基于大数据用户画像与AI预测模型的虚拟资源智能调度方法与流程

本发明属于大数据处理与人工智能，具体涉及一种基于大数据用户画像与ai预测模型的虚拟资源智能调度方法。

背景技术：

1、随着移动互联网和数字内容产业的快速发展，各类数字内容分发与服务平台普遍采用虚拟资源作为用户激励和留存的核心运营手段。虚拟资源的投放效果直接影响平台的用户活跃度、付费转化率和整体营收表现。在此类平台中，虚拟资源通常包括电子代金券、折扣额度、数字礼包、活动积分、限时权益等多种类型，其调度与分配是平台运营的关键环节。

2、在现有的虚拟资源调度技术中，资源分配策略通常较为粗放，缺乏个性化的精细匹配。常见的做法是对所有用户统一发放相同面额的代金券，或仅按用户注册时长、会员等级等简单规则进行分层后给予固定额度的折扣。这种分配方式未考虑不同用户在消费能力、活跃程度、激励敏感度等方面的个体差异，容易导致资源大量投放于低响应用户，造成资源浪费；同时，对高价值用户的激励力度可能不足，难以有效撬动其付费转化。

3、此外，现有资源调度系统通常采用“响应式”设计，即仅在用户触发特定行为（如登录、进入活动页面）时才执行资源分配逻辑。此类系统一般无法对未来时段的用户活跃规模、付费意愿峰值以及各业务线的资源消耗趋势进行提前预判。由此，平台在运营高峰期（如节假日、大型活动期间）可能面临资源预算临时不足或分配方案仓促上线的困境，而在低谷期则可能出现资源闲置和预算空转。

4、在大型数字内容平台中，通常同时运营多个业务单元（如不同品类的内容频道、不同活动专区等），各业务单元的虚拟资源池一般相互独立管理。现有技术通常缺乏跨业务线的全局资源统筹优化机制，难以在总预算约束下实现各业务线之间的资源最优配置，容易出现“热门业务线资源不足、冷门业务线资源冗余”的结构性失衡。

5、在资源投放效果评估与策略迭代方面，现有系统在资源投放后，通常仅以简单的汇总统计（如领取率、使用率）作为效果评估依据，缺乏对用户个体响应行为的实时追踪和归因分析。投放策略的迭代更新一般依赖运营人员的经验判断和周期性（通常为周级或月级）人工复盘，难以实现基于实时反馈数据的自动化策略优化，导致调度策略的更新频率和精度无法满足精细化运营需求。

6、综上，现有虚拟资源调度技术在个性化匹配、前瞻预测、跨业务线协同和自动化迭代等方面均存在不足，难以满足数字内容分发平台高并发、多业务线、多资源类型场景下对调度精细化、自动化和实时性的要求。

技术实现思路

1、本发明旨在解决现有虚拟资源调度技术在个性化匹配、前瞻预测、跨业务线协同和自动化迭代等方面存在的不足，提供一种基于大数据用户画像与ai预测模型的虚拟资源智能调度方法，以满足数字内容分发平台高并发、多业务线、多资源类型场景下对调度精细化、自动化和实时性的要求。

2、为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于大数据用户画像与ai预测模型的虚拟资源智能调度方法，所述方法包括：

3、s1：采集用户历史资源投放记录、用户行为日志、用户上下文特征数据、资源类型配置数据及历史资源核销成本金额时间序列；对各资源类型的资源力度参数执行统一成本映射运算，将不同量纲的资源力度参数统一映射为以金额计量的统一成本金额；基于所述统一成本金额构建历史激励事件序列；

4、s2：构建并训练用户使用概率预测模型，所述用户使用概率预测模型为层次二分类模型；基于训练完成的用户使用概率预测模型，通过有限差分数值微分运算计算各用户在各业务线和各资源类型下的激励响应弹性系数；

5、s3：基于各业务线的历史资源核销成本金额时间序列，构建资源核销成本预测模型；利用所述资源核销成本预测模型输出未来各时间窗口内各业务线资源核销成本金额的点预测值及置信区间；基于所述点预测值和所述置信区间生成各业务线的保底配额参数和弹性配额参数；

