CN117172627A - 一种业务执行方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种业务执行方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：基于当前对照执行周期的指标后验分布信息，对多个预设业务策略对应的多个业务对象组分别进行针对多个预设业务指标的指标采样，得到多个指标采样数据组；基于多个指标采样数据组和至少一个预设约束指标的指标约束信息，对多个业务对象组进行指标分析，确定每个业务对象组对应的目标指标分析信息，目标指标分析信息表征对应业务对象组属于最优对象组的概率；基于目标指标分析信息，执行多个业务对象组中的目标业务对象组对应的目标预设业务策略。利用本申请提供的方案可以提升业务策略的决策质量和业务执行质量。本发明实施例可应用于云技术、人工智能、智慧交通等各种场景。

Description

一种业务执行方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种业务执行方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在实际业务场景需要上线新的业务策略之前，常常会采用对照分组执行的方式来确定多种候选业务策略中执行效果最佳的目标业务策略，在实际的业务策略决策过程中通常需要综合衡量多个业务指标的好坏。例如，在对视频推荐业务的视频排序算法进行权重决策的场景中，希望最终使用的视频排序算法能够在保证DAU（日活跃用户数量）和视频曝光量不下跌的情况下，提升用户的人均观看时长和转发量。

而现有技术中针对单指标的MAB（Multi-Armed Bandit）问题的实验方案不支持同时有多个指标以及需要进行指标约束的决策场景，无法满足实际的业务需求。

发明内容

本申请提供了一种业务执行方法、装置、设备及存储介质，可以在对多个业务指标中的部分业务指标进行一定条件的约束的情况下，通过目标指标分析信息来衡量不同业务策略对应的业务对象组的多个业务指标的好坏，提升目标业务对象组选择的合理性和实用性，从而提升业务策略的决策质量和业务执行质量，并且能够在真实的业务场景落地，具有实用价值，本申请技术方案如下：

一方面，提供了一种业务执行方法，所述方法包括：

确定多个预设业务策略对应的多个业务对象组，所述多个业务对象组包括：多个执行对象组和对照对象组，每个预设业务策略对应一个业务对象组；

基于当前对照执行周期对应的指标后验分布信息，对所述多个业务对象组分别进行针对多个预设业务指标的指标采样，得到多个指标采样数据组，所述多个预设业务指标包括：至少一个预设约束指标和至少一个预设优化指标，所述指标后验分布信息表征每个业务对象组针对每个预设业务指标的后验分布；

基于所述多个指标采样数据组和所述至少一个预设约束指标各自对应的预设指标约束信息，对所述多个业务对象组进行指标分析，确定所述每个业务对象组对应的目标指标分析信息，所述预设指标约束信息用于约束所述执行对象组和所述对照对象组间对应预设约束指标的差异，所述目标指标分析信息表征对应业务对象组属于最优对象组的概率；

基于所述目标指标分析信息，执行所述多个业务对象组中的目标业务对象组对应的目标预设业务策略。

另一方面，提供了一种业务执行装置，所述装置包括：

业务对象组确定模块，用于确定多个预设业务策略对应的多个业务对象组，所述多个业务对象组包括：多个执行对象组和对照对象组，每个预设业务策略对应一个业务对象组；

指标采样模块，用于基于当前对照执行周期对应的指标后验分布信息，对所述多个业务对象组分别进行针对多个预设业务指标的指标采样，得到多个指标采样数据组，所述多个预设业务指标包括：至少一个预设约束指标和至少一个预设优化指标，所述指标后验分布信息表征每个业务对象组针对每个预设业务指标的后验分布；

指标分析模块，用于基于所述多个指标采样数据组和所述至少一个预设约束指标各自对应的预设指标约束信息，对所述多个业务对象组进行指标分析，确定所述每个业务对象组对应的目标指标分析信息，所述预设指标约束信息用于约束所述执行对象组和所述对照对象组间对应预设约束指标的差异，所述目标指标分析信息表征对应业务对象组属于最优对象组的概率；

第一业务策略执行模块，用于基于所述目标指标分析信息，执行所述多个业务对象组中的目标业务对象组对应的目标预设业务策略。

另一方面，提供了一种业务执行设备，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如第一方面所述的业务执行方法。

另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如第一方面所述的业务执行方法。

另一方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行如第一方面所述的业务执行方法。

本申请提供的一种业务执行方法、装置、设备及存储介质，具有如下技术效果：

本申请通过预先确定多个预设业务策略对应的多个业务对象组，多个业务对象组包括：多个执行对象组和对照对象组，每个预设业务策略对应一个业务对象组，然后基于当前对照执行周期对应的指标后验分布信息，对多个业务对象组分别进行针对多个预设业务指标的指标采样，得到多个指标采样数据组，该多个预设业务指标可以包括：至少一个预设约束指标和至少一个预设优化指标，接着基于多个指标采样数据组和至少一个预设约束指标各自对应的预设指标约束信息，对多个业务对象组进行指标分析，确定每个业务对象组对应的目标指标分析信息，预设指标约束信息用于约束执行对象组和对照对象组间对应预设约束指标的差异，目标指标分析信息表征对应业务对象组属于最优对象组的概率，并基于目标指标分析信息，确定多个业务对象组中的目标业务对象组，最后执行目标业务对象组对应的目标预设业务策略，可以在对多个业务指标中的部分业务指标进行一定条件的约束的情况下，通过目标指标分析信息（对应业务对象组属于最优对象组的概率）来衡量不同业务策略对应的业务对象组的多个业务指标的好坏，提升目标业务对象组选择的合理性和实用性，从而提升业务策略的决策质量和业务执行质量，并且本申请提供的业务执行方案能够在真实的业务场景落地，具有实用价值。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，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的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1是本申请实施例提供的一种应用环境的示意图；

图2是本申请实施例提供的一种业务执行方法的流程示意图；

图3是本申请实施例提供的一种基于多个指标采样数据组和至少一个预设约束指标各自对应的预设指标约束信息，对多个业务对象组进行指标分析，确定每个业务对象组对应的目标指标分析信息的流程示意图；

图4是本申请实施例提供的另一种业务执行方法的流程示意图；

图5是本申请实施例提供的一种基于多个指标采样数据组，对多个业务对象组中的非目标业务对象组进行针对至少一个预设优化指标的指标优化预测，得到指标优化预测信息的流程示意图；

图6是本申请实施例提供的另一种业务执行方法的流程示意图；

图7是本申请实施例提供的一种基于多个指标采样数据组，对目标业务对象组进行针对多个预设业务指标的衰退预测，得到目标业务对象组对应的指标衰退预测信息的流程示意图；

图8是本申请实施例提供的另一种业务执行方法的流程示意图；

图9是本申请实施例提供的一种业务执行方案的完整流程图；

图10是本申请实施例提供的一种业务执行装置的组成框图；

图11是本申请实施例提供的一种业务执行设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语 “包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

可以理解的是，在本申请的具体实施方式中，涉及到用户信息等相关的数据，当本申请以上实施例运用到具体产品或技术中时，需要获得用户许可或者同意，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。

为便于对本申请实施例的理解，下面先对几个概念进行简单介绍：

AB实验: 是互联网企业常用的一种基于数据的产品迭代方法，它的主要思想是在控制其他条件不变的前提下对不同（或同一、同质）样本设计不同实验水平（方案），并根据最终的数据变现来判断自变量对因变量的影响。

