CN114491244A - 基于大数据优化资源配置的方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
基于大数据优化资源配置的方法、装置、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114491244A CN114491244A CN202210031024.8A CN202210031024A CN114491244A CN 114491244 A CN114491244 A CN 114491244A CN 202210031024 A CN202210031024 A CN 202210031024A CN 114491244 A CN114491244 A CN 114491244A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- information
- browsing time
- frequency
- type
- user
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 60
- 238000013468 resource allocation Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 13
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 206010048909 Boredom Diseases 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/957—Browsing optimisation, e.g. caching or content distillation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Information Transfer Between Computers (AREA)
Abstract
本申请提供了一种基于大数据优化资源配置的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该基于大数据优化资源配置的方法，包括：收集用户浏览目标信息时的信息浏览时间；其中，每个目标信息的预估浏览时间和信息类型均被预先存储；将信息浏览时间与预估浏览时间进行时长对比，得到时长对比结果；基于时长对比结果，对目标信息进行对应类型的标识；基于标识，确定同种信息类型的信息推送频率；依据信息推送频率向用户推送信息。根据本申请实施例，能够避免无用信息占用用户的流量和存储空间，从而优化资源配置。
Description
技术领域
本申请属于资源配置领域，尤其涉及一种基于大数据优化资源配置的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
信息推送已成为各位类APP常用的一种模式，但目前的信息推送中，存在推送信息重复，且推送信息类型一成不变的问题。长时间后，一方面导致用户接触信息的面变窄；另一方面，导致用户阅读疲劳，从而降低用户使用该款APP的欲望，且浪费该用户的流量以及内存的占用空间，更进一步的，导致用户需要多个APP来接受不同类型的新闻、实事等。
因此，如何避免无用信息占用用户的流量和存储空间，从而优化资源配置是本领域技术人员亟需解决的技术问题。
发明内容
本申请实施例提供一种基于大数据优化资源配置的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够避免无用信息占用用户的流量和存储空间，从而优化资源配置。
第一方面，本申请实施例提供一种基于大数据优化资源配置的方法，包括：
收集用户浏览目标信息时的信息浏览时间；其中，每个目标信息的预估浏览时间和信息类型均被预先存储；
将信息浏览时间与预估浏览时间进行时长对比，得到时长对比结果；
基于时长对比结果，对目标信息进行对应类型的标识；
基于标识，确定同种信息类型的信息推送频率；
依据信息推送频率向用户推送信息。
可选的，基于时长对比结果，对目标信息进行对应类型的标识，包括：
若时长对比结果为信息浏览时间超过预估浏览时间，对目标信息进行第一标识；
若时长对比结果为信息浏览时间不超过预估浏览时间，对目标信息进行第二标识；
其中，第一标识对应的信息推送频率逐渐增加，第二标识对应的信息推送频率逐渐减少。
可选的，方法还包括：
获取用户的历史信息点击频率；
基于历史信息点击频率，调整对应信息类型的预估浏览时间。
可选的，在依据信息推送频率向用户推送信息之前，方法还包括：
收集用户浏览不同类型信息的信息浏览时间和信息点击频率；
基于信息浏览时间和信息点击频率，分别确定各类型信息推送的优先级；
基于优先级，确定对应的信息推送频率。
可选的，基于信息浏览时间和信息点击频率，分别确定各类型信息推送的优先级，包括：
将信息点击频率确定为优先级的第一指标；
将信息浏览时间与对应的预估浏览时间进行时长对比所得到的时长对比结果，确定为优先级的第二指标；
将第一指标和第二指标的乘积确定为优先级。
可选的，方法还包括：
分别对第一指标和第二指标进行权重赋值。
可选的，在基于信息浏览时间和信息点击频率，分别确定各类型信息推送的优先级之后，方法还包括：
依据预设的记录周期，更新各类型信息推送的优先级。
第二方面，本申请实施例提供了一种基于大数据优化资源配置的装置，包括：
第一收集模块，用于收集用户浏览目标信息时的信息浏览时间；其中，每个目标信息的预估浏览时间和信息类型均被预先存储；
时长对比模块，用于将信息浏览时间与预估浏览时间进行时长对比，得到时长对比结果；
信息类型标识模块，用于基于时长对比结果，对目标信息进行对应类型的标识；
第一信息推送频率确定模块，用于基于标识，确定同种信息类型的信息推送频率；
信息推送模块，用于依据信息推送频率向用户推送信息。