6、s4：基于所述保底配额参数和所述弹性配额参数，将当日可用配额总量切分为保底配额层和全局弹性配额层；当接收到用户实时请求时，基于所述用户使用概率预测模型输出的使用概率值、核销后边际增益系数、全局资源调节参数和业务线资源调节参数，对候选资源组合执行目标函数值运算，选取使目标函数值最大的资源组合生成资源发放指令，并执行配额扣减与状态更新；

7、s5：执行内环消耗速率纠偏运算，基于实际净消耗速率与预测消耗速率的偏差，自适应更新所述全局资源调节参数和所述业务线资源调节参数；执行外环模型校准运算，基于校准单元的实际使用率与预测使用率的偏差，执行概率校准映射，或执行模型重训练。

8、所述统一成本映射运算根据资源类型执行差异化处理：

9、电子代金券直接以面额数值作为统一成本金额；折扣额度基于实际核销订单金额或历史订单金额均值与折扣让利比例值的乘积得到统一成本金额；活动积分以积分数量值除以预设积分兑换价值系数得到统一成本金额；数字礼包或限时权益根据资源类型标识及资源力度参数查询固定成本配置表得到统一成本金额。

10、对于未使用的折扣额度记录，优先采用用户在该业务线近预设时间窗口内的历史订单金额均值进行计算，若无历史订单记录则以业务线近预设时间窗口内核销订单金额均值替代，从而避免使用未来信息，保证在线推理与训练口径一致。

11、所述用户使用概率预测模型采用包含全局截距项、用户随机效应项、业务线随机效应项、资源类型随机效应项、全局资源力度敏感系数、个性化力度敏感调整项和上下文特征权重向量的层次二分类模型；

12、其中用户随机效应项、业务线随机效应项和个性化力度敏感调整项分别通过可观测特征线性投影与均值为零的高斯先验残差之和进行参数化。

13、训练前对每条样本执行权重构造运算，样本权重为时间衰减权重与因果去偏权重的乘积，时间衰减权重按资源类型和用户活跃等级分层估计，因果去偏权重基于倾向得分并施加稳定化因子和截断处理；

14、完成权重构造后执行有效样本量检测，当有效样本量低于预设阈值时进行权重重新缩放或调整截断阈值。

15、对样本稀疏的用户-业务线-资源类型组合执行回退处理，将该组合的个性化力度敏感调整项置零，仅保留全局资源力度敏感系数和群体层级先验均值作为预测依据。

16、在计算激励响应弹性系数后，还可根据弹性系数与预设高、中弹性阈值的比较结果对用户进行分群标注，并将弹性系数、分群标签及关联模型参数写入键值存储，形成用户响应弹性参数数据集。

17、所述资源核销成本预测模型对历史资源核销成本金额时间序列执行对数变换后，采用基于局部加权回归的stl分解得到趋势项、季节项和残差项；

18、趋势项采用霍尔特线性趋势模型或局部加权线性回归拟合，季节项采用傅里叶级数展开进行参数化表示，残差项采用自回归积分滑动平均模型建模；

19、模型还可加入外部事件回归项，以事件冲击函数描述单日或多日活动对核销成本的影响。

20、基于点预测值和置信区间生成保底配额参数和弹性配额参数时，将置信区间预测下限作为保底配额参数，预测上限与下限之差作为弹性配额参数，并执行分时窗口拆分和一致性校验，保证分时预测与日级预测对齐。

21、s4中，将当日可用配额总量切分为保底配额层和全局弹性配额层时，先基于全平台预测核销成本金额点估计和活动期总预算计算当日基础配额，并叠加前日净余量得到当日可用配额总量；对各业务线保底配额参数在业务线资源配额上限约束下截断和等比例缩放，得到保底配额层总量；对当日可用配额总量与保底配额层总量之差结合各业务线弹性配额参数和业务线资源配额上限进行截断，取最小值得到全局弹性配额层总量，剩余部分作为备用配额余额并冻结。