MAB（Multi-Armed Bandit）问题：在有多种策略可选择的情况下，基于选中的策略可得到一个收益指标，如何选择才能使收益指标最大化的问题。

本申请实施例提供的业务执行方法，可以应用于如图1所示的应用环境中，该应用环境中可以包括客户端10和服务器端20，客户端10与服务器端20可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接。用户可以通过客户端10向服务器端20发送针对多个预设业务策略的业务决策请求。服务器端20响应于业务决策请求，确定多个预设业务策略对应的多个业务对象组，该多个业务对象组可以包括：多个执行对象组和对照对象组，每个预设业务策略对应一个业务对象组，然后基于当前对照执行周期对应的指标后验分布信息，对多个业务对象组分别进行针对多个预设业务指标的指标采样，得到多个指标采样数据组，该多个预设业务指标可以包括：至少一个预设约束指标和至少一个预设优化指标，指标后验分布信息表征每个业务对象组针对每个预设业务指标的后验分布，接着基于多个指标采样数据组和至少一个预设约束指标各自对应的预设指标约束信息，对多个业务对象组进行指标分析，确定每个业务对象组对应的目标指标分析信息，预设指标约束信息用于约束执行对象组和对照对象组间对应预设约束指标的差异，目标指标分析信息表征对应业务对象组属于最优对象组的概率，并基于目标指标分析信息，确定多个业务对象组中的目标业务对象组，最后将多个预设业务策略中与目标业务对象组对应的目标预设业务策略反馈至客户端10，以使客户端10执行目标预设业务策略。需要说明的是，图1仅仅是一种示例。

客户端可以包括但不限于手机、电脑、智能语音交互设备、智能家电、车载终端、飞行器等类型的实体设备，也可以是运行于实体设备中的软体，比如计算机程序。客户端所对应的操作系统可以是安卓系统（Android系统）、iOS系统（是由苹果公司开发的移动操作系统）、linux系统（一种操作系统）、Microsoft Windows系统（微软视窗操作系统）等。

服务器端可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN（Content Delivery Network，内容分发网络）以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。其中服务器可以包括有网络通信单元、处理器和存储器等等。服务器端可以为对应的客户端提供后台服务。

上述客户端10和服务器端20可以用于构建一个有关业务执行的系统，该系统可以是分布式系统。以分布式系统为区块链系统为例，由多个节点（接入网络中的任意形式的计算设备，如服务器、用户终端）和客户端形成，节点之间形成组成的点对点（Peer To Peer）网络，点对点协议是一个运行在传输控制协议（TCP，Transmission Control Protocol）协议之上的应用层协议。在分布式系统中，任何机器如服务器、终端都可以加入而成为节点，节点包括硬件层、中间层、操作系统层和应用层。

上述区块链系统中各节点的功能，涉及的功能包括：

1）路由，节点具有的基本功能，用于支持节点之间的通信。

节点除具有路由功能外，还可以具有以下功能：

2）应用，用于部署在区块链中，根据实际业务需求而实现特定业务，记录实现功能相关的数据形成记录数据，在记录数据中携带数字签名以表示任务数据的来源，将记录数据发送到区块链系统中的其他节点，供其他节点在验证记录数据来源以及完整性成功时，将记录数据添加到临时区块中。

3）区块链，包括一系列按照产生的先后时间顺序相互接续的区块（Block），新区块一旦加入到区块链中就不会再被移除，区块中记录了区块链系统中节点提交的记录数据。

以下介绍本申请提供的一种业务执行方法的具体实施例，图2是本申请实施例提供的一种业务执行方法的流程示意图，本申请提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行（例如并行处理器或者多线程处理的环境）。具体的如图2所示，所述方法可以包括：

S201，确定多个预设业务策略对应的多个业务对象组，多个业务对象组包括：多个执行对象组和对照对象组，每个预设业务策略对应一个业务对象组。

在本说明书实施例中，可以对多个预设业务策略中的每个预设业务策略分别设置对应的业务对象组，从而得到多个业务对象组。可选的，多个业务对象组中的每个业务对象组可以分配有相同的业务流量，也可以在不同对照执行周期进行业务流量的动态调整。示意性的，以目标业务场景为内容推荐业务为例，多个预设业务策略可以为内容排序算法中权重参数A对应的多个预设数值，多个业务对象组可以为向用户展示的多个推荐内容组，每个推荐内容组对应一个预设数值，每个推荐内容组所使用的内容排序算法的权重参数A可以取对应的预设数值，业务流量可以为使用内容推荐业务的用户数量。

在本说明书实施例中，可以通过对目标业务场景的多个预设业务策略进行对照执行，以评估执行效果，从而确定多个预设业务策略中的目标预设业务策略。具体的，对照执行是在多个预设业务策略对应的多个业务对象组中指定出一个对照对象组（通常为多个预设业务策略中当前已经执行的预设业务策略对应的业务对象组）与多个执行对象组，从而分别对每个业务对象组实施对应的预设业务策略，通过对对照对象组与多个执行对象组各自反馈的业务指标进行分析比较，确定多个业务对象组中的目标业务对象组，从而将目标业务对象组对应的预设业务策略作为最佳策略。在一些实施例中，对照执行过程可以使用基于AB实验的策略执行方案。

S202，基于当前对照执行周期对应的指标后验分布信息，对多个业务对象组分别进行针对多个预设业务指标的指标采样，得到多个指标采样数据组，多个预设业务指标包括：至少一个预设约束指标和至少一个预设优化指标，指标后验分布信息表征每个业务对象组针对每个预设业务指标的后验分布。

在本说明书实施例中，多个预设业务指标为用于衡量预设的策略执行评估目标的指标参量，具体的，每个预设业务指标的指标参数可以为由业务对象组针对对应预设业务指标采集的执行反馈数据进行指标分析后得到的总体指标参量，示例性地，执行反馈数据可以包括点击次数，使用时长等。在一些实施例中，预设业务指标可以是零一分布的率相关的指标，如点击率、注册率、登录率、下单转化率等，也可以是连续分布的均值类指标，如人均点击量、人均播放量等等，具体的根据实际情况进行选择，本说明书实施例不作限定。

在本说明书实施例中，多个预设业务指标可以包括：至少一个预设约束指标和至少一个预设优化指标，具体的，在衡量预设的策略执行评估目标时，预设约束指标可以为需要对应指标表现满足预设指标约束信息的预设业务指标，这里的预设指标约束信息可以用于约束执行对象组和对照对象组间对应预设约束指标的参数差异，预设优化指标可以为希望对应指标表现能够优化的预设业务指标，这里的指标表现的优化方向可以包括但不限于：指标最小化、指标最大化等，指标表现的优化方向可以结合实际业务场景的策略执行评估目标进行设置，本申请对此不进行特别限定。

示意性的，以目标业务场景为内容推荐业务为例，至少一个预设优化指标可以包括：人均观看时长和转发量，至少一个预设约束指标可以包括：DAU（日活跃用户数量）和视频曝光量，相应的，日活跃用户数量对应的预设指标约束信息可以为：执行对象组的日活跃用户数量必须大于等于对照对象组的日活跃用户数量，视频曝光量对应的预设指标约束信息可以为：执行对象组的视频曝光量必须大于等于对照对象组的视频曝光量。