可选的，时长对比模块，用于：若时长对比结果为信息浏览时间超过预估浏览时间，对目标信息进行第一标识；若时长对比结果为信息浏览时间不超过预估浏览时间，对目标信息进行第二标识；其中，第一标识对应的信息推送频率逐渐增加，第二标识对应的信息推送频率逐渐减少。
可选的，装置还包括：
历史信息点击频率获取模块，用于获取用户的历史信息点击频率；
预估浏览时间调整模块，用于基于历史信息点击频率，调整对应信息类型的预估浏览时间。
可选的，装置还包括：
第二收集模块，用于收集用户浏览不同类型信息的信息浏览时间和信息点击频率；
优先级确定模块，用于基于信息浏览时间和信息点击频率，分别确定各类型信息推送的优先级；
第二信息推送频率确定模块，用于基于优先级，确定对应的信息推送频率。
可选的，优先级确定模块，用于：将信息点击频率确定为优先级的第一指标；将信息浏览时间与对应的预估浏览时间进行时长对比所得到的时长对比结果，确定为优先级的第二指标；将第一指标和第二指标的乘积确定为优先级。
可选的，装置还包括：
权重赋值模块，用于分别对第一指标和第二指标进行权重赋值。
可选的，装置还包括：
优先级更新模块，用于在基于信息浏览时间和信息点击频率，分别确定各类型信息推送的优先级之后，依据预设的记录周期，更新各类型信息推送的优先级。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，电子设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
处理器执行计算机程序指令时实现如第一方面所示的基于大数据优化资源配置的方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现如第一方面所示的基于大数据优化资源配置的方法。
本申请实施例的基于大数据优化资源配置的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够避免无用信息占用用户的流量和存储空间，从而优化资源配置。
该基于大数据优化资源配置的方法，收集用户浏览目标信息时的信息浏览时间；将信息浏览时间与预估浏览时间进行时长对比，得到时长对比结果；基于时长对比结果，对目标信息进行对应类型的标识；基于标识，确定同种信息类型的信息推送频率；依据信息推送频率向用户推送信息。相比于现有技术中推送重复且类型相同的信息，该基于大数据优化资源配置的方法能够避免无用信息占用用户的流量和存储空间，从而优化资源配置。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施方式，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是本申请一个实施例提供的基于大数据优化资源配置的方法的流程示意图；
图2是本申请一个实施例提供的基于大数据优化资源配置的装置的结构示意图；
图3是本申请一个实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将详细描述本申请的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本申请进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本申请，而不是限定本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本申请的示例来提供对本申请更好的理解。
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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
信息推送已成为各位类APP常用的一种模式，但目前的信息推送中，存在推送信息重复，且推送信息类型一成不变的问题。长时间后，一方面导致用户接触信息的面变窄；另一方面，导致用户阅读疲劳，从而降低用户使用该款APP的欲望，且浪费该用户的流量以及内存的占用空间，更进一步的，导致用户需要多个APP来接受不同类型的新闻、实事等。
为了解决现有技术问题，本申请实施例提供了一种基于大数据优化资源配置的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。下面首先对本申请实施例所提供的基于大数据优化资源配置的方法进行介绍。
图1示出了本申请一个实施例提供的基于大数据优化资源配置的方法的流程示意图。如图1所示，该基于大数据优化资源配置的方法，包括：
S101、收集用户浏览目标信息时的信息浏览时间；其中，每个目标信息的预估浏览时间和信息类型均被预先存储。
服务器中存留有每个信息的预估浏览时间。例如，对于文字信息，根据文字的数量，预估阅读完成需要多长时间；对于视频信息，可以根据视频时间的长短，来预估浏览完成该视频的时间。同时服务器中，还对每个信息进行分类，例如娱乐信息、历史信息、政治信息等等。
当用户初次使用APP进行阅读浏览时；在初始阶段，针对每种类型的信息按设定的顺序进行轮流推送。
当用户选择某一信息进行阅读浏览时，服务器收集用户在阅读信息时停留的时间，也即信息浏览时间。
在一个实施例中，方法还包括：获取用户的历史信息点击频率；基于历史信息点击频率，调整对应信息类型的预估浏览时间。
该实施例基于用户的历史信息点击频率调整对应信息类型的预估浏览时间，可以针对不同用户更加准确地确定各种信息类型的预估浏览时间，以适用不同的用户个体。
具体地，还可以对用户的预估浏览时间进行调整，以适用不同的用户个体。例如，当用户点击某一类型的信息频率较高，但浏览时间均小于预估浏览时间时，可以判断该用户阅读速度较快，从而在服务器中降低该用户阅读的预估浏览时间；相反，则判断该用户阅读速度较慢，从而在服务器中增加该用户的预估浏览时间；通过不断调整，以用户浏览高频信息与预估浏览时间基本相同为准。
S102、将信息浏览时间与预估浏览时间进行时长对比，得到时长对比结果。
S103、基于时长对比结果，对目标信息进行对应类型的标识。
在一个实施例中，基于时长对比结果，对目标信息进行对应类型的标识，包括：
若时长对比结果为信息浏览时间超过预估浏览时间，对目标信息进行第一标识；
