CN117235396A - 一种精选楼层入参的校验方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种精选楼层入参的校验方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取历史时段内投放于可投放组件的精选楼层数据，并转换为目标接口的入参数据，获取若干个用户数据，将入参数据替换为每个用户数据，得到用户入参数据，针对每个用户入参数据请求目标接口，以获得目标接口的反馈结果，根据反馈结果统计各项异常指标数据，以确定异常指标与个性化指标，根据异常指标或个性化指标，确定精选楼层数据的校验结果，并当校验结果异常时进行告警。可见，通过统计各项异常指标数据，能够从系统的维度进行评估，并将用户数据替换入参数据，能够从个性化维度进行评估，以鉴定当前的各个精选楼层所构成的个性化策略是否合理。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，更具体的说，是涉及一种精选楼层入参的校验方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着互联网技术的发展，面向用户的商品网站中会分区向用户提供商品信息，如[三折疯抢]、[今日特卖]等这种分区，这种分区模块所嵌入的页面中包含有多类多种品牌的商品信息，这种由分区模块嵌入页面的模式为精选楼层。
精选楼层是日常运营的重要的一部分，会根据销售数据，随时进行调整，运营侧的操作灵活性大，实时性高，使用频率。运营的调整策略包括但不限于调整货池，修改个性化策略，分流实验，布局调整。因为修改变动的策略丰富且频繁，需要确保各种场景的功能均不受影响，且数据产出还跟用户有强关联，个性化程度高。
如何对精选楼层入参进行校验，以检查系统、组件配置是否正常，个性化策略是否合理，是需要关注的问题。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本申请以便提供一种精选楼层入参的校验方法、装置、设备及存储介质，以检查系统、组件配置是否正常，校验个性化策略是否合理。
为了实现上述目的，现提出具体方案如下：
一种精选楼层入参的校验方法，包括：
获取预设历史时段内的投放于各个可投放组件的各个精选楼层数据，并将所述各个精选楼层数据转换为目标接口的入参数据；
获取若干个用户数据，并针对每个的用户数据，将所述入参数据中的个性化参数替换为所述用户数据，得到用户入参数据；
针对每个用户入参数据，请求所述目标接口，以获得所述目标接口的反馈结果；
根据各个反馈结果，统计各项异常指标数据，并基于所述各项异常指标数据确定异常指标值；
确定每个包含有接口反馈数据报文的反馈结果的数据报文，并确定每个数据报文对所述各个精选楼层数据进行个性化分析得到的个性化指标值，所述接口反馈数据报文为将用户入参数据中的用户数据应用于所述各个精选楼层数据得到应用结果，并基于所述应用结果生成的；
根据所述异常指标值或各个所述个性化指标值，确定所述各个精选楼层数据的校验结果，并当所述校验结果异常时进行告警。
可选的，在将所述各个精选楼层数据转换为目标接口的入参数据之后，还包括：
通过所述目标接口将所述入参数据入库。
可选的，所述根据各个反馈结果，统计各项异常指标数据，包括：
统计各个反馈结果中所有数据报文中的容灾标识个数，将所述容灾标识个数除以请求所述目标接口的总次数，得到容灾率；
统计各个反馈结果中的接口返回错误次数，将所述接口返回错误次数除以请求所述目标接口的总次数，得到错误率；
统计各个反馈结果中的空结果次数，将所述空结果次数除以请求所述目标接口的总次数，得到报空率。
可选的，每个数据报文包括多种商品品牌和多种商品品类；
所述确定每个数据报文对所述各个精选楼层数据进行个性化分析得到的个性化指标值，包括：
针对每个数据报文，通过统计每种商品品牌在每个精选楼层数据对应的精选楼层中的出现次数，确定该种商品品牌在该个精选楼层中的重复次数；
针对每个数据报文，统计每种商品品牌在所有所述精选楼层中的重复次数，确定各种商品品牌在所有所述精选楼层中的品牌总重复次数；