在本说明书实施例中，当前对照执行周期对应的指标后验分布信息可以表征每个业务对象组针对每个预设业务指标的后验分布。具体的，指标后验分布信息可以包括：每个业务对象组相对于对照对象组关于每个预设业务指标的参数差异对应的目标后验分布信息。

在一个具体的实施例中，可以根据预设指标先验分布信息和当前对照执行周期对应的执行样本的数据分布，计算出指标后验分布信息，相应的，可以根据每个业务对象组针对每个预设业务指标的预设指标先验分布信息和当前对照执行周期对应的执行样本的数据分布，计算出每个业务对象组针对每个预设业务指标的目标后验分布信息。

在一个具体的实施例中，当前对照执行周期可以包括有多次迭代，可选的实施例中，可以对多次迭代各自对应的执行样本的数据分布进行分层加权后，得到当前对照执行周期对应的数据分布，也可以将最后一次迭代对应的执行样本的数据分布作为当前对照执行周期对应的数据分布，以避免辛普森悖论问题。

在一个可选的实施例中，预设指标先验分布信息可以为正态分布，在得到预设指标先验分布信息和当前对照执行周期对应的执行样本的数据分布的基础上，可以通过正态分布的共轭性质，计算出指标后验分布信息。

在本说明书实施例中，多个指标采样数据组可以为多次指标采样各自对应的指标采样数据组，每个指标采样数据组可以包括：每个业务对象组针对每个预设业务指标对应的指标采样参数。

在一个具体的实施例中，上述基于当前对照执行周期对应的指标后验分布信息，对多个业务对象组分别进行针对多个预设业务指标的指标采样，得到多个指标采样数据组可以包括：基于当前对照执行周期对应的指标后验分布信息，对多个业务对象组分别进行针对多个预设业务指标的蒙特卡洛指标采样，得到多个指标采样数据组。

具体的，蒙特卡洛采样的核心思想即在得到每个业务对象组针对每个预设业务指标的目标后验分布信息的基础上，通过随机数发生器生成符合该目标后验分布信息的随机数，将该随机数作为每个业务对象组针对每个预设业务指标对应的指标采样参数。

示意性的，以多个业务对象组包括：arm1（对照对象组）、arm2（执行对象组）和arm3（执行对象组）为例，设置有两个预设优化指标（o1和o2）和两个预设约束指标（c1和c2），其中，两个预设优化指标的优化方向均是指标最大化（实际业务场景中，不同优化指标的优化方向可以不同，例如，优化指标1希望指标最大化，优化指标2希望指标最小化），两个预设约束指标各自对应的预设指标约束信息均为执行对象组相对于对照对象组的指标跌幅不允许超过10%。基于三个业务对象组和四个指标，在得到当前对照执行周期的指标后验分布信息（12维高斯分布，每一维对应一个业务对象组针对一个指标的参数后验分布）之后，进行蒙特卡洛采样，假设采样6次，得到如下所示的包含有6个指标采样数据组的采样数据表：

其中，S1~S6分别表示样本1~样本6，每个样本（每一行）即为一个指标采样数据组。

S203，基于多个指标采样数据组和至少一个预设约束指标各自对应的预设指标约束信息，对多个业务对象组进行指标分析，确定每个业务对象组对应的目标指标分析信息，预设指标约束信息用于约束执行对象组和对照对象组间对应预设约束指标的差异，目标指标分析信息表征对应业务对象组属于最优对象组的概率。

在本说明书实施例中，最优对象组可以为多个业务对象组中，每个预设约束指标对应的指标采样参数均满足对应预设指标约束信息，且每个预设优化指标对应的指标采样参数均表现最优的业务对象组，具体的，每个预设优化指标对应的指标采样参数均表现最优表示，相对于多个业务对象组中的其他业务对象组，最优对象组的每一优化指标对应的指标采样参数都是表现最好的（例如，某一预设优化指标的优化方向是指标最小化时，则要求最优对象组针对该预设优化指标对应的指标采样参数是多个业务对象组中最小的；某一预设优化指标的优化方向是指标最大化时，则要求最优对象组针对该预设优化指标对应的指标采样参数是多个业务对象组中最大的）。

在一个具体的实施例中，在仅有一个预设优化指标时，K个业务对象组中第k个业务对象组属于最优对象组的概率可以表示为：

其中，，A表示K个业务对象组，/>表示第k个业务对象组，/>，/>表示第k个业务对象组对应的预设优化指标，/>表示第k个业务对象组对应的第j个预设约束指标，/>，第j个预设约束指标对应的预设指标约束信息为/>，/>表示执行对象组的第j个预设约束指标相对于对照对象组不允许下跌，/>表示第k个业务对象组对应的第j个预设约束指标满足对应的预设指标约束信息，/>表示K个业务对象组针对多个预设业务指标（一个预设优化指标和J个预设约束指标）各自的指标参数，表示指标参数为M的概率，/>表示第k个业务对象组/>属于最优对象组的概率。

在一个具体的实施例中，每个指标采样数据组可以包括：每个业务对象组针对每个预设业务指标对应的指标采样参数，如图3所示，上述基于多个指标采样数据组和至少一个预设约束指标各自对应的预设指标约束信息，对多个业务对象组进行指标分析，确定每个业务对象组对应的目标指标分析信息可以包括：

S301，遍历多个指标采样数据组。

S302，基于当前遍历的指标采样数据组中的指标采样参数，将多个业务对象组中的初选对象组作为第一候选对象组，初选对象组为每个预设约束指标对应的指标采样参数均满足对应预设指标约束信息的业务对象组。

S303，在第一候选对象组中存在最优对象组的情况下，将每个业务对象组对应的第一统计信息作为每个业务对象组对应的初始指标分析信息，第一统计信息表征在当前遍历的指标采样数据组对应的样本中，对应业务对象组属于最优对象组的概率。

或，S304，在第一候选对象组中不存在最优对象组的情况下，将每个业务对象组对应的第二统计信息作为每个业务对象组对应的初始指标分析信息，第二统计信息表征在当前遍历的指标采样数据组对应的样本中，对应业务对象组属于初选对象组的概率。

S305，对遍历结束后得到的每个业务对象组对应的多个初始指标分析信息进行均值处理，确定每个业务对象组对应的目标指标分析信息。

示意性的，以上述采样数据表中6个指标采样数据组为例，arm1~ arm3各自对应的目标指标分析信息的确定过程可以如下所示：

样本1（S1）中的初选对象组为{arm1, arm2, arm3}，由于样本1的初选对象组中不存在最优对象组，将样本1中每个业务对象组属于初选对象组的概率作为每个业务对象组对应的初始指标分析信息，即P₁（arm1）:P₁（arm2）:P₁（arm3）=0.333 : 0.333 : 0.333。

样本2（S2）中的初选对象组为{arm1, arm3}，由于样本2的2个初选对象组中不存在最优对象组，将样本2中每个业务对象组属于初选对象组的概率作为每个业务对象组对应的初始指标分析信息，即P₂（arm1）:P₂（arm2）:P₂（arm3）=0.5 : 0 : 0.5。

样本3（S3）中的初选对象组为{arm1}，由于样本3仅有一个初选对象组，将样本3中每个业务对象组属于初选对象组的概率作为每个业务对象组对应的初始指标分析信息，即P₃（arm1）:P₃（arm2）:P₃（arm3）=1 : 0 : 0。

