CN110874797B - 资源分配方法和资源分配装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种资源分配方法和资源分配装置。所述资源分配方法包括如下步骤:获取待分配资源的各用户的历史交易信息,所述历史交易信息包括用户在第一时段内的历史交易额度和历史资源抵扣信息;依据各用户的历史交易信息,分别确定各用户在第二时段内的期望交易信息,所述期望交易信息包括用户在第二时段内的期望交易额度和期望资源抵扣信息;结合各用户的期望交易信息,确定向各用户分发的最优的资源额度。本发明实施例提出的资源分配方法和装置在符合资源发放规则的前提下,提高交易平台的资源使用的比例、资源的流转率、用户使用资源的粘性。
Description
技术领域
本申请涉及信息处理领域,特别是涉及一种资源分配方法和资源分配装置。
背景技术
目前,交易平台为了刺激用户消费,通常会通过返券、返代金币等形式为参与交易的买方用户发放抵扣资源。用户在交易的支付界面上可以看到是否使用抵扣资源(例如金币)的选项。该抵扣资源可以抵扣一部分的交易金额,并且用户可以主动领取或者由交易平台发放一些抵扣资源。
为了提高用户使用抵扣资源的粘性,现有技术中,通常是在使用者完成一定操作之后由交易平台发放固定数额的抵扣资源,或者按照用户层级对照的系数进行发放,不同层级用户给予不同的固定的发放系数。但是,这种发放方式的缺点在于交易平台无法准确控制发放量,并且某些用户在账户中收到抵扣资源后,由于某些用户没有积极使用抵扣资源的习惯,造成抵扣资源的使用率下降,而另一些用户可能存在积极使用但所发放的抵扣资源无法满足其使用需求的问题。
发明内容
鉴于上述问题,本发明一实施例提出一种资源分配方法和资源分配装置,以解决现有技术存在的问题。
为了解决上述问题,本申请一实施例公开一种资源分配方法,其中,包括:
获取待分配资源的各用户的历史交易信息,所述历史交易信息包括用户在第一时段内的历史交易额度和历史资源抵扣信息;
依据各用户的历史交易信息,分别确定各用户的期望交易信息,所述期望交易信息包括用户在第二时段内的期望交易额度和期望资源抵扣信息;
结合各用户的期望交易信息,确定向各用户分发的最优的资源额度。
为了解决上述问题,本申请一实施例还公开一种电子装置,该电子装置包括:
存储器,用于存储计算机可读程序;
处理器,当所述处理器读取所述存储器中的计算机可读程序时,所述电子装置执行如下操作:
获取待分配资源的各用户的历史交易信息,所述历史交易信息包括用户在第一时段内的历史交易额度和历史资源抵扣信息;
依据各用户的历史交易信息,分别确定各用户的期望交易信息,所述期望交易信息包括用户在第二时段内的期望交易额度和期望资源抵扣信息;
结合各用户的期望交易信息,确定向各用户分发的最优的资源额度。
为了解决上述问题,本申请一实施例公开一种资源分配装置,包括:
历史信息获取模块,用于获取待分配资源的各用户的历史交易信息,所述历史交易信息包括用户在第一时段内的历史交易额度和历史资源抵扣信息;
交易信息确定模块,用于依据各用户的历史交易信息,分别确定各用户的期望交易信息,所述期望交易信息包括用户在第二时段内的期望交易额度和期望资源抵扣信息;
资源额度确定模块,用于结合各用户的期望交易信息,确定向各用户分发的最优的资源额度。
本申请一实施例还公开一种计算处理设备,包括:
一个或多个处理器;和
其上存储有指令的一个或多个机器可读介质,当由所述一个或多个处理器执行时,使得所述计算处理设备执行上述的方法。
本申请一实施例还公开一个或多个机器可读介质,其上存储有指令,当由一个或多个处理器执行时,使得计算处理设备执行上述的方法。
由上述可知,本申请实施例包括以下优点:
本发明实施例提出的资源分配方法和装置,利用单个用户的历史数据预测该用户未来的资源使用情况,从而可以计划地为用户发放资源,在符合资源发放规则的前提下,提高交易平台的资源使用的比例、资源的流转率、用户使用资源的粘性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图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是本申请核心构思的示意图。
图2是本申请第一实施例的资源分配方法的流程图。
图3是本申请一实施例的资源分配方法的服务端的模块图。