若时长对比结果为信息浏览时间不超过预估浏览时间，对目标信息进行第二标识；
其中，第一标识对应的信息推送频率逐渐增加，第二标识对应的信息推送频率逐渐减少。
在该实施例中，若信息浏览时间超过预估浏览时间，此时目标信息为用户比较感兴趣的信息，对其进行第一标识；若信息浏览时间不超过预估浏览时间，此时目标信息为用户不太感兴趣的信息，对其进行第二标识。由于第一标识对应的信息推送频率逐渐增加，第二标识对应的信息推送频率逐渐减少，也即逐渐增加推送用户比较感兴趣的信息，逐渐减少推送用户不太感兴趣的信息，能够进一步地避免无用信息占用用户的流量和存储空间，从而优化资源配置。
具体地，将用户在阅读信息停留的时间与预估浏览时间进行对比，同时收集该信息的类型；当用户浏览信息实际时间超过预估浏览时间时，对该类信息进行第一标识；当用户浏览该信息的实际时间小于预估浏览时间时，对该类信息进行第二标识；在后续信息的推送过程中，逐渐增加第一标识类信息的出现频率，同时逐渐减少第二标识类信息出现的频率。
S104、基于标识，确定同种信息类型的信息推送频率。
在一个实施例中，在依据信息推送频率向用户推送信息之前，方法还包括：
收集用户浏览不同类型信息的信息浏览时间和信息点击频率；
基于信息浏览时间和信息点击频率，分别确定各类型信息推送的优先级；
基于优先级，确定对应的信息推送频率。
该实施例根据用户浏览不同类型的信息的时间及点击不同类型信息的频率，对各类型的信息进行优先级标识，可由优先级推送公式体现。基于优先级，确定对应的信息推送频率，能够向用户优先推送更多用户比较感兴趣的信息，能够进一步地避免无用信息占用用户的流量和存储空间，从而优化资源配置。
在一个实施例中，基于信息浏览时间和信息点击频率，分别确定各类型信息推送的优先级，包括：
将信息点击频率确定为优先级的第一指标；
将信息浏览时间与对应的预估浏览时间进行时长对比所得到的时长对比结果，确定为优先级的第二指标；
将第一指标和第二指标的乘积确定为优先级。
该实施例将用户的信息点击频率和时长对比结果分别作为第一指标和第二指标，并基于两者乘积确定为优先级，可以针对不同用户更加准确地确定优先级。
具体地，用户在浏览信息时，收集各类型信息出现时用户点击的频次，记作优先级第一指标，以每10次同类信息用户的点击率作为一个计算节点。例如，当历史类信息出现10次，用户点击7次，则对历史类信息出现的优先级第一指标记作7；同时收集每次浏览该类型信息的时间，并与预估浏览时间进行对比，记作优先级第二指标。当用户每次浏览信息的时间均与预估时间差不多时，例如，可以设定为大于预估浏览时间90％以上，第二指标记作10；当用户实际阅读时间在预估浏览时间80％-90％之间，第二指标记作9，依次类推。收集并计算10次该类信息中阅读的平均第二指标，例如10次信息中，用户点击7次，而7次点击中用户阅读时间在第一指标内3次，在第二指标内的4次，则该10次点击中，最终第二指标值为(3*10+4*9)/7＝9.4。
设定向该用户推荐该类信息的优先级为第一指标与第二指标的乘积，则该类信息的优先级为9.4+7＝16.4，也即该类信息的优先级为16.4。
在一个实施例中，方法还包括：分别对第一指标和第二指标进行权重赋值。
该实施例分别对第一指标和第二指标进行权重赋值，能够对优先级进行修正，也即能够更加准确地确定优先级。
具体地，可以对第一指标和第二指标进行权重赋值。例如，第一指标权重为0.7，第二指标权重为0.3，则修正后的优先级为7.72。
在一个实施例中，在基于信息浏览时间和信息点击频率，分别确定各类型信息推送的优先级之后，方法还包括：
依据预设的记录周期，更新各类型信息推送的优先级。
该实施例依据预设的记录周期，更新各类型信息推送的优先级，能够避免用户一直阅读同一种类型信息，导致厌烦。
服务器根据优先级值的大小，决定向用户推送信息类型的频次。本申请中，可以以用户最新的10次信息作为一个记录周期，并根据优先级的变化，实时更新推送信息的类型，避免用户一直阅读同一种类型信息，导致厌烦。
S105、依据信息推送频率向用户推送信息。
本申请还可以设定，一般向用户推送优先级排名前5的信息；对优先级分数排到5以下的信息类型，可以根据信息类型的多少，分别每天向用户推送。例如，可以每天向用户推送两次，但本申请中，设定对优先级排名靠后的信息，每次推送时数量不少于20条，以此来判断用户是否有新的信息阅读需求。
该基于大数据优化资源配置的方法，通过收集用户在浏览页面时的参数，实时调整推送信息的内容，可以实时更新用户的阅读喜好，向用户推送需要的信息，相比于现有技术中推送重复且类型相同的信息，该基于大数据优化资源配置的方法能够避免无用信息占用用户的流量和存储空间，从而优化资源配置。
图2是本申请一个实施例提供的基于大数据优化资源配置的装置的结构示意图，本申请实施例还提供了一种基于大数据优化资源配置的装置，如图2所示，包括：
第一收集模块201，用于收集用户浏览目标信息时的信息浏览时间；其中，每个目标信息的预估浏览时间和信息类型均被预先存储；
时长对比模块202，用于将信息浏览时间与预估浏览时间进行时长对比，得到时长对比结果；
信息类型标识模块203，用于基于时长对比结果，对目标信息进行对应类型的标识；
第一信息推送频率确定模块204，用于基于标识，确定同种信息类型的信息推送频率；
信息推送模块205，用于依据信息推送频率向用户推送信息。
在一个实施例中，时长对比模块202，用于：若时长对比结果为信息浏览时间超过预估浏览时间，对目标信息进行第一标识；若时长对比结果为信息浏览时间不超过预估浏览时间，对目标信息进行第二标识；其中，第一标识对应的信息推送频率逐渐增加，第二标识对应的信息推送频率逐渐减少。
在一个实施例中，装置还包括：
历史信息点击频率获取模块，用于获取用户的历史信息点击频率；
预估浏览时间调整模块，用于基于历史信息点击频率，调整对应信息类型的预估浏览时间。
在一个实施例中，装置还包括：
第二收集模块，用于收集用户浏览不同类型信息的信息浏览时间和信息点击频率；
优先级确定模块，用于基于信息浏览时间和信息点击频率，分别确定各类型信息推送的优先级；
第二信息推送频率确定模块，用于基于优先级，确定对应的信息推送频率。
