推荐策略的调度方法、设备以及存储介质与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，尤其涉及一种推荐策略的调度方法、设备以及存储介质。


背景技术：

2.随着互联网的发展以及网络用户的不断增多，通过互联网向用户推荐信息，例如资讯、商品、服务等，变得越来越普遍。
3.目前，用户的标签具有多个维度，商品的标签也具有多个维度，而在不同维度之中，商品与用户的匹配度不是固定不变的，该匹配度会受到多种因素的影响，例如市场经济的变化、季节时令的变化、时效性的变化等等，因此，为了提高推荐信息与用户的匹配度，需要不断更新推荐策略，以使推荐策略满足当前环境的变化，向用户推荐用户期望看到的推荐信息。
4.然而，现有技术中每次推荐策略的更新均需要重新开发软件版本并部署上线，在用户下载最新的软件版本后才能根据新的推荐策略向用户推荐信息，耗时较长，不利于快速切换调整。


技术实现要素：

5.本技术提供一种推荐策略的调度方法、设备以及存储介质，能够实现对策略优先级的快速切换。
6.第一方面，本技术实施例提供一种推荐策略的调度方法，所述方法包括：
7.根据配置中心预设的配置集合，获取待执行的推荐策略的至少一个策略别名；所述配置集合为根据用户的配置指令动态配置的；
8.根据所述至少一个策略别名和预设的对应关系，确定所述待执行的推荐策略；所述待执行的推荐策略包括至少两个子策略，所述至少两个子策略在所述推荐策略中具有优先级关系，所述预设的对应关系为预先设置的推荐策略和策略别名的对应关系；
9.响应于终端设备的推荐请求，根据所述推荐策略和所述优先级关系生成与用户的标识对应的推荐信息，以使终端设备向所述用户显示所述推荐信息，所述推荐请求包括所述用户的标识。
10.在一种具体的实现方式中，所述推荐策略中的每个子策略对应一个策略别名；
11.则所述根据配置中心预设的配置集合，获取待执行的推荐策略的策略别名，包括：
12.遍历所述配置集合，依次获取每个待执行的子策略的策略别名，所述配置集合中的每个集合元素对应一个策略别名。
13.进一步地，所述根据所述至少一个策略别名和预设的对应关系，确定所述待执行的推荐策略，包括：
14.根据所述策略别名和预设的对应关系，确定每个策略别名对应的子策略；
15.将与每个策略别名对应的子策略，按照所述优先级关系，组合得到所述待执行的
推荐策略；所述优先级关系与所述策略别名在所述配置集合中的顺序一致。
16.进一步地，所述根据所述推荐策略和所述优先级关系生成与用户的标识对应的推荐信息，包括：
17.根据所述用户的标识，按照所述优先级关系，依次执行每个策略别名对应的子策略；
18.将每个子策略的执行结果，按照所述优先级关系，组合得到与所述用户的标识对应的推荐信息。
19.可选的，所述对应关系为哈希表，则所述根据所述至少一个策略别名和预设的对应关系，确定所述策略别名对应的推荐策略，包括：
20.将所述策略别名作为关键词，采用哈希函数，计算得到对应的子策略的存储地址；
21.在所述存储地址中读取至少两个子策略；
22.将所述至少两个子策略，按照所述优先级关系，组合得到所述推荐策略。
23.在一种具体的实现方式中，所述推荐策略对应一个策略别名；
24.则所述根据配置中心预设的配置集合，获取待执行的推荐策略的策略别名，包括：
25.将所述配置集合中的集合元素作为所述待执行的推荐策略的策略别名。
26.进一步地，所述根据所述推荐策略和所述优先级关系，生成与用户的标识对应的推荐信息，包括：
27.根据所述用户的标识，按照所述优先级关系，依次执行所述推荐策略中的每个子策略；
28.将每个子策略的执行结果，按照所述优先级关系，组合得到与所述用户的标识对应的推荐信息。
29.可选的，所述对应关系为哈希表，则所述根据所述至少一个策略别名和预设的对应关系，确定所述待执行的推荐策略，包括：
30.将所述策略别名作为关键词，采用哈希函数，计算得到对应的推荐策略的存储地址；
31.在所述存储地址中读取所述推荐策略。
32.在一种具体的实现方式中，在所述根据配置中心预设的配置集合，获取待执行的推荐策略的策略别名之前，所述方法还包括：
33.实时接收信息推送方在所述配置中心对所述配置集合的配置操作；所述配置操作包括增加或删除所述配置集合中的集合元素，或者修改所述配置集合中的集合元素的顺序。
34.在一种具体的实现方式中，所述响应于终端设备的推荐请求，根据所述推荐策略生成与用户的标识对应的推荐信息，包括：
35.根据所述推荐请求中的用户的标识，确定所述用户的多个维度的标签；