样本4（S4）中的初选对象组为{arm1, arm2, arm3}，其中，arm3为最优对象组，将样本4中每个业务对象组属于最优对象组的概率作为每个业务对象组对应的初始指标分析信息，即P₄（arm1）:P₄（arm2）:P₄（arm3）=0 : 0 : 1。

样本5（S5）中的初选对象组为{arm1, arm3}，其中，arm3为最优对象组，将样本5中每个业务对象组属于最优对象组的概率作为每个业务对象组对应的初始指标分析信息，即P₅（arm1）:P₅（arm2）:P₅（arm3）0 : 0 : 1。

样本6（S6）中的初选对象组为{arm1, arm2}，由于样本6的2个初选对象组中不存在最优对象组，将样本6中每个业务对象组属于初选对象组的概率作为每个业务对象组对应的初始指标分析信息，即P₆（arm1）:P₆（arm2）:P₆（arm3）=0.5 : 0.5 : 0。

因此，arm1对应的目标指标分析信息，arm2对应的目标指标分析信息/>，arm3对应的目标指标分析信息/>。

由以上实施例可见，通过遍历多个指标采样数据组，确定当前遍历到的指标采样数据组对应的样本中每个业务对象组的初始指标分析信息，并对遍历结束后得到的每个业务对象组对应的多个初始指标分析信息进行均值处理，确定每个业务对象组对应的目标指标分析信息，可以提升目标指标分析信息的可靠性和准确性。

S204，基于目标指标分析信息，执行多个业务对象组中的目标业务对象组对应的目标预设业务策略。

在一个具体的实施例中，上述基于目标指标分析信息，执行多个业务对象组中的目标业务对象组对应的目标预设业务策略可以包括：

S2041，基于目标指标分析信息，确定多个业务对象组中的目标业务对象组。

在一个具体的实施例中，上述基于目标指标分析信息，确定多个业务对象组中的目标业务对象组可以包括：将多个业务对象组各自对应的目标指标分析信息中最大的目标指标分析信息对应的业务对象组作为目标业务对象组。

在一个具体的实施例中，上述基于目标指标分析信息，确定多个业务对象组中的目标业务对象组还可以包括：在多个业务对象组各自对应的目标指标分析信息中最大的目标指标分析信息大于预设概率阈值的情况下，将最大目标指标分析信息对应的业务对象组作为目标业务对象组。预设概率阈值可以结合实际应用中的业务对象组筛选的精度需求进行预先设置，示意性的，预设概率阈值可以为95%。

S2042，执行多个预设业务策略中目标业务对象组对应的目标预设业务策略。

由以上实施例可见，可以在对多个业务指标中的部分业务指标进行一定条件的约束的情况下，通过目标指标分析信息（对应业务对象组属于最优对象组的概率）来衡量不同业务策略对应的业务对象组的多个业务指标的好坏，提升目标业务对象组选择的合理性和实用性，从而提升业务策略的决策质量和业务执行质量，并且本申请提供的业务执行方案能够在真实的业务场景落地，具有实用价值。

在一个可选的实施例中，如图4所示，在上述基于目标指标分析信息，确定多个业务对象组中的目标业务对象组之后，上述方法还可以包括：

S205，基于多个指标采样数据组，对多个业务对象组中的非目标业务对象组进行针对至少一个预设优化指标的指标优化预测，得到指标优化预测信息，指标优化预测信息表征非目标业务对象组在每个预设约束指标对应的指标采样参数均满足对应预设指标约束信息的情况下，相对于目标业务对象组关于至少一个预设优化指标的优化概率。

具体的，指标优化预测信息可以用于预测在后续对照执行周期的对照执行过程中非目标业务对象组针对至少一个预设优化指标的优化概率，以判断是否可以将目标业务对象组对应的预设业务策略上线，以及是否需要在后续对照执行周期的对照执行过程中继续观测非目标业务对象组的指标表现。

在一个具体的实施例中，每个指标采样数据组可以包括：每个业务对象组针对每个预设业务指标对应的指标采样参数，如图5所示，上述基于多个指标采样数据组，对多个业务对象组中的非目标业务对象组进行针对至少一个预设优化指标的指标优化预测，得到指标优化预测信息可以包括：

S501，遍历多个指标采样数据组。

S502，基于当前遍历的指标采样数据组中的指标采样参数，将非目标业务对象组中的初选对象组作为第二候选对象组，初选对象组为每个预设约束指标对应的指标采样参数均满足对应预设指标约束信息的业务对象组。

S503，确定第二候选对象组相对于目标业务对象组针对每个预设优化指标对应的指标相对增量信息。

具体的，每个预设优化指标对应的指标相对增量信息可以表征在当前遍历的指标采样数据组对应的样本中，第二候选对象组相对于目标业务对象组针对对应预设优化指标的指标采样参数的增量。

在一个具体的实施例中，指标相对增量信息的表现形式可以包括：相对增长量或者相对增长率。

在一个具体的实施例中，在第二候选对象组包括多个候选对象组的情况下，可以分别确定每个候选对象组相对于目标业务对象组针对每个预设优化指标对应的指标相对增量信息。

S504，将至少一个预设优化指标各自对应的指标相对增量信息中最大的指标相对增量信息作为初始优化预测信息。

具体的，初始优化预测信息可以表征在当前遍历的指标采样数据组对应的样本中，非目标业务对象组关于至少一个预设优化指标的优化概率。

S505，将遍历结束后得到的多个初始优化预测信息中的目标分位点作为指标优化预测信息。

具体的，目标分位点可以结合实际应用中业务决策的精准度需求进行预先设置。可选的实施例中，目标分位点可以为95%分位点。

示意性的，以上述采样数据表中6个指标采样数据组为例，目标业务对象组为arm3，非目标业务对象组为arm1和 arm2，指标优化预测信息的确定过程可以如下所示：

样本1（S1）中的第二候选对象组为{arm1, arm2}，arm1的o2指标比arm3的o2指标表现好，初始优化预测信息Q1= (0.32-0.25)/0.25 = 0.28。

样本2（S2）中的第二候选对象组为{arm1}，arm1的o2指标比arm3 的o2指标表现好，初始优化预测信息Q2=(0.35-0.31)/0.31 = 0.129。

样本3（S3）中的第二候选对象组为{arm1}，arm1中没有预设优化指标比arm3表现更好，初始优化预测信息Q3为0。

样本4（S4）中的第二候选对象组为{arm1, arm2}，第二候选对象组中没有预设优化指标比arm3表现更好，初始优化预测信息Q4为0。

样本5（S5）中的第二候选对象组为{arm1}, arm1中没有预设优化指标比arm3表现更好，初始优化预测信息Q5为0。

样本6（S6）中的第二候选对象组为{arm1, arm2}，与arm1的o1指标相比，arm2的o1指标相对于arm3的o1指标的优化更大（即指标相对增量信息更大），初始优化预测信息Q6=(0.84-0.63)/0.63 = 0.333。

因此，将{0, 0, 0, 0.129, 0.28, 0.333}的95%分位点作为指标优化预测信息。

由以上实施例可见，通过遍历多个指标采样数据组，确定当前遍历到的指标采样数据组对应的样本的初始优化预测信息（非目标业务对象组关于至少一个预设优化指标的最大的指标相对增量信息），并将遍历结束后得到的多个初始优化预测信息中的目标分位点作为指标优化预测信息，可以提升指标优化预测信息的可靠性和准确性。

