CN111861727A - 数据分配方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及大数据技术领域，特别是涉及一种数据分配方法、装置、计算机设备和存储介质，包括：获取各待匹配对象的对象数据，包括待匹配对象的总数据量、剩余数据量以及数据分配条件；基于总数据量以及剩余数据量，通过对象预测模型进行预测，确定对应的区域待匹配对象；接收请求对象的数据请求，数据请求携带有请求总数据量以及请求对象数据；基于请求对象数据，确定对应区域待匹配对象，并根据请求对象数据以及对应的数据分配条件，确定对应的匹配对象；根据各匹配对象的总数据量以及请求对象的请求总数据量，分配数据至请求对象。采用本方法能够提升贷款资金分配效率。此外，本发明还涉及区块链技术，对象数据以及数据请求均可存储于区块链中。

Description

数据分配方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及大数据技术领域，特别是涉及一种数据分配方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

信贷平台需要整合不同的资金资产，提供客户快速的贷款服务。

在传统方式中，通常通过操作人员进行贷款业务的测算，即通过操作人员进行资金方(待匹配对象)以及贷款方(请求对象)进行资金资产以及资质的匹配，并进行贷款资产的分配。

在这种方式中，往往存在资金方资金不足、贷款方无法匹配到资金方，或者是由于资金方有特殊要求，最终导致贷款方无法得到贷款，需要再次确定资金方，从而，使得贷款资金数据的分配效率较低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升贷款资金数据分配效率的数据分配方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种数据分配方法，所述方法包括：

获取各待匹配对象的对象数据，对象数据包括待匹配对象的总数据量、剩余数据量以及数据分配条件；

基于各待匹配对象的总数据量以及剩余数据量，通过预先训练的对象预测模型进行预测，确定对应各区域范围的区域待匹配对象；

接收请求对象的数据请求，数据请求携带有请求对象的请求总数据量以及请求对象数据；

基于请求对象数据，确定对应请求对象的区域待匹配对象，并根据请求对象的请求对象数据以及对应的区域待匹配对象的数据分配条件，从区域待匹配对象中确定对应请求对象的匹配对象；

根据各匹配对象的总数据量以及请求对象的请求总数据量，从各匹配对象的剩余数据量中动态分配数据至请求对象。

在其中一个实施例中，根据各匹配对象的总数据量以及请求对象的请求总数据量，从各匹配对象的剩余数据量中动态分配数据至请求对象，包括：

根据各匹配对象的总数据量，确定各匹配对象的数据分配比例；

按照各匹配对象的数据分配比例以及请求对象的请求总数据量，确定对应请求总数据量的单位数据量以及各匹配对象对应的单位数据量的份额数量；

从各匹配对象的剩余数据量中分配对应份额数量的单位数据量至请求对象。

在其中一个实施例中，从各匹配对象的剩余数据量中分配对应份额数量的单位数据量至请求对象，包括：

依次从各匹配对象的剩余数据量中分配单位数量的单位数据量至请求对象；

判断各匹配对象对应的份额数量是否分配完成；

当匹配对象对应的份额数量未分配完成，则继续从未分配完成的匹配对象的剩余数据量中继续分配单位数量的单位数据量至请求对象，直至各匹配对象对应的份额数量均分配完成。

在其中一个实施例中，依次从各匹配对象的剩余数据量中分配单位数量的单位数据量至请求对象之后，还包括：

判断多个匹配对象中是否存在剩余数据量小于或等于第一预设阈值的匹配对象；

当多个匹配对象中存在剩余数据量小于或等于第一预设阈值的匹配对象时，则确定剩余数据量大于第一预设阈值的各匹配对象为对应请求对象的目标匹配对象，并获取各目标匹配对象的剩余份额数量以及请求对象的剩余请求数据量；

根据各目标匹配对象的剩余份额数量以及剩余请求数据量，更新单位数据量，并依次从各目标匹配对象的剩余数据量中按照单位数量分配更新后的单位数据量至请求对象，直至各目标匹配对象对应的剩余份额数量均分配完成。

在其中一个实施例中，上述方法还包括：

检测各匹配对象是否有新增数据量；

当检测到匹配对象有新增数据量时，根据新增数据量调整各匹配对象的总数据量以及剩余数据量，并根据各匹配对象调整后的总数据量，更新各匹配对象的数据分配比例；

按照各匹配对象的数据分配比例以及请求对象的请求总数据量，确定对应请求总数据量的单位数据量以及各匹配对象对应的单位数据量的份额数量，包括：

按照更新后的数据分配比例，调整对应请求总数据量的单位数据量以及各匹配对象对应单位数据量的份额数量；

从各匹配对象的剩余数据量中分配对应份额数量的单位数据量至请求对象，包括：

按照调整后的份额数量，从各匹配对象调整后的剩余数据量中分配调整后的单位数据量至请求对象。

在其中一个实施例中，从各匹配对象的剩余数据量中动态分配数据量数据至请求对象之后，还包括：

判断各匹配对象的剩余数据量是否小于或等于第二预设阈值；

当确定匹配对象的剩余数据量小于或等于第二预设阈值时，则生成告警指示，并发送告警指示至对应的匹配对象。

在其中一个实施例中，上述方法还包括：

将对象数据以及数据请求中的至少一个上传至区块链节点中进行存储。

一种数据分配装置，所述装置包括：

对象数据获取模块，用于获取各待匹配对象的对象数据，对象数据包括待匹配对象的总数据量、剩余数据量以及数据分配条件；

预测模块，用于基于各待匹配对象的总数据量以及剩余数据量，通过预先训练的对象预测模型进行预测，确定对应各区域范围的区域待匹配对象；

请求接收模块，用于接收请求对象的数据请求，数据请求携带有请求对象的请求总数据量以及请求对象数据；

匹配对象确定模块，用于基于请求对象数据，确定对应请求对象的区域待匹配对象，并根据请求对象的请求对象数据以及对应的区域待匹配对象的数据分配条件，从区域待匹配对象中确定对应请求对象的匹配对象；