针对每个数据报文，统计每个所述精选楼层中每种商品品类的出现频率，并对各个所述精选楼层中该种商品品类的出现频率进行平均处理，得到平均出现频率；
针对每个数据报文，对各个所述精选楼层中各种商品品类的平均出现频率进行平均处理，得到品类总平均频率；
基于所述品牌总重复次数和所述品类总平均频率，确定个性化指标值。
可选的，根据所述异常指标值或各个所述个性化指标值，确定所述各个精选楼层数据的校验结果，包括：
当所述异常指标值高于异常指标预设阈值时，确定所述各个精选楼层数据的校验结果为校验异常；
当各个所述个性化指标值中，存在至少一个所述个性化指标值低于个性化指标预设阈值时，确定所述各个精选楼层数据的校验结果为校验异常。
一种精选楼层入参的校验装置，包括：
精选楼层数据入参单元，用于获取预设历史时段内的投放于各个可投放组件的各个精选楼层数据，并将所述各个精选楼层数据转换为目标接口的入参数据；
参数替换单元，用于获取若干个用户数据，并针对每个的用户数据，将所述入参数据中的个性化参数替换为所述用户数据，得到用户入参数据；
接口请求反馈单元，用于针对每个用户入参数据，请求所述目标接口，以获得所述目标接口的反馈结果；
异常统计单元，用于根据各个反馈结果，统计各项异常指标数据，并基于所述各项异常指标数据确定异常指标值；
个性化统计单元，用于确定每个包含有接口反馈数据报文的反馈结果的数据报文，并确定每个数据报文对所述各个精选楼层数据进行个性化分析得到的个性化指标值，所述接口反馈数据报文为将用户入参数据中的用户数据应用于所述各个精选楼层数据得到应用结果，并基于所述应用结果生成的；
告警单元，用于根据所述异常指标值或各个所述个性化指标值，确定所述各个精选楼层数据的校验结果，并当所述校验结果异常时进行告警。
可选的，该装置还包括：
入库单元，用于在将所述各个精选楼层数据转换为目标接口的入参数据之后，通过所述目标接口将所述入参数据入库。
可选的，所述异常统计单元，包括：
容灾率统计单元，用于统计各个反馈结果中所有数据报文中的容灾标识个数，将所述容灾标识个数除以请求所述目标接口的总次数，得到容灾率；
错误率统计单元，用于统计各个反馈结果中的接口返回错误次数，将所述接口返回错误次数除以请求所述目标接口的总次数，得到错误率；
报空率统计单元，用于统计各个反馈结果中的空结果次数，将所述空结果次数除以请求所述目标接口的总次数，得到报空率，并基于所述各项异常指标数据确定异常指标值。
可选的，每个数据报文包括多种商品品牌和多种商品品类；
所述个性化统计单元，包括：
第一个性化统计子单元，用于针对每个数据报文，通过统计每种商品品牌在每个精选楼层数据对应的精选楼层中的出现次数，确定该种商品品牌在该个精选楼层中的重复次数；
第二个性化统计子单元，用于针对每个数据报文，统计每种商品品牌在所有所述精选楼层中的重复次数，确定各种商品品牌在所有所述精选楼层中的品牌总重复次数；
第三个性化统计子单元，用于针对每个数据报文，统计每个所述精选楼层中每种商品品类的出现频率，并对各个所述精选楼层中该种商品品类的出现频率进行平均处理，得到平均出现频率；
第四个性化统计子单元，用于针对每个数据报文，对各个所述精选楼层中各种商品品类的平均出现频率进行平均处理，得到品类总平均频率；
第五个性化统计子单元，用于基于所述品牌总重复次数和所述品类总平均频率，确定个性化指标值。
可选的，所述告警单元，包括：
第一告警子单元，用于当所述异常指标值高于异常指标预设阈值时，确定所述各个精选楼层数据的校验结果为校验异常，并进行告警；
第二告警子单元，用于当各个所述个性化指标值中，存在至少一个所述个性化指标值低于个性化指标预设阈值时，确定所述各个精选楼层数据的校验结果为校验异常，并进行告警。
一种精选楼层入参的校验设备，包括存储器和处理器；
所述存储器，用于存储程序；
所述处理器，用于执行所述程序，实现如上所述的精选楼层入参的校验方法的各个步骤。
一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的精选楼层入参的校验方法的各个步骤。
