资源分配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质与流程

本公开涉及信息处理技术领域，具体涉及一种资源分配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

随着互联网技术的发展，很多应用程序、客户端、应用平台应运而生，而很多商家也在实体途径的基础上发展了多种互联网途径实施运营推广。但上述多种推广途径由于在受众、经营方式、推广策略等方面均存在或多或少的差异，因此，其对于商家的运营推广任务完成的效果也有所不同。基于对于运营推广成本的限制和要求，商家需要在多种推广途径中寻找出优质的推广途径，才能达到事半功倍的效果。现有技术仅基于成本指标和收益指标，结合新用户数量和用户留存率来进行优质推广途径的判断，该方案判断因素狭隘，判断准确率低下，不能够满足大多数商家的要求。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种资源分配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

第一方面，本发明实施例中提供了一种资源分配方法。

具体的，所述资源分配方法，包括：

获取待分配对象在预设历史时间段内的历史执行数据；

根据所述历史执行数据计算所述待分配对象在多种分配参考元素上的分配参考子分值，并根据所述分配参考子分值计算得到所述待分配对象的分配参考分值；

根据所述分配参考分值为所述待分配对象分配资源。

结合第一方面，本发明实施例在第一方面的第一种实现方式中，所述根据所述历史执行数据计算所述待分配对象在多种分配参考元素上的分配参考子分值，并根据所述分配参考子分值计算得到所述待分配对象的分配参考分值，包括：

根据所述历史执行数据分别计算所述待分配对象在多种分配参考元素上的分配参考子分值；

获取所述分配参考元素的权重值；

基于所述权重值，对所述分配参考子分值进行加权求和，得到所述待分配对象的分配参考分值。

结合第一方面、第一方面的第一种实现方式，本发明实施例在第一方面的第二种实现方式中，所述根据所述分配参考分值为所述待分配对象分配资源，包括：

根据所述分配参考分值计算得到所述待分配对象的资源分配比例；

获取可分配资源总数量；

基于所述可分配资源总数量和所述待分配对象的资源分配比例计算得到所述待分配对象的分配资源数量；

根据所述待分配对象的分配资源数量为所述待分配对象分配资源。

结合第一方面、第一方面的第一种实现方式和第一方面的第二种实现方式，本发明实施例在第一方面的第三种实现方式中，所述根据所述分配参考分值为所述待分配对象分配资源，包括：

