资源推荐模型、方法、电子设备及存储介质技术

本公开提供了一种资源推荐模型、方法、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及智能搜索、智能推荐、大数据、信息流等领域。具体实现方案为：管理控制器，用于将针对目标用户的资源推荐请求发送给服务层；服务层，用于根据资源推荐请求，生成过滤器唤醒指令，将过滤器唤醒指令发送给过滤管理器；过滤管理器，用于根据过滤器唤醒指令，分别控制多个过滤器按照各自的处理逻辑处理相应的请求，以获得针对目标用户的待推荐资源；其中，过滤器是基于责任链模式创建的责任链上的请求处理者；管理控制器，用于将待推荐资源推荐给目标用户。采用本公开可以提高资源推荐模型的开发效率和可扩展性。率和可扩展性。率和可扩展性。

【技术实现步骤摘要】
资源推荐模型、方法、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及智能搜索、智能推荐、大数据、信息流等领域，具体涉及一种资源推荐模型、方法、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着移动互联网的深入发展，许多应用程序都应用了资源推荐模型，用于向目标用户推荐数据资源，例如，视频、新闻和社交媒体等资源推荐模型。

技术实现思路

[0003]本公开提供了一种资源推荐模型、方法、电子设备及存储介质。
[0004]根据本公开的一方面，提供了一种资源推荐模型，包括：
[0005]管理控制器，用于将针对目标用户的资源推荐请求发送给服务层；
[0006]服务层，用于根据资源推荐请求，生成过滤器唤醒指令，将过滤器唤醒指令发送给过滤管理器；
[0007]过滤管理器，用于根据过滤器唤醒指令，分别控制多个过滤器按照各自的处理逻辑处理相应的请求，以获得针对目标用户的待推荐资源；其中，过滤器是基于责任链模式创建的责任链上的请求处理者；
[0008]管理控制器，用于将待推荐资源推荐给目标用户。
[0009]根据本公开的另一方面，提供了一种资源推荐方法，应用于资源推荐模型包括：
[0010]管理控制器将针对目标用户的资源推荐请求发送给服务层；
[0011]服务层根据资源推荐请求，生成过滤器唤醒指令，将过滤器唤醒指令发送给过滤管理器；
[0012]过滤管理器根据过滤器唤醒指令，分别控制多个过滤器按照各自的处理逻辑处理相应的请求，以获得针对目标用户的待推荐资源；其中，过滤器是基于责任链模式创建的责任链上的请求处理者；
[0013]管理控制器将待推荐资源推荐给目标用户。
[0014]根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
[0015]至少一个处理器；
[0016]与该至少一个处理器通信连接的存储器；
[0017]该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行本公开实施例中任一的方法。
[0018]根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，该计算机指令用于使该计算机执行根据本公开实施例中任一的方法。
[0019]根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开实施例中任一的方法。
[0020]采用本公开可以提高资源推荐模型的开发效率和可扩展性。
[0021]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0022]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0023]图1为现有资源推荐模型的函数式编程思路说明图；
[0024]图2为本公开实施例提供的一种资源推荐模型的基本架构示意图；
[0025]图3为本公开实施例提供的一种资源推荐模型的工作流程示意图；
[0026]图4为本公开实施例提供的一种资源推荐模型的模型架构示意图；
[0027]图5为本公开实施例提供的一种资源推荐模型中各模块的交互流程示意图；
[0028]图6为通过本公开实施例提供的一种资源推荐模型的工作流程说明图；
[0029]图7为本公开实施例提供的一种终端设备中相关数据更新说明图；
[0030]图8为本公开实施例提供的一种资源推荐方法的步骤流程图；
[0031]图9为本公开实施例提供的一种资源推荐方法的场景示意图；
[0032]图10为本公开实施例提供的一种电子设备的示意性结构框图。
具体实施方式
[0033]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0034]目前，资源推荐模型通常是基于函数式编程思路实现的。请结合图1，实现资源推荐模型时，通常会先提供一个大的整体函数，该整体函数中会列出用户输入阶段的多个逻辑函数，以实现用户输入阶段的相关数据处理，例如，逻辑函数A、逻辑函数B、逻辑函数C，中间处理阶段的多个逻辑函数，以实现中间处理阶段的相关数据处理，例如，逻辑函数D、逻辑函数E、逻辑函数F，资源输出阶段的多个逻辑函数，以实现资源输出阶段的相关数据处理，例如，逻辑函数G、逻辑函数H、逻辑函数I等，其中，所有的逻辑函数都会集成在一个目标文件中。