借由上述技术方案，本申请通过获取预设历史时段内的投放于各个可投放组件的各个精选楼层数据，并将所述各个精选楼层数据转换为目标接口的入参数据，获取若干个用户数据，并针对每个的用户数据，将所述入参数据中的个性化参数替换为所述用户数据，得到用户入参数据，针对每个用户入参数据，请求所述目标接口，以获得所述目标接口的反馈结果，根据各个反馈结果，统计各项异常指标数据，并基于所述各项异常指标数据确定异常指标值，确定每个包含有接口反馈数据报文的反馈结果的数据报文，并确定每个数据报文对所述各个精选楼层数据进行个性化分析得到的个性化指标值，所述接口反馈数据报文为将用户入参数据中的用户数据应用于所述各个精选楼层数据得到应用结果，并基于所述应用结果生成的，根据所述异常指标值或各个所述个性化指标值，确定所述各个精选楼层数据的校验结果，并当所述校验结果异常时进行告警。由此可见，通过统计各项异常指标数据，能够从系统的维度进行评估，并将用户数据替换入参数据，能够从个性化维度进行评估，以鉴定当前的各个精选楼层所构成的个性化策略是否合理。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1为本申请实施例提供的一种实现精选楼层入参校验的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种实现精选楼层入参校验的装置结构示意图；
图3为本申请实施例提供的一种实现精选楼层入参校验的设备的结构示意图。
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。
本申请方案可以基于具备数据处理能力的终端实现，该终端可以是电脑、服务器、云端等。
接下来，结合图1所述，本申请的精选楼层入参的校验方法可以包括以下步骤：
步骤S110、获取预设历史时段内的投放于各个可投放组件的各个精选楼层数据，并将各个精选楼层数据转换为目标接口的入参数据。
其中，可投放组件可以表示的用于供精选楼层投放的坑位，一个可投放组件表示一个坑位，每个精选楼层可以投放到一个可投放组件上。精选楼层数据可以来自于精选楼层系统。目标接口可以为itemFloor接口，可以用于反馈对精选楼层分析的结果。
可以理解的是，在过去的历史时段内（如过去12个小时内），可能存在精选楼层系统的精选楼层请求投放到可投放组件上，这时候需要统计这些精选楼层是否正常投放，个性化策略是否合理，那么可以获取各个精选楼层数据进行分析。
示例如，可以创建一个定时任务，定时拉取过去12小时内有投放到可投放组件的所有精选楼层数据，并将所有精选楼层数据转换成itemFloor接口的入参数据。
步骤S120、获取若干个用户数据，并针对每个的用户数据，将入参数据中的个性化参数替换为用户数据，得到用户入参数据。
具体的，每个用户数据可以包括用户设备信息和用户id信息。
其中，入参数据中可以包含个性化参数。
可以理解的是，每个用户数据可以表示每个独立的个性化数据，为了验证个性化的效果，需要将用户数据替换入参数据中的个性化参数，并丰富化用户信息，从而起到验证完备的作用。
步骤S130、针对每个用户入参数据，请求目标接口，以获得目标接口的反馈结果。
可以理解的是，对于多个用户入参数据，需要请求多次目标接口，如对于100个用户入参数据，需要请求100次接口，以将每个用户入参数据中的用户数据，应用于各个精选楼层数据，以进行分析得到分析结果。
其中，若目标接口的反馈结果正常，反馈结果可以是数据报文，数据报文也即是分析结果，若目标接口的反馈结果不正常，反馈结果则是接口反馈状态信息。
步骤S140、根据各个反馈结果，统计各项异常指标数据，并基于各项异常指标数据确定异常指标值。
具体的，各项异常指标数据可以包括容灾率、错误率、返空率以及个数不满足比率。
可以理解的是，异常指标值可以表示用于衡量各项异常指标数据的数值，异常指标值越大可以表示各个精选楼层数据的异常状态越明显，异常指标值越小可以表示各个精选楼层数据的异常状态越不明显。
步骤S150、确定每个包含有接口反馈数据报文的反馈结果的数据报文，并确定每个数据报文对各个精选楼层数据进行个性化分析得到的个性化指标值。