22、对候选资源组合执行目标函数值运算时，目标函数值为使用概率值与核销后边际增益系数之积减去全局资源调节参数与业务线资源调节参数加权的期望消耗量；折扣额度类型的模型输入成本与安全预占量分离计算，分别用于目标函数值运算和配额校验。

23、当配额校验不通过时，在满足安全预占量不超过全局弹性配额层剩余量且不超过业务线弹性配额可用量的可负担候选集合中重新选择目标函数值最大的组合；当可负担候选集合为空或所有组合目标函数值均不大于零时，将决策结果设置为空组合并转入保底配额层处理或拒绝生成发放指令；当存在多个候选组合目标函数值相等且为正时，优先选取安全预占量较小者，若安全预占量相同则选取效能比值较高者。

24、s5中，内环消耗速率纠偏分别针对业务线级和全局级计算实际净消耗速率与预测消耗速率的相对偏差；当业务线相对偏差超过内环触发阈值时，对业务线资源调节参数的纠偏项进行更新并进行指数平滑和范围截断，业务线资源调节参数采用基准值与纠偏项叠加的结构；全局资源调节参数则基于指数移动平均平滑后的全局相对偏差通过乘性更新得到，并对乘性因子和更新结果执行范围截断保护。

25、外环模型校准以用户分群、业务线与资源类型的三维组合定义校准单元，统计各校准单元的实际使用率与预测使用率均值偏差；当偏差绝对值超过外环触发阈值时，对该校准单元拟合保序回归或普拉特缩放映射得到概率更新映射函数参数；在线推理时按用户分群×业务线×资源类型、业务线×资源类型、资源类型、用户分群、全局默认的优先级顺序查询概率更新映射函数参数，高优先级不存在则回退至低优先级。

26、当触发概率校准的校准单元数量或平均偏差超过预设阈值时，触发用户使用概率预测模型重训练；当资源核销成本预测模型在多个业务线上出现连续偏差时，触发成本预测模型重训练。

27、本发明与现有技术相对比，本发明具有以下优点：

28、（1）通过统一成本映射将不同量纲的资源力度参数统一为以金额计量的成本，并利用层次二分类用户使用概率预测模型结合因果去偏样本权重对用户-业务线-资源类型组合进行个性化激励响应估计和弹性系数计算，实现了资源投放与用户增量响应能力的精准匹配，减少了低响应用户的资源浪费，提高了对高弹性用户的激励效率，从而解决了现有技术中资源分配粗放、缺乏个性化精细匹配的问题。

29、（2）通过资源核销成本预测模型对历史核销成本时间序列进行对数变换、stl分解和分项建模，输出未来各时间窗口的点预测值和置信区间，并据此生成保底配额和弹性配额参数，实现了对资源消耗的前瞻性预测和预算的动态规划，避免了高峰期资源预算不足或低谷期资源闲置，从而解决了现有响应式调度系统缺乏提前预判能力的问题。

30、（3）通过将当日可用配额总量切分为保底配额层和全局弹性配额层，并基于包含使用概率、核销后边际增益系数、全局及业务线资源调节参数和期望消耗的目标函数对候选资源组合进行实时打分与配额校验，在全局预算约束下进行请求级资源调度，实现了多业务线资源的统一配置和预算一致性控制，降低了业务线间资源结构性失衡的风险，从而解决了现有技术中跨业务线缺乏全局统筹优化的问题。

31、（4）通过内环消耗速率纠偏运算自适应更新全局及业务线资源调节参数，以及外环模型校准运算基于校准单元实际使用率与预测使用率的偏差执行概率校准映射或模型重训练，形成了“投放-评估-校准-再投放”的自动化闭环迭代机制，提高了调度策略的更新频率和精度，降低了人工复盘依赖，从而解决了现有技术中策略迭代依赖人工经验、更新周期长、无法适应实时反馈优化的问题。

32、上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图，详细说明如下。