[0035]随着功能需求的扩展，逻辑函数会不断复杂化、且不断增量，这将使得目标文件中的代码量也随之增加。那么，在逻辑函数拆分不合理、逻辑函数复杂、目标文件中代码量较大的情况下，资源推荐模型的开发效率会被严重拉低，同时，还会影响资源推荐模型的可扩展性。
[0036]基于此，本公开实施例提供了一种资源推荐模型，该资源推荐模型可以部署于电子设备。以下，将结合图2，对本公开实施例提供的一种资源推荐模型200进行说明。
[0037]管理控制器201，用于将针对目标用户的资源推荐请求发送给服务层202；
[0038]服务层202，用于根据资源推荐请求，生成过滤器204唤醒指令，将过滤器204唤醒指令发送给过滤管理器203；
[0039]过滤管理器203，用于根据过滤器204唤醒指令，分别控制多个过滤器204按照各自的处理逻辑处理相应的请求，以获得针对目标用户的待推荐资源；其中，过滤器204是基于
责任链模式创建的责任链上的请求处理者；
[0040]管理控制器201，用于将待推荐资源推荐给目标用户。
[0041]其中，目标用户可以是目标应用的实际用户，而目标应用可以是社交、视频、购物、即时通讯等多种类型的应用程序。
[0042]其中，资源推荐请求可以在目标用户使用目标应用的过程中，基于用户操作在终端设备上生成，并发送给管理控制器201，也可以在目标用户使用目标应用的过程中，由管理控制器201按照预设时间间隔自动生成，还可以不考虑目标用户针对目标应用的当前使用情况，由管理控制器201在预设时间点自动生成，本公开实施例对此不作具体限制。
[0043]本公开实施例中，服务层202在接收到针对目标用户的资源推荐请求之后，根据资源推荐请求，生成过滤器204唤醒指令，将过滤器204唤醒指令发送给过滤管理器203，以使过滤管理器203启动工作，分别控制多个过滤器204按照各自的处理逻辑处理相应的请求，获得针对目标用户的待推荐资源。基于此，可以理解的是，本公开实施例中，资源推荐模型200还包括多个过滤器204、且每个过滤器204都是基于责任链模式创建的责任链上的请求处理者，可以用于对资源推荐过程中的相关数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种资源推荐模型，包括：管理控制器，用于将针对目标用户的资源推荐请求发送给服务层；所述服务层，用于根据所述资源推荐请求，生成过滤器唤醒指令，将所述过滤器唤醒指令发送给过滤管理器；所述过滤管理器，用于根据所述过滤器唤醒指令，分别控制多个过滤器按照各自的处理逻辑处理相应的请求，以获得针对所述目标用户的待推荐资源；其中，所述过滤器是基于责任链模式创建的责任链上的请求处理者；所述管理控制器，用于将所述待推荐资源推荐给所述目标用户。2.根据权利要求1所述的模型，其中，所述多个过滤器包括兴趣雷达过滤器和推荐策略过滤器；所述过滤管理器用于根据所述过滤器唤醒指令，生成类目确定请求，将所述类目确定请求发送给所述兴趣雷达过滤器；所述兴趣雷达过滤器用于在接收到所述类目确定请求之后，根据所述目标用户的用户画像，从多个候选类目中确定与所述目标用户匹配的兴趣类目；所述推荐策略过滤器用于根据所述兴趣类目，获得针对所述目标用户的待推荐资源。3.根据权利要求2所述的模型，其中，所述推荐策略过滤器用于：从业务数据库中适配出所述兴趣类目下的多个初始候选资源；基于所述目标用户的活跃等级和所述多个初始候选资源，创建初选推荐资源集合；基于所述初选推荐资源集合，获得针对所述目标用户的待推荐资源。4.根据权利要求3所述的模型，其中，所述推荐策略过滤器用于：在所述目标用户的活跃等级为低活跃度等级的情况下，从所述多个初始候选资源中确定第一数量个热门资源；确定第一参考时段内向所述目标用户展现过的第一历史资源；其中，所述第一历史资源为所述兴趣类目下的资源；利用所述第一数量个热门资源中除所述第一历史资源以外的其它资源创建所述初选推荐资源集合。5.根据权利要求3所述的模型，其中，所述推荐策略过滤器用于：在所述目标用户的活跃等级为高活跃度等级的情况下，从所述多个初始候选资源中确定第二数量个热门资源；确定第一参考时段内向所述目标用户展现过的第一历史资源；其中，所述第一历史资源为所述兴趣类目下的资源；确定所述第一参考时段内被所述目标用户消费过的第二历史资源；其中，所述第二历史资源为所述兴趣类目下的资源；利用所述第二数量个热门资源中除所述第一历史资源以外的其它资源创建中间候选资源集合；利用所述中间候选资源集合中除目标候选资源以外的其它资源创建所述初选推荐资源集合；其中，所述目标候选资源与所述第二历史资源具有相同的资源属性、且所述目标候选资源的资源更新时间早于或等于所述第二历史资源的资源更新时间。6.根据权利要求3所述的模型，其中，所述推荐策略过滤器用于：
