊402，用于根據(jù)所述信息流中的目標插入位置，計算所述各原生廣告的分數(shù)集；所述分數(shù)集為根據(jù)所述各原生廣告的第一參數(shù)值、所述目標插入位置的第二參數(shù)值、所述各原生廣告與所述目標插入位置上下文關聯(lián)性的第三參數(shù)值計算得到的分數(shù)的集合。廣告插入模塊403，用于若所述分數(shù)集中的分數(shù)的最高值超過預先設置的閾值，則將所述最高值的分數(shù)對應的原生廣告插入到所述目標插入位置。第二廣告獲取模塊404，用于在所述信息流中獲取新的目標插入位置。循環(huán)模塊405，用于返回所述獲取需要插入到信息流的各原生廣告的步驟。優(yōu)選地，所述分數(shù)集獲取模塊402包括：第一參數(shù)獲取子模塊4021，用于獲取所述各原生廣告的第一參數(shù)值。第二參數(shù)獲取子模塊4022，用于獲取所述目標插入位置的第二參數(shù)值。第三參數(shù)獲取子模塊4023，用于獲取所述目標插入位置對應的上下文與各所述原生廣告關聯(lián)性的第三參數(shù)值。分數(shù)集計算子模塊4024，用于基于一個原生廣告，將所述一個原生廣告的第一參數(shù)值、所述目標插入位置的第二參數(shù)值及所述目標插入位置對應的上下文與所述一個原生廣告關聯(lián)性的第三參數(shù)值相加得到所述一個原生廣告對應的分數(shù)。優(yōu)選地，所述第一參數(shù)獲取子模塊4021包括：廣告質量子模塊40211，用于獲取所述各原生廣告的質量分數(shù)。廣告參數(shù)子模塊40212，用于根據(jù)第一預設規(guī)則設置廣告參數(shù)。第一參數(shù)計算子模塊40213，用于基于一個原生廣告，將所述一個原生廣告的質量分數(shù)與所述廣告參數(shù)相乘獲取所述第一參數(shù)值。優(yōu)選地，所述第二參數(shù)獲取子模塊4022包括：位置質量子模塊40221，用于獲取所述目標插入位置的質量分數(shù)。位置參數(shù)子模塊40222，用于根據(jù)第二預設規(guī)則設置位置參數(shù)。第二參數(shù)計算子模塊40223，用于將所述目標插入位置的質量分數(shù)與所述位置參數(shù)相乘獲取所述第二參數(shù)值。優(yōu)選地，所述第三參數(shù)獲取子模塊4023包括：關聯(lián)度子模塊40231，用于獲取所述目標插入位置對應的上下文與所述各原生廣告關聯(lián)性的關聯(lián)分數(shù)。關聯(lián)參數(shù)子模塊40232，用于根據(jù)第三預設規(guī)則設置關聯(lián)參數(shù)。第三參數(shù)計算子模塊40233，用于基于一個原生廣告，將所述關聯(lián)分數(shù)與所述關聯(lián)參數(shù)相乘獲取所述第三參數(shù)值。所述第一廣告獲取模塊401獲取各原生廣告后，將各所述原生廣告發(fā)送至所述分數(shù)集獲取模塊402的所述第一參數(shù)獲取子模塊4021。所述第一參數(shù)獲取子模塊4021的廣告質量子模塊40211獲取所述原生廣告的質量分數(shù)，所述廣告質量子模塊40211將所述原生廣告的質量分數(shù)發(fā)送給所述第一參數(shù)獲取子模塊4021的第一參數(shù)計算子模塊40213。所述第一參數(shù)獲取子模塊4021的廣告參數(shù)子模塊40212根據(jù)預設規(guī)則設置廣告參數(shù)，將所述廣告參數(shù)發(fā)送給所述第一參數(shù)計算子模塊40213。所述第一參數(shù)計算子模塊40213將所述原生廣告的質量分數(shù)與所述廣告參數(shù)相乘獲取所述第一參數(shù)值，將所述第一參數(shù)值發(fā)送給所述分數(shù)集計算子模塊4024。所述分數(shù)集獲取模塊402的第二參數(shù)獲取子模塊4022根據(jù)各所述原生廣告的目標插入位置，獲取所述位置插入的第二參數(shù)。