数据分配模块，用于根据各匹配对象的总数据量以及请求对象的请求总数据量，从各匹配对象的剩余数据量中动态分配数据至请求对象。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。

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上述任一项所述的方法的步骤。

上述数据分配方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取各待匹配对象的对象数据，并通过对象预测模型对各匹配对象进行预测，确定各区域范围内对应的区域待匹配对象，然后基于请求对象的数据分配请求，匹配对应的区域待匹配对象，并从区域待匹配对象中进一步确定匹配对象，然后从各匹配对象中动态分配对应数据分配请求的数据至请求对象。从而，可以使得匹配对象的确定更加准确，避免了确定的匹配对象无法分配数据至请求对象等情况的发生，可以提升数据分配的效率。

附图说明

图1为一个实施例中数据分配方法的应用场景图；

图2为一个实施例中数据分配方法的流程示意图；

图3为一个实施例中数据分配装置的结构框图；

图4为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的数据分配方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，对象终端102以及请求终端106分别通过网络与服务器104进行通信。其中，各待匹配对象可以定期通过对应的终端102上传对象数据至服务器104，对象数据可以包括待匹配对象的总数据量、剩余数据量以及数据分配条件等。服务器104在获取到各待匹配对象的对象数据后，可以基于各待匹配对象的总数据量以及剩余数据量，通过预先训练的对象预测模型进行预测，确定对应各区域范围的区域待匹配对象。进一步，请求对象可以通过请求终端106发送数据请求，数据量请求携带有请求对象的请求总数据量以及请求对象数据。服务器104接收到请求对象的数据请求后，基于数据请求中的请求对象数据，确定对应请求对象的区域待匹配对象，并根据请求对象的请求对象数据以及对应的区域待匹配对象的数据分配条件，从区域待匹配对象中确定对应请求对象的匹配对象，然后，服务器104根据各匹配对象的总数据量以及请求对象的请求总数据量，从各匹配对象的剩余数据量中动态分配数据至请求对象。其中，对象终端102以及请求终端106可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种数据分配方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：

步骤S202，获取各待匹配对象的对象数据，对象数据包括待匹配对象的总数据量、剩余数据量以及数据分配条件。

在不同的业务场景中，基于业务场景的不用，各个数据以及对象所指示的含义不同，以下将以金融贷款业务为例进行说明。

在本实施例中，待匹配对象是指提供数据量并进行数据分配的待分配方，例如，对于金融贷款业务，待匹配对象是指提供贷款资金的资金方，如，各个保险公司等。

对象数据是指各待匹配对象对应的数据，可以包括但不限于待匹配对象的总数据量、剩余数据量、预占有数据量以及数据分配条件等。

在本实施例中，总数据量可以是指各待投资对象的资产总额，如资金方的总资产，剩余数据量是指各待投资对象的剩余资产总额，如资金方的剩余可贷资产，预占有数据量是指各待投资对象的预占有资产总额，如资金方资产中已经预占有但未分配至贷款方的资产。

数据分配条件是指各待匹配对象投资的投资条件，例如，对贷款对象的资质以及区域的特殊要求，如要求贷款对象必须是优良房贷资质的对象，且提供限量的额度等，或者仅在某些区域提供贷款等。

在本实施例中，对象数据还可以包括各待匹配对象的数据消耗情况，例如，在历史时间段内，各待匹配对象在各个区域范围内的分配数据量等。

在本实施例中，各待匹配对象可以每月或者每个季度整理汇总对应的对象数据，例如资金报表、业务报表等，然后发送至服务器。

服务器也可以每月或者每个季度等定期接收获取各待匹配对象上传的对象数据，然后进行后续的处理。

步骤S204，基于各待匹配对象的总数据量以及剩余数据量，通过预先训练的对象预测模型进行预测，确定对应各区域范围的区域待匹配对象。

其中，对象预测模型是指可以对各区域范围内的数据量消耗进行预测的模型。

在本实施例中，服务器可以通过对象预测模型以各待匹配对象的对象数据为输入，预测各个区域范围的数据量消耗，进而确定各个区域范围的区域待匹配对象。例如，对象预测模型根据对象数据中各待匹配对象在历史时间段内在各个区域范围内的分配数据量，预估各个待匹配对象在各个区域范围的数据量消耗。

进一步，服务器根据预估的各个待匹配对象在各个区域范围的数据量消耗，确定各区域范围的数据量消耗总额，进而根据各待匹配对象的总数据量以及剩余数据量等，确定各区域范围内的区域剩余总数据量是否大于各区域范围的数据量消耗总额。

进一步，对于区域剩余总数据量大于数据量消耗总额的区域范围，服务器可以限制某些待匹配对象在该区域范围内消耗其剩余数据量，而对于区域剩余总数据量小于数据量消耗总额的区域范围，服务器可以增加某些待匹配对象在该区域范围内消耗其数据量。