在一个实施例中，优先级确定模块，用于：将信息点击频率确定为优先级的第一指标；将信息浏览时间与对应的预估浏览时间进行时长对比所得到的时长对比结果，确定为优先级的第二指标；将第一指标和第二指标的乘积确定为优先级。
在一个实施例中，装置还包括：
权重赋值模块，用于分别对第一指标和第二指标进行权重赋值。
在一个实施例中，装置还包括：
优先级更新模块，用于在基于信息浏览时间和信息点击频率，分别确定各类型信息推送的优先级之后，依据预设的记录周期，更新各类型信息推送的优先级。
图2所示装置中的各个模块/单元具有实现图1中各个步骤的功能，并能达到其相应的技术效果，为简洁描述，在此不再赘述。
图3示出了本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
电子设备可以包括处理器301以及存储有计算机程序指令的存储器302。
具体地，上述处理器301可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
存储器302可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器302可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器302可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器302可在电子设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器302可以是非易失性固态存储器。
在一个实施例中，存储器302可以是只读存储器(Read Only Memory，ROM)。在一个实施例中，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。
处理器301通过读取并执行存储器302中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种基于大数据优化资源配置的方法。
在一个示例中，电子设备还可包括通信接口303和总线310。其中，如图3所示，处理器301、存储器302、通信接口303通过总线310连接并完成相互间的通信。
通信接口303，主要用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
总线310包括硬件、软件或两者，将电子设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线310可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。
另外，结合上述实施例中的基于大数据优化资源配置的方法，本申请实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种基于大数据优化资源配置的方法。
需要明确的是，本申请并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本申请的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本申请的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
以上所述的结构框图中所示的功能模块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本申请的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
还需要说明的是，本申请中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本申请不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
上面参考根据本申请的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本申请的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器，以产生一种机器，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，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，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于大数据优化资源配置的方法，其特征在于，包括：
收集用户浏览目标信息时的信息浏览时间；其中，每个所述目标信息的预估浏览时间和信息类型均被预先存储；
将所述信息浏览时间与所述预估浏览时间进行时长对比，得到时长对比结果；
基于所述时长对比结果，对所述目标信息进行对应类型的标识；
基于所述标识，确定同种所述信息类型的信息推送频率；
依据所述信息推送频率向用户推送信息。
2.根据权利要求1所述的基于大数据优化资源配置的方法，其特征在于，所述基于所述时长对比结果，对所述目标信息进行对应类型的标识，包括：
若所述时长对比结果为所述信息浏览时间超过所述预估浏览时间，对所述目标信息进行第一标识；
若所述时长对比结果为所述信息浏览时间不超过所述预估浏览时间，对所述目标信息进行第二标识；
其中，所述第一标识对应的信息推送频率逐渐增加，所述第二标识对应的信息推送频率逐渐减少。
3.根据权利要求1所述的基于大数据优化资源配置的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取用户的历史信息点击频率；
基于所述历史信息点击频率，调整对应信息类型的所述预估浏览时间。
4.根据权利要求1所述的基于大数据优化资源配置的方法，其特征在于，在所述依据所述信息推送频率向用户推送信息之前，所述方法还包括：
收集用户浏览不同类型信息的信息浏览时间和信息点击频率；
基于所述信息浏览时间和所述信息点击频率，分别确定各类型信息推送的优先级；