计算所述待分配对象的历史执行数据的评价分值；

根据所述评价分值计算得到所述待分配对象的分配资源数量；

根据所述待分配对象的分配资源数量计算得到所述待分配对象在第一预设时间段内的平均资源数量；

对所述平均资源数量进行非线性优化，得到优化平均资源数量；

根据所述优化平均资源数量计算得到所述待分配对象的优化分配资源数量；

根据所述待分配对象的优化分配资源数量为所述待分配对象分配资源；

对所述分配参考分值进行排序，并根据排序结果显示为所述待分配对象分配的资源数量。

结合第一方面、第一方面的第一种实现方式、第一方面的第二种实现方式和第一方面的第三种实现方式，本发明实施例在第一方面的第四种实现方式中，还包括：

对所述分配参考分值进行排序；

根据排序结果对于为所述待分配对象分配的资源进行修正。

第二方面，本发明实施例中提供了一种资源分配装置。

具体的，所述资源分配装置，包括：

获取模块，被配置为获取待分配对象在预设历史时间段内的历史执行数据；

计算模块，被配置为根据所述历史执行数据计算所述待分配对象在多种分配参考元素上的分配参考子分值，并根据所述分配参考子分值计算得到所述待分配对象的分配参考分值；

分配模块，被配置为根据所述分配参考分值为所述待分配对象分配资源。

结合第二方面，本发明实施例在第二方面的第一种实现方式中，所述计算模块包括：

第一计算子模块，被配置为根据所述历史执行数据分别计算所述待分配对象在多种分配参考元素上的分配参考子分值；

第一获取子模块，被配置为获取所述分配参考元素的权重值；

第二计算子模块，被配置为基于所述权重值，对所述分配参考子分值进行加权求和，得到所述待分配对象的分配参考分值。

结合第二方面、第二方面的第一种实现方式，本发明实施例在第二方面的第二种实现方式中，所述分配模块包括：

第三计算子模块，被配置为根据所述分配参考分值计算得到所述待分配对象的资源分配比例；

第二获取子模块，被配置为获取可分配资源总数量；

第四计算子模块，被配置为基于所述可分配资源总数量和所述待分配对象的资源分配比例计算得到所述待分配对象的分配资源数量；

第一分配子模块，被配置为根据所述待分配对象的分配资源数量为所述待分配对象分配资源。

结合第二方面、第二方面的第一种实现方式和第二方面的第二种实现方式，本发明实施例在第二方面的第三种实现方式中，所述分配模块包括：

第五计算子模块，被配置为计算所述待分配对象的历史执行数据的评价分值；

第六计算子模块，被配置为根据所述评价分值计算得到所述待分配对象的分配资源数量；

第七计算子模块，被配置为根据所述待分配对象的分配资源数量计算得到所述待分配对象在第一预设时间段内的平均资源数量；

优化子模块，被配置为对所述平均资源数量进行非线性优化，得到优化平均资源数量；

第八计算子模块，被配置为根据所述优化平均资源数量计算得到所述待分配对象的优化分配资源数量；

分配子模块，被配置为根据所述待分配对象的优化分配资源数量为所述待分配对象分配资源；

排序子模块，被配置为对所述分配参考分值进行排序，并根据排序结果显示为所述待分配对象分配的资源数量。

结合第二方面、第二方面的第一种实现方式、第二方面的第二种实现方式和第二方面的第三种实现方式，本公开在第二方面的第四种实现方式中，还包括：

排序模块，被配置为对所述分配参考分值进行排序；

修正模块，被配置为根据排序结果对于为所述待分配对象分配的资源进行修正。

第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条支持资源分配装置执行上述第一方面中资源分配方法的计算机指令，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的计算机指令。所述资源分配装置还可以包括通信接口，用于资源分配装置与其他设备或通信网络通信。

第四方面，本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，用于存储资源分配装置所用的计算机指令，其包含用于执行上述第一方面中资源分配方法为资源分配装置所涉及的计算机指令。

本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

上述技术方案，通过采集待分配对象在预设历史时间段内的历史执行数据，计算所述待分配对象的分配参考分值，进而借助具有数据基础且考虑了多种分配参考元素的分配参考分值为所述待分配对象分配资源。该技术方案充分考虑了待分配对象的历史执行数据在多个方面的表现，并以此为基础对于资源进行分配，从而达到准确判断优质待分配对象、提高资源分配的有效性、降低资源使用成本的技术效果。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

结合附图，通过以下非限制性实施方式的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将变得更加明显。在附图中：

图1示出根据本公开一实施方式的资源分配方法的流程图；

图2示出根据图1所示实施方式的资源分配方法的步骤s102的流程图；

图3示出根据图1所示一实施方式的资源分配方法的步骤s103的流程图；

图4示出根据图1所示另一实施方式的资源分配方法的步骤s103的流程图；

图5示出根据本公开另一实施方式的资源分配方法的流程图；

图6为根据本公开一实施方式对于多个待分配对象进行资源分配的应用场景示意图；

图7示出根据本公开一实施方式的资源分配装置的结构框图；

图8示出根据图7所示实施方式的资源分配装置的计算模块702的结构框图；

图9示出根据图7所示一实施方式的资源分配装置的分配模块703的结构框图；

图10示出根据图7所示另一实施方式的资源分配装置的分配模块703的结构框图；

图11示出根据本公开另一实施方式的资源分配装置的结构框图；

图12示出根据本公开一实施方式的电子设备的结构框图；

图13是适于用来实现根据本公开一实施方式的资源分配方法的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下文中，将参考附图详细描述本公开的示例性实施方式，以使本领域技术人员可容易地实现它们。此外，为了清楚起见，在附图中省略了与描述示例性实施方式无关的部分。

在本公开中，应理解，诸如“包括”或“具有”等的术语旨在指示本说明书中所公开的特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合的存在，并且不欲排除一个或多个其他特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合存在或被添加的可能性。

另外还需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

本公开实施例提供的技术方案通过采集待分配对象在预设历史时间段内的历史执行数据，计算所述待分配对象的分配参考分值，进而借助具有数据基础且考虑了多种分配参考元素的分配参考分值为所述待分配对象分配资源。该技术方案充分考虑了待分配对象的历史执行数据在多个方面的表现，并以此为基础对于资源进行分配，从而达到准确判断优质待分配对象、提高资源分配的有效性、降低资源使用成本的技术效果。

图1示出根据本公开一实施方式的资源分配方法的流程图。如图1所示，所述资源分配方法包括以下步骤s101-s103：

在步骤s101中，获取待分配对象在预设历史时间段内的历史执行数据；

在步骤s102中，根据所述历史执行数据计算所述待分配对象在多种分配参考元素上的分配参考子分值，并根据所述分配参考子分值计算得到所述待分配对象的分配参考分值；

在步骤s103中，根据所述分配参考分值为所述待分配对象分配资源。

上文提及，随着互联网技术的发展，很多应用程序、客户端、应用平台应运而生，而很多商家也在实体途径的基础上发展了多种互联网途径实施运营推广。但上述多种推广途径由于在受众、经营方式、推广策略等方面均存在或多或少的差异，因此，其对于商家的运营推广任务完成的效果也有所不同。基于对于运营推广成本的限制和要求，商家需要在多种推广途径中寻找出优质的推广途径，才能达到事半功倍的效果。现有技术仅基于成本指标和收益指标，结合新用户数量和用户留存率来进行优质推广途径的判断，该方案判断因素狭隘，判断准确率低下，不能够满足大多数商家的要求。

考虑到上述缺陷，在该实施方式中，提出一种资源分配方法，该方法首先获取待分配对象在预设历史时间段内的历史执行数据；然后根据所述历史执行数据计算所述待分配对象在多种分配参考元素上的分配参考子分值，并根据所述分配参考子分值计算得到所述待分配对象的分配参考分值；最后根据所述分配参考分值为所述待分配对象分配资源。该技术方案充分考虑了待分配对象的历史执行数据在多个方面的表现，并以此为基础对于资源进行分配，从而达到准确判断优质待分配对象、提高资源分配的有效性、降低资源使用成本的技术效果。

