網頁的推薦位內容曝光量的監測方法和系統的製作方法
2023-05-31 04:35:41 2
網頁的推薦位內容曝光量的監測方法和系統的製作方法
【專利摘要】本申請公開了一種網頁的推薦位內容曝光量的監測方法和系統，包括：標識構建模塊在展示網頁的推薦位內容時，構建該推薦位內容的統計標識；監測累加模塊每在網頁上展現一次推薦位內容，則根據該推薦位內容的統計標識，累加該推薦位內容的曝光量，並將累加的曝光量緩存在內存中；輸入日誌模塊定期將內存中緩存的各推薦位內容的曝光量輸入到日誌文件中。利用本發明，可以降低對系統硬體設備的性能影響，提高監測過程的處理效率。
【專利說明】網頁的推薦位內容曝光量的監測方法和系統
【技術領域】
[0001 ] 本申請涉及計算機和網際網路數據處理【技術領域】，尤其涉及一種網頁的推薦位內容曝光量的監測方法和系統。
【背景技術】
[0002]目前，隨著網際網路技術的發展，網絡逐漸成為人們獲取信息的重要來源，特別是在網際網路進入Web2.0時代後，用戶既是網站內容的瀏覽者，也是網站內容的製造者。用戶參與創造的內容被稱為UGC，如用戶發表的日誌、照片等。在Web2.0時代，由於UGC的大量湧現，網絡信息曝光量呈幾何級快速增長，形成一個多、廣、專的局面，對人類知識的積累和傳播起到了一個非常大的作用。
[0003]可以發表UGC的網站系統通常被稱為UGC網站系統。例如目前常用的UGC網站系統包括:微博客(MicroBlog)系統、社交網絡服務系統(SNS,Social Network Service))、社區論壇系統、知識分享系統等等。其中某些UGC網站系統的功能也是相互融合的，具有多種屬性。
[0004]例如,微博客(MicroBlog),簡稱微博,是一個基於用戶關係的信息分享、傳播以及獲取的UGC網站系統，也屬於一種SNS系統，用戶可以通過有線通信網絡或無線通信網絡、以及各種客戶端訪問微博，以指定數目的文字和/或其它多媒體信息更新信息，並實現即時分享。
[0005]鑑於UGC系統中UGC頁面曝光量大，瀏覽頻率高的特點，目前業界通常為了向目標受眾推薦一些廠商的推薦內容，如熱門話題、熱門用戶、功能點入口、專題、活動、廣告等信息，往往在UGC網頁的固定位置設置網頁推薦位，用來投放推薦內容，比如在首頁頭部導航欄與用戶資料之間的首頁頂部推薦位。
[0006]所述推薦內容在用戶訪問網頁時總的展現次數就是推薦內容的曝光量，每條推薦內容的曝光量漸漸成為了衡量推薦內容熱度以及傳播廣度的一項重要技術參數指標。
[0007]現有技術中，對推薦內容曝光量的監測技術方案主要是:網頁推薦位的推薦內容每加載展示一次，就會觸發相應的監測代碼向日誌文件中輸出一條日誌記錄，後臺服務系統根據該日誌文件中的日誌記錄的條數來統計所述推薦內容的曝光量，例如一般一個推薦內容有N條日誌記錄，則該推薦內容的曝光量就是N次。
[0008]但是，現有技術存在如下缺點:
[0009]所述日誌文件存儲在硬碟中，每加載展示一次推薦內容，都需要向硬碟的日誌文件輸入一條日誌記錄，即向所述硬碟進行一次寫操作，由於目前的UGC網頁的訪問數量龐大，例如目前微博系統中每天對微博網頁的訪問量每天有幾百億次，相應推薦位的曝光量也非常龐大，相應地要向硬碟進行每天幾百億次的寫操作，佔用大量的讀寫資源，對系統硬體設備的性能影響較大，同時由於硬碟寫操作的執行效率有瓶頸，因此整個監測過程的處理效率會非常低。
【發明內容】