具体的，接口反馈数据报文可以是目标接口将用户入参数据中的用户数据应用于各个精选楼层数据得到应用结果，并基于应用结果生成的。反馈结果中的数据报文可以包括但不限于档期信息、档期数量、档期下的多种商品品牌信息、档期下的多种商品品类信息、商品数量以及容灾标识。
可以理解的是，个性化指标值可以表示用于衡量各个精选楼层数据的整体丰富度、关联性的数值。个性化指标值越高可以表示各个精选楼层数据的个性化策略更可靠，个性化指标值越低可以表示各个精选楼层数据的个性化策略更不实用。
步骤S160、根据异常指标值或各个个性化指标值，确定各个精选楼层数据的校验结果，并当校验结果异常时进行告警。
具体的，进行告警的方式可以是发送邮件通知至负责人的方式。
可以理解的是，通过自动设置告警的方式，能够摆脱人为监控的耗时耗力。
本实施例提供的精选楼层入参的校验方法，通过获取预设历史时段内的投放于各个可投放组件的各个精选楼层数据，并将所述各个精选楼层数据转换为目标接口的入参数据，获取若干个用户数据，并针对每个的用户数据，将所述入参数据中的个性化参数替换为所述用户数据，得到用户入参数据，针对每个用户入参数据，请求所述目标接口，以获得所述目标接口的反馈结果，根据各个反馈结果，统计各项异常指标数据，并基于所述各项异常指标数据确定异常指标值，确定每个包含有接口反馈数据报文的反馈结果的数据报文，并确定每个数据报文对所述各个精选楼层数据进行个性化分析得到的个性化指标值，所述接口反馈数据报文为将用户入参数据中的用户数据应用于所述各个精选楼层数据得到应用结果，并基于所述应用结果生成的，根据所述异常指标值或各个所述个性化指标值，确定所述各个精选楼层数据的校验结果，并当所述校验结果异常时进行告警。由此可见，通过统计各项异常指标数据，能够从系统的维度进行评估，并将用户数据替换入参数据，能够从个性化维度进行评估，以鉴定当前的各个精选楼层所构成的个性化策略是否合理。
考虑到在通过每个用户数据对各个精选楼层数据进行分析时，需要利用到入参数据，基于此，本申请的一些实施例中，在上述实施例提到的、在将各个精选楼层数据转换为目标接口的入参数据之后，可以通过目标接口将入参数据入库，以使在用户入参数据请求目标接口时，能够利用到入参数据。
本申请的一些实施例中，对上述实施例提到的、根据各个反馈结果，统计各项异常指标数据的过程进行介绍，该过程可以包括：
S1、统计各个反馈结果中所有数据报文中的容灾标识个数，将容灾标识个数除以请求目标接口的总次数，得到容灾率。
具体的，容灾率可以与异常指标值呈负相关关系。容灾率越高，异常指标值越小，表示各个精选楼层数据的异常状态越不明显。容灾率越低，异常指标值越大，表示各个精选楼层数据的异常状态越明显。
示例如，向目标接口发送了100次请求，所有数据报文中的容灾标识个数为5，可知容灾了5次，那么容灾率为5%。
S2、统计各个反馈结果中的接口返回错误次数，将接口返回错误次数除以请求目标接口的总次数，得到错误率。
可以理解的是，并非所有反馈结果中都包含数据报文，对于不正常反馈结果，其接口反馈状态信息可能是返回错误，因此可以统计各个反馈结果中的接口返回错误次数，并将接口返回错误次数除以请求目标接口的总次数，得到错误率。
具体的，错误率可以与异常指标值呈正相关关系。错误率越高，异常指标值越大，表示各个精选楼层数据的异常状态越明显。错误率越低，异常指标值越小，表示各个精选楼层数据的异常状态越不明显。
S3、统计各个反馈结果中的空结果次数，将空结果次数除以请求目标接口的总次数，得到报空率。
可以理解的是，并非所有反馈结果中都包含数据报文，对于不正常反馈结果，其接口反馈状态信息可能是报空，因此可以统计各个反馈结果中的空结果次数，并将空结果次数除以请求目标接口的总次数，得到报空率。
具体的，报空率可以与异常指标值呈正相关关系。报空率越高，异常指标值越大，表示各个精选楼层数据的异常状态越明显。报空率越低，异常指标值越小，表示各个精选楼层数据的异常状态越不明显。
本实施例提供的精选楼层入参的校验方法，基于各个反馈结果计算各个容灾率、错误率以及返空率，对各个精选楼层进行异常规则校验，能够更精确地从系统多个维度进行校验。