S206，在指标优化预测信息满足预设优化预测条件的情况下，执行目标预设业务策略。

在一个具体的实施例中，预设优化预测条件可以为指标优化预测信息小于预设优化预测阈值，预设优化预测阈值可以结合实际应用中策略筛选的精准度需求进行预先设置，可选的实施例中，预设优化预测阈值可以为千分之五。

由以上实施例可见，结合目标指标分析信息和指标优化预测信息进行目标业务对象组的选择和业务策略的决策，可以提升业务策略决策的合理性和可靠性，从而提升业务执行质量。

在一个可选的实施例中，如图6所示，在上述基于目标指标分析信息，确定多个业务对象组中的目标业务对象组之后，上述方法还可以包括：

S207，基于多个指标采样数据组，对目标业务对象组进行针对多个预设业务指标的衰退预测，得到目标业务对象组对应的指标衰退预测信息，指标衰退预测信息表征目标业务对象组对应的每个预设业务指标的衰退预测情况。

具体的，指标衰退预测信息可以用于预测在目标业务对象组对应的预设业务策略实际执行（上线应用）后，至少一个预设优化指标的衰退情况，以判断是否可以将目标业务对象组对应的预设业务策略上线，以及是否需要进行后续对照执行周期的对照执行过程，从而继续观测该多个业务对象组的指标表现。

在一个具体的实施例中，每个指标采样数据组可以包括：每个业务对象组针对每个预设业务指标对应的指标采样参数，如图7所示，上述基于多个指标采样数据组，对目标业务对象组进行针对多个预设业务指标的衰退预测，得到目标业务对象组对应的指标衰退预测信息可以包括：

S701，遍历多个指标采样数据组。

S702，基于当前遍历的指标采样数据组中的指标采样参数，确定目标业务对象组的每个预设业务指标对应的指标相对跌幅信息。

具体的，每个预设业务指标对应的指标相对跌幅信息可以表征在当前遍历的指标采样数据组对应的样本中，目标业务对象组针对对应预设业务指标的指标采样参数的相对跌幅。

在一个具体的实施例中，这里的相对跌幅可以指目标业务对象组针对对应预设业务指标的指标采样参数与最优指标采样参数之间的相对跌幅，最优指标采样参数可以为在当前遍历的指标采样数据组中的指标采样参数中，多个业务对象组针对对应预设业务指标各自的指标采样参数中的最优参数。

在一个具体的实施例中，指标相对跌幅信息的表现形式可以包括：相对下降量或者相对下降率。

S703，将多个预设业务指标各自对应的指标相对跌幅信息中最大的指标相对跌幅信息，作为目标业务对象组对应的初始衰退预测信息。

具体的，初始衰退预测信息可以表征在当前遍历的指标采样数据组对应的样本中，目标业务对象组关于至少一个预设优化指标的衰退情况。

S704，对遍历结束后得到的目标业务对象组对应的多个初始衰退预测信息进行均值处理，确定指标衰退预测信息。

示意性的，以上述采样数据表中6个指标采样数据组为例，目标业务对象组为arm3，非目标业务对象组为arm1和 arm2，目标业务对象组对应的指标衰退预测信息的确定过程可以如下所示：

样本1（S1）中，初始衰退预测信息T1(arm3)=max{(0.74-0.74)/0.74, (0.32-0.25)/0.25, (1.2-1.2)/1.2, (1.2-0.99)/0.99}=0.28；

样本2（S2）中，初始衰退预测信息T2(arm3)=max{(0.73-0.73)/0.73, (0.35-0.31)/0.31, (1-0.99)/0.99, (1.83-0.98)/0.98}=0.867；

样本3（S3）中，初始衰退预测信息T3(arm3)=max{(0.81-0.8)/0.8, (0.4-0.4)/0.4, (1-0.83)/0.83, (1-0.83)/0.83}=0.205；

样本4（S4）中，初始衰退预测信息T4(arm3)=max{(0.65-0.65)/0.65, (0.39-0.39)/0.39, (1.2-0.98)/0.98, (1.1-1.1)/1.1}=0.224；

样本5（S5）中，初始衰退预测信息T5(arm3)=max{(0.83-0.83)/0.83, (0.37-0.37)/0.37, (1.1-1.1)/1.1, (1.03-1.03)/1.03}=0；

样本6（S6）中，初始衰退预测信息T6(arm3)=max{(0.84-0.63)/0.63, (0.42-0.42)/0.42, (1-0.88)/0.88, (1.3-0.98)/0.98}=0.333；

因此，指标衰退预测信息。

由以上实施例可见，通过遍历多个指标采样数据组，确定当前遍历到的指标采样数据组对应的样本对应的初始衰退预测信息（目标业务对象组的每个预设业务指标对应的指标相对跌幅信息中的最大值），并对遍历结束后得到的目标业务对象组对应的多个初始衰退预测信息进行均值处理，确定指标衰退预测信息，可以提升指标衰退预测信息的可靠性和准确性。

S208，在指标衰退预测信息满足预设衰退预测条件的情况下，执行目标预设业务策略。

在一个具体的实施例中，预设衰退预测条件可以为指标衰退预测信息小于预设衰退预测阈值，预设衰退预测阈值可以结合实际应用中策略筛选的精准度需求进行预先设置，可选的实施例中，预设衰退预测阈值可以为千分之一。

在一个可选的实施例中，还可以分别得到每个业务对象组对应的指标衰退预测信息，并基于多个业务对象组各自对应的指标衰退预测信息进行目标业务对象组的选择和业务策略的决策。

由以上实施例可见，结合目标指标分析信息和指标衰退预测信息进行目标业务对象组的选择和业务策略的决策，可以提升业务策略决策的合理性和可靠性，从而提升业务执行质量。

在一个可选的实施例中，如图8所示，在上述基于多个指标采样数据组和至少一个预设约束指标各自对应的预设指标约束信息，对多个业务对象组进行指标分析，确定每个业务对象组对应的目标指标分析信息之后，上述方法还可以包括：

S209，基于目标指标分析信息，对多个业务对象组进行流量更新，得到多个业务对象组各自对应的更新流量。

在一个具体的实施例中，上述基于目标指标分析信息，对多个业务对象组进行流量更新，得到多个业务对象组各自对应的更新流量可以包括：

1）基于目标指标分析信息，对多个业务对象组进行流量分配，确定多个业务对象组的流量分配比例信息。

具体的，流量分配比例信息与目标指标分析信息呈正相关。在一个具体的实施例中，可以将每个业务对象组对应的目标指标分析信息，作为每个业务对象组对应的流量分配比例信息。示意性的，前述得到arm1对应的目标指标分析信息=，arm2对应的目标指标分析信息=/>，arm3对应的目标指标分析信息=/>，因此，arm1~arm3的流量分配比例信息可以为/>。

2）基于流量分配比例信息，对多个业务对象组进行流量更新，得到更新流量。

具体的，可以在进行对照执行之前，确定分配给多个业务对象组的总流量，基于流量分配比例信息，对总流量进行重新分配，确定每个业务对象组分配到的更新流量。

S210，基于更新流量，对多个业务对象组进行更新对照执行周期的对照执行过程。

具体的，这里的更新对照执行周期可以为当前对照执行周期的下一对照执行周期。

S211，基于更新对照执行周期的对照执行过程，跳转至基于当前对照执行周期对应的指标后验分布信息，对多个业务对象组分别进行针对多个预设业务指标的指标采样，得到多个指标采样数据组的步骤，直至满足预设对照执行结束条件。