[0010]有鑑於此，本發明的主要目的是提供一種網頁的推薦位內容曝光量的監測方法，以降低對系統硬體設備的性能影響，提高監測過程的處理效率。
[0011]本發明的另一目的在於提供一種網頁的推薦位內容曝光量的監測系統，以降低對系統硬體設備的性能影響，提高監測過程的處理效率。
[0012]本發明的技術方案是這樣實現的:
[0013]一種網頁的推薦位內容曝光量的監測方法，包括:
[0014]在展示網頁的推薦位內容時，構建該推薦位內容的統計標識；
[0015]每在網頁上展現一次推薦位內容，則根據該推薦位內容的統計標識，累加該推薦位內容的曝光量，並將累加的曝光量緩存在內存中；
[0016]定期將內存中緩存的各推薦位內容的曝光量輸入到日誌文件中。
[0017]一種網頁的推薦位內容曝光量的監測系統，包括:
[0018]標識構建模塊，用於在展示網頁的推薦位內容時，構建該推薦位內容的統計標識；
[0019]監測累加模塊，用於每在網頁上展現一次推薦位內容，則根據該推薦位內容的統計標識，累加該推薦位內容的曝光量，並將累加的曝光量緩存在內存中；
[0020]輸入日誌模塊，用於定期將內存中緩存的各推薦位內容的曝光量輸入到日誌文件中。
[0021]與現有技術相比，本發明每在網頁上每展現一次推薦位的推薦內容，根據該推薦位內容的統計標識，累加該推薦位內容的曝光量，並將累加的曝光量緩存在內存中，定期將內存中緩存的各推薦位內容的曝光量輸入到日誌文件中；從而大大地降低了向日誌文件的寫操作的次數，節省讀寫資源，降低對系統硬體設備的性能的影響，同時由於內存的執行效率高，每展現一次推薦位內容累加該推薦位內容的曝光量，會大大提高監測過程的處理效率。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0022]圖1為本發明所述網頁的推薦位內容曝光量的監測方法的一種流程圖；
[0023]圖2為本發明所述一種具有推薦位內容的網頁界面示意圖；
[0024]圖3為本發明所述網頁的推薦位內容曝光量的監測系統的一種實施例組成示意圖；
[0025]圖4為本發明所述網頁的推薦位內容曝光量的監測系統的另一種實施例組成示意圖；
[0026]圖5為本發明所述網頁的推薦位內容曝光量的監測系統的又一種實施例組成示意圖。
【具體實施方式】
[0027]下面結合附圖及具體實施例對本發明再作進一步詳細的說明。
[0028]圖1為本發明所述網頁的推薦位內容曝光量的監測方法的一種流程圖。參見圖1，該方法主要包括:
[0029]步驟101、在展示網頁的推薦位內容時，構建該推薦位內容的統計標識。
[0030]步驟102、每在網頁上展現一次推薦位內容，則根據該推薦位內容的統計標識，累加該推薦位內容的曝光量，並將累加的曝光量緩存在內存中。
[0031]步驟103、定期將內存中緩存的各推薦位內容的曝光量輸入到日誌文件中。所述日誌文件通常設置在硬碟存儲器中，可以為本地的硬碟存儲器，也可以為遠程網絡節點的硬碟存儲器。
[0032]在本發明的一種實施例中，所述步驟101在展示網頁的推薦位內容時，構建該推薦位內容的統計標識，具體包括:在展示網頁的推薦位內容時，根據該推薦位的標識獲取當前在該推薦位展示的推薦位內容標識和推薦位內容類型標識，將所述推薦位標識、推薦位內容標識和推薦位內容類型標識作為該推薦位內容的統計標識添加到該推薦位內容的連結中。