本申请的一些实施例中，对上述实施例提到的、根据各个反馈结果，统计各项异常指标数据的过程进行介绍，该过程可以包括：
S1、针对每个数据报文，通过统计每种商品品牌在每个精选楼层数据对应的精选楼层中的出现次数，确定该种商品品牌在该个精选楼层中的重复次数。
可以理解的是，目标接口所返回的每一个数据报文，可以表示每一个用户数据对整体所有精选楼层进行了个性化应用。每种商品品牌可能在同一个精选楼层中出现了一次或多次，那么可以统计每种商品品牌在每个精选楼层数据对应的精选楼层中的出现次数，从而确定该种商品品牌在该个精选楼层中的重复次数。
S2、针对每个数据报文，统计每种商品品牌在所有精选楼层中的重复次数，确定各种商品品牌在所有精选楼层中的品牌总重复次数。
具体的，在分别统计了每种商品品牌在每个精选楼层中的重复次数后，可以对单种商品品牌关于所有精选楼层的所有重复次数进行累加，得到该种商品品牌在所有精选楼层中的重复次数。
进一步的，在分别统计了每种商品品牌在所有精选楼层中的重复次数后，可以对所有商品品牌关于所有精选楼层的所有重复次数进行累加，从而得到各种商品品牌在所有精选楼层中的品牌总重复次数。
可以理解的是，品牌总重复次数可以表示品牌关于各个精选楼层的丰富度。品牌总重复次数越大，可以表示品牌关于各个精选楼层越集中，品牌总重复次数越小，可以表示品牌关于各个精选楼层越分散越丰富。
S3、针对每个数据报文，统计每个精选楼层中每种商品品类的出现频率，并对各个精选楼层中该种商品品类的出现频率进行平均处理，得到平均出现频率。
可以理解的是，每个精选楼层中可能出现多种商品品牌，其中可能存在部分商品品牌属于同一商品品类，那么可以统计每个精选楼层中每种商品品类的出现频率，以分析该种商品品类在该个精选楼层中的丰富程度。
进一步的，在确定了每个精选楼层中特定商品品类的出现频率之后，可以对各个精选楼层各自针对特定商品品类的各个出现频率进行平均处理，得到属于该个特定商品品类的平均出现频率。
S4、针对每个数据报文，对各个精选楼层中各种商品品类的平均出现频率进行平均处理，得到品类总平均频率。
具体的，在确定了每个商品品类针对所有精选楼层的平均出现频率之后，可以对各个商品品类针对所有精选楼层的平均出现频率进行平均处理，从而得到各种商品品类针对所有精选楼层的品类总平均频率。
可以理解的是，品类总平均频率可以表示品类关于各个精选楼层的丰富度。品类总平均频率越大，可以表示品类关于各个精选楼层越集中，品类总平均频率越小，可以表示品牌关于各个精选楼层越分散越丰富。
S5、基于品牌总重复次数和品类总平均频率，确定个性化指标值。
具体的，品牌总重复次数可以与个性化指标值呈负相关关系，品类总平均频率可以与个性化指标值呈负相关关系。针对品牌的个性化维度，品牌总重复次数越大，个性化指标值越小，品牌总重复次数越小，个性化指标值越大。针对品类的个性化维度，品类总平均频率越大，个性化指标值越小，品类总平均频率越小，个性化指标值越大。
本实施例提供的精选楼层入参的校验方法，基于反馈结果的数据报文，分析计算各种商品品类针对所有精选楼层的品类总平均频率，以及计算各种商品品牌在所有精选楼层中的品牌总重复次数，对各个精选楼层进行个性化效果规则校验，能够更精细地进行个性化效果校验。
本申请的一些实施例中，对上述实施例提到的、根据所述异常指标值或各个所述个性化指标值，确定所述各个精选楼层数据的校验结果的过程进行介绍，该过程可以包括：
S1、当异常指标值高于异常指标预设阈值时，确定各个精选楼层数据的校验结果为校验异常。
具体的，异常指标预设阈值可以表示异常规则校验的异常判定标准值，异常指标预设阈值可以自定义。
S2、当各个个性化指标值中，存在至少一个个性化指标值低于个性化指标预设阈值时，确定各个精选楼层数据的校验结果为校验异常。
具体的，个性化指标预设阈值可以表示个性化效果规则校验的个性化达标值，个性化指标预设阈值可以自定义。
下面对本申请实施例提供的实现精选楼层入参校验的装置进行描述，下文描述的实现精选楼层入参校验的装置与上文描述的实现精选楼层入参的校验方法可相互对应参照。