其中，所述资源指的是可被利用以创造价值的资源，比如资金、物品等等。

其中，所述待分配对象指的是接收资源分配的对象，比如上文提及的实体途径和应用程序、客户端、应用平台等互联网途径。下文以互联网平台的推广为例对于本发明进行说明和解释。

其中，所述预设历史时间段指的是当前时间之前的预设长度的时间段，可以为一周，也可以为一个月，还可以为其他长度的时间段，所述预设历史时间段的长度可根据实际应用的需要进行设置，本发明对其不作具体限定。

在本实施例的一个可选实现方式中，所述历史执行数据包括以下数据中的一种或多种：所述预设历史时间段内资源使用总数量、第一预设时间段内平均资源使用数量、所述预设历史时间段内用户激活总数量、第一预设时间段内平均用户激活数量、所述预设历史时间段内新用户总数量、第一预设时间段内平均新用户数量、所述预设历史时间段内用户激活成本、所述预设历史时间段内新用户成本、所述预设历史时间段内活跃用户数量、第二预设时间段内用户重复交易数量、第二预设时间段内用户重复交易总金额、第二预设时间段内平均用户重复交易金额等等。

其中，所述第一预设时间段和第二预设时间段是用于计算平均数据的时间窗口，两者可以相同也可以不同，具体可根据实际应用的需要进行设置。比如可将第一预设时间段和第二预设时间段均设置为一天，或者将所述第一预设时间段设置为一天，将所述第二预设时间段设置为一周。

其中，所述用户激活指的是用户下载注册操作，所述新用户指的是下载注册之后还产生了交易操作的用户，所述用户激活成本指的是产生激活用户所花费的成本，所述新用户成本指的是产生新用户所花费的成本。

其中，所述活跃用户指的是对于待推广的互联网平台执行有效操作的用户，所述有效操作包括以下操作中的一种或多种：打开、浏览、点击、登录、下单、交易互动、查看平台页面、领取优惠券、领取红包、信息反馈、评论等等。

其中，所述预设历史时间段内资源使用总数量、第二预设时间段内用户重复交易数量和第二预设时间段内用户重复交易总金额均可通过数据采集获取；所述预设历史时间段内用户激活总数量、所述预设历史时间段内新用户总数量和所述预设历史时间段内活跃用户数量均是通过数据采集且经过反作弊、去重处理得到的数据。

在本实施例的一个可选实现方式中，所述分配参考元素包括以下参考元素中的一种或多种：体量元素、成本元素、活跃元素、收益元素等等。其中，所述体量元素用于表征待分配对象对于产生新用户的贡献；所述成本元素用于体现待分配对象花费的成本；所述活跃元素用于体现待分配对象产生的活跃用户的数量；所述收益元素用于体现待分配对象为资源提供方赚取的收益金额。

在本实施例的一个可选实现方式中，如图2所示，所述步骤s102，即根据所述历史执行数据计算所述待分配对象在多种分配参考元素上的分配参考子分值，并根据所述分配参考子分值计算得到所述待分配对象的分配参考分值的步骤，包括步骤s201-s203：

在步骤s201中，根据所述历史执行数据分别计算所述待分配对象在多种分配参考元素上的分配参考子分值；

在步骤s202中，获取所述分配参考元素的权重值；

在步骤s203中，基于所述权重值，对所述分配参考子分值进行加权求和，得到所述待分配对象的分配参考分值。

为了能够全面体现待分配对象的工作效力，在本实施方式中，根据分配参考元素的权重值，对于分配参考子分值进行综合考虑。具体地，在获取所述分配参考元素的权重值之后，基于所述权重值，对所述分配参考子分值进行加权求和，得到所述待分配对象的分配参考分值。

其中，所述分配参考元素的权重值可根据实际应用的需要进行设置，可选地，所述分配参考元素的权重值之和等于一。比如，可先为上述四种分配参考元素设置默认权重值0.25，之后根据实际应用的需要再对于权重值进行调整，也可以直接对于各分配参考元素的权重值进行设置，对此本发明不作具体限定。

在本实施例的一个可选实现方式中，可根据下式计算所述待分配对象的分配参考分值：

其中，s表示所述待分配对象的分配参考分值，wi表示第i种分配参考元素的权重值，si表示所述待分配对象在第i种分配参考元素上的分配参考子分值，m表示分配参考元素的数量。

在本实施例的一个可选实现方式中，所述分配参考元素包括：体量元素、成本元素、活跃元素和收益元素，所述第一预设时间段为一天，所述第二预设时间段为一周。

在该实现方式中，所述待分配对象在体量元素上的分配参考子分值s1可根据下式计算：

其中，h表示所述待分配对象的日均新用户数量，h＝f/d，f表示所述待分配对象在所述预设历史时间段内的新用户总数量，d表示所述预设历史时间段内的天数，min(h1:hn)表示n个待分配对象的日均新用户数量中的最小值，max(h1:hn)表示n个待分配对象的日均新用户数量中的最大值，n为待分配对象的总数量。