[0033]所述步驟102的具體方法包括:每在網頁上展現一次推薦位內容，從該推薦位內容的連結中讀取統計標識，從內存中查詢是否有相同的統計標識，如果沒有相同的統計標識則將該統計標識對應的推薦位內容的曝光量設置為一次，並將該統計標識和對應的推薦位內容的曝光量緩存在內存中；如果有相同的統計標識則將該統計標識對應推薦位內容的曝光量累加一次，並更新內存中所緩存的該統計標識對應的推薦位內容的曝光量。
[0034]例如，當用戶終端訪問頁面時，向伺服器請求該頁面中的數據，對於包括推薦位的頁面，例如微博推薦位的頁面，在請求數據時需要包括拉取運營伺服器獲取推薦位的內容數據，根據獲取的推薦位內容構建該推薦位的展示代碼，所述展示代碼可以由瀏覽器或客戶端解析並展示出該推薦位的內容，如文字、圖片、多媒體信息、連結等。其中，推薦位內容的連結中包括統計標識Ip，該統計標識中包括本推薦位的標識(ID )、推薦位內容的標識(ID)，還可以進一步包括推薦位內容類型的標識(ID)。所述推薦位內容類型例如可以分為:廣告、話題、用戶、消息、基礎功能等。
[0035]例如圖2為本發明所述一種具有推薦位內容的網頁界面示意圖。參見圖2，在網頁頂部的導航欄200的下方存在一個推薦位，並實時展示了該推薦位所發布的推薦位內容201，此處為一個話題，話題名稱為「你戀愛了父母第一句話會說什麼」，當滑鼠移到該推薦位內容201上時，按照現有瀏覽器的功能，在瀏覽器底部可以展示的該推薦位內容201的連結數據，其中的「lp=mbW_h0me_t0p，138513，3，I, 3" 202即為所構建的本推薦位內容的統計標識。
[0036]每展現一次圖2所述的頁面，則會從該推薦位內容的連結中讀取統計標識，從本地的內存中查詢是否有相同的統計標識，如果沒有相同的統計標識則將該統計標識對應的推薦位內容的曝光量設置為一次，並將該統計標識和對應的推薦位內容的曝光量緩存在內存中，如緩存推薦位ID、推薦位內容ID、推薦位內容類型ID以及對應的曝光量(第一次為I);如果有相同的統計標識則將該統計標識對應推薦位內容的曝光量累加一次，並更新內存中所緩存的該統計標識對應的推薦位內容的曝光量。
[0037]在進一步的實施例中，本發明在上述步驟101至步驟103的基礎上，還可以進一步包括:
[0038]步驟104、根據所述日誌文件統計各推薦位內容的曝光量。
[0039]在一種具體實施例中，所述日誌文件可以直接設置在一個統一的日誌伺服器上，步驟103中定期將內存中緩存的各推薦位內容的曝光量通過網絡連接輸入到該統一的日誌伺服器的日誌文件中。這樣，步驟104可以直接地根據所述日誌伺服器上的日誌文件中記錄的信息，統計各推薦位內容的曝光量。
[0040]在另一種具體實施例中，所述日誌文件可以設置在所述內存所在的本地設備的硬體存儲器上，步驟103中通過本地連接定期將所述內存中緩存的各推薦位內容的曝光量輸入到本地的日誌文件中。所述步驟104中，需要先將各地的硬碟存儲器中的日誌文件定期輸出到統一的日誌伺服器上，然後根據所述日誌伺服器上的日誌文件中記錄的信息，統計各推薦位內容的曝光量。
[0041]基於上述任一個實施例，在進一步的實施例中，步驟103所述定期將內存中緩存的各推薦位內容的曝光量輸入到日誌文件中，具體包括:定期將內存中緩存的各推薦位內容的曝光量作為日誌記錄添加到日誌文件中，之後即時(所述即時就是立刻、立即)將所述內存中緩存的各推薦位內容的曝光量重置為零，從而釋放寶貴的內存資源，並簡化後續計數過程；步驟104中，所述根據所述日誌文件統計各推薦位內容的曝光量，具體為:遍歷所述日誌文件中記錄的所有日誌記錄，針對每一個推薦位內容，累加該推薦位內容的曝光量。
[0042]基於上述任一個實施例，在步驟104中，所述根據所述日誌文件統計各推薦位內容的曝光量，還可以具體包括:對所述日誌文件按照預設的時間間隔進行分割，分別統計每個時間間隔內的各推薦位內容的曝光量。例如按照每天的預定的時間段進行分割，統計每天各個時間段的推薦位內容的曝光量，其目的是方便管理人員查看不同時間段的各推薦位內容的曝光情況，進一步計算出各推薦位內容在不同時間段的轉化率，從而更加方便地調整對推薦位內容的投放策略，提高投放效率和轉化率。
[0043]另外，所述推薦位內容的統計標識中可以具體包括:包括推薦位標識、推薦位內容標識和推薦位內容類型標識；基於上述任一個實施例，在步驟104中，所述根據所述日誌文件統計各推薦位內容的曝光量，具體可以包括以下至少一種方式:
[0044]統計每個推薦位標識對應的推薦位內容的曝光量；從而方便管理人員查看每一個推薦位上的內容曝光情況，進一步計算出各推薦位的轉化率，從而方便地調整推薦位的頁面、位置等。
[0045]統計每個推薦位內容標識對應的推薦位內容的曝光量；從而方便管理人員查看每一個推薦內容的曝光情況，進一步計算出各推薦內容的轉化率，從而方便地調整對推薦內容的投放策略，提高投放效率和轉化率。
[0046]統計每個推薦位內容類型標識對應的推薦位內容的曝光量；從而方便管理人員查看每一種推薦位內容類型的曝光情況，從中查找出哪一種類型是UGC用戶最感興趣的內容，從而對推薦為內容的類型做出投放策略調整。
[0047]統計每個推薦位標識和推薦位內容標識對應的推薦位內容的曝光量；如:在推薦位I上展現過(即曝光過)推薦位內容a、推薦位內容b、推薦位內容c和推薦位內容d,那麼可以分別統計在推薦位I上所展現的推薦位內容a、b、c和d的曝光量。從而方便管理人員查看各推薦位上所推薦的某個推薦內容的曝光效果，進而及時地調整對推薦內容的投放策略，提高投放效率和轉化率。
[0048]統計每個推薦位標識和推薦位內容類型標識對應的推薦位內容的曝光量；從而方便管理人員查看各推薦位上所推薦的某個推薦內容類型的曝光效果，進而及時地調整對推薦內容類型的投放策略，提高投放效率和轉化率。
[0049]統計每個推薦位內容標識和推薦位內容類型標識對應的推薦位內容的曝光量；從而方便管理人員查看各推薦位內容類型中，不同推薦內容的曝光效果，進而及時地調整對推薦內容類型的投放策略，提高投放效率和轉化率。
[0050]與上述方法對應，本發明還公開了一種網頁的推薦位內容曝光量的監測系統，用於執行上述方法。圖3為本發明所述網頁的推薦位內容曝光量的監測系統的一種實施例組成示意圖。參見圖3，該監測系統包括:
[0051]標識構建模塊301，用於在展示網頁的推薦位內容時，構建該推薦位內容的統計標識。
[0052]監測累加模塊302，用於每在網頁上展現一次推薦位內容，則根據該推薦位內容的統計標識，累加該推薦位內容的曝光量，並將累加的曝光量緩存在內存中。此處的內存是該監測累加模塊302所在的本地設備的內存。所述監測累加模塊302可以設置在用戶端，也可以設置在網絡端。
[0053]輸入日誌模塊303，用於定期將所述內存中緩存的各推薦位內容的曝光量輸入到日誌文件中。
[0054]本發明中，所述監測系統通常可以設置在網站系統的前端系統中，所述前端系統通常是指與用戶交互端，具體可以通過專門的客戶端(Client)實現，也可以通過網絡瀏覽器(Browser)來訪問伺服器的方式實現。即可以採用瀏覽器/伺服器(B/S)結構，也可以採用客戶端/伺服器(C/S)結構，但是在網絡信息飛速發展的年代，系統架構可能還會發展和變化，但不論是什麼架構，本發明的核心思想和核心的功能模塊是相同的，只是執行具體功能的模塊的所處位置不同而已。
[0055]在一種具體實施例中，所述日誌文件可以設置在所述內存所在本地設備的硬碟存儲器上，輸入日誌模塊303可以直接通過本地連接將所述曝光量輸入到日誌文件中。或者，在另一種具體實施例中，所述日誌文件也可以設置在非本地的網絡節點的硬碟存儲器上，所述輸入日誌模塊303可以通過網絡連接將所述曝光量輸入到日誌文件中。
[0056]在一種實施例中，所述標識構建模塊具體用於:在展示網頁的推薦位內容時，根據該推薦位的標識獲取當前在該推薦位展示的推薦位內容標識和推薦位內容類型標識，將所述推薦位標識、推薦位內容標識和推薦位內容類型標識作為該推薦位內容的統計標識添加到該推薦位內容的連結中。
[0057]所述監測累加模塊具體用於:每在網頁上展現一次推薦位內容，從該推薦位內容的連結中讀取統計標識，從內存中查詢是否有相同的統計標識，如果沒有相同的統計標識則將該統計標識對應的推薦位內容的曝光量設置為一次，並將該統計標識和對應的推薦位內容的曝光量緩存在內存中；如果有相同的統計標識則將該統計標識對應推薦位內容的曝光量累加一次，並更新內存中所緩存的該統計標識對應的推薦位內容的曝光量。
[0058]圖4為本發明所述網頁的推薦位內容曝光量的監測系統的另一種實施例組成示意圖，該實施例中，所述監測系統除了上述的各模塊，還可以進一步包括:
[0059]統計模塊304，用於根據所述日誌文件統計各推薦位內容的曝光量。
[0060]基於上述圖4的實施例，在一種具體實施例中，所述日誌文件可以直接設置在一個統一的日誌伺服器上，輸入日誌模塊303定期將內存中緩存的各推薦位內容的曝光量通過網絡連接輸入到該統一的日誌伺服器的日誌文件中。這樣，統計模塊304可以直接地根據所述日誌伺服器上的日誌文件中記錄的信息，統計各推薦位內容的曝光量。
[0061]圖5為本發明所述網頁的推薦位內容曝光量的監測系統的又一種實施例組成示意圖，該實施例中，所述日誌文件可以設置在所述內存所在的本地設備的硬體存儲器上，所述輸入日誌模塊303具體用於:定期將內存中緩存的各推薦位內容的曝光量輸入到本地硬碟存儲器中的日誌文件中。且所述統計模塊304中需要具體包括匯總子模塊和統計子模塊。
[0062]所述匯總子模塊與所述輸入日誌模塊303處於同一設備，用於將本地硬碟存儲器中的日誌文件定期輸出到統一的日誌伺服器上；所述統計子模塊可以位於所述統一的日誌伺服器上或者位於該日誌伺服器之外，用於根據所述日誌伺服器上的日誌文件中記錄的信息，統計各推薦位內容的曝光量。
[0063]基於上述圖4或圖5的實施例，在進一步的實施例中，所述統計模塊中具體還可以包括分割統計子模塊，用於對所述日誌文件按照預設的時間間隔進行分割，分別統計每個時間間隔內的各推薦位內容的曝光量。例如按照每天的預定的時間段進行分割，統計每天各個時間段的推薦位內容的曝光量，其目的是方便管理人員查看不同時間段的各推薦位內容的曝光情況，進一步計算出各推薦位內容在不同時間段的轉化率，從而更加方便地調整對推薦位內容的投放策略，提高投放效率和轉化率。
[0064]基於上述圖4或圖5的實施例，在進一步的實施例中，所述輸入日誌模塊303具體用於:定期將內存中緩存的各推薦位內容的曝光量作為日誌記錄添加到日誌文件中，之後即時將所述內存中緩存的各推薦位內容的曝光量重置為零，從而釋放寶貴的內存資源，並簡化後續計數過程；所述統計模塊具體用於:遍歷所述日誌文件中記錄的所有日誌記錄，針對每一個推薦位內容,累加該推薦位內容的曝光量。