参见图2，图2为本申请实施例公开的一种实现精选楼层入参校验的装置结构示意图。
如图2所示，该装置可以包括：
精选楼层数据入参单元11，用于获取预设历史时段内的投放于各个可投放组件的各个精选楼层数据，并将所述各个精选楼层数据转换为目标接口的入参数据；
参数替换单元12，用于获取若干个用户数据，并针对每个的用户数据，将所述入参数据中的个性化参数替换为所述用户数据，得到用户入参数据；
接口请求反馈单元13，用于针对每个用户入参数据，请求所述目标接口，以获得所述目标接口的反馈结果；
异常统计单元14，用于根据各个反馈结果，统计各项异常指标数据，并基于所述各项异常指标数据确定异常指标值；
个性化统计单元15，用于确定每个包含有接口反馈数据报文的反馈结果的数据报文，并确定每个数据报文对所述各个精选楼层数据进行个性化分析得到的个性化指标值，所述接口反馈数据报文为将用户入参数据中的用户数据应用于所述各个精选楼层数据得到应用结果，并基于所述应用结果生成的；
告警单元16，用于根据所述异常指标值或各个所述个性化指标值，确定所述各个精选楼层数据的校验结果，并当所述校验结果异常时进行告警。
可选的，该装置还包括：
入库单元，用于在将所述各个精选楼层数据转换为目标接口的入参数据之后，通过所述目标接口将所述入参数据入库。
可选的，所述异常统计单元，包括：
容灾率统计单元，用于统计各个反馈结果中所有数据报文中的容灾标识个数，将所述容灾标识个数除以请求所述目标接口的总次数，得到容灾率；
错误率统计单元，用于统计各个反馈结果中的接口返回错误次数，将所述接口返回错误次数除以请求所述目标接口的总次数，得到错误率；
报空率统计单元，用于统计各个反馈结果中的空结果次数，将所述空结果次数除以请求所述目标接口的总次数，得到报空率，并基于所述各项异常指标数据确定异常指标值。
可选的，每个数据报文包括多种商品品牌和多种商品品类；
所述个性化统计单元，包括：
第一个性化统计子单元，用于针对每个数据报文，通过统计每种商品品牌在每个精选楼层数据对应的精选楼层中的出现次数，确定该种商品品牌在该个精选楼层中的重复次数；
第二个性化统计子单元，用于针对每个数据报文，统计每种商品品牌在所有所述精选楼层中的重复次数，确定各种商品品牌在所有所述精选楼层中的品牌总重复次数；
第三个性化统计子单元，用于针对每个数据报文，统计每个所述精选楼层中每种商品品类的出现频率，并对各个所述精选楼层中该种商品品类的出现频率进行平均处理，得到平均出现频率；
第四个性化统计子单元，用于针对每个数据报文，对各个所述精选楼层中各种商品品类的平均出现频率进行平均处理，得到品类总平均频率；
第五个性化统计子单元，用于基于所述品牌总重复次数和所述品类总平均频率，确定个性化指标值。
可选的，所述告警单元，包括：
第一告警子单元，用于当所述异常指标值高于异常指标预设阈值时，确定所述各个精选楼层数据的校验结果为校验异常，并进行告警；
第二告警子单元，用于当各个所述个性化指标值中，存在至少一个所述个性化指标值低于个性化指标预设阈值时，确定所述各个精选楼层数据的校验结果为校验异常，并进行告警。
本申请实施例提供的精选楼层入参校验的装置可应用于精选楼层入参校验的设备，如终端：手机、电脑等。可选的，图3示出了精选楼层入参校验的设备的硬件结构框图，参照图3，精选楼层入参校验的设备的硬件结构可以包括：至少一个处理器1，至少一个通信接口2，至少一个存储器3和至少一个通信总线4；
在本申请实施例中，处理器1、通信接口2、存储器3、通信总线4的数量为至少一个，且处理器1、通信接口2、存储器3通过通信总线4完成相互间的通信；
处理器1可能是一个中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC（ApplicationSpecific Integrated Circuit），或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路等；
存储器3可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器（non-volatilememory）等，例如至少一个磁盘存储器；