所述待分配对象在成本元素上的分配参考子分值s2可根据下式计算：

其中，j表示所述待分配对象在所述预设历史时间段内的新用户成本，j＝d/h，d表示所述待分配对象的日均花费，d＝c/d，c表示所述待分配对象在所述预设历史时间段内的资源使用总数量，d表示所述预设历史时间段内的天数，min(j1:jn)表示n个待分配对象在所述预设历史时间段内的新用户成本中的最小值，max(j1:jn)表示n个待分配对象在所述预设历史时间段内的新用户成本中的最大值。

所述待分配对象在活跃元素上的分配参考子分值s3可根据下式计算：

其中，k表示所述待分配对象在所述预设历史时间段内获得的活跃用户数量，min(k1:kn)表示n个待分配对象在所述预设历史时间段内获得的活跃用户数量中的最小值，max(k1:kn)表示n个待分配对象在所述预设历史时间段内获得的活跃用户数量中的最大值。

所述待分配对象在收益元素上的分配参考子分值s4可根据下式计算：

其中，q表示所述待分配对象七日内平均用户重复交易金额，q＝m/l，m表示所述待分配对象七日内用户重复交易总金额，l表示所述待分配对象七日内用户重复交易数量，min(q1:qn)表示n个待分配对象七日内平均用户重复交易金额中的最小值，max(q1:qn)表示n个待分配对象七日内平均用户重复交易金额中的最大值。

在本实施例的一个可选实现方式中，如图3所示，所述步骤s103，即根据所述分配参考分值为所述待分配对象分配资源的步骤，包括步骤s301-s304：

在步骤s301中，根据所述分配参考分值计算得到所述待分配对象的资源分配比例；

在步骤s302中，获取可分配资源总数量；

在步骤s303中，基于所述可分配资源总数量和所述待分配对象的资源分配比例计算得到所述待分配对象的分配资源数量；

在步骤s304中，根据所述待分配对象的分配资源数量为所述待分配对象分配资源。

为了充分体现所述待分配对象在多种分配参考元素上的表现，在该实施方式中，根据综合了待分配对象在多种分配参考元素上的分配参考子分值得到的所述分配参考分值对于待分配对象进行资源分配。具体地，首先根据所述分配参考分值计算得到所述待分配对象的资源分配比例，其中，可以以所述待分配对象的分配参考分值在所有待分配对象的分配参考分值总和中占有的比例作为所述待分配对象的资源分配比例；然后获取可分配资源总数量；基于所述可分配资源总数量和所述待分配对象的资源分配比例计算得到所述待分配对象的分配资源数量，其中，所述待分配对象的分配资源数量为所述可分配资源总数量与所述待分配对象的资源分配比例之间的乘积；最后根据所述待分配对象的分配资源数量为所述待分配对象分配资源。

在本实施例的另一个可选实现方式中，如图4所示，所述步骤s103，即根据所述分配参考分值为所述待分配对象分配资源的步骤，包括步骤s401-s407：

在步骤s401中，计算所述待分配对象的历史执行数据的评价分值；

在步骤s402中，根据所述评价分值计算得到所述待分配对象的分配资源数量；

在步骤s403中，根据所述待分配对象的分配资源数量计算得到所述待分配对象在第一预设时间段内的平均资源数量；

在步骤s404中，对所述平均资源数量进行非线性优化，得到优化平均资源数量；

在步骤s405中，根据所述优化平均资源数量计算得到所述待分配对象的优化分配资源数量；

在步骤s406中，根据所述待分配对象的优化分配资源数量为所述待分配对象分配资源；

在步骤s407中，对所述分配参考分值进行排序，并根据排序结果显示为所述待分配对象分配的资源数量。

为了进一步提高资源分配的准确率，在该实施方式中，在根据历史执行数据得到初步分配资源数量后，还对于初步分配资源数量进行优化处理。具体地，首先计算所述待分配对象的历史执行数据的评价分值；然后根据所述评价分值计算得到所述待分配对象的分配资源数量；然后根据所述待分配对象的分配资源数量计算得到所述待分配对象在第一预设时间段内的平均资源数量；对所述平均资源数量进行非线性优化，得到优化平均资源数量；根据所述优化平均资源数量计算得到所述待分配对象的优化分配资源数量；最后根据所述待分配对象的优化分配资源数量为所述待分配对象分配资源，并根据所述分配参考分值的排序结果显示为所述待分配对象分配的资源数量。

在本实施例的一个可选实现方式中，基于下式根据所述评价分值计算得到所述待分配对象的分配资源数量u：

其中，si表示第i个待分配对象的分配参考分值，t表示待分配对象的数量，m表示分配资源数量上限，pi表示第i个待分配对象类别所占的比例，p表示待分配对象类别的数量，所述待分配对象类别比如可以为应用商店、广告平台、普通网站等等。