在一个具体的实施例中，预设对照执行结束条件可以结合实际应用中的业务策略决策需求进行预先设置，可选的实施例中，预设对照执行结束条件可以为在当前对照执行周期中，多个业务对象组各自对应的目标指标分析信息中最大的目标指标分析信息大于预设概率阈值；预设对照执行结束条件还可以为在当前对照执行周期中，多个业务对象组各自对应的指标衰退预测信息均大于预设衰退预测阈值；预设对照执行结束条件还可以为在当前对照执行周期中，非目标业务对象组对应的指标优化预测信息小于预设优化预测阈值。

由以上实施例可见，基于目标指标分析信息，对多个业务对象组进行流量分配，确定多个业务对象组的流量分配比例信息，从而对多个业务对象组进行流量调整，由于流量分配比例信息与目标指标分析信息呈正相关，当一个业务对象组的目标指标分析信息（对应业务对象组属于最优对象组的概率）越大时，其分配到的流量也越大，可以在提升流量分配的合理性的基础上，提升后续对照执行过程的运行效率。

参见图9，图9是本申请实施例提供的一种业务执行方案的整体流程图。具体的，可以包括以下步骤：

S10：进行对照执行过程的参数配置，示意性的，可以配置如下参数：多个预设业务指标（包括：至少一个预设优化指标和至少一个预设约束指标）、预设约束指标对应的指标约束信息、多个业务对照组、总流量（多个业务对照组可以分配到的流量总数）、每一周期的对照执行过程的迭代运行时间t。

S20：配置各业务对象组的初始流量，可选的，通常在第一周期将总流量平均分配到每个业务对象组，并在后续进行流量分配比例信息的调整。

S30：上线各业务对象组，运行当前周期的对照执行过程。

S40：预先定义各预设业务指标的先验分布，可选的，各预设业务指标的先验分布可以为业务对象组的各预设业务指标相对于对照对象组的相对差异均值的先验分布，这里定义先验分布为正态分布。

S50：在当前周期的对照执行过程达到迭代运行时间t的情况下，获取历史所有迭代数据。

S60：基于先验分布和历史所有迭代数据，更新各业务对象组的各预设业务指标的后验分布。

S70：计算各业务对象组对应的目标指标分析信息，目标指标分析信息可以表征对应业务对象组属于最优对象组的概率，具体的，最优对象组可以为多个业务对象组中，每个预设约束指标对应的指标采样参数均满足对应预设指标约束信息，且每个预设优化指标对应的指标采样参数均表现最优的业务对象组。

S80：基于目标指标分析信息判断对照执行过程是否达到预设对照执行结束条件（即对照执行模型是否收敛），可选的，除了基于目标指标分析信息判断对照执行过程是否结束，可以结合前述实施例中的指标优化预测信息和/或，指标衰减预测信息进行对照执行过程是否结束的判断。

S90：在对照执行过程不满足预设对照执行结束条件的情况下，基于目标指标分析信息，计算各业务对象组的流量分配比例信息。

S100：基于流量分配比例信息，更新各业务对象组的流量，以使各业务对象组进行下一周期的对照执行过程。

由以上本申请实施例提供的技术方案可见，本申请通过预先确定多个预设业务策略对应的多个业务对象组，多个业务对象组包括：多个执行对象组和对照对象组，每个预设业务策略对应一个业务对象组，然后基于当前对照执行周期对应的指标后验分布信息，对多个业务对象组分别进行针对多个预设业务指标的指标采样，得到多个指标采样数据组，该多个预设业务指标可以包括：至少一个预设约束指标和至少一个预设优化指标，接着基于多个指标采样数据组和至少一个预设约束指标各自对应的预设指标约束信息，对多个业务对象组进行指标分析，确定每个业务对象组对应的目标指标分析信息，预设指标约束信息用于约束执行对象组和对照对象组间对应预设约束指标的差异，目标指标分析信息表征对应业务对象组属于最优对象组的概率，最优对象组为多个业务对象组中，每个预设约束指标对应的指标采样参数均满足对应预设指标约束信息，且每个预设优化指标对应的指标采样参数均表现最优的业务对象组，并基于目标指标分析信息，确定多个业务对象组中的目标业务对象组，还可以结合指标优化预测信息和/或指标优化预测信息，判断是否执行目标业务对象组对应的目标预设业务策略，在目标业务场景中，可以在对多个业务指标中的部分业务指标进行一定条件的约束的情况下，通过目标指标分析信息，和/或指标优化预测信息，和/或指标优化预测信息来衡量不同业务策略对应的业务对象组的多个业务指标的好坏，提升目标业务对象组选择的合理性和实用性，从而提升业务策略的决策质量和业务执行质量，此外，还可以基于目标指标分析信息，对多个业务对象组进行流量分配，确定多个业务对象组的流量分配比例信息，从而对多个业务对象组进行流量调整，由于流量分配比例信息与目标指标分析信息呈正相关，当一个业务对象组的目标指标分析信息（对应业务对象组属于最优对象组的概率）越大时，其分配到的流量也越大，可以在提升流量分配的合理性的基础上，提升后续对照执行过程的运行效率，并且本申请提供的业务执行方案能够在真实的业务场景落地，具有实用价值。

本申请实施例还提供了一种业务执行装置，如图10所示，该业务执行装置可以包括：

业务对象组确定模块1010，用于确定多个预设业务策略对应的多个业务对象组，多个业务对象组包括：多个执行对象组和对照对象组，每个预设业务策略对应一个业务对象组；

指标采样模块1020，用于基于当前对照执行周期对应的指标后验分布信息，对多个业务对象组分别进行针对多个预设业务指标的指标采样，得到多个指标采样数据组，多个预设业务指标包括：至少一个预设约束指标和至少一个预设优化指标，指标后验分布信息表征每个业务对象组针对每个预设业务指标的后验分布；

指标分析模块1030，用于基于多个指标采样数据组和至少一个预设约束指标各自对应的预设指标约束信息，对多个业务对象组进行指标分析，确定每个业务对象组对应的目标指标分析信息，预设指标约束信息用于约束执行对象组和对照对象组间对应预设约束指标的差异，目标指标分析信息表征对应业务对象组属于最优对象组的概率；

第一业务策略执行模块1040，用于基于目标指标分析信息，执行多个业务对象组中的目标业务对象组对应的目标预设业务策略。

在一个具体的实施例中，最优对象组为多个业务对象组中，每个预设约束指标对应的指标采样参数均满足对应预设指标约束信息，且每个预设优化指标对应的指标采样参数均表现最优的业务对象组，每个指标采样数据组可以包括：每个业务对象组针对每个预设业务指标对应的指标采样参数，上述指标分析模块1030可以包括：

第一遍历单元，用于遍历多个指标采样数据组；

第一候选对象组确定单元，用于基于当前遍历的指标采样数据组中的指标采样参数，将多个业务对象组中的初选对象组作为第一候选对象组，初选对象组为每个预设约束指标对应的指标采样参数均满足对应预设指标约束信息的业务对象组；

第一初始指标分析信息确定单元，用于在第一候选对象组中存在最优对象组的情况下，将每个业务对象组对应的第一统计信息作为每个业务对象组对应的初始指标分析信息，第一统计信息表征在当前遍历的指标采样数据组对应的样本中，对应业务对象组属于最优对象组的概率；

