CN112101727A - 资源分配方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种资源分配方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，能够实现了均匀分配资源并提高资源分配的精度。该方法包括：响应于客户端发送的针对目标事件的资源分配请求，获取与所述目标事件的资源分配粒度相关的目标用户的目标行为数据；根据预设的权重分析模型分析各个所述目标行为数据，得到各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值；根据各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值，对所述目标用户进行所述目标事件的资源分配。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种资源分配方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
在现实生活中对很多事件的进行资源分配时，普遍采用单项指标考核机制。例如，采用指标达成率进行考核进行销售资源分配。但是对于大多数事件来说，尤其是团队型的事件，通常无法单纯的依据单项指标进行衡量，仅考虑单项指标对资源进行分配时存在分配不均及精度不高的问题。
发明内容
本申请实施例提供了一种资源分配方法、装置、设备及存储介质，能够解决由于仅考虑单项指标对资源进行分配时存在的分配不均及精度不高的问题。
第一方面，本申请提供一种资源分配方法，包括：
响应于客户端发送的针对目标事件的资源分配请求，获取与所述目标事件的资源分配粒度相关的目标用户的目标行为数据；
根据预设的权重分析模型分析各个所述目标行为数据，得到各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值；
根据各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值，对所述目标用户进行所述目标事件的资源分配。
在一可选的实现方式中，所述获取与所述目标事件的资源分配粒度相关的目标用户的目标行为数据，包括：
获取所述目标事件对应的事件分析模型；
根据所述事件分析模型分析所述目标用户的行为数据和所述目标事件的要素信息，得到与所述目标事件的资源分配粒度相关的所述目标用户的目标行为数据。
在一可选的实现方式中，所述资源分配粒度包括所述目标事件的要素信息；
所述根据所述事件分析模型分析所述目标用户的行为数据和所述目标事件的要素信息，得到与所述目标事件的资源分配粒度相关的所述目标用户的目标行为数据，包括：
根据所述事件分析模型分析所述目标用户的行为数据对所述目标事件的事要素信息的影响度，根据所述影响度确定与所述目标事件的资源分配粒度相关的所述目标行为数据。
在一可选的实现方式中，所述预设的权重分析模型为所述目标事件对应的事件分析模型；
所述根据预设的权重分析模型分析各个所述目标行为数据，得到各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值，包括：
根据所述目标事件对应的事件分析模型分析各个所述目标行为数据，获取对完成所述目标事件具有正影响的目标行为数据；
确定对完成所述目标事件具有正影响的目标行为数据的正影响值，根据所述正影响值分别确定各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值。
在一可选的实现方式中，对完成所述目标事件具有正影响的目标行为数据为对完成所述目标事件具有促进作用的行为数据；
对完成所述目标事件具有正影响的目标行为数据的正影响值为对完成所述目标事件具有促进作用的行为数据对应的目标达成率。
在一可选的实现方式中，根据各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值，对所述目标用户进行所述目标事件的资源分配，包括：
统计各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值，得到所述目标用户对应对所述目标事件的资源分配影响的权重统计值；
根据所述权重统计值对所述目标用户进行所述目标事件的资源分配。
在一可选的实现方式中，在所述根据所述权重统计值对所述目标用户进行所述目标事件的资源分配之前，还包括：
计算对完成所述目标事件具有促进作用的所有行为数据对应的总目标达成率；
根据所述总目标达成率，确定所述目标用户对应的资源总量；
所述根据所述权重统计值对所述目标用户进行所述目标事件的资源分配，包括：
根据所述资源总量，对所述目标用户进行所述目标事件的资源分配。
第二方面，本申请提供一种资源分配装置，包括：
获取模块，用于响应于客户端发送的针对目标事件的资源分配请求，获取与所述目标事件的资源分配粒度相关的目标用户的目标行为数据；
得到模块，用于根据预设的权重分析模型分析各个所述目标行为数据，得到各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值；
分配模块，用于根据各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值，对所述目标用户进行所述目标事件的资源分配。
在一种可选的实现方式中，所述获取模块，包括：
第一获取单元，用于获取所述目标事件对应的事件分析模型；