例如，待匹配对象A、待匹配对象B以及待匹配对象C在区域范围1有数据量消耗计划，待匹配对象D以及待匹配对象E在区域范围2内有数据量消耗计划，但是服务器根据对象预测模型预测后确定区域范围1的区域剩余总数据量大于数据量消耗总额，而区域范围2的区域剩余总数据量小于数据量消耗总额，即对于区域范围1供大于求，而对于区域范围2供小于求，从而服务器可以限制待匹配对象A、待匹配对象B以及待匹配对象C中的一个或者多个待匹配对象在区域范围1内消耗其全部或者是部分的剩余数据量，而增加其他的待匹配对象在区域范围1内消耗其剩余数据量。或者，服务器可以将区域范围1内多出来的剩余数据量转移至区域范围2内消耗，即将原本在区域范围1内消耗其剩余数据量的待匹配对象转移至区域范围2。

从而，服务器可以根据对象预测模型的预测结果，确定对应各区域范围的区域待匹配对象。

步骤S206，接收请求对象的数据量请求，数据量请求携带有请求对象的请求总数据量以及请求对象数据。

其中，数据请求是指请求对象通过请求终端发送的进行数据量分配的请求，数据请求中携带有请求对象的请求总数据量以及请求对象数据。

具体地，在金融贷款业务中，请求对象是指请求贷款的贷款方。

在本实施例中，请求对象数据可以包括请求对象的对象信息数据，对于企业，请求对象数据可以包括但不限于企业名称、企业注册地、企业代码、法定代表人姓名、法定代表人身份证号以及企业的资质，例如企业是否是高薪企业、新兴技术企业等。对于个人，请求对象数据可以包括但不限于请求对象的名称、性别、居住地址、生源地、工作单位、证明文件、是否任职于高薪企业、新兴技术企业等，以及是否有对应职称等。

步骤S208，基于请求对象数据，确定对应请求对象的区域待匹配对象，并根据请求对象的请求对象数据以及对应的区域待匹配对象的数据量分配条件，从区域待匹配对象中确定对应请求对象的匹配对象。

具体地，服务器可以先根据请求对象数据中请求对象的地理位置信息，如企业注册地、居住地址或者是生源地等，确定在地理位置上对应请求对象的区域待匹配对象。

进一步，服务器对请求对象数据与数据分配条件进行匹配，确定对应该数据请求的匹配对象。例如，服务器通过对请求对象的请求对象数据以及区域待匹配对象的数据分配条件进行匹配，确定在对应的区域范围内的多个区域待匹配对象中，请求对象与多个区域待匹配对象均比较吻合，则可以确定该多个区域待匹配对象为对应该请求对象的匹配对象。

在本实施例中，请求对象也可以仅匹配上一个匹配对象，本申请对此不作限制。

在本实施例中，服务器在对请求对象的请求对象数据与各区域待匹配对象的数据分配条件进行匹配后，可以生成各区域待匹配对象对应的匹配指标，如匹配度或者是匹配分数等，并与预先设置的指标阈值进行判定，若匹配指标大于指标阈值，则服务器可以确定该匹配指标对应的区域待匹配对象为匹配对象，若指标阈值小于指标阈值，则服务器可以确定该匹配指标对应的区域待匹配对象不为投资对象。

在本实施例中，匹配指标可以通过对请求对象数据中多个子数据的匹配结果进行加权求和生成，例如，分别对地理位置、资质等多个子数据的匹配结果进行加权求和生成对应的匹配指标。

可选地，服务器也可以基于具体的业务以及数据分配条件，确定对应请求对象的匹配对象，例如，某些待匹配对象仅支持薪金贷业务或者是公积金贷业务等，而请求对象刚好是请求公积金贷款，则可以对应匹配。

步骤S210，根据各匹配对象的总数据量以及请求对象的请求总数据量，从各匹配对象的剩余数据量中动态分配数据量数据至请求对象。

在本实施例中，服务器在确定对应请求对象的多个匹配对象后，可以根据各匹配对象的总数据量，确定多个匹配对象的数据分配比例，并基于确定的数据分配比例，从各匹配对象的剩余数据量中分配请求总数据量对应的数据至请求对象。

上述数据分配方法中，通过获取各待匹配对象的对象数据，并通过对象预测模型对各匹配对象进行预测，确定各区域范围内对应的区域待匹配对象，然后基于请求对象的数据分配请求，匹配对应的区域待匹配对象，并从区域待匹配对象中进一步确定匹配对象，然后从各匹配对象中动态分配对应数据分配请求的数据至请求对象。从而，可以使得匹配对象的确定更加准确，避免了确定的匹配对象无法分配数据至请求对象等情况的发生，可以提升数据分配的效率。

在其中一个实施例中，根据各匹配对象的总数据量以及请求对象的请求总数据量，从各匹配对象的剩余数据量中动态分配数据至请求对象，可以包括：根据各匹配对象的总数据量，确定各匹配对象的数据分配比例；按照各匹配对象的数据分配比例以及请求对象的请求总数据量，确定对应请求总数据量的单位数据量以及各匹配对象对应的单位数据量的份额数量；从各匹配对象的剩余数据量中分配对应份额数量的单位数据量至请求对象。

具体地，服务器可以通过对各匹配对象的总数据量进行比对，从而确定各匹配对象对应的数据分配比例。例如，服务器确定匹配上请求对象的多个匹配对象分别为匹配对象A、匹配对象B以及匹配对象C，匹配对象A对应的总数据量为500万，匹配对象B对应的总数据量为750万，匹配对象C对应的总数据量为1000万，则服务器可以得到匹配对象A、匹配对象B以及匹配对象C之间的数据分配比例为2:3:4。

