本申请涉及计算机应用，具体涉及一种基于用户出行的媒体广告位推荐方法和系统、计算机可读存储介质、计算机程序产品。
背景技术：
1、在出行等公众场景中有着众多的媒体资源，如媒体广告位。经由媒体资源来实现相关商品媒体内容的投放，此即为媒体资源上的商品投放。
2、广告主往往是基于自身的主观经验，对分布于站点的媒体广告位分级，调研站点的人群画像，以此为依据实现媒体资源的营销推荐，进而达到在媒体资源上投放商品的目的。
3、但是，无论所进行的媒体广告位分级，还是站点人群画像的调研，一方面依赖于主观经验，且受限于主观经验的不稳定而质量不佳，另一方面也存在着任务量巨大，时效性低的缺陷。
4、为此，需要摈弃依赖于主观经验的媒体资源营销推荐，构建基于客观且提升投放精准度的媒体广告位推荐过程。
技术实现思路
1、本申请的一个目的在于摈弃依赖于主观经验的媒体资源营销推荐，构建基于客观且提升投放精准度的媒体广告位推荐过程。
2、根据本申请实施例的一个方面，公开了一种基于用户出行的媒体广告位推荐方法，所述方法包括：
3、对媒体广告位获取对应的所有用户，所述用户的出行轨迹覆盖所述媒体广告位；
4、面向所有用户预估所述媒体广告位拟投放商品的点击期望，获得所述拟投放商品在所述媒体广告位上的点击期望值；
5、根据所述拟投放商品在所述媒体广告位上的点击期望值，为所述拟投放商品推荐媒体广告位。
6、根据本申请实施例的一个方面，所述对媒体广告位获取对应的所有用户包括：
7、通过用户在站点闸机组各闸机出站次数的分布确定所述用户的出站轨迹；
8、为所述出站轨迹覆盖的媒体广告位聚合所述用户，获得所述媒体广告位对应的所有用户，聚合的所述用户都对应了覆盖所述媒体广告位的出站轨迹。
9、根据本申请实施例的一个方面，所述面向所有用户预估所述媒体广告位拟投放商品的点击期望，获得所述拟投放商品在所述媒体广告位上的点击期望值，包括：
10、对拟投放商品，在所述媒体广告位对应的所有用户中预估每一用户对所述拟投放商品的点击率；
11、累计所述点击率得到所述拟投放商品在所述媒体广告位上的点击期望值。
12、根据本申请实施例的一个方面，所述对拟投放商品，在所述媒体广告位对应的所有用户中预估每一用户对所述拟投放商品的点击率，包括：
13、对所述媒体广告位对应的每一用户，通过用户画像和所述拟投放商品对应的商品特征构建用户商品对；
14、通过预测所述用户商品对的商品点击率，获得所述媒体广告位对应的所有用户中每一用户对所述拟投放商品的点击率。
15、根据本申请实施例的一个方面，所述用户画像对应于所述用户的自有出行数据，以及所述自有出行数据和第三方补充数据的组合。
16、根据本申请实施例的一个方面，所述根据所述拟投放商品在所述媒体广告位上的点击期望值，为所述拟投放商品推荐媒体广告位，包括：
17、比对所述拟投放商品在每一媒体广告位上的点击期望值，向所述拟投放商品推荐点击期望值最高的媒体广告位。
18、根据本申请实施例的一个方面，所述根据所述拟投放商品在所述媒体广告位上的点击期望值，为所述拟投放商品推荐媒体广告位，包括：
19、获取所述拟投放商品的点击价值；
20、通过所述点击价值以及所述拟投放商品在所述媒体广告位上的点击期望值运算得到所述拟投放商品在所述媒体广告位上的转化价值；
21、向对应最高转化价值的所述拟投放商品推荐所述媒体广告位。
22、根据本申请实施例的一个方面，公开了一种基于用户出行的媒体广告位推荐系统，所述系统包括存储器、处理器以及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现如前所述方法的步骤。
23、根据本申请实施例的一个方面，公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前所述方法的步骤。
24、根据本申请实施例的一个方面，公开了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行实现如前所述方法的步骤。
25、本申请实施例对给定媒体广告位，即如空闲的媒体广告位，都首先获取其对应的所有用户，该用户的出行轨迹覆盖了这一给定媒体广告位，然后面向所有用户预估拟投放商品在该给定媒体广告位上的点击期望值，最后根据拟投放商品在媒体广告位上的点击期望值，为拟投放商品推荐媒体广告位，由此便得以基于客观数据，即如媒体广告位对应的所有用户以及所预估的点击期望值，实现媒体广告位推荐，摒弃了媒体资源营销推荐对主观经验的依赖，且有效提升投放精准度。
26、本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。
27、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本申请。
1.一种基于用户出行的媒体广告位推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对媒体广告位获取对应的所有用户包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述面向所有用户预估所述媒体广告位拟投放商品的点击期望，获得所述拟投放商品在所述媒体广告位上的点击期望值，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对拟投放商品，在所述媒体广告位对应的所有用户中预估每一用户对所述拟投放商品的点击率，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述用户画像对应于所述用户的自有出行数据，以及所述自有出行数据和第三方补充数据的组合。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述拟投放商品在所述媒体广告位上的点击期望值，为所述拟投放商品推荐媒体广告位，包括：
7.根据权利要求1或6所述的方法，其特征在于，所述根据所述拟投放商品在所述媒体广告位上的点击期望值，为所述拟投放商品推荐媒体广告位，包括：
8.一种基于用户出行的媒体广告位推荐系统，所述系统包括存储器、处理器以及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现如权利要求1至7任意一项所述方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任意一项所述方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行实现如权利要求1至7任意一项所述方法的步骤。