图4是本申请第二实施例的资源分配方法的流程图。
图5是本申请第三实施例的资源分配装置的方框图。
图6是本申请第四实施例的资源分配装置的方框图。
图7示意性地示出了用于执行根据本发明的方法的计算处理设备的框图。
图8示意性地示出了用于保持或者携带实现根据本发明的方法的程序代码的存储单元。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请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申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
本申请的核心思想之一在于,提出一种资源分配方法,通过历史的交易额度和资源抵扣信息,预测出未来指定时间段内的期望交易额度和期望资源抵扣信息,从而根据预测出的交易额度和资源抵扣信息,计算针对多个用户分别分配的资源,得到资源利用的最大化。
如图1所示,本发明实施例提出的资源分配方法中,可以服务端10可以从多个客户端20获取多个用户的历史交易信息,包括历史交易额度和历史资源抵扣信息,根据历史交易额度和历史资源抵扣信息预测出每一个用户的期望交易信息,包括期望交易额度、期望资源抵扣信息。根据多个用户的期望交易信息确定每个用户的资源分配额度。
第一实施例
本发明第一实施例提出一种资源分配方法。图2所示为本发明第一实施例的资源分配方法的步骤流程图。如图2所示,本发明实施例的资源分配方法包括如下步骤:
S101,获取待分配资源的各用户的历史交易信息,所述历史交易信息包括用户在第一时段内的历史交易额度和历史资源抵扣信息;
图3所示为本申请一实施例的资源分配方法的服务端和客户端构成的方框示意图。如图3所示,本发明实施例提出的资源分配方法中,可以利用服务端10和客户端20的交互,交易平台的待分配资源的用户在客户端通过网页或者app登录交易平台账户,客户端20将用户的登录信息,例如用户ID、登录时间等发送至服务端10。
客户端20传送上述登录信息之后,用户通过客户端20在服务端10上的操作,例如下单、收藏等操作,均可以在服务端10被记录。上述的历史交易信息例如是从用户的历史购买记录中获得的,可以从交易平台中获取。历史交易信息可以包括每一个待分发资源的用户的历史交易额度和历史资源抵扣信息,历史交易额度例如可以为过去的第一时间段内的某用户的总历史成交额度,历史资源抵扣信息例如可以包括每一笔成交的交易中使用的虚拟资源的比例或者数额,或者所有的交易中总共使用的虚拟资源的比例或者额度。
当用户甲在交易平台执行购买商品的操作时,在购物结算的界面,可以显示是否需要使用平台提供的虚拟的资源(例如金币)抵扣的选项。该选项同样会列出用户账户中有多少金币,以及能够抵扣的金额。例如,成交金额为100元,所显示的抵扣选项包括:现有100金币可以抵扣金额1元,是否选择使用全部或部分金币抵扣等信息,等等。
如果用户甲选择了使用全部或部分金币抵扣,在交易过程中,服务端10可以记录用户甲成交的该次交易的总金额、金币使用额度、金币使用比例。
针对多个完成交易的用户,服务端10会持续采集多个用户的交易信息,包括交易时间、用户ID、交易额度(例如前述的总金额100元);此外,服务端10还采集本次交易的资源抵扣信息,例如用户当前拥有的金币数、抵扣金币数(例如前述的100金币)或者抵扣比例等等。
服务端10将采集到的信息存储在服务端10的存储区域或者服务端10关联的特定存储区域内。当需要获取指定时间段内的某个用户的交易信息时,可以从前述区域查找对应时间的上述信息。
如图3所示,服务端10可以分为三个技术架构层,分别是数据层、算法层和应用层。数据层是资源分配的数据来源和业务约束。数据层提供算法所需要的数据并给出分发结果要求,如总预算、不同层级用户满足度。算法层是资源分配系统的核心。算法层对交易数据,用户特征进行深层次的学习和预测,根据产出要求进行最优解的选取。应用层是智能分发系统的最后的各个产出。
在这一步骤中,可以由服务端10的数据层提供所采集到的信息,发送至算法层用于后续计算。
在执行步骤S101之后,可以执行步骤S102如下:
S102,依据各用户的历史交易信息,分别确定各用户的期望交易信息,所述期望交易信息包括用户在第二时段内的期望交易额度和期望资源抵扣信息;
