确定服务资源刊例的方法和装置、电子设备和存储介质与流程

本技术涉及互联网，尤其涉及一种确定服务资源刊例的方法和装置、电子设备和存储介质。

背景技术：

1、目前，随着商业的发展，越来越多的品牌方在不同的平台上投放广告，以便于进行宣传推广。为了帮助客户了解品牌在平台上投放的金额规模，需要通过关键意见领袖(keyopinion leader,简称kol)发布的商单计算投放金额。

2、在相关技术中，确定投放金额存在如下技术问题：服务方(即，kol)的所能提供的服务无法匹配上服务方提出的资源刊例，导致资源刊例不够客观的技术问题；各主流媒体平台的数据字段特征不同，数据分布的情况也不同，一概而论会导致准确性低的问题。

3、由此可见，相关技术中存在如上所述的技术问题。

技术实现思路

1、本技术提供了一种确定服务资源刊例的方法和装置、电子设备和存储介质，以至少解决相关技术中存在的至少一个技术问题。

2、根据本技术实施例的一个方面，提供了一种确定服务资源刊例的方法，包括：

3、获取目标服务方的目标服务数据以及所述目标服务方对应的目标平台，其中，所述目标平台为所述目标服务方提供服务的平台；

4、确定所述目标平台对应的目标模型，其中，所述目标模型用于指示目标平台下的服务方的服务数据与资源刊例之间的对应关系，所述资源刊例为所述服务方提供一次服务所需的资源；

5、将所述目标服务数据输入所述目标模型，确定出所述目标服务方的目标资源刊例。

6、可选地，如前述的方法，在所述确定所述目标平台对应的目标模型之前，所述方法还包括：

7、确定指定平台的历史平台数据，其中，所述历史平台数据包括多个历史服务方数据组，每个历史服务方数据组包括相互对应的历史服务数据以及历史资源刊例；

8、通过至少一个所述历史服务方数据组中所述历史服务数据与所述历史资源刊例之间的数据相关性，确定出与所述指定平台对应的候选模型；

9、在通过预设评价指标对所述候选模型进行评估后确定所述候选模型满足预设准确性要求的情况下，将所述候选模型确定为所述指定平台对应的指定模型。

10、可选地，如前述的方法，所述确定指定平台的历史平台数据，包括：

11、获取所述指定平台的原始平台数据；

12、在所述原始平台数据中确定出缺失服务方数据组；在第一缺失服务方数据组中缺失数据占比小于预设比例的情况下，对所述第一缺失服务方数据组进行缺失值填补，得到填补后服务方数据组；在第二缺失服务方数据组中缺失数据占比大于或等于预设比例的情况下，对所述第二缺失服务方数据组进行删除；得到对所述原始平台数据进行缺失数据处理后的第一处理后平台数据；

13、对所述第一处理后平台数据进行噪声处理，得到数据平滑后的第二处理后平台数据；

14、对所述第二处理后平台数据中的异常数据采用四分位数法进行剔除，得到所述历史平台数据。

15、可选地，如前述的方法，所述通过至少一个所述历史服务方数据中所述历史服务数据与所述历史资源刊例之间的数据相关性，确定出与所述指定平台对应的候选模型，包括：

16、在所述数据相关性指示在所述指定平台中，粉丝数与资源刊例之间的第一子相关性满足预设相关性要求、播放数与所述资源刊例之间的第二子相关性满足所述预设相关性要求、所述粉丝数与所述播放数之间的第三子相关性满足所述预设相关性要求的情况下，将所述粉丝数、所述播放数以及作品数确定为第一指定特征；

17、基于所述第一指定特征以及xgboost模型得到所述候选模型。

18、可选地，如前述的方法，所述通过至少一个所述历史服务方数据中所述历史服务数据与所述历史资源刊例之间的数据相关性，确定出与所述指定平台对应的候选模型，包括：

19、在所述数据相关性指示在所述指定平台中，粉丝数与资源刊例之间的第一子相关性满足预设线性相关性要求、单个作品点赞数与所述资源刊例之间的第四子相关性满足所述预设线性相关性要求的情况下，将所述粉丝数、点赞数以及作品数确定为第二指定特征；