在本实施例中，服务器可以根据确定的数据分配比例，对请求对象的请求总数据量进行分配，并从各匹配对象的剩余数据量中分配对应的数据至请求对象。

例如，请求对象的请求总数据量为450万，确定的匹配对象A、匹配对象B以及匹配对象C，数据分配比例为2:3:4，则服务器可以将请求对象的请求总数据量划分为9份，确定每一份额的单位数据量为50万。服务器可以根据匹配对象的数据分配比例，确定各匹配对象对应的单位数据量的份额数量，即匹配对象A对应2份额数量的单位数据量，匹配对象B对应3份额数量的单位数据量，匹配对象C对应4份额数量的单位数据量，则服务器可以分别从匹配对象A、匹配对象B以及匹配对象C的剩余数据量中分配2份额数量、3份额数量和4份额数量的单位数据量至请求对象。

上述实施例中，通过确定数据分配比例，并确定单位数据量以及对应各匹配对象的单位数据量的份额数量，然后进行分配，可以以固定份额数量的方式确定各匹配对象需要分配的数据，可以避免分配出错的可能性，提升数据分配的准确性。

在其中一个实施例中，从各匹配对象的剩余数据量中分配对应份额数量的单位数据量至请求对象，可以包括：依次从各匹配对象的剩余数据量中分配单位数量的单位数据量至请求对象；判断各匹配对象对应的份额数量是否分配完成；当匹配对象对应的份额数量未分配完成，则继续从未分配完成的匹配对象的剩余数据量中继续分配单位数量的单位数据量至请求对象，直至各匹配对象对应的份额数量均分配完成。

继续延用前例，匹配对象A、匹配对象B以及匹配对象C的数据分配比例为2:3:4，则服务器可以按照A、B、C的顺序，依次从匹配对象A、匹配对象B、匹配对象C的剩余数据量中分配单位数量的单位数据量至请求对象，即按顺序依次从各匹配对象的剩余数据量中分配一份单位数据量(如50万)至请求对象。

进一步，服务器从各匹配对象的剩余数据量中分配单位数据量的数据至请求对象后，可以判断各匹配对象对应的份额数量是否分配完成。

在本实施例中，服务器依次分配单位数量的单位数据量的数据后，匹配对象A、匹配对象B以及匹配对象C的剩余份额数量为1份、2份、3份，则服务器进行第二轮分配，即服务器继续从各分配对象的剩余数据量中分配单位数量的单位数据量至请求对象。在完成第二轮分配后，匹配对象A的份额数量已经分配完成，则不再继续进行分配，匹配对象B和匹配对象C的剩余份额数量变为1份、2份，则服务器继续进行第三轮分配。在经过第三次分配后，匹配对象B的份额数量分配完成，则服务器继续进行第四次分配，直至匹配对象A、匹配对象B以及匹配对象C均分配完成。

上述实施例中，通过依次按照单位数量的单位数据量进行分配，并对各匹配对象是否分配完成进行检测判断，从而，可以实时确定各匹配对象的分配情况，便于对各匹配对象进行实时管控。

在其中一个实施例中，依次从各匹配对象的剩余数据量中分配单位数量的单位数据量至请求对象之后，还可以包括：判断多个匹配对象中是否存在剩余数据量小于或等于第一预设阈值的匹配对象；当多个匹配对象中存在剩余数据量小于或等于第一预设阈值的匹配对象时，则确定剩余数据量大于第一预设阈值的各匹配对象为对应请求对象的目标匹配对象，并获取各目标匹配对象的剩余份额数量以及请求对象的剩余请求数据量；根据各目标匹配对象的剩余份额数量以及剩余请求数据量，更新单位数据量，并依次从各目标匹配对象的剩余数据量中按照单位数量分配更新后的单位数据量至请求对象，直至各目标匹配对象对应的剩余份额数量均分配完成。

具体地，服务器在每一次从匹配对象的剩余数据量中分配单位数量的单位数据量至请求对象之后，均可以对匹配对象的剩余数据量进行判定，判断是否小于或等于第一预设阈值，例如，是否等于0。

在本实施例中，当服务器确定某一匹配对象的剩余数据量小于或等于第一预设阈值时，则可以确定多个匹配对象中其他剩余数据量大于第一预设阈值的匹配对象为目标匹配对象，并获取各目标匹配对象的剩余份额数量以及请求对象的剩余请求数据量。

延用前例，请求对相关的请求总数据量为450万，匹配对象A、匹配对象B以及匹配对象C的数据分配比例为2:3:4，当依次经过第一轮单位数量的单位数据量分配后，服务器确定匹配对象B的剩余数据量小于第一预设阈值，此时，服务器可以确定匹配对象A和匹配对象C为目标匹配对象，且可以获取到匹配对象A和匹配对象C的剩余份额数量为1和3，请求对象的剩余请求数据量为300万。此时服务器可以根据目标匹配对象A和目标匹配对象C的剩余份额数量以及请求对象的剩余请求数据量，更新单位价值为75万，即从原来的50万变更为75万。

进一步，服务器可以根据更新后的单位数据量以及目标匹配对象的剩余份额数量，继续依次从各目标匹配对象的剩余数据量中分配单位数量的单位数据量至请求对象中，并继续判定目标对象的剩余数据量是否小于或等于第一预设阈值，直至将各目标匹配对象对应的份额数量均分配完成。