在这一步骤中,在采集了该用户过去第一时间段内的历史交易额度和历史资源抵扣信息(例如抵扣金币的相关信息,包括前述的金币总数、抵扣比例或者抵扣额度)之后,可以建立预测模型,通过过去这一段时间内的历史交易额度和历史资源抵扣信息,利用滑动平均算法预测出未来指定时段内客户的交易金额、金币领取和使用数据。
滑动平均算法通常包括移动平均法和指数平滑法两种。移动平均方法是收集一组观察值,计算这组观察值的均值,利用这一均值作为下一期的预测值。指数平滑法是利用前一期的预测值代替得到预测的通式,滑动平均算法的优势是可以减少数据存储问题,它提供的预测值是前一期预测值加上前期预测值中产生的误差的修正值。
由于滑动平均算法是本领域技术人员可以获得的方案,在此不再赘述。
在实际操作中,可以利用过去第一时段(例如一个月内)的用户的历史交易金额、用户拥有的金币的数量、用户使用的金币的数量或比例作为历史交易信息,用于预测未来第二时段(例如一天、两天、一周)用户在平台的期望交易额度和期望资源抵扣信息。
值得注意的是,上述的用户拥有的金币的数据量可以是交易平台为用户自动派发的金币,以及用户从交易平台主动领取的金币,也可以是二者的组合,在此并不限定。
在这一步骤中,服务端10的算法层接收历史数据之后,可以输出h(ui)和g(ui),其中h(ui)表示用户ui在第二时段内的期望交易额度,,可理解为期望的成交金额,g(ui)表示用户ui在第二时段内的期望资源抵扣比例,可理解为期望的金币使用率。上述的第二时段可以由开发人员设定,在此并不限定。
S103,结合各用户的期望交易信息,确定向各用户分发的最优的资源额度。
在这一步骤中,可以针对多个用户,利用计算出的每个用户的期望交易额度和期望资源抵扣信息,利用约束条件进行计算,在每个用户发放不超过限额、金币发放总量不超过总限额的前提下,针对作为变量的向用户分发的资源额度f(ui)进行优化,优化目标为金币使用率最大化,相应的目标函数为max∑f(ui)×g(ui),同时针对不同业务需要满足的业务满足度,该满足度需要大于预设的指定值,即表示。
即,优化变量为f(ui),优化目标为max∑f(ui)×g(ui)。在一实施例下,约束可以为如下三个的其中一个或多个:
1)金币总量预算满足要求:∑f(ui)≤M
2)满足业务不同户不同满足度要求在这一约束中,对不同层级的用户,根据业务的运营目标,给予不同的金币满足率,对高等级用户给予更高的满足率;针对多个用户,使用金币发放量除以期望成交金额的倍数,可以满足不同层级的交易平台用户能够获得不同数量的金币,并且得到不同程度的满足度的业务实际要求。
3)每个用户发放数额在指定范围内,lbi≤f(ui)≤lui
其中,M表示资源预算总额,μ表示资源抵扣率,Si表示用户ui的业务满足度,lbi和lui为用户ui的用户等级对应的可分发资源额度的最小值和最大值,即对应为可分发资源额度范围。
在前述步骤中,数据层提供算法所需要的数据,并给出分发结果要求——如总预算、不同层级用户满足度、金币发放的上限和下限;算法层通过具体算法,对交易数据,用户特征进行深层次的学习和预测,根据历史数据对将要发放金币的用户未来一天的成交额和金币使用率进行预测,继而在满足总金币量以及不同层级用户业务期望满足度约束条件时,给出最优解,即用户和发放金币量。
在这一步骤中,该算法可以形式化为线性规划问题,保证业务约束下最大化该交易平台的金币期望使用率。
线性规划算法的主要思想在于设置n个决策变量,决策变量的一组值表示一种方案,目标函数是决策变量的线性函数,在约束条件下下优化目标函数,获得最优解。在本发明实施例提出的方案中,决策变量可以为f(ui),目标函数为max∑f(ui)×g(ui),求出线性规划算法的目标函数的最优解,即期望资源使用率的最大值。线性规划是本领域常用技术,在此不再赘述。
在这一步骤中,利用预测的交易额度和资源抵扣信息,可以确定满足约束条案件下的每一个用户分发金币的数目,并可以发送至应用层为每一个用户发放。
由上述可知,本发明第一实施例提出的资源分配方法至少具有如下技术效果:
本发明实施例提出的资源分配方法和装置,利用单个用户的历史数据预测该用户未来的资源使用情况,从而可以计划地为用户发放资源,在符合资源发放规则的前提下,提高交易平台的资源使用的比例、资源的流转率、用户使用资源的粘性。