基于所述优先级，确定对应的信息推送频率。
5.根据权利要求4所述的基于大数据优化资源配置的方法，其特征在于，所述基于所述信息浏览时间和所述信息点击频率，分别确定各类型信息推送的优先级，包括：
将所述信息点击频率确定为所述优先级的第一指标；
将所述信息浏览时间与对应的预估浏览时间进行时长对比所得到的时长对比结果，确定为所述优先级的第二指标；
将所述第一指标和所述第二指标的乘积确定为所述优先级。
6.根据权利要求5所述的基于大数据优化资源配置的方法，其特征在于，所述方法还包括：
分别对所述第一指标和所述第二指标进行权重赋值。
7.根据权利要求4所述的基于大数据优化资源配置的方法，其特征在于，在基于所述信息浏览时间和所述信息点击频率，分别确定各类型信息推送的优先级之后，所述方法还包括：
依据预设的记录周期，更新各类型信息推送的所述优先级。
8.一种基于大数据优化资源配置的装置，其特征在于，包括：
第一收集模块，用于收集用户浏览目标信息时的信息浏览时间；其中，每个所述目标信息的预估浏览时间和信息类型均被预先存储；
时长对比模块，用于将所述信息浏览时间与所述预估浏览时间进行时长对比，得到时长对比结果；
信息类型标识模块，用于基于所述时长对比结果，对所述目标信息进行对应类型的标识；
第一信息推送频率确定模块，用于基于所述标识，确定同种所述信息类型的信息推送频率；
信息推送模块，用于依据所述信息推送频率向用户推送信息。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如权利要求1-7任意一项所述的基于大数据优化资源配置的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述的基于大数据优化资源配置的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210031024.8A CN114491244A (zh) | 2022-01-12 | 2022-01-12 | 基于大数据优化资源配置的方法、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210031024.8A CN114491244A (zh) | 2022-01-12 | 2022-01-12 | 基于大数据优化资源配置的方法、装置、设备及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114491244A true CN114491244A (zh) | 2022-05-13 |
Family
ID=81512127
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210031024.8A Pending CN114491244A (zh) | 2022-01-12 | 2022-01-12 | 基于大数据优化资源配置的方法、装置、设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114491244A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115623066A (zh) * | 2022-10-31 | 2023-01-17 | 江苏新合程科技有限公司 | 一种基于标签识别的推送系统 |
| CN115883928A (zh) * | 2023-03-08 | 2023-03-31 | 深圳市诚识科技有限公司 | 一种直播社交大数据的信息推送方法及系统 |
| CN116304128A (zh) * | 2023-03-01 | 2023-06-23 | 广西泛华于成信息科技有限公司 | 基于大数据的多媒体资讯推荐系统 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106682240A (zh) * | 2017-02-07 | 2017-05-17 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 用于推送信息的方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN107861674A (zh) * | 2017-06-27 | 2018-03-30 | 陆金所（上海）科技服务有限公司 | 金融信息推送方法、显示装置及计算机可读存储介质 |
| CN110473000A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-11-19 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种信息推荐方法、服务器及存储介质 |
| CN111597437A (zh) * | 2020-04-18 | 2020-08-28 | 北京奇保信安科技有限公司 | 一种基于兴趣点的消息推送方法、装置和电子设备 |
| CN112699295A (zh) * | 2019-10-23 | 2021-04-23 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种网页内容推荐方法、装置和计算机可读存储介质 |
| CN113536108A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-10-22 | 珠海大横琴科技发展有限公司 | 一种信息推荐的方法和装置 |
-
2022
- 2022-01-12 CN CN202210031024.8A patent/CN114491244A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106682240A (zh) * | 2017-02-07 | 2017-05-17 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 用于推送信息的方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN107861674A (zh) * | 2017-06-27 | 2018-03-30 | 陆金所（上海）科技服务有限公司 | 金融信息推送方法、显示装置及计算机可读存储介质 |