[0065]另外，所述推薦位內容的統計標識中可以具體包括:包括推薦位標識、推薦位內容標識和推薦位內容類型標識；基於上述任一個實施例，所述統計模塊中具體包括以下至少一種統計子模塊:
[0066]第一統計子模塊，用於統計每個推薦位標識對應的推薦位內容的曝光量；從而方便管理人員查看每一個推薦位上的內容曝光情況，進一步計算出各推薦位的轉化率，從而方便地調整推薦位的頁面、位置等。
[0067]第二統計子模塊，用於統計每個推薦位內容標識對應的推薦位內容的曝光量；從而方便管理人員查看每一個推薦內容的曝光情況，進一步計算出各推薦內容的轉化率，從而方便地調整對推薦內容的投放策略，提高投放效率和轉化率。
[0068]第三統計子模塊，用於統計每個推薦位內容類型標識對應的推薦位內容的曝光量；從而方便管理人員查看每一種推薦位內容類型的曝光情況，從中查找出哪一種類型是UGC用戶最感興趣的內容，從而對推薦為內容的類型做出投放策略調整。
[0069]第四統計子模塊，用於統計每個推薦位標識和推薦位內容標識對應的推薦位內容的曝光量；從而方便管理人員查看各推薦位上所推薦的某個推薦內容的曝光效果，進而及時地調整對推薦內容的投放策略，提高投放效率和轉化率。
[0070]第五統計子模塊，用於統計每個推薦位標識和推薦位內容類型標識對應的推薦位內容的曝光量；從而方便管理人員查看各推薦位上所推薦的某個推薦內容類型的曝光效果，進而及時地調整對推薦內容類型的投放策略，提高投放效率和轉化率。
[0071]第六統計子模塊，用於統計每個推薦位內容標識和推薦位內容類型標識對應的推薦位內容的曝光量。從而方便管理人員查看各推薦位內容類型中，不同推薦內容的曝光效果，進而及時地調整對推薦內容類型的投放策略，提高投放效率和轉化率。
[0072]本發明所述的方法和系統可以應用在任何具有推薦位內容網頁的網站系統中，其中優選可以是UGC系統，例如微博系統、微信系統、SNS系統等。
[0073]另外，在本發明各個實施例中的各功能模塊可以集成在一個處理單元中，也可以是各個模塊單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上模塊集成在一個單元中。上述集成的單元既可以採用硬體的形式實現，也可以採用軟體功能單元的形式實現。
[0074]另外，本發明的每一個實施例可以通過由數據處理設備如計算機執行的數據處理程序來實現。顯然，數據處理程序構成了本發明。此外，通常存儲在一個存儲介質中的數據處理程序通過直接將程序讀取出存儲介質或者通過將程序安裝或複製到數據處理設備的存儲設備(如硬碟和或內存)中執行。因此，這樣的存儲介質也構成了本發明。存儲介質可以使用任何類型的記錄方式，例如紙張存儲介質(如紙帶等)、磁存儲介質(如軟盤、硬碟、快閃記憶體等)、光存儲介質(如CD-ROM等)、磁光存儲介質(如MO等)等。
[0075]因此本發明還公開了一種存儲介質，其中存儲有數據處理程序，該數據處理程序用於執行本發明上述方法的任何一種實施例。
[0076]以上所述僅為本發明的較佳實施例而已，並不用以限制本發明，凡在本發明的精神和原則之內，所做的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明保護的範圍之內。
【權利要求】