其中，存储器存储有程序，处理器可调用存储器存储的程序，所述程序用于：
获取预设历史时段内的投放于各个可投放组件的各个精选楼层数据，并将所述各个精选楼层数据转换为目标接口的入参数据；
获取若干个用户数据，并针对每个的用户数据，将所述入参数据中的个性化参数替换为所述用户数据，得到用户入参数据；
针对每个用户入参数据，请求所述目标接口，以获得所述目标接口的反馈结果；
根据各个反馈结果，统计各项异常指标数据，并基于所述各项异常指标数据确定异常指标值；
确定每个包含有接口反馈数据报文的反馈结果的数据报文，并确定每个数据报文对所述各个精选楼层数据进行个性化分析得到的个性化指标值，所述接口反馈数据报文为将用户入参数据中的用户数据应用于所述各个精选楼层数据得到应用结果，并基于所述应用结果生成的；
根据所述异常指标值或各个所述个性化指标值，确定所述各个精选楼层数据的校验结果，并当所述校验结果异常时进行告警
可选的，所述程序的细化功能和扩展功能可参照上文描述。
本申请实施例还提供一种存储介质，该存储介质可存储有适于处理器执行的程序，所述程序用于：
获取预设历史时段内的投放于各个可投放组件的各个精选楼层数据，并将所述各个精选楼层数据转换为目标接口的入参数据；
获取若干个用户数据，并针对每个的用户数据，将所述入参数据中的个性化参数替换为所述用户数据，得到用户入参数据；
针对每个用户入参数据，请求所述目标接口，以获得所述目标接口的反馈结果；
根据各个反馈结果，统计各项异常指标数据，并基于所述各项异常指标数据确定异常指标值；
确定每个包含有接口反馈数据报文的反馈结果的数据报文，并确定每个数据报文对所述各个精选楼层数据进行个性化分析得到的个性化指标值，所述接口反馈数据报文为将用户入参数据中的用户数据应用于所述各个精选楼层数据得到应用结果，并基于所述应用结果生成的；
根据所述异常指标值或各个所述个性化指标值，确定所述各个精选楼层数据的校验结果，并当所述校验结果异常时进行告警
可选的，所述程序的细化功能和扩展功能可参照上文描述。
最后，还需要说明的是，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“包括一个……”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。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间可以根据需要进行组合，且相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种精选楼层入参的校验方法，其特征在于，包括：
获取预设历史时段内的投放于各个可投放组件的各个精选楼层数据，并将所述各个精选楼层数据转换为目标接口的入参数据；
获取若干个用户数据，并针对每个的用户数据，将所述入参数据中的个性化参数替换为所述用户数据，得到用户入参数据；
针对每个用户入参数据，请求所述目标接口，以获得所述目标接口的反馈结果；
根据各个反馈结果，统计各项异常指标数据，并基于所述各项异常指标数据确定异常指标值；
确定每个包含有接口反馈数据报文的反馈结果的数据报文，并确定每个数据报文对所述各个精选楼层数据进行个性化分析得到的个性化指标值，所述接口反馈数据报文为将用户入参数据中的用户数据应用于所述各个精选楼层数据得到应用结果，并基于所述应用结果生成的；
根据所述异常指标值或各个所述个性化指标值，确定所述各个精选楼层数据的校验结果，并当所述校验结果异常时进行告警。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述各个精选楼层数据转换为目标接口的入参数据之后，还包括：
通过所述目标接口将所述入参数据入库。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个反馈结果，统计各项异常指标数据，包括：
统计各个反馈结果中所有数据报文中的容灾标识个数，将所述容灾标识个数除以请求所述目标接口的总次数，得到容灾率；