所述第二參數(shù)獲取子模塊4022的位置質量子模塊40221獲取所述目標插入位置的質量分數(shù)，將所述目標插入位置的質量分數(shù)發(fā)送給所述第二參數(shù)獲取子模塊4022的第二參數(shù)計算子模塊40223。所述第二參數(shù)獲取子模塊4022的位置參數(shù)子模塊40222根據(jù)預設規(guī)則設置位置參數(shù)，將所述位置參數(shù)發(fā)送給所述第二參數(shù)計算子模塊40223。所述第二參數(shù)計算子模塊40223將所述目標插入位置的質量分數(shù)與所述位置參數(shù)相乘獲取所述第二參數(shù)值，將所述第二參數(shù)值發(fā)送給所述分數(shù)集計算子模塊4024。所述分數(shù)集獲取模塊402的第三參數(shù)獲取子模塊4023根據(jù)所述位置的上下文獲取所述第三參數(shù)。所述第三參數(shù)獲取子模塊4023的關聯(lián)度子模塊40231根據(jù)所述位置的上下文獲取所述上下文與各所述原生廣告關聯(lián)性的關聯(lián)分數(shù)，將所述關聯(lián)分數(shù)發(fā)送給所述第三參數(shù)獲取子模塊4023的第三參數(shù)計算子模塊40233。所述第三參數(shù)獲取子模塊4023的關聯(lián)參數(shù)子模塊40232根據(jù)預設規(guī)則設置關聯(lián)參數(shù)，將所述關聯(lián)參數(shù)發(fā)送給所述第三參數(shù)計算子模塊40233，所述第三參數(shù)計算子模塊40233將所述關聯(lián)分數(shù)與所述關聯(lián)參數(shù)相乘獲取所述第三參數(shù)值，將所述第三參數(shù)值發(fā)送給所述分數(shù)集計算子模塊4024。所述分數(shù)集計算子模塊4024將各所述第一參數(shù)值、第二參數(shù)值及對應的第三參數(shù)值相加得到所述分數(shù)集，將所述分數(shù)集發(fā)送給所述廣告插入模塊403。所述廣告插入模塊403篩選出所述分數(shù)集中的最高值，若所述分數(shù)集中的最高值超過預先設置的閾值，則將所述最高值對應的所述原生廣告插入到所述目標插入位置。返回第二廣告獲取模塊404和循環(huán)模塊405。本發(fā)明實施例中，所述裝置可以獲取原生廣告的分數(shù)、所述原生廣告的目標插入位置的分數(shù)及所述廣告與所述目標插入位置上下文關聯(lián)性的分數(shù)。根據(jù)上述各分數(shù)的和來確定所述原生廣告是否適合投放到所述目標插入位置。由此可以避免在信息流中插入與上下文信息不符的廣告。進一步地，對廣告本身的得分和自然結果的得分同時考慮，則避免了低質量廣告被曝光在信息流中的情況。實施例五本發(fā)明實施例還提供了一種電子設備，如圖5所示，包括處理器501、通信接口502、存儲器503和通信總線504，其中，處理器501，通信接口502，存儲器503通過通信總線504完成相互間的通信，存儲器503，用于存放計算機程序；處理器501，用于執(zhí)行存儲器503上所存放的程序時，實現(xiàn)如下步驟：獲取需要插入到信息流的各原生廣告；根據(jù)所述信息流中的目標插入位置，計算所述各原生廣告的分數(shù)集；所述分數(shù)集為根據(jù)所述各原生廣告的第一參數(shù)值、所述目標插入位置的第二參數(shù)值、所述各原生廣告與所述目標插入位置上下文關聯(lián)性的第三參數(shù)值計算得到的分數(shù)的集合；若所述分數(shù)集中的分數(shù)的最高值超過預先設置的閾值，則將所述最高值的分數(shù)對應的原生廣告插入到所述目標插入位置。上述電子設備提到的通信總線可以是外設部件互連標準(peripheralpomponentinterconnect，簡稱pci)總線或擴展工業(yè)標準結構(extendedindustrystandardarchitecture，簡稱eisa)總線等。