利用本发明优选实施例提出的方案,平台忠实用户(例如成交额度高)且习惯于使用资源抵扣(例如使用金币抵扣)的用户会领取到更多的资源,从而在有限的金币发放数量下,到达将该资源分配给真正有需要的用户,促进用户在交易平台的购物、消费、达到收支平衡;更有效地完成金币的流通和运转。用户在进入交易平台完成一段时间(例如一个月、两个月)的购物体验,后台获取了用户的成交金额、购买能力、购买频率,资源抵扣情况,金币领取活跃程度等特征数据集合。后台可以综合所有的用户表现,以及未来一段时间总体资源发放量的业务规划,从而进行全局优化求解,将整体资源预算分配到每一个用户。
第二实施例
本发明第二实施例提出一种资源分配方法。图4所示为本发明第二实施例的资源分配方法的步骤流程图。如图4所示,本发明实施例的资源分配方法如下步骤:
S201,获取待分配资源的各用户的历史交易信息,所述历史交易信息包括用户在第一时段内的历史交易额度和历史资源抵扣信息;
S202,依据各用户的历史交易信息,分别确定各用户的期望交易信息,所述期望交易信息包括用户在第二时段内的期望交易额度和期望资源抵扣信息;
S203,结合各用户的期望交易信息,确定向各用户分发的最优的资源额度。
上述步骤S201至步骤S203与上一实施例的步骤S101至步骤S103相同或相似,在此不再赘述。本实施例重点说明与上一实施例的不同之处。
在一实施例中,在步骤S201中,执行主体,例如前述的服务端10,可以从数据层先前采集的用户历史成交日志1a中获取用户的历史交易信息,例如图1所示的该用户的用户交易特征1b,发送至算法层。
举例来说,用户通过客户端20在交易平台的每一次操作,都会生成用户行为日志,其中包含用户操作的多个方面,例如图1中的历史成交日志1a。历史成交日志1a中记录了各种信息,例如成交时间、用户ID、金额、订单信息等。从历史成交日志1a可以中获取与交易相关的信息,例如特定时间段内的交易额度,作为用户的用户交易特征1b,发送至算法层。
同时,服务端10还可以从用于记录资源抵扣相关的服务器30中获得用户的金币历史领取和使用日志1c,这些日志中例如记录了用户领取金币的时间、领取量、用户每一次交易使用金币的使用量或者使用比例等。利用这些信息生成用户金币使用率特征1d,并结合采集的用户金币满足度信息,发送至算法层。
在一实施例中,在步骤S202中,服务端10的算法层利用前述的用户的历史交易额度和资源抵扣信息,预测出该用户的期望成交额度和金币使用额度。具体地,可以在算法层确定出用户期望的成交额度和期望的金币使用率。
在一实施例中,在步骤S203中,可以在算法层利用预估出的交易金额和金币使用率,利用算法层的确定出为单个用户分发的金币的数量。
算法层还可以采集数据层提供的业务数据约束,例如前述的单个用户的金币发放上限、下限、为多个用户发放的金币总额、不同等级的用户满足度等,预测出期望的用户交易金额和金币使用率。
在一实施例中,上述期望资源抵扣信息包括期望资源总量,并包括期望资源抵扣比例和期望资源抵扣额度其中之一。
在这一步骤中,可以从数据层获取用户具有的金币总额,以及抵扣比例或者抵扣量。例如从数据层获取使用者一共具有100个金币,本次使用了100个抵扣1元,或者本次使用了50个抵扣0.5元等信息。
获取期望资源抵扣信息的目的是为了获得使用者使用该资源的意愿、频率、额度等信息。特别是期望资源抵扣信息中包括期望资源抵扣比例或者期望资源抵扣量,可以从中更明确地确定使用者使用抵扣资源的意愿和习惯,便于后续衡量资源流通的能效。
在一实施例中,所述步骤S202,依据各用户的历史交易信息,分别确定各用户的期望交易信息,所述期望交易信息包括用户在第二时段内的期望交易额度和期望资源抵扣信息的步骤可以包括:
依据各用户的历史交易信息,利用滑动平均法分别预测各用户的期望交易信息。
在这一步骤中,可以利用滑动平均算法通常包括移动平均法和指数平滑法两种。移动平均方法是收集一组观察值,计算这组观察值的均值,利用这一均值作为下一期的预测值。指数平滑法是利用前一期的预测值代替得到预测的通式,滑动平均算法的优势是可以减少数据存储问题,它提供的预测值是前一期预测值加上前期预测值中产生的误差的修正值。
在一实施例中,所述步骤S203,即结合各用户的期望交易信息,确定向各用户分发的最优的资源额度的步骤可以包括:
S2031,结合各用户的期望交易信息,在业务约束条件下,确定期望资源使用率最大化时向各用户分发的最优的资源额度;
其中,所述期望资源使用率以向各用户分发的资源额度与对应期望资源抵扣比例的乘积之和表示。
在一实施例中,所述业务约束范围包括如下至少一者:
第一,向各用户分发的资源额度的总和不超过资源预算总额,例如,前述的金币总量预算满足要求:∑f(ui)≤M,M表示资源预算总额;
第二,向各用户分发的资源额度满足对应的业务满足度条件;
第三,向各用户分发的资源额度位于相应用户等级对应的可分发资源额度范围内,例如,每个用户发放数额在指定范围内,lbi≤f(ui)≤lui,lbi和lui为用户ui的用户等级对应的可分发资源额度的最小值和最大值,即对应为可分发资源额度范围。上述业务满足度条件包括:
向用户分发的资源额度除以该用户的期望交易额度与资源抵扣率的乘积,所得到的商不小于该用户对应的业务满足度。
例如,可以通过下述方式计算获得:
其中,所述f(ui)为针对指定用户ui发放的资源额度;
所述h(ui)为所述指定用户ui在第二时段内的期望交易额度;
所述μ为资源抵扣率;
所述Si为指定用户ui的业务满足度。
上述的公式中,资源抵扣率是相对固定的,所有商品的资源抵扣率可以相同,也可以随着商品的类型不同而不同的,即可以认为至少在某一个大类中,上述的资源抵扣率是固定的。因此在针对某一个大类计算为用户发放给的资源额度时,可以将资源抵扣率作为固定值计算。
上述的公式中,业务满足度Si可以是针对某个用户按照特定方式确定的固定值,在此不再赘述。
在上述方案中,目标优化方向为最大化资源期望使用率,即针对平台的多个用户的金币使用率。按照这一方向进行优化,可以保证整个平台或者该平台内的多个用户之间的金币使用率最大化,当金币使用率最大时,此时的f(ui)为分配为用户ui最优的资源额度,即最优的金币数量。
综上所述,本实施例提出的资源分配方法至少具有如下优点:
本发明实施例提出的资源分配方法和装置,利用单个用户的历史数据预测该用户未来的资源使用情况,从而可以计划地为用户发放资源,在符合资源发放规则的前提下,提高交易平台的资源使用的比例、资源的流转率、用户使用资源的粘性。
除此之外,本实施例提出的资源分配方法至少还包括如下优点:
利用本发明优选实施例提出的方案,平台忠实用户(例如成交额度高)且习惯于使用资源抵扣(例如使用金币抵扣)的用户会领取到更多的资源,从而在有限的金币发放数量下,到达将该资源分配给真正有需要的用户,促进用户在交易平台的购物、消费、达到收支平衡;更有效地完成金币的流通和运转。用户在进入交易平台完成一段时间(例如一个月、两个月)的购物体验,后台获取了用户的成交金额、购买能力、购买频率,资源抵扣情况,金币领取活跃程度等特征数据集合。后台可以综合所有的用户表现,以及未来一段时间总体资源发放量的业务规划,从而进行全局优化求解,将整体资源预算分配到每一个用户。
第三实施例
本发明第三实施例提出一种资源分配装置,如图5所示,该装置包括:
历史信息获取模块301,用于获取待分配资源的各用户的历史交易信息,所述历史交易信息包括用户在第一时段内的历史交易额度和历史资源抵扣信息;
交易信息确定模块302,用于依据各用户的历史交易信息,分别确定各用户的期望交易信息,所述期望交易信息包括用户在第二时段内的期望交易额度和期望资源抵扣信息;
资源额度确定模块303,用于结合各用户的期望交易信息,确定向各用户分发的最优的资源额度。
综上所述,本实施例提出的资源分配装置至少具有如下优点:
本发明实施例提出的资源分配方法和装置,利用单个用户的历史数据预测该用户未来的资源使用情况,从而可以计划地为用户发放资源,在符合资源发放规则的前提下,提高交易平台的资源使用的比例、资源的流转率、用户使用资源的粘性。
第四实施例
本发明第四实施例提出一种资源分配装置,如图6所示,该装置包括:
历史信息获取模块401,用于获取待分配资源的各用户的历史交易信息,所述历史交易信息包括用户在第一时段内的历史交易额度和历史资源抵扣信息;
交易信息确定模块402,用于依据各用户的历史交易信息,分别确定各用户的期望交易信息,所述期望交易信息包括用户在第二时段内的期望交易额度和期望资源抵扣信息;
资源额度确定模块403,用于结合各用户的期望交易信息,确定向各用户分发的最优的资源额度。
在一可选实施例中,所述期望资源抵扣信息包括期望资源抵扣比例和期望资源抵扣额度至少其中之一。
在一可选实施例中,所述交易信息确定模块402用于:
依据各用户的历史交易信息,利用滑动平均法分别预测各用户的期望交易信息。
在一可选实施例中,所述资源额度确定各模块403包括:
结合各用户的期望交易信息,在业务约束条件下,确定期望资源使用率最大化时向各用户分发的最优的资源额度;
其中,所述期望资源使用率以向各用户分发的资源额度与对应期望资源抵扣比例的乘积之和表示。
在一可选实施例中,所述业务约束范围包括如下至少其中之一:
向各用户分发的资源额度的总和不超过资源预算总额;
向各用户分发的资源额度满足对应的业务满足度条件;
向各用户分发的资源额度位于相应用户等级对应的可分发资源额度范围内。
在一可选实施例中,所述业务满足度条件包括:向用户分发的资源额度除以该用户的期望交易额度与资源抵扣率的乘积,所得到的商不小于该用户对应的业务满足度。
综上所述,本实施例提出的资源分配装置至少具有如下优点:
本发明实施例提出的资源分配方法和装置,利用单个用户的历史数据预测该用户未来的资源使用情况,从而可以计划地为用户发放资源,在符合资源发放规则的前提下,提高交易平台的资源使用的比例、资源的流转率、用户使用资源的粘性。
除此之外,本实施例提出的资源分配装置至少还包括如下优点:
利用本发明优选实施例提出的方案,平台忠实用户(例如成交额度高)且习惯于使用资源抵扣(例如使用金币抵扣)的用户会领取到更多的资源,从而在有限的金币发放数量下,到达将该资源分配给真正有需要的用户,促进用户在交易平台的购物、消费、达到收支平衡;更有效地完成金币的流通和运转。用户在进入交易平台完成一段时间(例如一个月、两个月)的购物体验,后台获取了用户的成交金额、购买能力、购买频率,资源抵扣情况,金币领取活跃程度等特征数据集合。后台可以综合所有的用户表现,以及未来一段时间总体资源发放量的业务规划,从而进行全局优化求解,将整体资源预算分配到每一个用户。
对于装置实施例而言,由于其与方法实施例基本相似,所以描述得比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
图7为本申请一实施例提供的计算处理设备的硬件结构示意图。如图7所示,该计算处理设备可以包括输入设备90、处理器91、输出设备92、存储器93和至少一个通信总线94。通信总线94用于实现元件之间的通信连接。存储器93可能包含高速RAM存储器,也可能还包括非易失性存储NVM,例如至少一个磁盘存储器,存储器93中可以存储各种程序,用于完成各种处理功能以及实现本实施例的方法步骤。
可选的,上述处理器91例如可以为中央处理器(Central Processing Unit,简称CPU)、应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现,该处理器91通过有线或无线连接耦合到上述输入设备90和输出设备92。
可选的,上述输入设备90可以包括多种输入设备,例如可以包括面向用户的用户接口、面向设备的设备接口、软件的可编程接口、摄像头、传感器中至少一种。可选的,该面向设备的设备接口可以是用于设备与设备之间进行数据传输的有线接口、还可以是用于设备与设备之间进行数据传输的硬件插入接口(例如USB接口、串口等);可选的,该面向用户的用户接口例如可以是面向用户的控制按键、用于接收语音输入的语音输入设备以及用户接收用户触摸输入的触摸感知设备(例如具有触摸感应功能的触摸屏、触控板等);可选的,上述软件的可编程接口例如可以是供用户编辑或者修改程序的入口,例如芯片的输入引脚接口或者输入接口等;可选的,上述收发信机可以是具有通信功能的射频收发芯片、基带处理芯片以及收发天线等。麦克风等音频输入设备可以接收语音数据。输出设备92可以包括显示器、音响等输出设备。
在本实施例中,该计算处理设备的处理器包括用于执行各设备中数据处理装置各模块的功能,具体功能和技术效果参照上述实施例即可,此处不再赘述。
图8为本申请另一实施例提供的计算处理设备的硬件结构示意图。图8是对图7在实现过程中的一个具体的实施例。如图8所示,本实施例的计算处理设备包括处理器101以及存储器102。
处理器101执行存储器102所存放的计算机程序代码,实现上述实施例中图1至图4的资源分配方法。
