数据处理方法、装置、设备、介质及程序产品与流程

技术特征：
1.一种数据配置方法，包括：获取用户的基础属性和/或操作行为特征；根据所述基础属性和/或所述操作行为特征，确定所述用户的用户潜力值；根据所述用户的队列耗时和预估耗时，确定所述用户的队列潜力值和预估配额潜力值，其中，所述队列耗时是指使用预设召回队列为所述用户匹配候选推送信息所需的时间，预估耗时是指对所述候选推送信息进行预估所需的时间；根据所述用户潜力值、所述队列潜力值和所述预估配额潜力值，为所述用户配置信息推送算力。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述基础属性和/或所述操作行为特征，确定所述用户的用户潜力值，包括：将所述基础属性和/或所述操作行为特征输入已经训练完成的用户潜力值模型中，得到所述用户的用户潜力值。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述用户的队列耗时和预估耗时，确定所述用户的队列潜力值和预估配额潜力值，包括：将所述用户的队列耗时和预估耗时输入已经训练完成的队列与预估配额潜力值模型中，得到所述用户的队列潜力值和预估配额潜力值。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述信息推送算力包括召回算力和预估算力，根据所述用户潜力值、所述队列潜力值和所述预估配额潜力值，为所述用户配置信息推送算力，包括：根据所述用户潜力值和所述队列潜力值，为所述用户配置所述召回算力；以及根据所述用户潜力值和所述预估配额潜力值，为所述用户配置所述预估算力。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述用户潜力值和所述队列潜力值，为所述用户配置所述召回算力，包括：从所述预设召回队列选择出所述队列潜力值位于设定位序的目标召回队列，作为所述用户配置的所述召回算力；其中，所述用户的用户潜力值与为所述用户配置的召回队列的数量负相关。6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述用户潜力值和所述预估配额潜力值，为所述用户配置所述预估算力，包括：根据所述用户潜力值和所述预估配额潜力值，确定为所述用户配置的预估配额；根据所述预估配额，确定为所述用户配置的所述预估算力。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据所述用户潜力值和所述预估配额潜力值，确定为所述用户配置的预估配额，包括：根据所述用户潜力值在所有用户中的位序和所有用户的数量，计算所述用户的用户潜力值百分比；根据所述用户潜力值百分比和所述预估配额潜力值，计算得到为所述用户配置的预估配额。8.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述根据所述用户潜力值、所述队列潜力值和所述预估配额潜力值，为所述用户配置信息推送算力之后，所述方法还包括：根据所述信息推送算力，确定所述用户的目标推送信息；
将所述目标推送信息推送至所述用户。9.根据权利要求8所述的方法，在所述根据所述信息推送算力，确定所述用户的目标推送信息之后，所述方法还包括：存储所述用户的目标推送信息。10.一种数据配置装置，包括：获取模块，用于获取用户的基础属性和/或操作行为特征；第一确定模块，用于根据所述基础属性和/或所述操作行为特征，确定所述用户的用户潜力值；第二确定模块，用于根据所述用户的队列耗时和预估耗时，确定所述用户的队列潜力值和预估配额潜力值，其中，所述队列耗时是指使用预设召回队列为所述用户匹配候选推送信息所需的时间，预估耗时是指对所述候选推送信息进行预估所需的时间；配置模块，用于根据所述用户潜力值、所述队列潜力值和所述预估配额潜力值，为所述用户配置信息推送算力。11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述第一确定模块在根据所述基础属性和/或所述操作行为特征，确定所述用户的用户潜力值时，用于：将所述基础属性和/或所述操作行为特征输入已经训练完成的用户潜力值模型中，得到所述用户的用户潜力值。12.根据权利要求10所述的装置，其中，所述第二确定模块在根据所述用户的队列耗时和预估耗时，确定所述用户的队列潜力值和预估配额潜力值时，用于：将所述用户的队列耗时和预估耗时输入已经训练完成的队列与预估配额潜力值模型中，得到所述用户的队列潜力值和预估配额潜力值。13.根据权利要求10所述的装置，其中，所述信息推送算力包括召回算力和预估算力，所述配置模块在根据所述用户潜力值、所述队列潜力值和所述预估配额潜力值，为所述用户配置信息推送算力时，用于：根据所述用户潜力值和所述队列潜力值，为所述用户配置所述召回算力；以及根据所述用户潜力值和所述预估配额潜力值，为所述用户配置所述预估算力。14.根据权利要求13所述的装置，其中，所述配置模块在根据所述用户潜力值和所述队列潜力值，为所述用户配置所述召回算力时，用于：从所述预设召回队列选择出所述队列潜力值位于设定位序的目标召回队列，作为为所述用户配置的所述召回算力；其中，所述用户的用户潜力值与为所述用户配置的召回队列的数量负相关。15.根据权利要求13所述的装置，其中，所述配置模块在根据所述用户潜力值和所述预估配额潜力值，为所述用户配置所述预估算力时，用于：根据所述用户潜力值和所述预估配额潜力值，确定为所述用户配置的预估配额；根据所述预估配额，确定为所述用户配置的所述预估算力。16.根据权利要求15所述的装置，其中，所述配置模块在根据所述用户潜力值和所述预估配额潜力值，确定为所述用户配置的预估配额时，用于：根据所述用户潜力值在所有用户中的位序和所有用户的数量，计算所述用户的用户潜力值百分比；
根据所述用户潜力值百分比和所述预估配额潜力值，计算得到为所述用户配置的预估配额。17.根据权利要求10所述的装置，其中，所述配置模块在根据所述用户潜力值、所述队列潜力值和所述预估配额潜力值，为所述用户配置信息推送算力之后，还可用于：根据所述信息推送算力，确定所述用户的目标推送信息；将所述目标推送信息推送至所述用户。18.根据权利要求17所述的装置，其中，所述配置模块在所述根据所述信息推送算力，确定所述用户的目标推送信息之后，还可用于：存储所述用户的目标推送信息。19.一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-9中任一项所述的方法。20.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-9中任一项所述的方法。21.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令在被处理器执行时实现根据权利要求1-9中任一项所述的方法中的步骤。

技术总结
本公开提供了一种数据处理方法、装置、设备、介质及程序产品，涉及人工智能技术领域，具体为大数据技术领域。在本公开的一些实施例中，获取用户的基础属性和/或操作行为特征；根据基础属性和/或操作行为特征，确定用户的用户潜力值；根据用户的队列耗时和预估耗时，确定用户的队列潜力值和预估配额潜力值，其中，队列耗时是指使用预设召回队列为用户匹配候选推送信息所需的时间，预估耗时是指对候选推送信息进行预估所需的时间；根据用户的用户潜力值、队列潜力值和预估配额潜力值，为用户配置相应的信息推送算力，合理分配推送算力，减少推送算力的浪费。少推送算力的浪费。少推送算力的浪费。


技术研发人员：范宜军
受保护的技术使用者：北京百度网讯科技有限公司
技术研发日：2022.09.16
技术公布日：2022/12/16