在本实施例的一个可选实现方式中，基于下式根据所述待分配对象的分配资源数量计算得到所述待分配对象在第一预设时间段内的平均资源数量v：

v＝u/d′

其中，d′表示需要进行资源分配的时间段内的单位时间数量，所属单位时间可设置为一天，那么d′就表示需要进行资源分配的时间段内的天数。

在本实施例的一个可选实现方式中，还可计算得到所述待分配对象在第一预设时间段内的平均用户激活数量a和在第一预设时间段内的平均新用户数量b，以作参考之用。

其中，a＝v/e，e表示目标用户激活成本，为已知值；b＝v/f，f表示目标新用户成本，为已知值。

在本实施例的一个可选实现方式中，基于下式所示的目标函数对所述平均资源数量进行非线性优化，得到优化平均资源数量v′：

所述目标函数的约束条件为：

ll≤v′≤lu，

其中，y表示所述目标函数的目标值，vi表示第i个待分配对象的平均资源数量，vi′表示第i个所述待分配对象的优化平均资源数量，ll，lu分别代表所述待分配对象的平均资源数量的上下限，可根据实际应用的需要进行设置。

其中，可使用光滑非线性规划求解方法求解上述目标函数。

在本实施例的一个可选实现方式中，基于下式根据所述优化平均资源数量v′计算得到所述待分配对象的优化分配资源数量u′：

u′＝v′×d′。

在本实施例的一个可选实现方式中，对所述分配参考分值按照从大到小的顺序进行排序，并根据排序结果显示为所述待分配对象分配的资源数量。

在本实施例的一个可选实现方式中，还可对于所述待分配对象在第一预设时间段内的平均用户激活数量和在第一预设时间段内的平均新用户数量进行优化。

具体地，所述待分配对象在第一预设时间段内的平均用户激活数量a′可基于下式计算得到：

其中，cd代表预设历史时间段内的日均资源使用数量，可根据所述待分配对象的历史执行数据计算得到，na代表日均用户自然激活数量，所述日均用户自然激活数量指的是未经过任何反作弊、去重处理的日均用户激活数量，pa代表所述预设历史时间段内的用户激活成本。

所述待分配对象在第一预设时间段内的平均新用户数量b′可基于下式计算得到：

其中，cd代表预设历史时间段内的日均资源使用数量，nc代表日均自然新用户数量，所述日均自然新用户数量指的是未经过任何反作弊、去重处理的日均新用户数量，pc代表所述预设历史时间段内新用户成本。

在本实施例的一个可选实现方式中，所述方法还包括根据所述分配参考分值对于为所述待分配对象分配的资源进行修正的步骤，即如图5所示，所述方法包括步骤s501-s505：

在步骤s501中，获取待分配对象在预设历史时间段内的历史执行数据；

在步骤s502中，根据所述历史执行数据计算所述待分配对象在多种分配参考元素上的分配参考子分值，并根据所述分配参考子分值计算得到所述待分配对象的分配参考分值；

在步骤s503中，根据所述分配参考分值为所述待分配对象分配资源；

在步骤s504中，对所述分配参考分值进行排序；

在步骤s505中，根据排序结果对于为所述待分配对象分配的资源进行修正。

为了充分体现分配参考元素的倾向性，在该实施方式中，还根据所述分配参考分值对于为所述待分配对象分配的资源进行修正。具体地，首先对所述分配参考分值进行排序；然后根据排序结果对于为所述待分配对象分配的资源进行修正。比如对于分配参考分值排名靠前的待分配对象，认为该待分配对象表现比较优异，可在允许范围内增加为所述待分配对象分配的资源数量，反之，对于分配参考分值排名靠后的待分配对象，认为该待分配对象在某些方面还存在欠缺，因此可在允许范围内减少所述待分配对象分配的资源数量。

图6为根据本公开一实施方式对于多个待分配对象进行资源分配的应用场景示意图，图6中，渠道方指的是待分配对象，渠道类型指的是待分配对象的所属类型，从图6中可以得到不同待分配对象的数据统计以及可以为其分配的资源情况。

下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。

图7示出根据本公开一实施方式的资源分配装置的结构框图，该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部。如图7所示，所述资源分配装置包括：

获取模块701，被配置为获取待分配对象在预设历史时间段内的历史执行数据；

计算模块702，被配置为根据所述历史执行数据计算所述待分配对象在多种分配参考元素上的分配参考子分值，并根据所述分配参考子分值计算得到所述待分配对象的分配参考分值；

分配模块703，被配置为根据所述分配参考分值为所述待分配对象分配资源。

上文提及，随着互联网技术的发展，很多应用程序、客户端、应用平台应运而生，而很多商家也在实体途径的基础上发展了多种互联网途径实施运营推广。但上述多种推广途径由于在受众、经营方式、推广策略等方面均存在或多或少的差异，因此，其对于商家的运营推广任务完成的效果也有所不同。基于对于运营推广成本的限制和要求，商家需要在多种推广途径中寻找出优质的推广途径，才能达到事半功倍的效果。现有技术仅基于成本指标和收益指标，结合新用户数量和用户留存率来进行优质推广途径的判断，该方案判断因素狭隘，判断准确率低下，不能够满足大多数商家的要求。

考虑到上述缺陷，在该实施方式中，提出一种资源分配装置，该装置获取模块701获取待分配对象在预设历史时间段内的历史执行数据；计算模块702根据所述历史执行数据计算所述待分配对象在多种分配参考元素上的分配参考子分值，并根据所述分配参考子分值计算得到所述待分配对象的分配参考分值；分配模块703根据所述分配参考分值为所述待分配对象分配资源。该技术方案充分考虑了待分配对象的历史执行数据在多个方面的表现，并以此为基础对于资源进行分配，从而达到准确判断优质待分配对象、提高资源分配的有效性、降低资源使用成本的技术效果。