存储器102被配置为存储各种类型的数据以支持在计算处理设备的操作。这些数据的示例包括用于在计算处理设备上操作的任何应用程序或方法的指令,例如消息,图片,视频等。存储器102可能包含随机存取存储器(random access memory,简称RAM),也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。
可选地,处理器101设置在处理组件100中。该计算处理设备还可以包括:通信组件103,电源组件104,多媒体组件105,音频组件106,输入/输出接口107和/或传感器组件108。计算处理设备具体所包含的组件等依据实际需求设定,本实施例对此不作限定。
处理组件100通常控制计算处理设备的整体操作。处理组件100可以包括一个或多个处理器101来执行指令,以完成上述图1至图4方法的全部或部分步骤。此外,处理组件100可以包括一个或多个模块,便于处理组件100和其他组件之间的交互。例如,处理组件100可以包括多媒体模块,以方便多媒体组件105和处理组件100之间的交互。
电源组件104为计算处理设备的各种组件提供电力。电源组件104可以包括电源管理系统,一个或多个电源,及其他与为计算处理设备生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件105包括在计算处理设备和用户之间的提供一个输出接口的显示屏。在一些实施例中,显示屏可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果显示屏包括触摸面板,显示屏可以被实现为触摸屏,以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界,而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。
音频组件106被配置为输出和/或输入音频信号。例如,音频组件106包括一个麦克风(MIC),当计算处理设备处于操作模式,如语音识别模式时,麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器102或经由通信组件103发送。在一些实施例中,音频组件106还包括一个扬声器,用于输出音频信号。
输入/输出接口107为处理组件100和外围接口模块之间提供接口,上述外围接口模块可以是点击轮,按钮等。这些按钮可包括但不限于:音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件108包括一个或多个传感器,用于为计算处理设备提供各个方面的状态评估。例如,传感器组件108可以检测到计算处理设备的打开/关闭状态,组件的相对定位,用户与计算处理设备接触的存在或不存在。传感器组件108可以包括接近传感器,被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在,包括检测用户与计算处理设备间的距离。在一些实施例中,该传感器组件108还可以包括摄像头等。
通信组件103被配置为便于计算处理设备和其他设备之间有线或无线方式的通信。计算处理设备可以接入基于通信标准的无线网络,如WiFi,2G或3G,或它们的组合。在一个实施例中,该计算处理设备中可以包括SIM卡插槽,该SIM卡插槽用于插入SIM卡,使得计算处理设备可以登录GPRS网络,通过互联网与服务端建立通信。
由上可知,在图8实施例中所涉及的通信组件103、音频组件106以及输入/输出接口107、传感器组件108均可以作为图7实施例中的输入设备的实现方式。
本申请实施例提供了一种计算处理设备,包括:一个或多个处理器;和其上存储有指令的一个或多个机器可读介质,当由所述一个或多个处理器执行时,使得所述计算处理设备执行如本申请实施例中一个或多个所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
尽管已描述了本申请实施例的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请实施例范围的所有变更和修改。
最后,还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者计算处理设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者计算处理设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者计算处理设备中还存在另外的相同要素。