上述实施例中，通过对各匹配对象的剩余数据量是否小于或等于第一预设阈值进行判断，确定目标匹配对象，并获取目标匹配对象的剩余份额数量以及请求对象的剩余请求数据量，更新单位数据量，以按照更新后的单位数据量继续进行分配，从而可以及时动态的调整多个匹配对象之间的数据量分配，避免出现匹配对象无数据量可分配导致而导致无法完成请求对象的请求总数据量的分配等情况的发生，进而可以提升分配的准确性。

在其中一个实施例中，上述方法还可以包括：检测各匹配对象是否有新增数据量；当检测到匹配对象有新增数据量时，根据新增数据量调整各匹配对象的总数据量以及剩余数据量，并根据各匹配对象调整后的总数据量，更新各匹配对象的数据分配比例。

其中，新增数据量是指匹配对象新增的数据量投入，例如，资金方新增资金投入等。

在本实施例中，服务器可以实时对各匹配对象是否有新增数据量进行检测，即检测匹配对象是否有新增数据量。当服务器检测到匹配对象有新增数据量的时候，可以将新增数据量叠加到匹配对象已有的总数据量中，得到调整后的总数据量，并将新增数据量叠加到匹配对象的剩余数据量中，得到调整后的剩余数据量。例如，匹配对象原有总数据量为1000万，剩余数据量400万，服务器检测到匹配对象新增数据量500万，则可以得到匹配对象调整后的总数据量为1500万，调整后的剩余数据量为900万。

在本实施例中，服务器可以根据调整后的总数据量，对应调整各匹配对象的价值分配比例，然后根据调整后的价值分配比例，调整对应请求总数据量的单位数据量以及对应各匹配对象的单位数据量的份额数量。例如，在调整前，匹配对象A、匹配对象B以及匹配对象C的总数据量分别为500万、750万、1000万，数据分配比例为2:3:4；调整后，匹配对象A、匹配对象B以及匹配对象C的总数据量分别为500万、750万、1500万，则更新后的数据分配比例为2:3:6。

在本实施例中，按照各匹配对象的数据分配比例以及请求对象的请求总数据量，确定对应请求总数据量的单位数据量以及各匹配对象对应的单位数据量的份额数量，可以包括：按照更新后的分配数据量比例，调整对应请求总数据量的单位数据量以及各匹配对象对应单位数据量的份额数量。

具体地，服务器可以通过更新后的数据分配比例，调整对应请求对象的请求总数据量的单位数据量，即调整前，请求对象的请求总数据量450万对应的单位数据量为50万，调整后，请求对象的请求总数据量450万对应的单位数据量为40.9万，调整匹配对象A、匹配对象B以及匹配对象C对应单位数据量的份额数量分别为2份额数量、3份额数量以及6份额数量。

在本实施例中，从各匹配对象的剩余数据量中分配对应份额数量的单位数据量至请求对象，可以包括：按照调整后的份额数量，从各匹配对象调整后的剩余数据量中分配调整后的单位数据量至请求对象。

具体地，服务器按照调整后的单位数据量以及各匹配对象调整后的份额数量，从各匹配对象调整后的剩余数据量中分配对应份额数量的单位数据量至请求对象

上述实施例中，通过对匹配对象是否有新增数据量进行检测，并及时调整数据分配比例，从而，在进行匹配对象的数据分配的时候，可以根据调整后的数据分配比例进行分配，可以提升分配的合理性以及准确性。

在其中一个实施例中，从各匹配对象的剩余数据量中动态分配数据至请求对象之后，还可以包括：判断各匹配对象的剩余数据量是否小于或等于第二预设阈值；当确定匹配对象的剩余数据量小于或等于第二预设阈值时，则生成告警指示，并发送告警指示至对应的匹配对象。

具体地，服务器可以在每次从匹配对象的剩余数据量中分配数据至投资请求对象后，对各待投资对象的剩余数据量进行判定，判断是否小于或等于第二预设阈值。

在本实施例中，对于各不同的匹配对象，其第二预设阈值可以不同，例如，对于匹配对象A，其对应的第二预设阈值可以为50万，对于匹配对象B，其对应的第二预设阈值可以为75万，具体可以根据匹配对象的总数据量确定，如第二预设阈值占总数据量的10％，或者也可以人为确定各匹配对象的第二预设阈值。

在本实施例中，当服务器判定匹配对象的剩余数据量大于第二预设阈值时，则可以不做处理，当服务器判定匹配对象的剩余数据量小于或等于第二预设阈值时，则可以生成告警指示，并发送至匹配对象对应的终端，以对匹配对象进行警示。

具体地，服务器可以以邮件或者是等同的其他方式生成告警指示，并发送至匹配对象。

上述实施例中，通过第二预设阈值对匹配对象的剩余数据量进行判定，并进行告警，从而，可以及时警示匹配对象的剩余数据量的情况，避免因为无剩余数据量而造成不能进行数据分配现象的发生，提升数据分配效率以及分配的准确性。

在其中一个实施例中，上述方法还可以包括：将对象数据以及数据请求中的至少一个上传至区块链节点中进行存储。

其中，区块链是指分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Block chain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。

具体地，区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。

在本实施例中，服务器可以将对象数据以及数据请求中的一个或者多个数据上传并存储于区块链的节点中，以保证数据的私密性和安全性。

上述实施例中，通过将对象数据以及数据请求中至少一个上传至区块链并存储于区块链的节点中，从而可以保障存储至区块链节点中数据的私密性，可以提升数据的安全性。

应该理解的是，虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图3所示，提供了一种数据分配装置，包括：对象数据获取模块100、预测模块200、请求接收模块300、匹配对象确定模块400和数据分配模块500，其中：