第二初始指标分析信息确定单元，用于在第一候选对象组中不存在最优对象组的情况下，将每个业务对象组对应的第二统计信息作为每个业务对象组对应的初始指标分析信息，第二统计信息表征在当前遍历的指标采样数据组对应的样本中，对应业务对象组属于初选对象组的概率；

目标指标分析信息确定单元，用于对遍历结束后得到的每个业务对象组对应的多个初始指标分析信息进行均值处理，确定每个业务对象组对应的目标指标分析信息。

在一个具体的实施例中，上述第一业务策略执行模块1040可以包括：

目标业务对象组确定单元，用于基于目标指标分析信息，确定多个业务对象组中的目标业务对象组；

业务策略执行单元，用于执行多个预设业务策略中目标业务对象组对应的目标预设业务策略。

在一个可选的实施例中，上述装置还可以包括：

指标优化预测模块，用于基于多个指标采样数据组，对多个业务对象组中的非目标业务对象组进行针对至少一个预设优化指标的指标优化预测，得到指标优化预测信息，指标优化预测信息表征非目标业务对象组在每个预设约束指标对应的指标采样参数均满足对应预设指标约束信息的情况下，相对于目标业务对象组关于至少一个预设优化指标的优化概率；

第二业务策略执行模块，用于在指标优化预测信息满足预设优化预测条件的情况下，执行目标预设业务策略。

在一个具体的实施例中，每个指标采样数据组可以包括：每个业务对象组针对每个预设业务指标对应的指标采样参数，上述指标优化预测模块可以包括：

第二遍历单元，用于遍历多个指标采样数据组；

第二候选对象组确定单元，用于基于当前遍历的指标采样数据组中的指标采样参数，将非目标业务对象组中的初选对象组作为第二候选对象组，初选对象组为每个预设约束指标对应的指标采样参数均满足对应预设指标约束信息的业务对象组；

指标相对增量信息确定单元，用于确定第二候选对象组相对于目标业务对象组针对每个预设优化指标对应的指标相对增量信息；

初始优化预测信息确定单元，用于将至少一个预设优化指标各自对应的指标相对增量信息中最大的指标相对增量信息作为初始优化预测信息；

指标优化预测信息确定单元，用于将遍历结束后得到的多个初始优化预测信息中的目标分位点作为指标优化预测信息。

在一个可选的实施例中，上述装置还可以包括：

指标衰退预测模块，用于基于多个指标采样数据组，对目标业务对象组进行针对多个预设业务指标的衰退预测，得到目标业务对象组对应的指标衰退预测信息，指标衰退预测信息表征目标业务对象组对应的每个预设业务指标的衰退预测情况；

第三业务策略执行模块，用于在指标衰退预测信息满足预设衰退预测条件的情况下，执行目标预设业务策略。

在一个具体的实施例中，每个指标采样数据组可以包括：每个业务对象组针对每个预设业务指标对应的指标采样参数，上述指标衰退预测模块可以包括：

第三遍历单元，用于遍历多个指标采样数据组；

指标相对跌幅信息确定单元，用于基于当前遍历的指标采样数据组中的指标采样参数，确定目标业务对象组的每个预设业务指标对应的指标相对跌幅信息；

初始衰退预测信息确定单元，用于将多个预设业务指标各自对应的指标相对跌幅信息中最大的指标相对跌幅信息，作为目标业务对象组对应的初始衰退预测信息；

指标衰退预测信息确定单元，用于对遍历结束后得到的目标业务对象组对应的多个初始衰退预测信息进行均值处理，确定指标衰退预测信息。

在一个可选的实施例中，上述装置还可以包括：

流量更新模块，用于基于目标指标分析信息，对多个业务对象组进行流量更新，得到多个业务对象组各自对应的更新流量；

对照执行模块，用于基于更新流量，对多个业务对象组进行更新对照执行周期的对照执行过程；

收敛模块，用于基于更新对照执行周期的对照执行过程，跳转至基于当前对照执行周期对应的指标后验分布信息，对多个业务对象组分别进行针对多个预设业务指标的指标采样，得到多个指标采样数据组的步骤，直至满足预设对照执行结束条件。

在一个具体的实施例中，上述流量更新模块可以包括：

流量分配单元，用于基于目标指标分析信息，对多个业务对象组进行流量分配，确定多个业务对象组的流量分配比例信息；

流量更新单元，用于基于流量分配比例信息，对多个业务对象组进行流量更新，得到更新流量。

需要说明的，所述装置实施例中的装置与方法实施例基于同样的发明构思。

本申请实施例提供了一种业务执行设备，该业务执行设备包括处理器和存储器，该存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，该至少一条指令或该至少一段程序由该处理器加载并执行以实现如上述方法实施例所提供的业务执行方法。

进一步地，图11示出了一种用于实现本申请实施例所提供的业务执行方法的业务执行设备的硬件结构示意图，所述业务执行设备可以参与构成或包含本申请实施例所提供的业务执行装置。如图11所示，业务执行设备110可以包括一个或多个（图中采用1102a、1102b，……，1102n来示出）处理器1102（处理器1102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置）、用于存储数据的存储器1104、以及用于通信功能的传输装置1106。除此以外，还可以包括：显示器、输入/输出接口（I/O接口）、通用串行总线（USB）端口（可以作为I/O接口的端口中的一个端口被包括）、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图11所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，业务执行设备110还可包括比图11中所示更多或者更少的组件，或者具有与图11所示不同的配置。

应当注意到的是上述一个或多个处理器1102和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到业务执行设备110（或移动设备）中的其他元件中的任意一个内。如本申请实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制（例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择）。

存储器1104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本申请实施例中所述的业务执行方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器1102通过运行存储在存储器1104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的一种业务执行方法。存储器1104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器1104可进一步包括相对于处理器1102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至业务执行设备110。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置1106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括业务执行设备110的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置1106包括一个网络适配器（NetworkInterfaceController，NIC），其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实施例中，传输装置1106可以为射频（RadioFrequency，RF）模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器（LCD），该液晶显示器可使得用户能够与业务执行设备110（或移动设备）的用户界面进行交互。

本申请的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质可设置于业务执行设备之中以保存用于实现方法实施例中业务执行方法相关的至少一条指令或至少一段程序，该至少一条指令或该至少一段程序由该处理器加载并执行以实现上述方法实施例提供的业务执行方法。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络的多个网络服务器中的至少一个网络服务器。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本申请的实施例还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行如方法实施例提供的业务执行方法。在一个示例中，计算机程序产品可以为插件，该插件能无缝衔接到所有主流的文本摘要模块当中，显著提升摘要生成算法的效果，进而提升产品的体验。

需要说明的是：上述本申请实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本申请特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置和设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本申请的较佳实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种业务执行方法，其特征在于，所述方法包括：

确定多个预设业务策略对应的多个业务对象组，所述多个业务对象组包括：多个执行对象组和对照对象组，每个预设业务策略对应一个业务对象组；

基于当前对照执行周期对应的指标后验分布信息，对所述多个业务对象组分别进行针对多个预设业务指标的指标采样，得到多个指标采样数据组，所述多个预设业务指标包括：至少一个预设约束指标和至少一个预设优化指标，所述指标后验分布信息表征每个业务对象组针对每个预设业务指标的后验分布；