其中，所述资源指的是可被利用以创造价值的资源，比如资金、物品等等。

其中，所述待分配对象指的是接收资源分配的对象，比如上文提及的实体途径和应用程序、客户端、应用平台等互联网途径。下文以互联网平台的推广为例对于本发明进行说明和解释。

其中，所述预设历史时间段指的是当前时间之前的预设长度的时间段，可以为一周，也可以为一个月，还可以为其他长度的时间段，所述预设历史时间段的长度可根据实际应用的需要进行设置，本发明对其不作具体限定。

在本实施例的一个可选实现方式中，所述历史执行数据包括以下数据中的一种或多种：所述预设历史时间段内资源使用总数量、第一预设时间段内平均资源使用数量、所述预设历史时间段内用户激活总数量、第一预设时间段内平均用户激活数量、所述预设历史时间段内新用户总数量、第一预设时间段内平均新用户数量、所述预设历史时间段内用户激活成本、所述预设历史时间段内新用户成本、所述预设历史时间段内活跃用户数量、第二预设时间段内用户重复交易数量、第二预设时间段内用户重复交易总金额、第二预设时间段内平均用户重复交易金额等等。

其中，所述第一预设时间段和第二预设时间段是用于计算平均数据的时间窗口，两者可以相同也可以不同，具体可根据实际应用的需要进行设置。比如可将第一预设时间段和第二预设时间段均设置为一天，或者将所述第一预设时间段设置为一天，将所述第二预设时间段设置为一周。

其中，所述用户激活指的是用户下载注册操作，所述新用户指的是下载注册之后还产生了交易操作的用户，所述用户激活成本指的是产生激活用户所花费的成本，所述新用户成本指的是产生新用户所花费的成本。

其中，所述活跃用户指的是对于待推广的互联网平台执行有效操作的用户，所述有效操作包括以下操作中的一种或多种：打开、浏览、点击、登录、下单、交易互动、查看平台页面、领取优惠券、领取红包、信息反馈、评论等等。

其中，所述预设历史时间段内资源使用总数量、第二预设时间段内用户重复交易数量和第二预设时间段内用户重复交易总金额均可通过数据采集获取；所述预设历史时间段内用户激活总数量、所述预设历史时间段内新用户总数量和所述预设历史时间段内活跃用户数量均是通过数据采集且经过反作弊、去重处理得到的数据。

在本实施例的一个可选实现方式中，所述分配参考元素包括以下参考元素中的一种或多种：体量元素、成本元素、活跃元素、收益元素等等。其中，所述体量元素用于表征待分配对象对于产生新用户的贡献；所述成本元素用于体现待分配对象花费的成本；所述活跃元素用于体现待分配对象产生的活跃用户的数量；所述收益元素用于体现待分配对象为资源提供方赚取的收益金额。

在本实施例的一个可选实现方式中，如图8所示，所述计算模块702包括：

第一计算子模块801，被配置为根据所述历史执行数据分别计算所述待分配对象在多种分配参考元素上的分配参考子分值；

第一获取子模块802，被配置为获取所述分配参考元素的权重值；

第二计算子模块803，被配置为基于所述权重值，对所述分配参考子分值进行加权求和，得到所述待分配对象的分配参考分值。

为了能够全面体现待分配对象的工作效力，在本实施方式中，根据分配参考元素的权重值，对于分配参考子分值进行综合考虑。具体地，在第一获取子模块802获取所述分配参考元素的权重值之后，第二计算子模块803基于所述权重值，对第一计算子模块801计算得到的所述分配参考子分值进行加权求和，得到所述待分配对象的分配参考分值。

其中，所述分配参考元素的权重值可根据实际应用的需要进行设置，可选地，所述分配参考元素的权重值之和等于一。比如，可先为上述四种分配参考元素设置默认权重值0.25，之后根据实际应用的需要再对于权重值进行调整，也可以直接对于各分配参考元素的权重值进行设置，对此本发明不作具体限定。

在本实施例的一个可选实现方式中，可根据下式计算所述待分配对象的分配参考分值：

其中，s表示所述待分配对象的分配参考分值，wi表示第i种分配参考元素的权重值，si表示所述待分配对象在第i种分配参考元素上的分配参考子分值，m表示分配参考元素的数量。

在本实施例的一个可选实现方式中，所述分配参考元素包括：体量元素、成本元素、活跃元素和收益元素，所述第一预设时间段为一天，所述第二预设时间段为一周。

在该实现方式中，所述待分配对象在体量元素上的分配参考子分值s1可根据下式计算：

其中，h表示所述待分配对象的日均新用户数量，h＝f/d，f表示所述待分配对象在所述预设历史时间段内的新用户总数量，d表示所述预设历史时间段内的天数，min(h1:hn)表示n个待分配对象的日均新用户数量中的最小值，max(h1:hn)表示n个待分配对象的日均新用户数量中的最大值，n为待分配对象的总数量。