统计各个反馈结果中的接口返回错误次数，将所述接口返回错误次数除以请求所述目标接口的总次数，得到错误率；
统计各个反馈结果中的空结果次数，将所述空结果次数除以请求所述目标接口的总次数，得到报空率。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个数据报文包括多种商品品牌和多种商品品类；
所述确定每个数据报文对所述各个精选楼层数据进行个性化分析得到的个性化指标值，包括：
针对每个数据报文，通过统计每种商品品牌在每个精选楼层数据对应的精选楼层中的出现次数，确定该种商品品牌在该个精选楼层中的重复次数；
针对每个数据报文，统计每种商品品牌在所有所述精选楼层中的重复次数，确定各种商品品牌在所有所述精选楼层中的品牌总重复次数；
针对每个数据报文，统计每个所述精选楼层中每种商品品类的出现频率，并对各个所述精选楼层中该种商品品类的出现频率进行平均处理，得到平均出现频率；
针对每个数据报文，对各个所述精选楼层中各种商品品类的平均出现频率进行平均处理，得到品类总平均频率；
基于所述品牌总重复次数和所述品类总平均频率，确定个性化指标值。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，根据所述异常指标值或各个所述个性化指标值，确定所述各个精选楼层数据的校验结果，包括：
当所述异常指标值高于异常指标预设阈值时，确定所述各个精选楼层数据的校验结果为校验异常；
当各个所述个性化指标值中，存在至少一个所述个性化指标值低于个性化指标预设阈值时，确定所述各个精选楼层数据的校验结果为校验异常。
6.一种精选楼层入参的校验装置，其特征在于，包括：
精选楼层数据入参单元，用于获取预设历史时段内的投放于各个可投放组件的各个精选楼层数据，并将所述各个精选楼层数据转换为目标接口的入参数据；
参数替换单元，用于获取若干个用户数据，并针对每个的用户数据，将所述入参数据中的个性化参数替换为所述用户数据，得到用户入参数据；
接口请求反馈单元，用于针对每个用户入参数据，请求所述目标接口，以获得所述目标接口的反馈结果；
异常统计单元，用于根据各个反馈结果，统计各项异常指标数据，并基于所述各项异常指标数据确定异常指标值；
个性化统计单元，用于确定每个包含有接口反馈数据报文的反馈结果的数据报文，并确定每个数据报文对所述各个精选楼层数据进行个性化分析得到的个性化指标值，所述接口反馈数据报文为将用户入参数据中的用户数据应用于所述各个精选楼层数据得到应用结果，并基于所述应用结果生成的；
告警单元，用于根据所述异常指标值或各个所述个性化指标值，确定所述各个精选楼层数据的校验结果，并当所述校验结果异常时进行告警。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：
入库单元，用于在将所述各个精选楼层数据转换为目标接口的入参数据之后，通过所述目标接口将所述入参数据入库。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述异常统计单元，包括：
容灾率统计单元，用于统计各个反馈结果中所有数据报文中的容灾标识个数，将所述容灾标识个数除以请求所述目标接口的总次数，得到容灾率；
错误率统计单元，用于统计各个反馈结果中的接口返回错误次数，将所述接口返回错误次数除以请求所述目标接口的总次数，得到错误率；
报空率统计单元，用于统计各个反馈结果中的空结果次数，将所述空结果次数除以请求所述目标接口的总次数，得到报空率，并基于所述各项异常指标数据确定异常指标值。
9.一种精选楼层入参的校验设备，其特征在于，包括存储器和处理器；
所述存储器，用于存储程序；
所述处理器，用于执行所述程序，实现如权利要求1-5任一项的精选楼层入参的校验方法的各个步骤。
10.一种存储介质，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，实现如权利要求1-5任一项的精选楼层入参的校验方法的各个步骤。
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