第一得到单元，用于根据所述事件分析模型分析所述目标用户的行为数据和所述目标事件的要素信息，得到与所述目标事件的资源分配粒度相关的所述目标用户的目标行为数据。
在一种可选的实现方式中，所述资源分配粒度包括所述目标事件的要素信息；
所述第一得到单元，具体用于：
根据所述事件分析模型分析所述目标用户的行为数据对所述目标事件的事要素信息的影响度，根据所述影响度确定与所述目标事件的资源分配粒度相关的所述目标行为数据。
在一种可选的实现方式中，所述预设的权重分析模型为所述目标事件对应的事件分析模型；
所述得到模块，包括：
第二获取单元，用于根据所述目标事件对应的事件分析模型分析各个所述目标行为数据，获取对完成所述目标事件具有正影响的目标行为数据；
第一确定单元，用于确定对完成所述目标事件具有正影响的目标行为数据的正影响值，根据所述正影响值分别确定各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值。
在一种可选的实现方式中，对完成所述目标事件具有正影响的目标行为数据为对完成所述目标事件具有促进作用的行为数据；
对完成所述目标事件具有正影响的目标行为数据的正影响值为对完成所述目标事件具有促进作用的行为数据对应的目标达成率。
在一种可选的实现方式中，所述分配模块，包括：
第二得到单元，用于统计各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值，得到所述目标用户对应对所述目标事件的资源分配影响的权重统计值；
分配单元，用于根据所述权重统计值对所述目标用户进行所述目标事件的资源分配。
在一种可选的实现方式中，还包括：
计算模块，用于计算对完成所述目标事件具有促进作用的所有行为数据对应的总目标达成率；
确定模块，用于根据所述总目标达成率，确定所述目标用户对应的资源总量；
所述分配单元，具体用于：
根据所述资源总量，对所述目标用户进行所述目标事件的资源分配。
第三方面，本申请提供一种资源分配设备，包括存储器，用于存储资源分配程序；处理器，用于执行所述资源分配程序时实现如如第一方面或第一方面的任意可选方式所述的方法。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面或第一方面的任意可选方式所述的方法。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在资源分配设备上运行时，使得资源分配设备执行上述第一方面所述的资源分配方法的步骤。
采用本申请提供的资源分配方法，通过根据目标用户对目标事件的资源分配粒度的变化确定目标用户的影响目标事件的目标行为数据，进而根据影响目标事件的目标行为数据对目标事件的资源分配的影响权重值，对目标用户进行目标事件的资源分配。实现了均匀分配资源并提高资源分配的精度。
可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所支持要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一实施例提供的一种资源分配方法的流程图。本实施例中资源分配方法的执行主体为资源分配设备；
图2是本申请实施例提供的资源分配装置的示意图；
图3是本申请实施例提供的资源分配设备的示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明具体实施例作进一步的详细描述。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。请参见图1，图1是本申请一实施例提供的一种资源分配方法的流程图。本实施例中资源分配方法的执行主体为资源分配设备，该设备可通过硬件和/或软件实现，并一般可集成在用于存储海量互联网数据内容的服务器中，其中，所述服务器可以是单个服务器，也可以为多个服务器构成的集群服务器。如图1所示的资源分配方法可包括：
S101，响应于客户端发送的针对目标事件的资源分配请求，获取与所述目标事件的资源分配粒度相关的目标用户的目标行为数据。
在本实施例中，其中，目标事件的资源分配粒度具体是指目标事件的要素信息。客户端可以指终端设备，也可以指嵌入在终端设备中的应用程序，具体不做限定。作为一种实施方式，用户在客户端上选择需要进行资源分配的目标用户信息，在用户选择完成后，客户端根据用户选择的目标用户信息，生成资源分配请求并将该资源分配请求发送给服务器。服务器的数据库中预先存储有用户信息以及与用户信息对应的用户行为数据。服务器在接收到来自客户端的资源分配请求后，响应于该资源分配请求，提取该资源分配请求中的目标用户信息，并从数据库中获取该目标用户信息对应的多个用户行为数据。
作为另一种实施方式，客户端中预先存储有用户信息和每个用户信息对应的用户行为数据。用户在客户端上选择需要进行资源分配的目标用户信息，在用户选择完成后，客户端根据用户选择的目标用户信息，获取该目标用户信息对应的用户行为数据；然后，客户端根据用户选择的目标用户信息及获取的该目标用户信息对应的用户行为数据，生成资源分配请求，并将该资源分配请求发送给服务器。服务器在接收到来自客户端的资源分配请求后，响应于该资源分配请求，从该资源分配请求中提取目标用户信息以及该目标用户信息对应的多个用户行为数据。