36.根据所述推荐策略生成与所述用户的多个维度的标签对应的推荐信息。
37.在一种具体的实现方式中，在所述根据所述推荐策略生成推荐信息略之后，所述方法还包括：
38.向所述终端设备发送所述推荐信息。
39.第二方面，本技术实施例提供一种推荐策略的调度方法，所述方法包括：
40.向服务器发送推荐请求；所述推荐请求包括用户的标识，用于请求服务器根据配置中心指示的推荐策略生成与用户的标识对应的推荐信息，所述推荐信息包括多个具有优先级关系的推荐内容；
41.接收所述服务器发送的所述推荐信息；
42.显示所述推荐信息。
43.第三方面，本技术实施例提供一种服务器，包括：
44.获取模块，用于根据配置中心预设的配置集合，获取待执行的推荐策略的至少一个策略别名；所述配置集合为根据用户的配置指令动态配置的；
45.处理模块，用于根据所述至少一个策略别名和预设的对应关系，确定所述待执行的推荐策略；所述待执行的推荐策略包括至少两个子策略，所述至少两个子策略在所述推荐策略中具有优先级关系，所述预设的对应关系为预先设置的推荐策略和策略别名的对应关系；
46.所述处理模块还用于响应于终端设备的推荐请求，根据所述推荐策略和所述优先级关系，生成与用户的标识对应的推荐信息，以使终端设备向所述用户显示所述推荐信息，所述推荐请求包括所述用户的标识。
47.第四方面，本技术实施例提供一种终端设备，包括：
48.发送模块，用于向服务器发送推荐请求；所述推荐请求包括用户的标识，用于请求服务器根据配置中心指示的推荐策略生成与用户的标识对应的推荐信息，所述推荐信息包括多个具有优先级关系的推荐内容；
49.接收模块，用于接收所述服务器发送的所述推荐信息；
50.显示模块，用于显示所述推荐信息。
51.第五方面，本技术实施例提供一种服务器，包括：存储器和处理器；
52.所述存储器存储计算机执行指令；
53.所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述处理器执行如第一方面所述的推荐策略的调度方法。
54.第六方面，本技术实施例提供一种终端设备，包括：存储器和处理器；
55.所述存储器存储计算机执行指令；
56.所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述处理器执行如第二方面所述的策略调度方法。
57.第七方面，本技术实施例提供一种存储介质，包括：可读存储介质和计算机程序，所述计算机程序用于实现第一方面所述的推荐策略的调度方法。
58.第八方面，本技术实施例提供一种存储介质，包括：可读存储介质和计算机程序，所述计算机程序用于实现第二方面所述的推荐策略的调度方法。
59.第九方面，本技术实施例提供一种包含指令的程序产品，当所述程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述第一方面或第二方面所述的方法。
60.第十方面，本技术实施例提供一种计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述第一方面或第二方面所述的方法。
61.本技术实施例提供的推荐策略的调度方法、设备以及存储介质，根据配置中心预设的配置集合，实时获取配置集合中最新配置的策略别名，并根据策略别名确定待执行的
推荐策略，在终端设备发送推荐请求时，根据推荐请求中的用户的标识，通过按照子策略的优先级关系执行推荐策略中的各子策略，生成与用户的标识对应的推荐信息，并通过终端设备将推荐信息向用户显示。在需要变更推荐策略时，仅需要对配置集合中的集合元素进行配置操作，即可实现推荐策略的快速切换。
附图说明
62.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
63.图1为本技术实施例提供的一种应用场景示意图；
64.图2为本技术实施例提供的一种推荐策略的调度方法的交互流程示意图；
65.图3为本技术实施例提供的一种配置集合与推荐策略对应关系的示意图；
66.图4为本技术实施例提供的一种哈希表的示意图；
67.图5和图6为本技术实施例提供的另一种配置集合与推荐策略对应关系的示意图；
68.图7为本技术实施例提供的另一种哈希表的示意图；
69.图8为本技术实施例提供的一种服务器的结构示意图；
70.图9为本技术实施例提供的另一种服务器的结构示意图；
71.图10为本技术实施例提供的一种终端设备的结构示意图；
72.图11为本技术实施例提供的服务器的结构框图；
73.图12为本技术实施例提供的终端设备的结构框图。
具体实施方式
74.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
75.通过互联网向用户推荐信息，是各领域的普遍需求，例如向用户推荐商品、咨询、服务等信息。在进行信息推荐之前，需要在多个维度对用户设置标签，并对所要推荐的内容设置多维度的标签。以推荐待购买的商品为例，可根据用户是否为会员、用户的喜好、用户的购买力、用户的物流要求等等为每个用户设置多维度的标签，并根据商品的价格、商品的物流速度、商品的类别、商品是否具有会员优惠价等为每个商品设置多维度的标签。在此基础上，根据预设的推荐策略、用户的标签和商品的标签，得到待推送的多个商品，并向用户推荐该多个商品。一般来说，推荐策略也具有多个维度的子策略，且每个维度对应的子策略之间存在优先级关系，相应的，根据优先级高的推荐策略得到的至少一个推荐商品也具有高的推荐优先级。
76.然而，受到多种因素的影响，例如市场经济的变化、季节时令的变化、时效性的变化等等，用户期望收到的推荐商品的优先级会发生变化，那么，往往需要对推荐策略的优先级进行调整，使得到的推荐商品的优先级能够满足用户的期望。仍以推荐商品为例，假设根
据市场经济数据分析用户的普遍购买力下降了，则将商品的价格维度作为优先级最高的维度，即推荐策略中商品的价格维度对应的子策略的优先级最高。
77.目前，常通过更新软件版本实现推荐策略优先级的调整，但是每次通过更新软件版本并部署新版本上线，以使用户下载最新的软件版本，实现推荐策略优先级的调整，这样更新推荐策略优先级的过程耗时较长，不利于推荐策略的快速切换。
78.应用于上述对推荐策略的调度场景，本技术实施例通过在配置中心中调整配置集合中的集合元素的顺序，对推荐策略的优先级进行调整，或者在配置中心设置配置集合中的集合元素对应于具有子策略优先级顺序的推荐策略，对推荐策略进行选择，以确定子策略的优先级顺序；再通过执行推荐策略，得到具有优先级的推荐信息，再按照推荐信息中每条推荐内容的优先级向用户显示推荐信息，即按照优先级由高到低的顺序显示推荐信息中的每条推荐内容，实现对推荐策略的快速调整，达到实时调整推荐信息的效果。
79.图1为本技术实施例提供的一种应用场景示意图。如图1所示，本技术实施例的执行主体包括配置中心10、服务器20和终端设备30。
80.示例性的，配置中心用于接收信息推送方对配置集合的配置操作，使配置集合中的集合元素按照信息推送方的需求进行增加或删除，或者修改集合元素之间的先后顺序。该信息推送方为向用户提供推荐信息的需求方，例如企业、商家、媒体等。
81.服务器20根据配置中心10中的配置集合，确定待执行的推荐策略。可选的，配置中心10可部署于独立的服务器中，也可以部署于服务器20。
82.终端设备30可以是手机、电脑、平板电脑、智能可穿戴等设备，当用户通过终端设备30打开推荐信息界面001时，终端设备30向服务器20发送推荐请求，该推荐请求包括用户的标识，例如用户在终端设备30的应用中登录的用户账号，则服务器20根据确定的待执行的推荐策略，生成与用户标识对应的推荐信息。
83.服务器20将推荐信息发送至终端设备30，终端设备30将接收到的推荐信息通过显示屏显示于如图1所示的推荐信息界面001。
84.可选的，在服务器20中预设有多个可供选择的推荐策略，该推荐策略可以包括多个子策略，每个子策略分别与一种维度的推荐信息对应，且每个子策略之间存在优先级关系，不同的推荐策略可以包括相同的子策略，但子策略之间的优先级关系不同；或者服务器20中预设有多个可供选择的推荐策略，每个推荐策略分别与一种维度的推荐信息对应，根据配置集合中集合元素(即策略别名)的优先级关系，确定多个推荐策略之间的优先级关系。
85.下面通过几个实施例对本技术进行具体说明。
86.图2为本技术实施例提供的一种推荐策略的调度方法的交互流程示意图。为了提高推荐策略的调度效率，实现实时调整推荐信息已满足用户当前的推荐期望，本技术实施例根据配置中心中预设的配置集合进行推荐策略的实时调整，进而调整执行推荐策略所得到的推荐信息的内容的优先级，示例性的，该方法包括：
87.s101：根据配置中心的配置集合，获取待执行的推荐策略的至少一个策略别名。
88.应理解，该配置集合可根据信息推送方的配置操作进行动态配置的。示例性的，该配置集合是一种有序的arraylist集合，arraylist集合为一种动态数组，能够动态的增加或减少集合中的集合元素。示例性的，该配置集合中配置有至少一个集合元素，该集合元素
对应于待执行的推荐策略的至少一个策略别名，例如，可将至少一个策略别名配置于配置集合中作为配置集合的集合元素。
89.可选的，配置集合存储于开放源码的分布式应用程序协调服务中，例如zookeepr。
90.在本步骤中，获取预设的配置集合中的集合元素，即得到待执行的推荐策略的至少一个策略别名。
91.在一种具体的实现方式中，在步骤s101之前，本技术实施例还包括：接收信息推送方在配置中心对配置集合的配置操作，该配置操作包括增加或删除配置集合中的集合元素，或者修改配置集合中的集合元素的顺序。为推荐信息发送方变更推荐信息提供较好的便利性。
92.s102：根据至少一个策略别名和预设的对应关系，确定待执行的推荐策略。
93.其中，预设的对应关系为预先设置的推荐策略和策略别名的对应关系。
94.示例性的，每个推荐策略包括至少两个子策略，每个子策略在异步消息处理handler对象中实现。
95.待执行的推荐策略包括至少两个子策略，且至少两个子策略在所述推荐策略中具有优先级关系，该优先级关系可以是预先设置，或者可以是根据配置集合中集合元素的顺序确定的。若推荐策略的每个子策略之间存在预设的优先级关系，则为每个推荐策略设置一个策略别名；若推荐策略的每个子策略为并列关系，则为每个子策略设置一个策略别名，通过配置集合中集合元素的顺序确定子策略之间的优先级关系。
96.在本步骤中，策略别名和推荐策略之间存在预设的对应关系，根据策略别名即可获取对应的推荐策略，或者根据策略别名可获取组成推荐策略的至少两个子策略。示例性的，该对应关系可以为一种对应关系列表，或者一种对应关系数据，或者为一种哈希表。
97.作为一种示例，推荐策略中包括多个存在优先级关系的子策略，每个推荐策略对应一个策略别名，则根据策略别名和预设的对应关系，即可确定待执行的推荐策略。示例性的，推荐策略的数量可以为一至多个，每个推荐策略均包括至少两个个存在优先级关系的子策略，不同的推荐策略中包括的子策略可以相同或者不同，若不同的推荐策略中包括相同的子策略，则子策略之间的优先级关系应不同。推荐策略之间的优先级关系可以与配置集合中的策略别名的顺序一致，或者推荐策略之间可以没有优先级关系，本方案对此不做要求。
98.作为另一种示例，推荐策略中包括多个并列关系的子策略，每个子策略对应一个策略别名，则根据策略别名和预设的对应关系，可确定每个策略别名对应的子策略，由子策略组成待执行的推荐策略。应理解，在推荐策略包括多个并列关系的子策略时，需要根据配置集合确定每子策略的优先级，子策略之间的优先级关系与配置集合中策略别名的优先级关系一致。
99.s103：发送推荐请求。
100.在本步骤中，终端设备向服务器发送推荐请求，该推荐请求包括用户的标识，例如用户在终端设备中登录的用户账号，该推荐请求用于请求服务器根据配置中心指示的推荐策略生成与用户的标识对应的推荐信息。
101.示例性的，用户在终端设备中打开包含推荐信息的界面后，响应于用户的界面打开操作，终端设备向服务器发送推荐请求。
102.s104：根据推荐策略和优先级关系，生成与用户的标识对应的推荐信息。
103.在本步骤中，通过执行步骤s102中确定的推荐策略和推荐策略中各子策略之间的优先级关系，生成与用户的标识对应的推荐信息，应理解，在执行推荐策略的过程中，需要结合用户的标识进行处理。
104.用户的标识与该用户的多个维度的标签相对应。在一种具体的实现方式中，根据推荐请求中的用户的标识，确定该用户的多个维度的标签，根据推荐策略生成与该用户的多个维度的标签对应的推荐信息。
105.仍以推荐商品为例，假设推荐策略为按照商品是否具有会员优惠价、商品的物流速度、商品的类别三个维度依次得到推荐信息，且推荐信息中的以商品是否具有会员优惠价为推荐维度获取的推荐商品的优先级最高，显示在最前面，以商品的物流速度为推荐维度获取的推荐商品的优先级次之，以商品的类别为推荐维度得到的推荐商品的优先级最低，显示在最后。然而，在实际应用中，需要结合用户的标签对推荐信息进行生成，例如，用户为非会员，那么即使商品是否具有会员优惠价为最高优先级的推荐维度，但是与当前用户不匹配，则跳过该维度对下一优先级的推荐维度获取推荐商品。
106.示例性的，根据推荐策略生成与用户标识对应的推荐信息，具体包括：根据用户标识，执行推荐策略中的每个子策略，得到每个子策略的执行结果，该执行结果为任一维度的至少一个推荐内容，对应于每个子策略的优先级，最先执行的子策略的优先级最高，相应的，执行该子策略得到的推荐内容应优先推荐，例如显示于界面中全部推荐内容的最前面，再依次按照子策略的优先级，得到具有推荐优先级关系的多个推荐内容，多个具有推荐优先级关系的推荐内容组成了推荐信息。
107.s105：发送推荐信息。
108.s106：显示推荐信息。
109.服务器将生成的推荐信息发送至推荐请求方的终端设备，终端设备将推荐信息显示于推荐信息界面。
110.本技术实施例，根据配置中心预设的配置集合，实时获取配置集合中最新配置的策略别名，并根据策略别名确定待执行的推荐策略，在终端设备发送推荐请求时，根据推荐请求中的用户的标识，通过按照子策略的优先级关系，执行推荐策略中的各子策略，生成与用户的标识对应的推荐信息，并通过终端设备将推荐信息向用户显示。在需要变更推荐策略时，仅需要对配置集合中的集合元素进行配置操作，即可实现推荐策略的快速切换，以实现推荐信息优先级的更新。
111.在上述实施例的基础上，本技术实施例根据配置集合对推荐策略进行实施调整，具有至少如下两种具体的实现方式：
112.方式一：在服务器中预先设置了多个子策略，每个子策略对应一种推荐维度，根据配置集合中的至少两个有序的集合元素，确定对应的至少两个子策略之间具有优先级关系，通过依次执行至少两个子策略，实现对推荐策略的执行，并得到具有推荐优先级关系的多个推荐内容，将多个推荐内容作为推荐信息。
113.推荐策略包括至少两个子策略，且每个子策略之间是并列关系，每个子策略对应一个策略别名。
114.图3为本技术实施例提供的一种配置集合与推荐策略对应关系的示意图。例如图3
所示，配置集合中包括集合元素(keyb keyc keya)，该集合元素具体可以是策略别名，推荐策略包括子策略1、子策略2、子策略3。其中，策略别名keyb对应于子策略2，策略别名keyc对应于子策略3、策略别名keya对应于子策略1。
115.在本技术实施例中，通过遍历配置集合，依次获取每个待执行的子策略的策略别名，即keyb、keyc和keya，进一步地，根据策略别名和预设的对应关系，确定每个策略别名对应的子策略，即子策略2、子策略3和子策略1，再根据用户的标识，依次执行每个策略别名对应的子策略，即依次执行子策略2、子策略3和子策略1，根据每个子策略的执行结果，生成与用户的标识对应的多条推荐内容，按照执行子策略生成推荐内容的顺序，将生成的多条推荐内容组成推荐信息。
116.仍以推荐商品为例，假设需要依次按照商品的价格维度(对应子策略2)、商品的物流速度维度(对应子策略3)、商品是否具有会员优惠价维度(对应子策略1)的优先级顺序来进行商品的推荐，即需要通过调整配置集合，使得依次执行子策略2、子策略3和子策略1，进而通过执行各子策略，依次得到子策略2对应的推荐内容、子策略3对应的推荐内容和子策略1对应的推荐内容，对于推荐内容的数量本技术不做限制，再将每个子策略对应的推荐内容按照获得的顺序组成最终的推荐信息。而在上述过程之前，需要将配置集合中的与每个子策略对应的策略别名的顺序进行调整，例如，将配置集合设置为(keyb keyc keya)，通过遍历配置集合，即可依次得到与子策略2对应的keyb、与子策略3对应的keyc和与子策略1对应的keya。通过对配置集合中的集合元素进行动态的配置操作，改变了子策略之间的优先级关系，实现了推荐策略的快速变更。
117.本实施例为每个推荐维度设置对应的子策略，通过对配置集合的动态配置，改变子策略的执行顺序，子策略的执行顺序决定了生成的推荐内容的推送顺序，即先执行的子策略，所生成的推荐内容先推送，即改变对执行每个子策略得到的推荐内容的推荐优先级，而全部推荐内容按照优先级组成了推荐信息，为切换不同推荐维度的推荐信息提供一种便利性的实现方式。
118.图4为本技术实施例提供的一种哈希表的示意图。在一种具体的实现方式中，预设的对应关系可以通过哈希表实现，如图4所示，将每个子策略作为value，例如子策略1至子策略5以及其他更多的子策略，将子策略对应的策略别名作为key，例如keya、keyb、keyc等，示例性的，keya对应于子策略1、keyb对应于子策略4、keyc对应于子策略5，将子策略与对应的策略别名组成key-value对存储与哈希表中。基于哈希表，根据至少一个策略别名和预设的对应关系确定待执行的推荐策略，例如，需要确定与keya对应的子策略，则根据keya进行哈希函数运算，得到子策略1的存储地址1，在存储地址1中读取子策略1。
119.方式二：在服务器中预先设置了多个推荐策略，每个推荐策略包括至少两个子策略，且每个子策略之间具有预设的优先级关系，信息推送方根据所要实现的推荐信息的优先级，确定待选择的推荐策略，在推荐策略配置集合中配置上所选择的至少一个推荐策略对应的至少一个集合元素(即策略别名)。
