[发明专利]资源质量确定方法、装置、计算机设备和计算机存储介质

权利要求书

1.一种资源质量预测模型的建立方法，其特征在于，包括：

从资源池中抽取多个样本资源；

根据每个所述样本资源在预设周期内的浏览次数以及对应多种预设行为类型的操作频率，确定每个所述样本资源对应的各所述预设行为类型的概率；

根据每个所述样本资源对应的各所述预设行为类型的概率，确定每个所述样本资源的质量分；

将所述质量分高于设定分值的样本资源作为正样本资源，所述质量分低于所述设定分值的样本资源作为负样本资源，并通过所述正样本资源以及所述负样本资源，训练预设机器学习模型，得到资源质量预测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述正样本资源以及所述负样本资源，训练预设机器学习模型，得到资源质量预测模型，包括：

基于所述正样本资源的资源相关特征和所述负样本资源的资源相关特征生成训练样本；

基于所述训练样本训练预设机器学习模型，得到资源质量预测模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述样本资源对应的各所述预设行为类型的概率，确定每个所述样本资源的质量分，包括：

确定每个所述样本资源对应的各所述预设行为类型的概率之和，并将所述样本资源对应的各所述预设行为类型的概率之和作为所述样本资源的质量分。

4.一种资源质量确定方法，其特征在于，包括：

确定与目标资源满足相似度要求的相似资源；

根据所述相似资源在预设周期内的浏览次数以及对应多种预设行为类型的操作频率，确定所述相似资源对应的各所述预设行为类型的概率；

确定所述目标资源的资源相关特征；

基于所述相似资源对应的各所述预设行为类型的概率以及所述资源相关特征，利用预先建立的资源质量预测模型，确定所述目标资源的质量分。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述目标资源的质量分，确定所述目标资源是否为预设质量等级的资源。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标资源的质量分，确定所述目标资源是否为预设质量等级的资源，包括：

在所述目标资源的质量分大于或者等于预设质量等级的资源对应的评分阈值时，确定所述目标资源为预设质量等级的资源。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述确定所述目标资源为预设质量等级的资源之后，还包括：

增加所述目标资源的推送量。

8.一种计算机设备，其特征在于，包括处理组件以及存储组件；所述存储组件存储一个或多个计算机指令；所述一个或多个计算机指令用以被所述处理组件调用执行，实现如权利要求1-3任一项所述的资源质量预测模型的建立方法，以及权利要求5-7任一项所述的资源质量确定方法。

9.一种计算机存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算程序被计算机执行时，实现如权利要求1-3任一项所述的资源质量预测模型的建立方法，以及权利要求5-7任一项所述的资源质量确定方法。

10.一种计算机程序产品，其特征在于，当其在计算机的处理器上运行时，使得计算机的处理器执行如权利要求1-3任一项所述的资源质量预测模型的建立方法，以及权利要求5-7任一项所述的资源质量确定方法。