1.一種網頁的推薦位內容曝光量的監測方法，其特徵在於，包括: 在展示網頁的推薦位內容時，構建該推薦位內容的統計標識； 每在網頁上展現一次推薦位內容，則根據該推薦位內容的統計標識，累加該推薦位內容的曝光量，並將累加的曝光量緩存在內存中； 定期將內存中緩存的各推薦位內容的曝光量輸入到日誌文件中。
2.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於， 所述在展示網頁的推薦位內容時，構建該推薦位內容的統計標識，具體包括:在展示網頁的推薦位內容時，根據該推薦位的標識獲取當前在該推薦位展示的推薦位內容標識和推薦位內容類型標識，將所述推薦位標識、推薦位內容標識和推薦位內容類型標識作為該推薦位內容的統計標識添加到該推薦位內容的連結中。
3.根據權利要求2所述的方法，其特徵在於，所述每在網頁上展現一次推薦位內容，根據該推薦位內容的統計標識，累加該推薦位內容的曝光量，並將累加的曝光量緩存在內存中，的具體方法包括: 每在網頁上展現一次推薦位內容，從該推薦位內容的連結中讀取統計標識，從內存中查詢是否有相同的統計標識，如果沒有相同的統計標識則將該統計標識對應的推薦位內容的曝光量設置為一次，並將該統計標識和對應的推薦位內容的曝光量緩存在內存中；如果有相同的統計標識則將該統計標識對應推薦位內容的曝光量累加一次，並更新內存中所緩存的該統計標識對應的推薦位內容的曝光量。
4.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，該方法進一步包括: 根據所述日誌文件統計各推薦位內容的曝光量。
5.根據權利要求4所述的方法，其特徵在於， 所述定期將內存中緩存的各推薦位內容的曝光量輸入到日誌文件中，具體為:定期將內存中緩存的各推薦位內容的曝光量輸入到本地硬碟存儲器中的日誌文件中； 所述根據所述日誌文件統計各推薦位內容的曝光量，具體包括:將各地的硬碟存儲器中的日誌文件定期輸出到統一的日誌伺服器上，根據所述日誌伺服器上的日誌文件中記錄的信息，統計各推薦位內容的曝光量。
6.根據權利要求4所述的方法，其特徵在於，所述根據所述日誌文件統計各推薦位內容的曝光量，具體包括:對所述日誌文件按照預設的時間間隔進行分割，分別統計每個時間間隔內的各推薦位內容的曝光量。
7.根據權利要求4所述的方法，其特徵在於， 所述定期將內存中緩存的各推薦位內容的曝光量輸入到日誌文件中，具體包括:定期將內存中緩存的各推薦位內容的曝光量作為日誌記錄添加到日誌文件中，之後即時將所述內存中緩存的各推薦位內容的曝光量重置為零； 所述根據所述日誌文件統計各推薦位內容的曝光量，具體為:遍歷所述日誌文件中記錄的所有日誌記錄，針對每一個推薦位內容，累加該推薦位內容的曝光量。
8.根據權利要求4至7任一項所述的方法，其特徵在於， 所述推薦位內容的統計標識中具體包括:包括推薦位標識、推薦位內容標識和推薦位內容類型標識； 所述根據所述日誌文件統計各推薦位內容的曝光量，具體包括以下至少一種方式: 統計每個推薦位標識對應的推薦位內容的曝光量。 統計每個推薦位內容標識對應的推薦位內容的曝光量； 統計每個推薦位內容類型標識對應的推薦位內容的曝光量； 統計每個推薦位標識和推薦位內容標識對應的推薦位內容的曝光量； 統計每個推薦位標識和推薦位內容類型標識對應的推薦位內容的曝光量； 統計每個推薦位內容標識和推薦位內容類型標識對應的推薦位內容的曝光量。