| CN110473000A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-11-19 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种信息推荐方法、服务器及存储介质 |
| CN112699295A (zh) * | 2019-10-23 | 2021-04-23 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种网页内容推荐方法、装置和计算机可读存储介质 |
| CN111597437A (zh) * | 2020-04-18 | 2020-08-28 | 北京奇保信安科技有限公司 | 一种基于兴趣点的消息推送方法、装置和电子设备 |
| CN113536108A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-10-22 | 珠海大横琴科技发展有限公司 | 一种信息推荐的方法和装置 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115623066A (zh) * | 2022-10-31 | 2023-01-17 | 江苏新合程科技有限公司 | 一种基于标签识别的推送系统 |
| CN116304128A (zh) * | 2023-03-01 | 2023-06-23 | 广西泛华于成信息科技有限公司 | 基于大数据的多媒体资讯推荐系统 |
| CN116304128B (zh) * | 2023-03-01 | 2023-12-15 | 微众梦想科技(北京)有限公司 | 基于大数据的多媒体资讯推荐系统 |
| CN115883928A (zh) * | 2023-03-08 | 2023-03-31 | 深圳市诚识科技有限公司 | 一种直播社交大数据的信息推送方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN114491244A (zh) | 基于大数据优化资源配置的方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN107295044A (zh) | 一种进行应用程序管理的方法及设备 | |
| CN103246985A (zh) | 一种广告点击率预测方法及装置 | |
| CN113382302B (zh) | 视频确定方法、装置、服务器及存储介质 | |
| CN111784173B (zh) | Ab实验数据处理方法、装置、服务器及介质 | |
| CN110972091B (zh) | 通信计费方法、装置、设备、介质和终端 | |
| CN109361714B (zh) | 用户登录鉴权方法、装置、设备及计算机存储介质 | |
| CN108228598A (zh) | 媒体信息排序方法、服务器和系统 | |
| CN113806070B (zh) | 边缘计算和云计算的数据管理方法和装置 | |
| CN114828055A (zh) | 用户业务感知评估方法、装置、设备、介质和程序产品 | |
| CN111417142B (zh) | 用户识别方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN112396291A (zh) | 信息确定方法、装置、电子设备及计算机存储介质 | |
| CN109756868B (zh) | 应用程序的推荐方法、装置、设备和介质 | |
| CN113112102A (zh) | 优先级确定方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN110968773A (zh) | 应用推荐方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN112527621A (zh) | 测试路径构建方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN115359330A (zh) | 一种数据处理方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN116094908B (zh) | 日志文件存储方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN113127674B (zh) | 歌单推荐方法、装置、电子设备及计算机存储介质 | |
| CN113905400B (zh) | 网络优化处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN114255743A (zh) | 语音识别模型的训练方法、语音识别方法及装置 | |
| US20230229708A1 (en) | Recommendation system | |
| CN113239236B (zh) | 视频处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN114499994B (zh) | 设备指纹的识别方法、装置、电子设备及介质 | |
| CN117201333A (zh) | 限流阈值推荐方法、装置及电子设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20220513 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |