[发明专利]数据处理方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请涉及一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，方法包括：确定目标用户所属的目标用户集合；在预设的预测模型中，确定目标用户集合所对应的目标模型；目标模型用于预测目标对象的资源值，预测模型是基于预测模型对应的用户集合的用户数据确定的；利用目标模型对目标用户数据和目标对象数据进行处理，得到目标预测资源值；输出目标预测资源值。本申请用以解决现有的灰度发布过程中，新的评估模型的输出结果置信度低的问题。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在广告系统中，一般会利用模型来对广告进行价值评估。在实际评估过程中，可能会涉及新模型的上线，也会涉及到模型的迭代更新。

现有技术中，在新模型上线时，会通过A/B实验的方式，来评估广告的价值。具体而言，在线上同时部署实验组模型(新上线的模型)、对照组模型与默认组模型，然后，分别由这三个评估模型对全局数据进行处理，并基于三个评估模型各自输出的结果来确定广告价值。如此，广告价值实际受到三个评估模型的输出结果的影响，当利用该广告价值来对评估模型进行反馈训练、更新时，就会受到其他组数据的干扰，导致评估模型输出结果的置信度较低，从而也会影响整个A/B实验框架的稳定性，甚至整个评估系统的稳定性。

发明内容

本申请提供了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，用以解决现有的灰度发布过程中，新的评估模型的输出结果置信度低的问题。

第一方面，本申请提供了一种数据处理方法，包括：

确定目标用户所属的目标用户集合；

在预设的预测模型中，确定所述目标用户集合所对应的目标模型；所述目标模型用于预测目标对象的资源值，所述预测模型是基于所述预测模型对应的用户集合的用户数据确定的；

利用所述目标模型对目标用户数据和目标对象数据进行处理，得到目标预测资源值；

输出所述目标预测资源值。

第二方面，本申请提供了一种数据处理装置，包括：

第一确定模块，用于确定目标用户所属的目标用户集合；

第二确定模块，用于在预设的预测模型中，确定所述目标用户集合所对应的目标模型；所述目标模型用于预测目标对象的资源值，所述预测模型是基于所述预测模型对应的用户集合的用户数据确定的；

处理模块，用于利用所述目标模型对目标用户数据和目标对象数据进行处理，得到目标预测资源值；

输出模块，用于输出所述目标预测资源值。

第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和通信总线，其中，处理器和存储器通过通信总线完成相互间的通信；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器中所存储的程序，实现第一方面所述的数据处理方法。

第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的数据处理方法。

本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：本申请实施例提供的该方法，确定目标用户所属的目标用户集合；并在预设的预测模型中，确定目标用户集合所对应的目标模型，目标模型用于预测目标对象的资源值，可见，本申请建立了用户集合与预测模型之间的对应关系，且，预测模型是基于预测模型对应的用户集合的用户数据确定的；然后，利用目标模型对目标用户数据、目标对象数据进行处理，得到目标预测资源值，并输出该目标预测资源值，可见，本申请中的各预测模型与现有技术中的A/B实验中的各评估模型来比，是相对独立的，本申请进行了有效的用户数据隔离，避免了现有技术中使用同源数据造成的各评估模型之间互相干扰的问题。