获取所述兴趣类目下的运营推荐资源；在所述初选推荐资源集合中包括所述运营推荐资源的情况下，将所述初选推荐资源集合中的每个资源作为针对所述目标用户的待推荐资源；在所述初选推荐资源集合中不包括所述运营推荐资源的情况下，将所述初选推荐资源集合中的每个资源和所述运营推荐资源共同作为针对所述目标用户的待推荐资源。7.根据权利要求2所述的模型，其中，所述推荐策略过滤器用于：获取与所述目标用户相关的第一资源展现次数；其中，所述第一资源展现次数用于表征第二参考时段内向所述目标用户展现第一目标资源的次数，所述第一目标资源为所述兴趣类目下的资源；在所述第一资源展现次数低于第一次数阈值的情况下，根据所述兴趣类目，获得针对所述目标用户的待推荐资源。8.根据权利要求2所述的模型，其中，所述多个过滤器还包括生命周期过滤器；所述过滤管理器用于在所述兴趣雷达过滤器根据所述目标用户的用户画像，从多个候选类目中确定与所述目标用户匹配的兴趣类目之后，生成周期确定请求，将所述周期确定请求发送给所述生命周期过滤器；所述生命周期过滤器用于在接收到所述周期确定请求之后，根据所述目标用户的用户画像，确定所述目标用户的生命周期；所述过滤管理器用于在所述生命周期属于活跃期的情况下，生成推荐分析请求，将所述推荐分析请求发送给所述推荐策略过滤器；所述推荐策略过滤器用于在接收到所述推荐分析请求之后，根据所述兴趣类目，获得针对所述目标用户的待推荐资源。9.根据权利要求2所述的模型，其中，所述多个过滤器还包括记录过滤器；所述过滤管理器用于根据所述过滤器唤醒指令，生成展现次数确定请求，将所述展现次数确定请求发送给所述记录过滤器；所述记录过滤器用于在接收到所述展现次数确定请求之后，获取与所述目标用户相关的第二资源展现次数；其中，所述第二资源展现次数用于表征第二参考时段内向所述目标用户展现第二目标资源的次数，所述第二目标资源为所述多个候选类目下的资源；所述记录过滤器用于在所述第二资源展现次数低于第二次数阈值的情况下，向所述过滤管理器发送次数合规表征信息；所述过滤管理器用于在接收到所述次数合规表征信息之后，生成所述类目确定请求，将所述类目确定请求发送给所述兴趣雷达过滤器。10.根据权利要求9所述的模型，其中，所述记录过滤器用于在通过所述管理控制器将所述待推荐资源推荐给所述目标用户之前，记录针对所述待推荐资源的预测推荐时间，以及对资源推荐次数进行更新，获得更新之后的资源推荐次数；其中，所述资源推荐次数用于表征所述第二参考时段内向所述目标用户推荐第三目标资源的次数，所述第三目标资源为所述多个候选类目下的资源；所述管理控制器用于在所述预测推荐时间与当前时间之间的时间差值大于预设时间差值、且所述更新之后的资源推荐次数小于第三次数阈值的情况下，将针对目标用户的下一资源推荐请求发送给所述服务层。
11.根据权利要求10所述的模型，其中，所述多个过滤器还包括校验过滤器；所述校验过滤器用于在所述推荐策略过滤器根据所述兴趣类目，获得针对所述目标用户的待推荐资源之后，对所述待推荐资源进行校验，获得资源校验结果；所述校验过滤器用于在所述资源校验结果表征所述待推荐资源属于合规资源的情况下，向所述过滤管理器发送数据合规表征信息；所述过滤管理器用于在接收到所述数据合规表征信息之后，生成记录更新请求，将所述记录更新请求发送给所述记录过滤器；所述记录过滤器用于在接收到所述记录更新请求之后，记录针对所述待推荐资源的所述预测推荐时间，以及对资源推荐次数进行更新，获得所述更新之后的资源推荐次数。12.根据权利要求1所述的模型，其中，所述过滤管理器用于根据所述过滤器唤醒指令，分别向所述多个过滤器发送相应的请求；针对所述多个过滤器中的每个过滤器，所述过滤器用于在接收到所述过滤管理器发送的请求之后，将所述请求作为待处理请求，在过滤器接口定义的方法中实现所述过滤器自身的处理逻辑，以对所述待处理请求进行处理。13.一种资源推荐方法，应用于权利要求1～12中任一项所述的模型，所述方法包括：管理控制器将针对目标用户的资源推荐请求发送给服务层；所述服务层根据所述资源推荐请求，生成过滤器唤醒指令，将所述过滤器唤醒指令发送给过滤管理器；所述过滤管理器根据所述过滤器唤醒指令，分别控制多个过滤器按照各自的处理逻辑处理相应的请求，以获得针对所述目标用户的待推荐资源；其中，所述过滤器是基于责任链模式创建的责任链上的请求处理者；所述管理控制器将所述待推荐资源推荐给所述目标用户。14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述多个过滤器包括兴趣雷达过滤器和推荐策略过滤器；所述过滤管理器根据所述过滤器唤醒指令，分别控制多个过滤器按照各自的处理逻辑处理相应的请求，以获得针对...

【专利技术属性】
技术研发人员：张冰冰，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：