9.一種網頁的推薦位內容曝光量的監測系統，其特徵在於，包括: 標識構建模塊，用於在展示網頁的推薦位內容時，構建該推薦位內容的統計標識；監測累加模塊，用於每在網頁上展現一次推薦位內容，則根據該推薦位內容的統計標識，累加該推薦位內容的曝光量，並將累加的曝光量緩存在內存中； 輸入日誌模塊，用於定期將內存中緩存的各推薦位內容的曝光量輸入到日誌文件中。
10.根據權利要求9所述的系統，其特徵在於，所述標識構建模塊具體用於:在展示網頁的推薦位內容時，根據該推薦位的標識獲取當前在該推薦位展示的推薦位內容標識和推薦位內容類型標識，將所述推薦位標識、推薦位內容標識和推薦位內容類型標識作為該推薦位內容的統計標識添加到該推薦位內容的連結中。
11.根據權利要求10所述的系統，其特徵在於，所述監測累加模塊具體用於:每在網頁上展現一次推薦位內容，從該推薦位內容的連結中讀取統計標識，從內存中查詢是否有相同的統計標識，如果沒有相同的統計標識則將該統計標識對應的推薦位內容的曝光量設置為一次，並將該統計標識和對應的推薦位內容的曝光量緩存在內存中；如果有相同的統計標識則將該統計標識對應推薦位內容的曝光量累加一次，並更新內存中所緩存的該統計標識對應的推薦位內容的曝光量。
12.根據權利要求9所述的系統，其特徵在於，該系統進一步包括: 統計模塊，用於根據所述日誌文件統計各推薦位內容的曝光量。
13.根據權利要求12所述的系統，其特徵在於， 所述輸入日誌模塊具體用於:定期將內存中緩存的各推薦位內容的曝光量輸入到本地硬碟存儲器中的日誌文件中； 所述統計模塊具體包括匯總子模塊和統計子模塊； 所述匯總子模塊與所述輸入日誌模塊處於同一設備，用於將本地硬碟存儲器中的日誌文件定期輸出到統一的日誌伺服器上； 所述統計子模塊處於所述統一的日誌伺服器上，用於根據所述日誌伺服器上的日誌文件中記錄的信息，統計各推薦位內容的曝光量。
14.根據權利要求12所述的系統，其特徵在於，所述統計模塊中具體包括分割統計子模塊，用於對所述日誌文件按照預設的時間間隔進行分割，分別統計每個時間間隔內的各推薦位內容的曝光量。
15.根據權利要求12所述的系統，其特徵在於， 所述輸入日誌模塊具體用於:定期將內存中緩存的各推薦位內容的曝光量作為日誌記錄添加到日誌文件中，之後即時將所述內存中緩存的各推薦位內容的曝光量重置為零；所述統計模塊具體用於:遍歷所述日誌文件中記錄的所有日誌記錄，針對每一個推薦位內容，累加該推薦位內容的曝光量。
16.根據權利要求12至15任一項所述的系統，其特徵在於， 所述推薦位內容的統計標識中具體包括:包括推薦位標識、推薦位內容標識和推薦位內容類型標識； 所述統計模塊中具體包括以下至少一種統計子模塊: 第一統計子模塊，用於統計每個推薦位標識對應的推薦位內容的曝光量；第二統計子模塊，用於統計每個推薦位內容標識對應的推薦位內容的曝光量； 第三統計子模塊，用於統計每個推薦位內容類型標識對應的推薦位內容的曝光量； 第四統計子模塊，用於統計每個推薦位標識和推薦位內容標識對應的推薦位內容的曝光量; 第五統計子模塊，用於統計每個推薦位標識和推薦位內容類型標識對應的推薦位內容的曝光量； 第六統計子模塊，用於統計每個推薦位內容標識和推薦位內容類型標識對應的推薦位內容的曝光量。
【文檔編號】G06F17/30GK104281581SQ201310274523
【公開日】2015年1月14日 申請日期:2013年7月2日 優先權日:2013年7月2日
【發明者】杜佳利, 李鑫竺 申請人:騰訊科技（深圳）有限公司