[发明专利]一种资源信息处理方法、装置及设备

权利要求书

1.一种资源信息处理方法，其特征在于，包括：

获取至少一项目标资源信息，以及每项目标资源信息的当前数据；

将每项目标资源信息的当前数据分别输入到至少两个资源信息预测模型进行预测，得到与每项目标资源信息对应的至少两项资源预测信息；其中所述至少两个资源信息预测模型是与至少两个预设时间段分别对应的；

基于与各项目标资源信息对应的所述资源预测信息，确定各项目标资源信息的目标预测信息。

2.根据权利要求1所述的一种资源信息处理方法，其特征在于，所述方法还包括所述资源信息预测模型的生成步骤，所述资源信息预测模型的生成步骤包括：

获取训练样本，所述训练样本中包括各项资源信息在至少两个预设时间段内的历史数据；

基于所述各项资源信息在每个预设时间段的历史数据，分别对预设的机器学习模型进行训练，得到与各预设时间段分别对应的资源信息预测模型。

3.根据权利要求2所述的一种资源信息处理方法，其特征在于，所述获取训练样本包括：

对于每个预设时间段，获取所述预设时间段中各项资源信息的历史数据，生成与各项资源信息分别对应的资源信息记录；

基于所述预设时间段内与各项资源信息对应的资源信息记录，生成与所述预设时间段对应的样本记录；

基于与各预设时间段对应的样本记录，构建所述训练样本。

4.根据权利要求3所述的一种资源信息处理方法，其特征在于，每个预设时间段对应的样本记录中，每项资源信息记录均包括所述资源信息在所述预设时间段的各时间节点的数据；

所述基于所述各项资源信息在每个预设时间段的历史数据，分别对预设的机器学习模型进行训练，得到与各预设时间段分别对应的至少两个资源信息预测模型包括：

遍历每个预设时间段对应的样本记录中的各项资源信息记录；

基于当前项资源信息记录中的各时间节点的数据对当前机器学习模型进行训练；

确定当前项资源信息记录的下一项资源信息记录为当前项资源信息记录，重复对当前机器学习模型进行训练的步骤，直至遍历完各项资源信息记录；

确定当前机器学习模型为与所述预设时间段对应的资源信息预测模型。

5.根据权利要求4所述的一种资源信息处理方法，其特征在于，每个预设时间段包括起始时间节点和终止时间节点；

所述基于当前项资源信息记录中的各时间节点的数据对当前机器学习模型进行训练包括：

从所述起始时间节点开始遍历所述当前资源信息记录中的各时间节点；

以当前时间节点的数据作为当前机器学习模型的输入，以当前时间节点的下一时间节点的数据作为当前机器学习模型的输出，对所述当前机器学习模型进行训练；

确定当前时间节点的下一时间节点为当前时间节点，重复对当前机器学习模型进行训练的步骤，直至当前时间节点为所述终止时间节点。

6.根据权利要求2所述的一种资源信息处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

将每项目标资源信息的当前数据输入到综合预测模型，得到与每项目标资源信息对应的一项资源预测信息；

其中，所述综合预测模型是基于所述各项资源信息在各预设时间段的历史数据，对预设的机器学习模型进行训练得到的。

7.根据权利要求6所述的一种资源信息处理方法，其特征在于，所述基于与各项目标资源信息对应的所述资源预测信息，确定各项目标资源信息的目标预测信息包括：

对于每项目标资源信息，计算与所述目标资源信息对应的各项资源预测信息的算术平均值；

确定所述算术平均值为所述目标资源信息的目标预测信息。

8.根据权利要求1所述的一种资源信息处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于信息获取请求，基于各项目标资源信息的目标预测信息，对各项目标资源信息进行排序；

基于对各项目标资源信息的排序结果，生成包括各项目标资源信息的资源信息列表；

推送所述资源信息列表。