該通信總線可以分為地址總線、數(shù)據(jù)總線、控制總線等。為便于表示，圖中僅用一條粗線表示，但并不表示僅有一根總線或一種類型的總線。通信接口用于上述電子設備與其他設備之間的通信。存儲器可以包括隨機存取存儲器(randomaccessmemory，簡稱ram)，也可以包括非易失性存儲器(non-volatilememory)，例如至少一個磁盤存儲器?？蛇x的，存儲器還可以是至少一個位于遠離前述處理器的存儲裝置。上述的處理器可以是通用處理器，包括中央處理器(centralprocessingunit，簡稱cpu)、網(wǎng)絡處理器(networkprocessor，簡稱np)等；還可以是數(shù)字信號處理器(digitalsignalprocessing，簡稱dsp)、專用集成電路(applicationspecificintegratedcircuit，簡稱asic)、現(xiàn)場可編程門陣列(field－programmablegatearray，簡稱fpga)或者其他可編程邏輯器件、分立門或者晶體管邏輯器件、分立硬件組件。在本發(fā)明提供的又一實施例中，還提供了一種計算機可讀存儲介質，該計算機可讀存儲介質中存儲有指令，當其在計算機上運行時，使得計算機執(zhí)行上述實施例中任一所述原生廣告的插入方法。在本發(fā)明提供的又一實施例中，還提供了一種包含指令的計算機程序產(chǎn)品，當其在計算機上運行時，使得計算機執(zhí)行上述實施例中任一所述原生廣告的插入方法。在上述實施例中，可以全部或部分地通過軟件、硬件、固件或者其任意組合來實現(xiàn)。當使用軟件實現(xiàn)時，可以全部或部分地以計算機程序產(chǎn)品的形式實現(xiàn)。所述計算機程序產(chǎn)品包括一個或多個計算機指令。在計算機上加載和執(zhí)行所述計算機程序指令時，全部或部分地產(chǎn)生按照本發(fā)明實施例所述的流程或功能。所述計算機可以是通用計算機、專用計算機、計算機網(wǎng)絡、或者其他可編程裝置。所述計算機指令可以存儲在計算機可讀存儲介質中，或者從一個計算機可讀存儲介質向另一個計算機可讀存儲介質傳輸，例如，所述計算機指令可以從一個網(wǎng)站站點、計算機、服務器或數(shù)據(jù)中心通過有線(例如同軸電纜、光纖、數(shù)字用戶線(dsl))或無線(例如紅外、無線、微波等)方式向另一個網(wǎng)站站點、計算機、服務器或數(shù)據(jù)中心進行傳輸。所述計算機可讀存儲介質可以是計算機能夠存取的任何可用介質或者是包含一個或多個可用介質集成的服務器、數(shù)據(jù)中心等數(shù)據(jù)存儲設備。所述可用介質可以是磁性介質，(例如，軟盤、硬盤、磁帶)、光介質(例如，dvd)、或者半導體介質(例如固態(tài)硬盤solidstatedisk(ssd))等。對于裝置實施例而言，由于其與方法實施例基本相似，所以描述的比較簡單，相關之處參見方法實施例的部分說明即可。需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關系術語僅僅用來將一個實體或者操作與另一個實體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實體或操作之間存在任何這種實際的關系或者順序。而且，術語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設備中還存在另外的相同要素。本說明書中的各個實施例均采用相關的方式描述，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。尤其，對于系統(tǒng)實施例而言，由于其基本相似于方法實施例，所以描述的比較簡單，相關之處參見方法實施例的部分說明即可。以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護范圍。凡在本發(fā)明的精神和原則之內所作的任何修改、等同替換、改進等，均包含在本發(fā)明的保護范圍內。當前第1頁12