对象数据获取模块100，用于获取各待匹配对象的对象数据，对象数据包括待匹配对象的总数据量、剩余数据量以及数据分配条件。

预测模块200，用于基于各待匹配对象的总数据量以及剩余数据量，通过预先训练的对象预测模型进行预测，确定对应各区域范围的区域待匹配对象。

请求接收模块300，用于接收请求对象的数据请求，数据请求携带有请求对象的请求总数据量以及请求对象数据。

匹配对象确定模块400，用于基于请求对象数据，确定对应请求对象的区域待匹配对象，并根据请求对象的请求对象数据以及对应的区域待匹配对象的数据分配条件，从区域待匹配对象中确定对应请求对象的匹配对象。

数据分配模块500，用于根据各匹配对象的总数据量以及请求对象的请求总数据量，从各匹配对象的剩余数据量中动态分配数据至请求对象。

在其中一个实施例中，数据分配模块500可以包括：

数据分配比例确定子模块，用于根据各匹配对象的总数据量，确定各匹配对象的数据分配比例。

单位数据量以及份额数量确定子模块，用于按照各匹配对象的数据分配比例以及请求对象的请求总数据量，确定对应请求总数据量的单位数据量以及各匹配对象对应的单位数据量的份额数量。

分配子模块，用于从各匹配对象的剩余数据量中分配对应份额数量的单位数据量至请求对象。

在其中一个实施例中，分配子模块可以包括：

分配单元，用于依次从各匹配对象的剩余数据量中分配单位数量的单位数据量至请求对象。

判断单元，用于判断各匹配对象对应的份额数量是否分配完成。

循环单元，用于当匹配对象对应的份额数量未分配完成，则继续从未分配完成的匹配对象的剩余数据量中继续分配单位数量的单位数据量至请求对象，直至各匹配对象对应的份额数量均分配完成。

在其中一个实施例中，上述装置还可以包括：

第一判断模块，用于当分配单元依次从各匹配对象的剩余数据量中分配单位数量的单位数据量至请求对象之后，判断多个匹配对象中是否存在剩余数据量小于或等于第一预设阈值的匹配对象。

目标匹配对象确定模块，用于当多个匹配对象中存在剩余数据量小于或等于第一预设阈值的匹配对象时，则确定剩余数据量大于第一预设阈值的各匹配对象为对应请求对象的目标匹配对象，并获取各目标匹配对象的剩余份额数量以及请求对象的剩余请求数据量。

更新模块，用于根据各目标匹配对象的剩余份额数量以及剩余请求数据量，更新单位数据量，并通过分配单元依次从各目标匹配对象的剩余数据量中按照单位数量分配更新后的单位数据量至请求对象，直至各目标匹配对象对应的剩余份额数量均分配完成。

在其中一个实施例中，上述装置还可以包括：

检测模块，用于检测各匹配对象是否有新增数据量。

调整模块，用于当检测到匹配对象有新增数据量时，根据新增数据量调整各匹配对象的总数据量以及剩余数据量，并根据各匹配对象调整后的总数据量，更新各匹配对象的数据分配比例。

在本实施例中，单位数据量以及份额数量确定子模块用于按照更新后的数据分配比例，调整对应请求总数据量的单位数据量以及各匹配对象对应单位数据量的份额数量。

分配子模块用于按照调整后的份额数量，从各匹配对象调整后的剩余数据量中分配调整后的单位数据量至请求对象。

在其中一个实施例中，上述装置还可以包括：

第二判断模块，用于当数据分配模块500从各匹配对象的剩余数据量中动态分配数据至请求对象之后，判断各匹配对象的剩余数据量是否小于或等于第二预设阈值。

告警指示生成模块，用于当确定匹配对象的剩余数据量小于或等于第二预设阈值时，则生成告警指示，并发送告警指示至对应的匹配对象。

在其中一个实施例中，上述装置还可以包括：

存储模块，用于将对象数据以及数据请求中的至少一个上传至区块链节点中进行存储。

关于数据分配装置的具体限定可以参见上文中对于数据分配方法的限定，在此不再赘述。上述数据分配装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储对象数据以及数据请求等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种数据分配方法。

本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：获取各待匹配对象的对象数据，对象数据包括待匹配对象的总数据量、剩余数据量以及数据分配条件；基于各待匹配对象的总数据量以及剩余数据量，通过预先训练的对象预测模型进行预测，确定对应各区域范围的区域待匹配对象；接收请求对象的数据请求，数据请求携带有请求对象的请求总数据量以及请求对象数据；基于请求对象数据，确定对应请求对象的区域待匹配对象，并根据请求对象的请求对象数据以及对应的区域待匹配对象的数据分配条件，从区域待匹配对象中确定对应请求对象的匹配对象；根据各匹配对象的总数据量以及请求对象的请求总数据量，从各匹配对象的剩余数据量中动态分配数据至请求对象。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时实现根据各匹配对象的总数据量以及请求对象的请求总数据量，从各匹配对象的剩余数据量中动态分配数据至请求对象，可以包括：根据各匹配对象的总数据量，确定各匹配对象的数据分配比例；按照各匹配对象的数据分配比例以及请求对象的请求总数据量，确定对应请求总数据量的单位数据量以及各匹配对象对应的单位数据量的份额数量；从各匹配对象的剩余数据量中分配对应份额数量的单位数据量至请求对象。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时实现从各匹配对象的剩余数据量中分配对应份额数量的单位数据量至请求对象，可以包括：依次从各匹配对象的剩余数据量中分配单位数量的单位数据量至请求对象；判断各匹配对象对应的份额数量是否分配完成；当匹配对象对应的份额数量未分配完成，则继续从未分配完成的匹配对象的剩余数据量中继续分配单位数量的单位数据量至请求对象，直至各匹配对象对应的份额数量均分配完成。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时实现依次从各匹配对象的剩余数据量中分配单位数量的单位数据量至请求对象之后，还可以实现以下步骤：判断多个匹配对象中是否存在剩余数据量小于或等于第一预设阈值的匹配对象；当多个匹配对象中存在剩余数据量小于或等于第一预设阈值的匹配对象时，则确定剩余数据量大于第一预设阈值的各匹配对象为对应请求对象的目标匹配对象，并获取各目标匹配对象的剩余份额数量以及请求对象的剩余请求数据量；根据各目标匹配对象的剩余份额数量以及剩余请求数据量，更新单位数据量，并依次从各目标匹配对象的剩余数据量中按照单位数量分配更新后的单位数据量至请求对象，直至各目标匹配对象对应的剩余份额数量均分配完成。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：检测各匹配对象是否有新增数据量；当检测到匹配对象有新增数据量时，根据新增数据量调整各匹配对象的总数据量以及剩余数据量，并根据各匹配对象调整后的总数据量，更新各匹配对象的数据分配比例。