20、基于所述第二指定特征以及预设线性模型得到所述候选模型。

21、可选地，如前述的方法，所述通过至少一个所述历史服务方数据中所述历史服务数据与所述历史资源刊例之间的数据相关性，确定出与所述指定平台对应的候选模型，包括：

22、在所述数据相关性指示在所述指定平台中，同一粉丝数量级对应不同的多条资源刊例，且所述多条资源刊例中之间的变化幅度大于预设变化幅度下限的情况下，将粉丝数、点赞数确定为第三指定特征；

23、基于所述第三指定特征以及预设线性模型得到所述候选模型。

24、可选地，如前述的方法，所述通过至少一个所述历史服务方数据中所述历史服务数据与所述历史资源刊例之间的数据相关性，确定出与所述指定平台对应的候选模型，包括：

25、在所述数据相关性指示在所述指定平台中，粉丝数与资源刊例之间的第一子相关性满足预设相关性要求、日常阅读数与所述资源刊例之间的第五子相关性满足所述预设相关性要求、评论数与所述资源刊例之间的第六子相关性满足所述预设相关性要求、日常互动数与所述资源刊例之间的第七子相关性满足所述预设相关性要求的情况下，将所述粉丝数、日常阅读数、评论数以及日常互动数确定为第四指定特征；

26、基于所述第四指定特征以及xgboost模型得到所述候选模型。

27、可选地，如前述的方法，所述通过至少一个所述历史服务方数据中所述历史服务数据与所述历史资源刊例之间的数据相关性，确定出与所述指定平台对应的候选模型，包括：

28、在所述数据相关性指示在所述指定平台中，粉丝数与资源刊例之间的第一子相关性满足预设相关性要求、作品数与所述资源刊例之间的第八子相关性满足所述预设相关性要求的情况下，将所述粉丝数、作品数、明鉴指数以及互动数确定为第五指定特征；

29、基于所述第五指定特征以及随机森林模型得到所述候选模型。

30、可选地，如前述的方法，所述在通过预设评价指标对所述候选模型进行评估后确定所述候选模型满足预设准确性要求的情况下，将所述候选模型确定为所述指定平台对应的指定模型，包括：

31、通过测试数据确定出所有备选模型中的每个备选模型的拟合优度、均方误差以及平均绝对误差；

32、在所述候选模型的所述拟合优度是所有所述备选模型的拟合优度中前目标位高的，且所述候选模型的所述均方误差以及所述平均绝对误差满足预设要求的情况下，将所述候选模型确定为所述指定模型。

33、根据本技术实施例的另一个方面，还提供了一种确定服务资源刊例的装置，包括：

34、获取模块，用于获取目标服务方的目标服务数据以及所述目标服务方对应的目标平台，其中，所述目标平台为所述目标服务方提供服务的平台；

35、模型确定模块，用于确定所述目标平台对应的目标模型，其中，所述目标模型用于指示目标平台下的服务方的服务数据与资源刊例之间的对应关系，所述资源刊例为所述服务方提供一次服务所需的资源；

36、资源刊例确定模块，用于将所述目标服务数据输入所述目标模型，确定出所述目标服务方的目标资源刊例。

37、根据本技术实施例的又一个方面，还提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器、通信接口和存储器通过通信总线完成相互间的通信；其中，存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于通过运行所述存储器上所存储的所述计算机程序来执行上述任一实施例中的方法步骤。

38、根据本技术实施例的又一个方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一实施例中的方法步骤。

39、本方案可以应用于在互联网技术领域进行资源刊例确定，本技术实施例中的一种确定服务资源刊例的方法和装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：获取目标服务方的目标服务数据以及所述目标服务方对应的目标平台，其中，所述目标平台为所述目标服务方提供服务的平台；确定所述目标平台对应的目标模型，其中，所述目标模型用于指示目标平台下的服务方的服务数据与资源刊例之间的对应关系，所述资源刊例为所述服务方提供一次服务所需的资源；将所述目标服务数据输入所述目标模型，确定出所述目标服务方的目标资源刊例。通过确定出目标平台对应的目标模型，并且基于目标服务数据和目标模型确定出目标服务方的目标资源刊例，可以有效保证得到的目标资源刊例的客观性，进而可以避免相关技术中因为服务方的所能提供的服务无法匹配上服务方提出的资源刊例，导致资源刊例不够客观的技术问题；并且针对目标平台通过对应的目标模型进行资源刊例的确定，可以解决对不同平台一概而论，从而导致准确性低的问题。