所述待分配对象在成本元素上的分配参考子分值s2可根据下式计算：

其中，j表示所述待分配对象在所述预设历史时间段内的新用户成本，j＝d/h，d表示所述待分配对象的日均花费，d＝c/d，c表示所述待分配对象在所述预设历史时间段内的资源使用总数量，d表示所述预设历史时间段内的天数，min(j1:jn)表示n个待分配对象在所述预设历史时间段内的新用户成本中的最小值，max(j1:jn)表示n个待分配对象在所述预设历史时间段内的新用户成本中的最大值。

所述待分配对象在活跃元素上的分配参考子分值s3可根据下式计算：

其中，k表示所述待分配对象在所述预设历史时间段内获得的活跃用户数量，min(k1:kn)表示n个待分配对象在所述预设历史时间段内获得的活跃用户数量中的最小值，max(k1:kn)表示n个待分配对象在所述预设历史时间段内获得的活跃用户数量中的最大值。

所述待分配对象在收益元素上的分配参考子分值s4可根据下式计算：

其中，q表示所述待分配对象七日内平均用户重复交易金额，q＝m/l，m表示所述待分配对象七日内用户重复交易总金额，l表示所述待分配对象七日内用户重复交易数量，min(q1:qn)表示n个待分配对象七日内平均用户重复交易金额中的最小值，max(q1:qn)表示n个待分配对象七日内平均用户重复交易金额中的最大值。

在本实施例的一个可选实现方式中，如图9所示，所述分配模块703包括：

第三计算子模块901，被配置为根据所述分配参考分值计算得到所述待分配对象的资源分配比例；

第二获取子模块902，被配置为获取可分配资源总数量；

第四计算子模块903，被配置为基于所述可分配资源总数量和所述待分配对象的资源分配比例计算得到所述待分配对象的分配资源数量；

第一分配子模块904，被配置为根据所述待分配对象的分配资源数量为所述待分配对象分配资源。

为了充分体现所述待分配对象在多种分配参考元素上的表现，在该实施方式中，根据综合了待分配对象在多种分配参考元素上的分配参考子分值得到的所述分配参考分值对于待分配对象进行资源分配。具体地，第三计算子模块901根据所述分配参考分值计算得到所述待分配对象的资源分配比例，其中，可以以所述待分配对象的分配参考分值在所有待分配对象的分配参考分值总和中占有的比例作为所述待分配对象的资源分配比例；第二获取子模块902获取可分配资源总数量；第四计算子模块903基于所述可分配资源总数量和所述待分配对象的资源分配比例计算得到所述待分配对象的分配资源数量，其中，所述待分配对象的分配资源数量为所述可分配资源总数量与所述待分配对象的资源分配比例之间的乘积；第一分配子模块904根据所述待分配对象的分配资源数量为所述待分配对象分配资源。

在本实施例的另一个可选实现方式中，如图10所示，所述分配模块703包括：

第五计算子模块1001，被配置为计算所述待分配对象的历史执行数据的评价分值；

第六计算子模块1002，被配置为根据所述评价分值计算得到所述待分配对象的分配资源数量；

第七计算子模块1003，被配置为根据所述待分配对象的分配资源数量计算得到所述待分配对象在第一预设时间段内的平均资源数量；

优化子模块1004，被配置为对所述平均资源数量进行非线性优化，得到优化平均资源数量；

第八计算子模块1005，被配置为根据所述优化平均资源数量计算得到所述待分配对象的优化分配资源数量；

第二分配子模块1006，被配置为根据所述待分配对象的优化分配资源数量为所述待分配对象分配资源；

排序子模块1007，被配置为对所述分配参考分值进行排序，并根据排序结果显示为所述待分配对象分配的资源数量。

为了进一步提高资源分配的准确率，在该实施方式中，在根据历史执行数据得到初步分配资源数量后，还对于初步分配资源数量进行优化处理。具体地，第五计算子模块1001计算所述待分配对象的历史执行数据的评价分值；第六计算子模块1002根据所述评价分值计算得到所述待分配对象的分配资源数量；第七计算子模块1003根据所述待分配对象的分配资源数量计算得到所述待分配对象在第一预设时间段内的平均资源数量；优化子模块1004对所述平均资源数量进行非线性优化，得到优化平均资源数量；第八计算子模块1005根据所述优化平均资源数量计算得到所述待分配对象的优化分配资源数量；第二分配子模块1006根据所述待分配对象的优化分配资源数量为所述待分配对象分配资源，排序子模块1007根据所述分配参考分值的排序结果显示为所述待分配对象分配的资源数量。

在本实施例的一个可选实现方式中，基于下式根据所述评价分值计算得到所述待分配对象的分配资源数量u：

其中，si表示第i个待分配对象的分配参考分值，t表示待分配对象的数量，m表示分配资源数量上限，pi表示第i个待分配对象类别所占的比例，p表示待分配对象类别的数量，所述待分配对象类别比如可以为应用商店、广告平台、普通网站等等。