120.若配置集合中的集合元素的数量为1，则将配置集合中的集合元素作为待执行的推荐策略的策略别名；若配置集合中的集合元素的数量大于等于2，则该至少一个集合元素之间可以具有优先级关系，或者可以不具有优先级关系，本方案对此不作要求，相应的，可以直接从配置集合中获取多个策略别名，或者通过遍历配置集合，依次获取每个待执行的
推荐策略的策略别名。
121.图5和图6为本技术实施例提供的另一种配置集合与推荐策略对应关系的示意图。例如图5所示，配置集合中设置有一个集合元素keyb，该集合元素具体可以是策略别名，在服务器中预设置有多个可供选择的推荐策略，例如推荐策略1、推荐策略2、推荐策略3，示例性的，策略别名keyb对应于推荐策略2，推荐策略1对应的策略别名为keya，推荐策略3对应的策略别名为keyc。进一步地，每个推荐策略中包括至少两个子策略，且至少两个子策略之间具有预设的优先级关系，例如，推荐策略2的子策略依次为子策略1、子策略2和子策略3，结合图6所示，推荐策略3的子策略依次为子策略2、子策略3和子策略1，推荐策略3与推荐策略2包括相同的子策略，但子策略之间的优先级关系不同，推荐策略1的子策略依次为子策略4和子策略5，示例性的，推荐策略1、推荐策略2可以和推荐策略3之间可以具有相同的子策略，或者具有部分相同的子策略，或者具有完全不同的子策略，本方案对此不做要求。
122.结合图5所示，若配置集合中的集合元素为keyb，则根据keyb确定的推荐策略为推荐策略2，即依次执行推荐策略2中的子策略1、子策略2和子策略3。
123.若配置集合中的集合元素的数量为至少两个，如图6所示的配置集合中的集合元素为keyb和keya，则分别执行keyb对应的推荐策略2和keya对应的推荐策略1，或者按照keyb到keya的顺序，依次执行推荐策略2和推荐策略1，本方案对此不做要求。
124.仍以推荐商品为例，假设需要依次按照商品的价格维度(对应子策略1)、商品的物流速度维度(对应子策略2)、商品是否具有会员优惠价维度(对应子策略3)的优先级顺序来进行商品推荐，则需要在配置集合中设置与推荐策略2对应的策略别名，即keyb，进而通过配置集合中获取的keyb确定待执行的推荐策略为推荐策略2，按照推荐策略2中各子策略的优先级关系依次执行各子策略，即得到满足优先级需求的推荐信息，示例性的，在需要将子策略的优先级顺序调整为子策略2、子策略3、子策略1时，在配置集合中将集合元素keyb删除，增加与推荐策略3对应的集合元素keyc，即可实现推荐策略的快速切换。
125.本实施例在多个推荐策略中设置了不同维度对应的子策略，且每个子策略之间具有预设的优先级关系，通过对配置集合中的集合元素进行配置操作，可对推荐策略进行选择或调整，实现对推荐策略的切换，进而改变不同推荐维度对应的子策略以及子策略的执行顺序。
126.图7为本技术实施例提供的另一种哈希表的示意图。在一种具体的实现方式中，预设的对应关系可以通过哈希表实现，如图4所示，将每个推荐策略作为value，例如推荐策略1至推荐策略5以及其他更多的推荐策略，将推荐策略对应的策略别名作为key，例如keya、keyb、keyc等，示例性的，keya对应于推荐策略1、keyb对应于推荐策略4、keyc对应于推荐策略5，将推荐策略与对应的策略别名组成key-value对存储与哈希表中。基于哈希表，根据至少一个策略别名和预设的对应关系确定待执行的推荐策略，例如，需要确定与keya对应的推荐策略，则根据keya进行哈希函数运算，得到推荐策略1的存储地址1，在存储地址1中读取推荐策略1。
127.在上述实施例的基础上，上述哈希表以及每个推荐策略的handler对象均部署于统领服务service中。
128.图8为本技术实施例提供的一种服务器的结构示意图，如图8所示，该服务器10包括：
129.获取模块11，用于根据配置中心预设的配置集合，获取待执行的推荐策略的至少一个策略别名；所述配置集合为根据用户的配置指令动态配置的；
130.处理模块12，用于根据所述至少一个策略别名和预设的对应关系，确定所述待执行的推荐策略；所述待执行的推荐策略包括至少两个子策略，所述至少两个子策略在所述推荐策略中具有优先级关系，所述预设的对应关系为预先设置的推荐策略和策略别名的对应关系；
131.所述处理模块12还用于响应于终端设备的推荐请求，根据所述推荐策略和所述优先级关系，生成与用户的标识对应的推荐信息，以使终端设备向所述用户显示所述推荐信息，所述推荐请求包括所述用户的标识。