基于所述多个指标采样数据组和所述至少一个预设约束指标各自对应的预设指标约束信息，对所述多个业务对象组进行指标分析，确定所述每个业务对象组对应的目标指标分析信息，所述预设指标约束信息用于约束所述执行对象组和所述对照对象组间对应预设约束指标的差异，所述目标指标分析信息表征对应业务对象组属于最优对象组的概率；

基于所述目标指标分析信息，执行所述多个业务对象组中的目标业务对象组对应的目标预设业务策略。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最优对象组为所述多个业务对象组中，每个预设约束指标对应的指标采样参数均满足对应预设指标约束信息，且每个预设优化指标对应的指标采样参数均表现最优的业务对象组，每个指标采样数据组包括：所述每个业务对象组针对所述每个预设业务指标对应的指标采样参数，所述基于所述多个指标采样数据组和所述至少一个预设约束指标各自对应的预设指标约束信息，对所述多个业务对象组进行指标分析，确定所述每个业务对象组对应的目标指标分析信息包括：

遍历所述多个指标采样数据组；

基于当前遍历的指标采样数据组中的指标采样参数，将所述多个业务对象组中的初选对象组作为第一候选对象组，所述初选对象组为所述每个预设约束指标对应的指标采样参数均满足对应预设指标约束信息的业务对象组；

在所述第一候选对象组中存在所述最优对象组的情况下，将所述每个业务对象组对应的第一统计信息作为所述每个业务对象组对应的初始指标分析信息，所述第一统计信息表征在所述当前遍历的指标采样数据组对应的样本中，对应业务对象组属于所述最优对象组的概率；

或，在所述第一候选对象组中不存在所述最优对象组的情况下，将所述每个业务对象组对应的第二统计信息作为所述每个业务对象组对应的初始指标分析信息，所述第二统计信息表征在所述当前遍历的指标采样数据组对应的样本中，对应业务对象组属于所述初选对象组的概率；

对遍历结束后得到的所述每个业务对象组对应的多个初始指标分析信息进行均值处理，确定所述每个业务对象组对应的目标指标分析信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述目标指标分析信息，执行所述多个业务对象组中的目标业务对象组对应的目标预设业务策略之前，所述方法还包括：

基于所述多个指标采样数据组，对所述多个业务对象组中的非目标业务对象组进行针对所述至少一个预设优化指标的指标优化预测，得到指标优化预测信息，所述指标优化预测信息表征所述非目标业务对象组在每个预设约束指标对应的指标采样参数均满足对应预设指标约束信息的情况下，相对于所述目标业务对象组关于所述至少一个预设优化指标的优化概率；

在所述指标优化预测信息满足预设优化预测条件的情况下，执行所述目标预设业务策略。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，每个指标采样数据组包括：所述每个业务对象组针对所述每个预设业务指标对应的指标采样参数，所述基于所述多个指标采样数据组，对所述多个业务对象组中的非目标业务对象组进行针对所述至少一个预设优化指标的指标优化预测，得到指标优化预测信息包括：

遍历所述多个指标采样数据组；

基于当前遍历的指标采样数据组中的指标采样参数，将所述非目标业务对象组中的初选对象组作为第二候选对象组，所述初选对象组为所述每个预设约束指标对应的指标采样参数均满足对应预设指标约束信息的业务对象组；

确定所述第二候选对象组相对于所述目标业务对象组针对每个预设优化指标对应的指标相对增量信息；

将所述至少一个预设优化指标各自对应的指标相对增量信息中最大的指标相对增量信息作为初始优化预测信息；

将遍历结束后得到的多个初始优化预测信息中的目标分位点作为所述指标优化预测信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述目标指标分析信息，执行所述多个业务对象组中的目标业务对象组对应的目标预设业务策略之前，所述方法还包括：

基于所述多个指标采样数据组，对所述目标业务对象组进行针对所述多个预设业务指标的衰退预测，得到所述目标业务对象组对应的指标衰退预测信息，所述指标衰退预测信息表征所述目标业务对象组对应的每个预设业务指标的衰退预测情况；

在所述指标衰退预测信息满足预设衰退预测条件的情况下，执行所述目标预设业务策略。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，每个指标采样数据组包括：所述每个业务对象组针对所述每个预设业务指标对应的指标采样参数，所述基于所述多个指标采样数据组，对所述目标业务对象组进行针对所述多个预设业务指标的衰退预测，得到所述目标业务对象组对应的指标衰退预测信息包括：

遍历所述多个指标采样数据组；

基于当前遍历的指标采样数据组中的指标采样参数，确定所述目标业务对象组的每个预设业务指标对应的指标相对跌幅信息；

将所述多个预设业务指标各自对应的指标相对跌幅信息中最大的指标相对跌幅信息，作为所述目标业务对象组对应的初始衰退预测信息；

对遍历结束后得到的所述目标业务对象组对应的多个初始衰退预测信息进行均值处理，确定所述指标衰退预测信息。

7.根据权利要求1至6任一所述的方法，其特征在于，在所述基于所述多个指标采样数据组和所述至少一个预设约束指标各自对应的预设指标约束信息，对所述多个业务对象组进行指标分析，确定所述每个业务对象组对应的目标指标分析信息之后，所述方法还包括：

基于所述目标指标分析信息，对所述多个业务对象组进行流量更新，得到所述多个业务对象组各自对应的更新流量；

基于所述更新流量，对所述多个业务对象组进行更新对照执行周期的对照执行过程；

基于所述更新对照执行周期的对照执行过程，跳转至所述基于当前对照执行周期对应的指标后验分布信息，对所述多个业务对象组分别进行针对多个预设业务指标的指标采样，得到多个指标采样数据组的步骤，直至满足预设对照执行结束条件。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标指标分析信息，对所述多个业务对象组进行流量更新，得到所述多个业务对象组各自对应的更新流量包括：

基于所述目标指标分析信息，对所述多个业务对象组进行流量分配，确定所述多个业务对象组的流量分配比例信息；

基于所述流量分配比例信息，对所述多个业务对象组进行流量更新，得到所述更新流量。

9.一种业务执行装置，其特征在于，所述装置包括：

业务对象组确定模块，用于确定多个预设业务策略对应的多个业务对象组，所述多个业务对象组包括：多个执行对象组和对照对象组，每个预设业务策略对应一个业务对象组；

指标采样模块，用于基于当前对照执行周期对应的指标后验分布信息，对所述多个业务对象组分别进行针对多个预设业务指标的指标采样，得到多个指标采样数据组，所述多个预设业务指标包括：至少一个预设约束指标和至少一个预设优化指标，所述指标后验分布信息表征每个业务对象组针对每个预设业务指标的后验分布；

指标分析模块，用于基于所述多个指标采样数据组和所述至少一个预设约束指标各自对应的预设指标约束信息，对所述多个业务对象组进行指标分析，确定所述每个业务对象组对应的目标指标分析信息，所述预设指标约束信息用于约束所述执行对象组和所述对照对象组间对应预设约束指标的差异，所述目标指标分析信息表征对应业务对象组属于最优对象组的概率；

第一业务策略执行模块，用于基于所述目标指标分析信息，执行所述多个业务对象组中的目标业务对象组对应的目标预设业务策略。

10.一种业务执行设备，其特征在于，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至8任一所述的业务执行方法。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1至8任一所述的业务执行方法。

12.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1至8任一所述的业务执行方法。