本申请提供了一种资源处理方法、系统、装置、设备、存储介质及程序产品，其中，适用于资源处理系统中的资源推荐模块的方法包括：基于待推荐的至少一个候选资源中各候选资源的标识，从本地存储的全量资源特征数据中查询各候选资源对应的资源特征，全量资源特征数据包含的资源特征是资源处理系统中的特征服务模块发送过来的；对各候选资源对应的资源特征进行分析，得到分析结果；基于分析结果，从至少一个候选资源中选择出目标推荐资源以进行推荐。本方案由特征服务模块专负责产出特征，资源推荐模块负责特征分析，采用这种特征产出与特征分析分离方式，能减少模块间网络交互次数，且还能满足一次承载大规模候选资源预估需求、提升资源推荐效率。资源推荐效率。资源推荐效率。
【技术实现步骤摘要】
资源处理方法、系统、装置、设备、存储介质及程序产品
[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种资源处理方法、系统、装置、设置、存储介质及程序产品。
技术介绍
[0002]随着互联网技术的发展，视频播放平台、商品售卖平台等一些平台都承载有海量的如广告网络资源，且平台常会从海量网络资源数据中选择合适资源推荐给用户。
[0003]现有资源推荐方案中，虽通过单独部署预测服务模块(如图1)使得复杂的召回服务与预测服务解耦，但在进行推荐时，涉及到的如资源、用户等的特征提取以及基于特征的分析计算等均是由预测服务模块来完成的；而召回服务模块(如图1)只需负责将召回的海量候选资源和用户信息(如用户属性信息)发送给预测服务模块，并接收预测服务模块反馈的海量候选资源对应的预估分数，进而基于预估分数将合适的候选资源推荐给用户即可。采用上述方式，召回服务模块与预测服务模块间需要进行多次网络交互，无疑会降低推荐效率；此外，因模块间数据传输受带宽限制，一次网络交互只能传输少量数据，这导致了预测服务模块预估耗时长、无法一次承载大规模候选资源预估等的问题。
技术实现思路
[0004]鉴于上述问题，本申请提供一种解决上述问题或至少部分地解决上述问题的一种资源处理方法、系统、装置、设备、存储介质及程序产品。
[0005]在本申请的一个实施例中，提供了一种资源处理方法，适用于资源处理系统中的资源推荐模块；所述方法包括：
[0006]基于待推荐的至少一个候选资源中各候选资源的标识，从本地存储的全量资源特征数据中查询各候选资源对应的资源特征；其中，所述全量资源特征数据包含的资源特征是所述资源处理系统中的特征服务模块发送过来的；
[0007]对所述各候选资源对应的资源特征进行分析，得到分析结果；
[0008]基于分析结果，从所述至少一个候选资源中选择出目标推荐资源以进行推荐。
[0009]可选地，上述在基于待推荐的至少一个候选资源中各候选资源的标识，从本地存储的全量资源特征数据中查询各候选资源对应的资源特征之前，所述方法还包括：
[0010]接收资源获取请求，其中，所述请求中携带有请求资源类型、用户标识；根据所述请求资源类型，确定所述待推荐的至少一个候选资源；将所述用户标识发送至所述特征服务模块，以由所述特征服务模块基于所述用户标识，提取所述用户标识对应用户的用户特征；接收所述特征服务模块反馈的所述用户特征并存储。
[0011]可选地，上述根据所述请求资源类型，确定所述待推荐的至少一个候选资源，包括：
[0012]从预置的多个召回模型中选择出一个与请求指定资源类型匹配的召回模型，作为目标召回模型；利用所述目标召回模型，从全量资源中召回所述至少一个候选资源。
[0013]可选地，所述方法还包括：召回所述至少一个候选资源过程中，监测是否出现召回异常状况；在出现召回异常状况的情况下，对所述目标召回模型的参数信息进行回滚操作，得到回滚后目标召回模型；其中，所述回滚操作是指将所述目标召回模型的参数信息恢复至历史参数信息；基于所述回滚后目标召回模型，从全量资源中召回所述至少一个候选资源；其中，召回异常状况包括如下中的至少一种：未召回到候选资源、召回耗时超过时间阈值、召回到的候选资源不满足要求。
[0014]可选地，上述对所述目标召回模型的参数信息进行回滚操作，得到回滚后目标召回模型，包括：选取所述目标召回模型的多个历史版本数据中的一个，作为回滚后目标召回模型；其中，所述历史版本数据中包含有所述目标召回模型的历史参数信息。
[0015]可选地，所述方法还包括：响应于针对召回模型的更新指令，从所述预置的多个召回模型中确定所述更新指令指定的待更新召回模型；将所述待更新召回模型的当前版本数据，作为历史版本数据并保存；按照所述更新指令，对所述待更新召回模型进行更新；
[0016]以及，上述利用所述目标召回模型，从全量资源中召回所述至少一个候选资源，包括：
[0017]在所述更新指令指定的待更新召回模型为所述目标召回模型时，完成所述目标召回模型的更新后，利用更新后的目标召回模型，从全量资源中召回所述至少一个候选资源。
[0018]可选地，上述对所述各候选资源对应的资源特征进行分析，得到分析结果，包括：
[0019]对所述各候选资源对应的资源特征与所述用户特征进行匹配分析，得到各候选资源对应的匹配度；将所述各候选资源对应的匹配度，作为所述分析结果。
