一种数据处理方法、装置、设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品与流程

本技术涉及推荐技术，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。

背景技术：

1、相关技术中，广告加载策略局限于单一广告播放形式，如闪屏广告或信息流广告，虽能实现局部收益的最优，但是未考虑不同广告播放形式之间的相互干扰以及用户在不同广告播放形式中的连续交互和浏览操作，导致广告收益难以达到全局最优。全局性动态调整能力不足，无法综合用户浏览操作和广告价值差异来调整广告加载策略。

技术实现思路

1、本技术实施例提供一种数据处理方法、装置、设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品，能够考虑用户在不同目标对象间的连续交互和浏览操作，使得用户浏览目标对象的收益达到全局最优。

2、本技术实施例的技术方案是这样实现的：

3、本技术实施例提供一种数据处理方法，方法包括：

4、获取针对目标对象的多个推荐形式集合，并获取对应每个推荐形式集合的第一推荐收益；

5、其中，多个推荐形式集合均包括第一推荐形式，仅包括第一推荐形式的推荐形式集合属于第一集合类型，还包括第二推荐形式的推荐形式集合属于第二集合类型，第二推荐形式是除第一推荐形式之外的其他推荐形式；

6、基于每个推荐形式集合的第一推荐收益，确定第一推荐形式在多个推荐形式集合中的整体推荐指标；

7、当整体推荐指标大于预设阈值时，获取基于第二推荐形式进行推荐的实时推荐指标；

8、基于与实时推荐指标适配的集合类型执行针对目标对象的推荐处理，其中，集合类型来源于第一集合类型和第二集合类型。

9、本技术实施例提供一种数据处理装置，包括：

10、第一数据获取模块，用于获取针对目标对象的多个推荐形式集合，并获取对应每个推荐形式集合的第一推荐收益；其中，多个推荐形式集合均包括第一推荐形式，仅包括第一推荐形式的推荐形式集合属于第一集合类型，还包括第二推荐形式的推荐形式集合属于第二集合类型，第二推荐形式是除第一推荐形式之外的其他推荐形式；

11、整体推荐指标确定模块，用于基于每个推荐形式集合的第一推荐收益，确定第一推荐形式在多个推荐形式集合中的整体推荐指标；

12、第二数据获取模块，用于当整体推荐指标大于预设阈值时，获取基于第二推荐形式进行推荐的实时推荐指标；

13、推荐模块，用于基于与实时推荐指标适配的集合类型执行针对目标对象的推荐处理，其中，集合类型来源于第一集合类型和第二集合类型。

14、上述方案中，推荐模块，还用于获取第一推荐形式在第一集合类型中的第一局部推荐指标、以及第一推荐形式在第二集合类型中的第二局部推荐指标；确定第一局部推荐指标与第二局部推荐指标之间的第一差异，当实时推荐指标大于第一差异时，基于第二集合类型执行针对目标对象的推荐处理。

15、上述方案中，推荐模块，还用于第二集合类型的数目为多个，且每个第二集合类型包括多种第二推荐形式中至少之一以及第一推荐形式时，针对每个第二集合类型执行以下处理：确定第一局部推荐指标与对应第二集合类型的第二局部推荐指标的第一差异；当实时推荐指标大于第一差异时，基于第二集合类型执行针对目标对象的推荐处理，包括：当实时推荐指标大于对应第二集合类型的第一差异时，确定实时推荐指标与对应第二集合类型的第一差异之间的第二差异；获取至少一个第二集合类型中第二差异最大的第二集合类型，并基于第二差异最大的第二集合类型执行对应目标对象的推荐处理。

16、上述方案中，第一数据获取模块，还用于获取目标对象的历史交互数据，并从历史交互数据中获取每次基于第二推荐形式进行推荐的第一时刻；对多个第一时刻进行基于先后顺序的排序处理，并基于得到的第一排序结果中相邻两个第一时刻生成交互时段；针对每个交互时段，获取交互时段内每次推荐的推荐形式，以组成推荐形式集合。