以上对本申请所提供的一种资源分配方法和资源分配装置,进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本申请的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (12)
1.一种资源分配方法,其中,包括:
获取待分配资源的各用户的历史交易信息,所述历史交易信息包括用户在第一时段内的历史交易额度和历史资源抵扣信息;
依据各用户的历史交易信息,分别确定各用户的期望交易信息,所述期望交易信息包括用户在第二时段内的期望交易额度和期望资源抵扣信息;
结合各用户的期望交易信息,确定向各用户分发的最优的资源额度;
其中,向各用户分发的资源额度满足对应的业务满足度条件;
所述业务满足度条件包括:向用户分发的资源额度除以该用户的期望交易额度与资源抵扣率的乘积,所得到的商不小于该用户对应的业务满足度。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述期望资源抵扣信息包括期望资源抵扣比例和期望资源抵扣额度至少其中之一。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述依据各用户的历史交易信息,分别确定各用户的期望交易信息的步骤包括:
依据各用户的历史交易信息,利用滑动平均法分别预测各用户的期望交易信息。
4.根据权利要求1或2所述的方法,其中,所述结合各用户的期望交易信息,确定向各用户分发的最优的资源额度的步骤包括:
结合各用户的期望交易信息,在业务约束条件下,确定期望资源使用率最大化时向各用户分发的最优的资源额度;
其中,所述期望资源使用率以向各用户分发的资源额度与对应期望资源抵扣比例的乘积之和表示。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述业务约束条件包括如下至少其中之一:
向各用户分发的资源额度的总和不超过资源预算总额;
向各用户分发的资源额度位于相应用户等级对应的可分发资源额度范围内。
6.一种资源分配装置,包括:
历史信息获取模块,用于获取待分配资源的各用户的历史交易信息,所述历史交易信息包括用户在第一时段内的历史交易额度和历史资源抵扣信息;
交易信息确定模块,用于依据各用户的历史交易信息,分别确定各用户的期望交易信息,所述期望交易信息包括用户在第二时段内的期望交易额度和期望资源抵扣信息;
资源额度确定模块,用于结合各用户的期望交易信息,确定向各用户分发的最优的资源额度;
其中,向各用户分发的资源额度满足对应的业务满足度条件;
所述业务满足度条件包括:向用户分发的资源额度除以该用户的期望交易额度与资源抵扣率的乘积,所得到的商不小于该用户对应的业务满足度。
7.根据权利要求6所述的装置,其中,所述期望资源抵扣信息包括期望资源抵扣比例和期望资源抵扣额度至少其中之一。
8.根据权利要求6所述的装置,其中,所述交易信息确定模块用于:
依据各用户的历史交易信息,利用滑动平均法分别预测各用户的期望交易信息。
9.根据权利要求6所述的装置,其中,所述资源额度确定模块用于:
结合各用户的期望交易信息,在业务约束条件下,确定期望资源使用率最大化时向各用户分发的最优的资源额度;
其中,所述期望资源使用率以向各用户分发的资源额度与对应期望资源抵扣比例的乘积之和表示。
10.根据权利要求9所述的装置,其中,所述业务约束条件包括如下至少其中之一:
向各用户分发的资源额度的总和不超过资源预算总额;
向各用户分发的资源额度位于相应用户等级对应的可分发资源额度范围内。
11.一种计算处理设备,其中,包括:
一个或多个处理器;和
其上存储有指令的一个或多个机器可读介质,当由所述一个或多个处理器执行时,使得所述计算处理设备执行如权利要求1-5中一个或多个所述的方法。
12.一个或多个机器可读介质,其上存储有指令,当由一个或多个处理器执行时,使得计算处理设备执行如权利要求1-5中一个或多个所述的方法。
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