具体实施时，可在统一客户信息视图中展示目标用户信息以及目标用户信息对应的多个用户行为数据。上述用户行为数据可以为对完成目标事件有影响的用户数据。在本实施例中，所述目标事件具体可以包括销售任务、项目任务或者研发任务等需要用户在一定时间段内完成的事件。其中，当目标事件为销售任务时，对应的用户行为数据可以为包括对客户的拜访、询问、回访、产品介绍和推广等；当目标事件为项目任务时，对应的用户行为数据可以为包括产品设计、产品开模和产品测试等；当目标事件为研发任务时，对应的用户行为数据可以为包括提供的技术手段、关键问题解答和技术工具打造等。
在本实施例中，获取与所述目标事件的资源分配粒度相关的目标用户的目标行为数据具体可以包括：
获取所述目标事件对应的事件分析模型；根据所述事件分析模型分析所述目标用户的行为数据和所述目标事件的要素信息，得到与所述目标事件的要素信息相关的所述目标用户的目标行为数据。
具体地，可以是根据所述事件分析模型分析所述目标用户的行为数据对所述目标事件的事要素信息的影响度，根据所述影响度确定与所述目标事件的资源分配粒度相关的所述目标行为数据
其中，目标事件对应的事件分析模型为预先存储在服务器中的机器学习模型，该机器学习模型对应可以用来获取目标事件的要素信息，并分析与目标事件的要素信息相关联的目标用户的目标行为数据。进一步地，还可以将获取的要素信息进行记录以及确定与要素信息相关的分配方案。
需要说明的是，不同的目标事件可以对应不同的事件分析模型，且不同目标事件对应的事件分析模型可以预先训练完成，并存储在服务器中。
S102，根据预设的权重分析模型分析各个所述目标行为数据，得到各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值。
在本实施例中，所述预设的权重分析模型可以为所述目标事件对应的事件分析模型；根据预设的权重分析模型分析各个所述目标行为数据，得到各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值，包括：
根据所述目标事件对应的事件分析模型分析各个所述目标行为数据，获取对完成所述目标事件具有正影响的目标行为数据；
确定对完成所述目标事件具有正影响的目标行为数据的正影响值，根据所述正影响值分别确定各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值。
其中，对完成所述目标事件具有正影响的目标行为数据为对完成所述目标事件具有促进作用的行为数据；对完成所述目标事件具有正影响的目标行为数据的正影响值为对完成所述目标事件具有促进作用的行为数据对应的目标达成率。
在本实施例中，可以预先设置有对完成所述目标事件具有正影响的目标行为数据的正影响值与影响权重值之间的映射关系，在确定了对完成所述目标事件具有正影响的目标行为数据的正影响值后，可以根据所述映射关系，分别确定各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值。
可选地，还可以预先设置有目标事件的正影响值的阈值，例如目标达成率的阈值，当对完成所述目标事件具有正影响的目标行为数据的正影响值超过阈值时，进而分析各个目标行为数据对目标事件完成的影响。
S103，根据各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值，对所述目标用户进行所述目标事件的资源分配。
在本实施例中，可以通过统计各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值，得到所述目标用户对应对所述目标事件的资源分配影响的权重统计值；然后根据所述权重统计值对所述目标用户进行所述目标事件的资源分配。
例如，以销售事件为例，当有成交时认为完成了一单目标事件，此时分析对达成销售有促进作用的目标行为数据比如客户拜访、实操、培训、客户评价等，不同的目标行为数据具有不同的权重值，不同的权重值对应能够获得不同的资源分配，例如不同的权重值对应获得不同的销售奖励。
假设，销售人员每拜访一次客户增加1％的奖励权重值，且同一个客户每月拜访最多增加奖励权重两次；月度时间内，同一客户只计算给最早拜访的销售人员；销售人员对产品进行实操记录，完成一次实际操作增加2％奖励权重，同一台产品每月最多增加奖励权重两次，且同一台产品可以有多个销售人员进行实操；对销售人员进行智能培训记录，通过一门课程增加0.5％奖励权重，同一门课程只能增加奖励权重一次；还对销售人员的客户评价进行统计，以产品激活使用后的评价为有效标准，一个五星好评增加1％奖励权重，少一星减少0.2％奖励权重；同时销售员还可以分享销售经验，经验发布后被点赞10次增加1％奖励权重，每一个销售人员对他人的一条分享经验只能点赞一次。
可以理解地，不同的目标事件在不同的达成率下，可供进行分配的资源总量也不一样，通常达成率越高，可供进行分配的资源总量越大。本申请的方法通过确定目标达成率与目标行为数据之间的关系后，根据目标行为数据对目标事件达成率的影响，得到目标行为数据的权重值，进而对目标用户进行目标事件的资源分配。
通过上述分析可知，本申请实施例提供的资源分配方法，通过根据目标用户对目标事件的资源分配粒度的变化确定目标用户的影响目标事件的目标行为数据，进而根据影响目标事件的目标行为数据对目标事件的资源分配的影响权重值，对目标用户进行目标事件的资源分配。实现了均匀分配资源并提高资源分配的精度。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
基于上述实施例所提供的资源分配方法，本发明实施例进一步给出实现上述方法实施例的装置实施例。
