用于确定算力档位的方法和装置与流程

本说明书实施例涉及计算机，尤其涉及一种用于确定算力档位的方法和装置。

背景技术：

1、现阶段，终端设备上安装的某些应用设置有推送功能，推送功能可以向用户推送信息。以第三方支付平台为例，第三方支付平台的首页可以设置有用于显示推送信息的推荐区，推送功能可以根据以往用户对推荐区内推送信息的行为操作（如，点击、收藏、购买、分享等），来分析用户可能感兴趣的信息类型，从而在接收到推送请求时向用户推送信息。这样，既能满足用户获取感兴趣信息的需求，也有利用应用的资源推广和运营。

2、实践中，每一次处理推送请求都需要消耗一定的算力，而算力本质上依赖于对资源的消耗，包括设备资源，电力资源等。通常，在一定范围内算力的消耗与推送回报率呈正相关。当有多个推送请求时，如何有效的为多个推送请求分配算力，既达到较好的推送效果，又能节约资源，是当下常常面临的问题和挑战。

技术实现思路

1、本说明书的实施例描述了一种用于确定算力档位的方法和装置，在满足总算力约束的前提下，结合发送推送请求的用户的用户特征，为多个推送请求分配算力，从而获得更好的推送效果。

2、根据第一方面，提供了一种用于确定算力档位的方法，包括：接收多个推送请求；对于上述多个推送请求中任意的第一请求，获取发送该第一请求的第一用户在进行用户推送信息计算的各个算力档位下的推送回报率，上述推送回报率通过将用户特征以及上述各个算力档位输入预先训练的回报率模型而得到；基于针对上述多个推送请求的总算力约束，和发送上述多个推送请求的各个用户分别在各个算力档位下的推送回报率，确定分配给各推送请求的目标算力档位。

3、根据第二方面，提供了一种用于确定算力档位的装置，包括：接收单元，配置为接收多个推送请求；获取单元，配置为对于上述多个推送请求中任意的第一请求，获取发送该第一请求的第一用户在进行用户推送信息计算的各个算力档位下的推送回报率，上述推送回报率通过将用户特征以及上述各个算力档位输入预先训练的回报率模型而得到；确定单元，配置为基于针对上述多个推送请求的总算力约束，和发送上述多个推送请求的各个用户分别在各个算力档位下的推送回报率，确定分配给各推送请求的目标算力档位。

4、根据第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当上述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行如第一方面中任一实现方式描述的方法。

5、根据第四方面，提供了一种计算设备，包括存储器和处理器，其特征在于，上述存储器中存储有可执行代码，上述处理器执行上述可执行代码时，实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

6、根据本说明书实施例提供的用于确定算力档位的方法和装置，首先接收多个推送请求，对于多个推送请求中任意的第一请求，获取发送该第一请求的第一用户在进行用户推送信息计算的各个算力档位下的推送回报率，其中，推送回报率是基于用户特征得到的。而后，基于针对多个推送请求的总算力约束，和发送多个推送请求的各个用户分别在各个算力档位下的推送回报率，确定分配给各个推送请求的目标算力档位。由于，用户在各个算力档位下的推送回报率是基于该用户的用户特征得到的，因此，本申请实现了基于用户特征为多个推送请求分配算力档位，在满足总算力约束的前提下，结合发送推送请求的用户的用户特征，为多个推送请求分配算力，从而获得更好的推送效果。

技术特征：

1.一种用于确定算力档位的方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述回报率模型包括特征处理网络和编码器；所述各个算力档位包括第一算力档位，所述第一用户在该第一算力档位下的推送回报率是通过以下方式确定的：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述特征处理网络包括第一网络，第二网络和融合网络，所述第一用户的用户特征包括属性特征和兴趣面序列特征；以及，

4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述权重信息包括，针对档位编码的逐个编码位的权重因子和校准系数；以及，

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述档位信息包括，算力档位的档位排序序号，或者，算力档位对应的用户推送信息计算的计算特征。

6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述各个算力档位还包括第二算力档位，所述第一算力档位的算力高于所述第二算力档位；所述第一分数高于第二分数，所述第二分数是，根据所述第二算力档位的档位编码和所述权重信息得到的分数。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述编码器被设置为，所输出的第一算力档位的档位编码对应的第一码值，大于第二算力档位的档位编码对应的第二码值。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，获取发送该第一请求的第一用户在进行用户推送信息计算的各个算力档位下的推送回报率，包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于针对所述多个推送请求的总算力约束，和发送所述多个推送请求的各个用户分别在各个算力档位下的推送回报率，确定分配给各推送请求的目标算力档位，包括：

10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个推送请求是在预定时间段内的业务请求，所述总算力约束根据该预定时段内执行推送计算的设备的硬件指标值确定。

11.根据权利要求1所述的方法，其中，在确定分配给各推送请求的目标算力档位之后，所述方法还包括：

12.根据权利要求11所述的方法，其中，各算力档位对应于用户推送信息计算中候选推送对象的数量；以及

13.根据权利要求11所述的方法，其中，各算力档位对应于用户推送信息计算中采用的推荐模型的模型精度；以及

14.一种用于确定算力档位的装置，包括：

15.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行权利要求1-13中任一项所述的方法。

16.一种计算设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现权利要求1-13中任一项所述的方法。

技术总结
本说明书实施例提供了一种用于确定算力档位的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：接收多个推送请求；对于所述多个推送请求中任意的第一请求，获取发送该第一请求的第一用户在进行用户推送信息计算的各个算力档位下的推送回报率，所述推送回报率通过将用户特征以及所述各个算力档位输入预先训练的回报率模型而得到；基于针对所述多个推送请求的总算力约束，和发送所述多个推送请求的各个用户分别在各个算力档位下的推送回报率，确定分配给各推送请求的目标算力档位。

技术研发人员：官砚楚
受保护的技术使用者：支付宝（杭州）信息技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13