在本实施例中，处理器执行计算机程序时实现按照各匹配对象的数据分配比例以及请求对象的请求总数据量，确定对应请求总数据量的单位数据量以及各匹配对象对应的单位数据量的份额数量，可以包括：按照更新后的数据分配比例，调整对应请求总数据量的单位数据量以及各匹配对象对应单位数据量的份额数量。

在本实施例中，处理器执行计算机程序时实现从各匹配对象的剩余数据量中分配对应份额数量的单位数据量至请求对象，可以包括：按照调整后的份额数量，从各匹配对象调整后的剩余数据量中分配调整后的单位数据量至请求对象。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时实现从各匹配对象的剩余数据量中动态分配数据至请求对象之后，还可以实现以下步骤：判断各匹配对象的剩余数据量是否小于或等于第二预设阈值；当确定匹配对象的剩余数据量小于或等于第二预设阈值时，则生成告警指示，并发送告警指示至对应的匹配对象。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：将对象数据以及数据请求中的至少一个上传至区块链节点中进行存储。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取各待匹配对象的对象数据，对象数据包括待匹配对象的总数据量、剩余数据量以及数据分配条件；基于各待匹配对象的总数据量以及剩余数据量，通过预先训练的对象预测模型进行预测，确定对应各区域范围的区域待匹配对象；接收请求对象的数据请求，数据请求携带有请求对象的请求总数据量以及请求对象数据；基于请求对象数据，确定对应请求对象的区域待匹配对象，并根据请求对象的请求对象数据以及对应的区域待匹配对象的数据分配条件，从区域待匹配对象中确定对应请求对象的匹配对象；根据各匹配对象的总数据量以及请求对象的请求总数据量，从各匹配对象的剩余数据量中动态分配数据至请求对象。

在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时实现根据各匹配对象的总数据量以及请求对象的请求总数据量，从各匹配对象的剩余数据量中动态分配数据至请求对象，可以包括：根据各匹配对象的总数据量，确定各匹配对象的数据分配比例；按照各匹配对象的数据分配比例以及请求对象的请求总数据量，确定对应请求总数据量的单位数据量以及各匹配对象对应的单位数据量的份额数量；从各匹配对象的剩余数据量中分配对应份额数量的单位数据量至请求对象。

在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时实现从各匹配对象的剩余数据量中分配对应份额数量的单位数据量至请求对象，可以包括：依次从各匹配对象的剩余数据量中分配单位数量的单位数据量至请求对象；判断各匹配对象对应的份额数量是否分配完成；当匹配对象对应的份额数量未分配完成，则继续从未分配完成的匹配对象的剩余数据量中继续分配单位数量的单位数据量至请求对象，直至各匹配对象对应的份额数量均分配完成。

在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时实现依次从各匹配对象的剩余数据量中分配单位数量的单位数据量至请求对象之后，还可以实现以下步骤：判断多个匹配对象中是否存在剩余数据量小于或等于第一预设阈值的匹配对象；当多个匹配对象中存在剩余数据量小于或等于第一预设阈值的匹配对象时，则确定剩余数据量大于第一预设阈值的各匹配对象为对应请求对象的目标匹配对象，并获取各目标匹配对象的剩余份额数量以及请求对象的剩余请求数据量；根据各目标匹配对象的剩余份额数量以及剩余请求数据量，更新单位数据量，并依次从各目标匹配对象的剩余数据量中按照单位数量分配更新后的单位数据量至请求对象，直至各目标匹配对象对应的剩余份额数量均分配完成。

在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：检测各匹配对象是否有新增数据量；当检测到匹配对象有新增数据量时，根据新增数据量调整各匹配对象的总数据量以及剩余数据量，并根据各匹配对象调整后的总数据量，更新各匹配对象的数据分配比例。

在本实施例中，计算机程序被处理器执行时实现按照各匹配对象的数据分配比例以及请求对象的请求总数据量，确定对应请求总数据量的单位数据量以及各匹配对象对应的单位数据量的份额数量，可以包括：按照更新后的数据分配比例，调整对应请求总数据量的单位数据量以及各匹配对象对应单位数据量的份额数量。