请参见图2，图2是本申请实施例提供的资源分配装置的示意图。包括的各单元用于执行图1对应的实施例中的各步骤。具体请参阅图1对应的实施例中的相关描述。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。参见图2，资源分配装置2包括：
获取模块201，用于响应于客户端发送的针对目标事件的资源分配请求，获取与所述目标事件的资源分配粒度相关的目标用户的目标行为数据；
得到模块202，用于根据预设的权重分析模型分析各个所述目标行为数据，得到各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值；
分配模块203，用于根据各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值，对所述目标用户进行所述目标事件的资源分配。
在一种可选的实现方式中，所述获取模块201，包括：
第一获取单元，用于获取所述目标事件对应的事件分析模型；
第一得到单元，用于根据所述事件分析模型分析所述目标用户的行为数据和所述目标事件的要素信息，得到与所述目标事件的资源分配粒度相关的所述目标用户的目标行为数据。
在一种可选的实现方式中，所述资源分配粒度包括所述目标事件的要素信息；
所述第一得到单元，具体用于：
根据所述事件分析模型分析所述目标用户的行为数据对所述目标事件的事要素信息的影响度，根据所述影响度确定与所述目标事件的资源分配粒度相关的所述目标行为数据。
在一种可选的实现方式中，所述预设的权重分析模型为所述目标事件对应的事件分析模型；
所述得到模块202，包括：
第二获取单元，用于根据所述目标事件对应的事件分析模型分析各个所述目标行为数据，获取对完成所述目标事件具有正影响的目标行为数据；
第一确定单元，用于确定对完成所述目标事件具有正影响的目标行为数据的正影响值，根据所述正影响值分别确定各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值。
在一种可选的实现方式中，对完成所述目标事件具有正影响的目标行为数据为对完成所述目标事件具有促进作用的行为数据；
对完成所述目标事件具有正影响的目标行为数据的正影响值为对完成所述目标事件具有促进作用的行为数据对应的目标达成率。
在一种可选的实现方式中，所述分配模块203，包括：
第二得到单元，用于统计各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值，得到所述目标用户对应对所述目标事件的资源分配影响的权重统计值；
分配单元，用于根据所述权重统计值对所述目标用户进行所述目标事件的资源分配。
在一种可选的实现方式中，还包括：
计算模块，用于计算对完成所述目标事件具有促进作用的所有行为数据对应的总目标达成率；
确定模块，用于根据所述总目标达成率，确定所述目标用户对应的资源总量；
所述分配单元，具体用于：
根据所述资源总量，对所述目标用户进行所述目标事件的资源分配。
需要说明的是，上述模块之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
图3是本申请实施例提供的资源分配设备的示意图。如图3所示，该实施例的资源分配设备3包括：处理器300、存储器301以及存储在所述存储器301中并可在所述处理器300上运行的计算机程序302，例如语音识别程序。处理器300执行所述计算机程序302时实现上述各个资源分配方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至103。或者，所述处理器300执行所述计算机程序302时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图2所示单元301至203的功能。
示例性的，所述计算机程序302可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器301中，并由处理器300执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序302在所述资源分配设备3中的执行过程。例如，所述计算机程序302可以被分割成获取模块、得到模块以及分配模块，各模块具体功能请参阅图2对应地实施例中地相关描述，此处不赘述。
所述资源分配设备3可包括，但不仅限于，处理器300、存储器301。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是资源分配设备3的示例，并不构成对资源分配设备3的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述资源分配设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器300可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器301可以是所述资源分配设备3的内部存储单元，例如资源分配设备3的硬盘或内存。所述存储器301也可以是所述资源分配设备3的外部存储设备，例如所述资源分配设备3上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器301还可以既包括所述资源分配设备3的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器301用于存储所述计算机程序以及所述资源分配设备3所支持的其他程序和数据。所述存储器301还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现上述资源分配方法。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在资源分配设备上运行时，使得资源分配设备执行时实现可实现上述资源分配方法。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种资源分配方法，其特征在于，包括：