[0020]可选地，上述根据所述分析结果，从所述至少一个候选资源中选择出目标推荐资源，包括如下中的至少一项：将所述至少一个候选资源中匹配度大于匹配阈值的候选资源，作为目标推荐资源；根据各候选资源对应的匹配度，对所述至少一个候选资源进行排序，以将排序在前的设定数量个候选资源作为目标候选资源。
[0021]在本申请的另一个实施例中，还提供了一种资源处理方法，适用于资源处理系统中的特征服务模块；所述方法包括：
[0022]定期获取全量资源信息；
[0023]对所述全量资源信息包含的资源进行特征提取，得到全量资源特征数据；
[0024]将所述全量资源特征数据发送至所述资源处理系统中的资源推荐模块，以便所述资源推荐模块基于待推荐的至少一个候选资源中各候选资源的标识，从本地存储的所述全量资源特征数据中查询各候选资源对应的资源特征，并对所述各候选资源对应的资源特征进行分析，以基于分析结果，从所述至少一个候选资源中选择出目标推荐资源以进行推荐。
[0025]可选地，所述方法还包括：
[0026]接收所述资源推荐模块在响应于资源获取请求后，发送的所述请求携带的用户标识；
[0027]基于所述用户标识，提取所述用户标识对应用户的用户特征；
[0028]将所述用户特征反馈至所述资源推荐模块，以便所述资源推荐模块对所述各候选资源对应的资源特征与所述用户特征进行匹配分析，得到各候选资源对应的匹配度，并将各候选资源对应的匹配度作为所述分析结果。
[0029]在本申请的又一个实施例中，还提供了一种资源处理系统。该系统包括：特征服务
模块和资源推荐模块；其中，
[0030]特征服务模块，用于定期获取全量资源信息；对所述全量资源信息包含的资源进行特征提取，得到全量资源特征数据；将所述全量资源特征数据发送至资源推荐模块；
[0031]资源推荐模块，用于基于待推荐的至少一个候选资源中各候选资源的标识，从本地存储的所述全量资源特征数据中查询各候选资源对应的资源特征；对所述各候选资源对应的资源特征进行分析，得到分析结果；根据所述分析结果，从所述至少一个候选资源中选择出目标推荐资源以进行推荐。
[0032]可选地，上述资源推荐模块，还用于响应于资源获取请求，将所述请求请求携带的用户标识发送至所述特征服务模块；
[0033]上述特征服务模块，还用于基于所述用户标识，提取所述用户标识对应用户的用户特征；将所述用户特征反馈至所述资源推荐模块；以及
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种资源处理方法，其特征在于，适用于资源处理系统中的资源推荐模块；所述方法包括：基于待推荐的至少一个候选资源中各候选资源的标识，从本地存储的全量资源特征数据中查询各候选资源对应的资源特征；其中，所述全量资源特征数据包含的资源特征是所述资源处理系统中的特征服务模块发送过来的；对所述各候选资源对应的资源特征进行分析，得到分析结果；基于所述分析结果，从所述至少一个候选资源中选择出目标推荐资源以进行推荐。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于待推荐的至少一个候选资源中各候选资源的标识，从本地存储的全量资源特征数据中查询各候选资源对应的资源特征之前，还包括：获取资源获取请求，其中，所述请求中携带有请求资源类型、用户标识；根据所述请求资源类型，确定所述待推荐的至少一个候选资源；将所述用户标识发送至所述特征服务模块，以由所述特征服务模块基于所述用户标识，提取所述用户标识对应用户的用户特征；接收所述特征服务模块反馈的所述用户特征并存储。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述各候选资源对应的资源特征进行分析，得到分析结果，包括：对所述各候选资源对应的资源特征与所述用户特征进行匹配分析，得到各候选资源对应的匹配度；将所述各候选资源对应的匹配度，作为所述分析结果。4.一种资源处理方法，其特征在于，适用于资源处理系统中的特征服务模块；所述方法包括：定期获取全量资源信息；对所述全量资源信息包含的资源进行特征提取，得到全量资源特征数据；将所述全量资源特征数据发送至所述资源处理系统中的资源推荐模块，以便所述资源推荐模块基于待推荐的至少一个候选资源中各候选资源的标识，从本地存储的所述全量资源特征数据中查询各候选资源对应的资源特征，并对所述各候选资源对应的资源特征进行分析，以基于分析结果，从所述至少一个候选资源中选择出目标推荐资源以进行推荐。5.一种资源处理系统，其特征在于，包括：特征服务模块，用于定期获取全量资源信息；对所述全量资源信息包含的资源进行特征提取，得到全量资源特征数据；将所述全量资源特征数据发送至资源推荐模块；资源推荐模块，用于基于待推荐的至少一个候选资源中各候选资源的标识，从本地存储的所述全量资源...
【专利技术属性】
技术研发人员：王阳睿，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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