132.本技术实施例提供的一种服务器10，包括获取模块11和处理模块12，根据配置中心预设的配置集合，实时获取配置集合中最新配置的策略别名，并根据策略别名确定待执行的推荐策略，在终端设备发送推荐请求时，根据推荐请求中的用户的标识，通过执行推荐策略，生成与用户的标识对应的推荐信息，并通过终端设备将推荐信息向用户显示。在需要变更推荐策略时，仅需要对配置集合中的集合元素进行配置操作，即可实现推荐策略的快速切换。
133.在一种可能的设计中，获取模块11具体用于遍历所述配置集合，依次获取每个待执行的子策略的策略别名，所述配置集合中的每个集合元素对应一个策略别名。
134.在一种可能的设计中，处理模块12具体用于：
135.根据所述策略别名和预设的对应关系，确定每个策略别名对应的子策略；
136.将与每个策略别名对应的子策略，按照所述优先级关系，组合得到所述待执行的推荐策略；所述优先级关系与所述策略别名在所述配置集合中的顺序一致。
137.在一种可能的设计中，处理模块12具体用于：
138.根据所述用户的标识，按照所述优先级关系，依次执行每个策略别名对应的子策略；
139.将每个子策略的执行结果，按照所述优先级关系，这得到与所述用户的标识对应的推荐信息。
140.在一种可能的设计中，处理模块12具体用于：
141.将所述策略别名作为关键词，采用哈希函数，计算得到对应的子策略的存储地址；
142.在所述存储地址中读取至少两个子策略；
143.将所述至少两个子策略，按照所述优先级关系，组合得到所述推荐策略。
144.在一种可能的设计中，获取模块11具体用于：将所述配置集合中的集合元素作为所述待执行的推荐策略的策略别名。
145.在一种可能的设计中，处理模块12具体用于：根据所述用户的标识，按照所述优先级关系，依次执行所述推荐策略中的每个子策略；
146.将每个子策略的执行结果，按照所述优先级关系，组合得到与所述用户的标识对应的推荐信息。
147.在一种可能的设计中，处理模块12具体用于：
148.将所述策略别名作为关键词，采用哈希函数，计算得到对应的推荐策略的存储地址；
149.在所述存储地址中读取所述推荐策略。
150.在一种可能的设计中，处理模块12具体用于：
151.根据所述推荐请求中的用户的标识，确定所述用户的多个维度的标签；
152.根据所述推荐策略生成与所述用户的多个维度的标签对应的推荐信息。
153.图9为本技术实施例提供的另一种服务器的结构示意图，如图9所示，该服务器10还包括：接收模块13和发送模块14；
154.接收模块13用于实时接收信息推送方在所述配置中心对所述配置集合的配置操作；所述配置操作包括增加或删除所述配置集合中的集合元素，或者修改所述配置集合中的集合元素的顺序。
155.发送模块14用于向所述终端设备发送所述推荐信息。
156.上述实施例提供的服务器，可以执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
157.图10为本技术实施例提供的一种终端设备的结构示意图，如图10所示，该终端设备20包括：
158.发送模块21，用于向服务器发送推荐请求；所述推荐请求包括用户的标识，用于请求服务器根据配置中心指示的推荐策略生成与用户的标识对应的推荐信息，所述推荐信息包括多个具有优先级关系的推荐内容；
159.接收模块22，用于接收所述服务器发送的所述推荐信息；
160.显示模块23，用于显示所述推荐信息。
161.上述实施例提供的终端设备，可以执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
162.本技术实施例还提供一种服务器，参见图11，本技术实施例仅以图11为例进行说明，并不表示本技术仅限于此。
163.图11为本技术实施例提供的服务器的结构框图。通常，服务器600包括有：处理器601和存储器602；可选的，还可以包括总线603。其中，总线603用于实现各元件之间的连接。
164.处理器601可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器601可以采用dsp(digital signal processing，数字信号处理)、fpga(field－programmable gate array，现场可编程门阵列)、pla(programmable logic array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器601也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称cpu(central processing unit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器601可以在集成有gpu(graphics processing unit，图像处理器)，gpu用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器601还可以包括ai(artificial intelligence，人工智能)处理器，该ai处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