在本实施例的一个可选实现方式中，基于下式根据所述待分配对象的分配资源数量计算得到所述待分配对象在第一预设时间段内的平均资源数量v：

v＝u/d′

其中，d′表示需要进行资源分配的时间段内的单位时间数量，所属单位时间可设置为一天，那么d′就表示需要进行资源分配的时间段内的天数。

在本实施例的一个可选实现方式中，还可计算得到所述待分配对象在第一预设时间段内的平均用户激活数量a和在第一预设时间段内的平均新用户数量b，以作参考之用。

其中，a＝v/e，e表示目标用户激活成本，为已知值；b＝v/f，f表示目标新用户成本，为已知值。

在本实施例的一个可选实现方式中，基于下式所示的目标函数对所述平均资源数量进行非线性优化，得到优化平均资源数量v′：

所述目标函数的约束条件为：

ll≤v′≤lu，

其中，y表示所述目标函数的目标值，vi表示第i个待分配对象的平均资源数量，v′i表示第i个所述待分配对象的优化平均资源数量，ll，lu分别代表所述待分配对象的平均资源数量的上下限，可根据实际应用的需要进行设置。

其中，可使用光滑非线性规划求解方法求解上述目标函数。

在本实施例的一个可选实现方式中，基于下式根据所述优化平均资源数量v′计算得到所述待分配对象的优化分配资源数量u′：

u′＝v′×d′。

在本实施例的一个可选实现方式中，对所述分配参考分值按照从大到小的顺序进行排序，并根据排序结果显示为所述待分配对象分配的资源数量。

在本实施例的一个可选实现方式中，还可对于所述待分配对象在第一预设时间段内的平均用户激活数量和在第一预设时间段内的平均新用户数量进行优化。

具体地，所述待分配对象在第一预设时间段内的平均用户激活数量a′可基于下式计算得到：

其中，cd代表预设历史时间段内的日均资源使用数量，可根据所述待分配对象的历史执行数据计算得到，na代表日均用户自然激活数量，所述日均用户自然激活数量指的是未经过任何反作弊、去重处理的日均用户激活数量，pa代表所述预设历史时间段内的用户激活成本。

所述待分配对象在第一预设时间段内的平均新用户数量b′可基于下式计算得到：

其中，cd代表预设历史时间段内的日均资源使用数量，nc代表日均自然新用户数量，所述日均自然新用户数量指的是未经过任何反作弊、去重处理的日均新用户数量，pc代表所述预设历史时间段内新用户成本。

在本实施例的一个可选实现方式中，所述装置还包括根据所述分配参考分值对于为所述待分配对象分配的资源进行修正的部分，即如图11所示，所述装置包括：

获取模块1101，被配置为获取待分配对象在预设历史时间段内的历史执行数据；

计算模块1102，被配置为根据所述历史执行数据计算所述待分配对象在多种分配参考元素上的分配参考子分值，并根据所述分配参考子分值计算得到所述待分配对象的分配参考分值；

分配模块1103，被配置为根据所述分配参考分值为所述待分配对象分配资源；

排序模块1104，被配置为对所述分配参考分值进行排序；

修正模块1105，被配置为根据排序结果对于为所述待分配对象分配的资源进行修正。

为了充分体现分配参考元素的倾向性，在该实施方式中，还根据所述分配参考分值对于为所述待分配对象分配的资源进行修正。具体地，排序模块1104对所述分配参考分值进行排序；修正模块1105根据排序结果对于为所述待分配对象分配的资源进行修正。比如对于分配参考分值排名靠前的待分配对象，认为该待分配对象表现比较优异，可在允许范围内增加为所述待分配对象分配的资源数量，反之，对于分配参考分值排名靠后的待分配对象，认为该待分配对象在某些方面还存在欠缺，因此可在允许范围内减少所述待分配对象分配的资源数量。

图6为根据本公开一实施方式对于多个待分配对象进行资源分配的应用场景示意图，图6中，渠道方指的是待分配对象，渠道类型指的是待分配对象的所属类型，从图6中可以得到不同待分配对象的数据统计以及可以为其分配的资源情况。

本公开还公开了一种电子设备，图12示出根据本公开一实施方式的电子设备的结构框图，如图12所示，所述电子设备1200包括存储器1201和处理器1202；其中，

所述存储器1201用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器1202执行以实现上述任一方法步骤。

图13适于用来实现根据本公开实施方式的资源分配方法的计算机系统的结构示意图。

如图13所示，计算机系统1300包括中央处理单元(cpu)1301，其可以根据存储在只读存储器(rom)1302中的程序或者从存储部分1308加载到随机访问存储器(ram)1303中的程序而执行上述实施方式中的各种处理。在ram1303中，还存储有系统1300操作所需的各种程序和数据。cpu1301、rom1302以及ram1303通过总线1304彼此相连。输入/输出(i/o)接口1305也连接至总线1304。

以下部件连接至i/o接口1305：包括键盘、鼠标等的输入部分1306；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分1307；包括硬盘等的存储部分1308；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1309。通信部分1309经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1310也根据需要连接至i/o接口1305。可拆卸介质1311，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1310上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1308。

特别地，根据本公开的实施方式，上文描述的方法可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施方式包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在及其可读介质上的计算机程序，所述计算机程序包含用于执行所述资源分配方法的程序代码。在这样的实施方式中，该计算机程序可以通过通信部分1309从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1311被安装。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施方式的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，路程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施方式中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中，这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定。

作为另一方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施方式中所述装置中所包含的计算机可读存储介质；也可以是单独存在，未装配入设备中的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本公开的方法。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。