响应于客户端发送的针对目标事件的资源分配请求，获取与所述目标事件的资源分配粒度相关的目标用户的目标行为数据；
根据预设的权重分析模型分析各个所述目标行为数据，得到各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值；
根据各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值，对所述目标用户进行所述目标事件的资源分配。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与所述目标事件的资源分配粒度相关的目标用户的目标行为数据，包括：
获取所述目标事件对应的事件分析模型；
根据所述事件分析模型分析所述目标用户的行为数据和所述目标事件的要素信息，得到与所述目标事件的资源分配粒度相关的所述目标用户的目标行为数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述资源分配粒度包括所述目标事件的要素信息；
所述根据所述事件分析模型分析所述目标用户的行为数据和所述目标事件的要素信息，得到与所述目标事件的资源分配粒度相关的所述目标用户的目标行为数据，包括：
根据所述事件分析模型分析所述目标用户的行为数据对所述目标事件的事要素信息的影响度，根据所述影响度确定与所述目标事件的资源分配粒度相关的所述目标行为数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设的权重分析模型为所述目标事件对应的事件分析模型；
所述根据预设的权重分析模型分析各个所述目标行为数据，得到各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值，包括：
根据所述目标事件对应的事件分析模型分析各个所述目标行为数据，获取对完成所述目标事件具有正影响的目标行为数据；
确定对完成所述目标事件具有正影响的目标行为数据的正影响值，根据所述正影响值分别确定各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对完成所述目标事件具有正影响的目标行为数据为对完成所述目标事件具有促进作用的行为数据；
对完成所述目标事件具有正影响的目标行为数据的正影响值为对完成所述目标事件具有促进作用的行为数据对应的目标达成率。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值，对所述目标用户进行所述目标事件的资源分配，包括：
统计各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值，得到所述目标用户对应对所述目标事件的资源分配影响的权重统计值；
根据所述权重统计值对所述目标用户进行所述目标事件的资源分配。
7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，在所述根据所述权重统计值对所述目标用户进行所述目标事件的资源分配之前，还包括：
计算对完成所述目标事件具有促进作用的所有行为数据对应的总目标达成率；
根据所述总目标达成率，确定所述目标用户对应的资源总量；
所述根据所述权重统计值对所述目标用户进行所述目标事件的资源分配，包括：
根据所述资源总量，对所述目标用户进行所述目标事件的资源分配。
8.一种资源分配装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于响应于客户端发送的针对目标事件的资源分配请求，获取与所述目标事件的资源分配粒度相关的目标用户的目标行为数据；
得到模块，用于根据预设的权重分析模型分析各个所述目标行为数据，得到各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值；
分配模块，用于根据各个所述目标行为数据对所述目标事件的资源分配的影响权重值，对所述目标用户进行所述目标事件的资源分配。
9.一种资源分配设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储资源分配程序；
处理器，用于执行所述资源分配程序时实现如权利要求1至7任一项所述的资源分配方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，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任一项所述的资源分配方法。
Priority Applications (1)
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- 2020-08-17 CN CN202010825223.7A patent/CN112101727A/zh active Pending
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