17、上述方案中，第一数据获取模块，还用于获取目标对象的历史交互数据，并从历史交互数据中获取每次基于任意推荐形式进行推荐的第二时刻；对多个第二时刻进行基于先后顺序的排序处理，并基于得到的第二排序结果获取相邻两个第二时刻之间的时间间隔；获取大于预设时间间隔的时间间隔对应的时段，并基于时段对历史交互数据进行划分处理，得到多个交互时段；针对每个交互时段，获取交互时段内每次推荐的推荐形式，以组成推荐形式集合。

18、上述方案中，第一数据获取模块，还用于针对每个推荐形式集合执行以下处理：获取推荐形式集合涉及到的每次推荐的第二推荐收益；将多个推荐的第二推荐收益组成推荐形式集合的第一推荐收益。

19、上述方案中，整体推荐指标确定模块，还用于对多个推荐形式集合的第一推荐收益进行求和处理，得到第一求和结果；获取多个推荐形式集合中基于第一推荐形式进行推荐的第一目标信息，对多个第一目标信息的第三推荐收益进行求和处理，得到第二求和结果；确定与第一求和结果负相关，与第二求和结果正相关的整体推荐指标。

20、上述方案中，推荐模块，还用于获取属于第一集合类型的推荐形式集合的第一数目；当第一数目为一个时，将属于第一集合类型的推荐形式集合的第一推荐收益作为第一局部推荐指标；当第一数目为多个时，对多个属于第一集合类型的推荐形式集合的第一推荐收益进行求和处理，得到第三求和结果；确定与第三求和结果正相关，且与第一数目负相关的第一局部推荐指标。

21、上述方案中，推荐模块，还用于获取属于第二集合类型的推荐形式集合的第二数目；当第二数目为一个时，获取属于第二集合类型的推荐形式集合中基于第一推荐形式进行推荐的第一目标信息，并基于至少一个第一目标信息的第三推荐收益，确定第一推荐形式在第二集合类型中的第二局部推荐指标；当第二数目为多个时，针对每个属于第二集合类型的推荐形式集合，获取第一推荐形式在推荐形式集合中的第三局部推荐指标，并对多个属于第二集合类型的推荐形式集合对应的第三局部推荐指标进行融合处理，得到第一推荐形式在第二集合类型中的第二局部推荐指标。

22、上述方案中，推荐模块，还用于获取推荐形式集合中基于第一推荐形式进行推荐的第一目标信息；基于至少一个第一目标信息的第三推荐收益，确定第一推荐形式在推荐形式集合中的第三局部推荐指标。

23、上述方案中，第二数据获取模块，还用于获取基于第二推荐形式进行推荐的第四推荐收益；获取与第四推荐收益正相关的实时推荐指标。

24、本技术实施例提供一种电子设备，电子设备包括：

25、存储器，用于存储计算机可执行指令或者计算机程序；

26、处理器，用于执行存储器中存储的计算机可执行指令或者计算机程序时，实现本技术实施例提供的数据处理方法。

27、本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序或计算机可执行指令，用于被处理器执行时实现本技术实施例提供的数据处理方法。

28、本技术实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序或计算机可执行指令，计算机程序或计算机可执行指令被处理器执行时，实现本技术实施例提供的数据处理方法。

29、本技术实施例具有以下有益效果：

30、获取针对目标对象的多个推荐形式集合，并获取对应每个推荐形式集合的第一推荐收益；其中，多个推荐形式集合均包括第一推荐形式，仅包括第一推荐形式的推荐形式集合属于第一集合类型，还包括第二推荐形式的推荐形式集合属于第二集合类型，第二推荐形式是除第一推荐形式之外的其他推荐形式；通过获取针对目标对象的多种推荐形式集合并分别计算其第一推荐收益，可全面评估不同推荐形式集合的收益情况。基于每个推荐形式集合的第一推荐收益，确定第一推荐形式在多个推荐形式集合中的整体推荐指标；能精准量化第一推荐形式在不同推荐形式集合下的综合表现。当整体推荐指标大于预设阈值时，获取基于第二推荐形式进行推荐的实时推荐指标；基于与实时推荐指标适配的集合类型执行针对目标对象的推荐处理，其中，集合类型来源于第一集合类型和第二集合类型。能精准捕捉动态场景下用户偏好变化。通过适配最优集合类型灵活切换推荐策略，兼顾第一推荐形式的稳固价值与第二推荐形式的即时增效，实现推荐精准度与收益转化率的双提升。