165.存储器602可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器602还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器602中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器601所执行以实现本申
请中方法实施例提供的应用于服务器侧的推荐策略的调度方法。
166.本领域技术人员可以理解，图11中示出的结构并不构成对服务器600的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。
167.本技术实施例还提供一种终端设备，参见图12，本技术实施例仅以图12为例进行说明，并不表示本技术仅限于此。
168.图12为本技术实施例提供的终端设备的结构框图。通常，终端设备500包括有：处理器501和存储器502；可选的，还可以包括总线503。其中，总线503用于实现各元件之间的连接。
169.处理器501可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器501可以采用dsp(digital signal processing，数字信号处理)、fpga(field－programmable gate array，现场可编程门阵列)、pla(programmable logic array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器501也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称cpu(central processing unit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器501可以在集成有gpu(graphics processing unit，图像处理器)，gpu用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器501还可以包括ai(artificial intelligence，人工智能)处理器，该ai处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
170.存储器502可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器502还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器502中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器501所执行以实现本技术中方法实施例提供的应用于终端设备侧的推荐策略的调度方法。
171.本技术实施例还提供了一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得终端能够执行上述实施例提供的推荐策略的调度方法。
172.本技术实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例提供的推荐策略的调度方法。
173.本技术实施例还提供一种计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述推荐策略的调度方法。
174.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。
175.以上所述仅为本技术的较佳实施例，并不用以限制本技术，凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。