在本实施例中，计算机程序被处理器执行时实现从各匹配对象的剩余数据量中分配对应份额数量的单位数据量至请求对象，可以包括：按照调整后的份额数量，从各匹配对象调整后的剩余数据量中分配调整后的单位数据量至请求对象。

在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时实现从各匹配对象的剩余数据量中动态分配数据至请求对象之后，还可以实现以下步骤：判断各匹配对象的剩余数据量是否小于或等于第二预设阈值；当确定匹配对象的剩余数据量小于或等于第二预设阈值时，则生成告警指示，并发送告警指示至对应的匹配对象。

在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：将对象数据以及数据请求中的至少一个上传至区块链节点中进行存储。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种数据分配方法，其特征在于，所述方法包括：

获取各待匹配对象的对象数据，所述对象数据包括待匹配对象的总数据量、剩余数据量以及数据分配条件；

基于各所述待匹配对象的总数据量以及剩余数据量，通过预先训练的对象预测模型进行预测，确定对应各区域范围的区域待匹配对象；

接收请求对象的数据请求，所述数据请求携带有请求对象的请求总数据量以及请求对象数据；

基于所述请求对象数据，确定对应所述请求对象的区域待匹配对象，并根据所述请求对象的请求对象数据以及对应的区域待匹配对象的数据分配条件，从所述区域待匹配对象中确定对应所述请求对象的匹配对象；

根据各所述匹配对象的总数据量以及所述请求对象的请求总数据量，从各所述匹配对象的剩余数据量中动态分配数据至所述请求对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述匹配对象的总数据量以及所述请求对象的请求总数据量，从各所述匹配对象的剩余数据量中动态分配数据至所述请求对象，包括：

根据各所述匹配对象的总数据量，确定各所述匹配对象的数据分配比例；

按照各所述匹配对象的数据分配比例以及所述请求对象的请求总数据量，确定对应所述请求总数据量的单位数据量以及各所述匹配对象对应的单位数据量的份额数量；

从各所述匹配对象的剩余数据量中分配对应份额数量的单位数据量至所述请求对象。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从各所述匹配对象的剩余数据量中分配对应份额数量的单位数据量至所述请求对象，包括：

依次从各所述匹配对象的剩余数据量中分配单位数量的单位数据量至所述请求对象；

判断各所述匹配对象对应的份额数量是否分配完成；

当匹配对象对应的份额数量未分配完成，则继续从未分配完成的匹配对象的剩余数据量中继续分配单位数量的单位数据量至所述请求对象，直至各所述匹配对象对应的份额数量均分配完成。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依次从各所述匹配对象的剩余数据量中分配单位数量的单位数据量至所述请求对象之后，还包括：

判断多个匹配对象中是否存在剩余数据量小于或等于第一预设阈值的匹配对象；

当所述多个匹配对象中存在剩余数据量小于或等于第一预设阈值的匹配对象时，则确定剩余数据量大于第一预设阈值的各匹配对象为对应所述请求对象的目标匹配对象，并获取各目标匹配对象的剩余份额数量以及所述请求对象的剩余请求数据量；

根据各目标匹配对象的剩余份额数量以及剩余请求数据量，更新所述单位数据量，并依次从各所述目标匹配对象的剩余数据量中按照单位数量分配更新后的单位数据量至所述请求对象，直至各所述目标匹配对象对应的剩余份额数量均分配完成。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

检测各匹配对象是否有新增数据量；

当检测到匹配对象有新增数据量时，根据新增数据量调整各匹配对象的总数据量以及剩余数据量，并根据各匹配对象调整后的总数据量，更新各匹配对象的数据分配比例；

所述按照各所述匹配对象的数据分配比例以及所述请求对象的请求总数据量，确定对应所述请求总数据量的单位数据量以及各所述匹配对象对应的单位数据量的份额数量，包括：

按照更新后的数据分配比例，调整对应所述请求总数据量的单位数据量以及各所述匹配对象对应单位数据量的份额数量；

所述从各所述匹配对象的剩余数据量中分配对应份额数量的单位数据量至所述请求对象，包括：

按照调整后的份额数量，从各所述匹配对象调整后的剩余数据量中分配调整后的单位数据量至所述请求对象。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从各所述匹配对象的剩余数据量中动态分配数据至所述请求对象之后，还包括：

判断各匹配对象的剩余数据量是否小于或等于第二预设阈值；

当确定匹配对象的剩余数据量小于或等于第二预设阈值时，则生成告警指示，并发送所述告警指示至对应的匹配对象。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述对象数据以及所述数据请求中的至少一个上传至区块链节点中进行存储。

8.一种数据分配装置，其特征在于，所述装置包括：

对象数据获取模块，用于获取各待匹配对象的对象数据，所述对象数据包括待匹配对象的总数据量、剩余数据量以及数据分配条件；

预测模块，用于基于各所述待匹配对象的总数据量以及剩余数据量，通过预先训练的对象预测模型进行预测，确定对应各区域范围的区域待匹配对象；

请求接收模块，用于接收请求对象的数据请求，所述数据请求携带有请求对象的请求总数据量以及请求对象数据；

匹配对象确定模块，用于基于所述请求对象数据，确定对应所述请求对象的区域待匹配对象，并根据所述请求对象的请求对象数据以及对应的区域待匹配对象的数据分配条件，从所述区域待匹配对象中确定对应所述请求对象的匹配对象；

数据分配模块，用于根据各所述匹配对象的总数据量以及所述请求对象的请求总数据量，从各所述匹配对象的剩余数据量中动态分配数据至所述请求对象。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一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权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

Images