[发明专利]资源更新方法及装置

说明书

本说明书提供资源更新方法及装置，其中所述资源更新方法包括：将业务对象的历史业务信息输入至序列生成模型进行处理，获得预测资源序列，以及将所述预测资源序列输入至资源分配模型进行处理，获得资源分配信息；根据所述资源分配信息和所述历史业务信息，确定所述业务对象对应的对象操作类型分值；按照所述对象操作类型分值在所述预测资源序列中确定操作时间信息；根据所述操作时间信息和所述对象操作类型分值对所述业务对象进行资源更新，实现了根据业务对象的历史业务信息预测业务对象的资源分配信息以及操作时间信息，从而提高了预测精度，优化了资源更新方法。

技术领域

本说明书涉及计算机技术领域，特别涉及一种资源更新方法。本说明书同时涉及一种资源更新装置，一种投资品交易方法，一种投资品交易装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，人工智能被广泛的应用到各个领域。目前强化学习已经被初步应用于资源管理领域，通过预测资源分配信息的方式提高预测模型的预测精度，然而针对资源信息较为庞杂的情况，仅仅通过预测如何进行资源分配的方式进行资源更新则会影响模型的应用价值和泛化能力，降低资源更新的精度，进而需要更高效且准确的方法实现资源更新。

发明内容

有鉴于此，本说明书实施例提供了一种资源更新方法。本说明书同时涉及一种资源更新装置，一种投资品交易方法，一种投资品交易装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质，以解决现有技术中存在的技术缺陷。

根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种资源更新方法，包括：

将业务对象的历史业务信息输入至序列生成模型进行处理，获得预测资源序列，以及将所述预测资源序列输入至资源分配模型进行处理，获得资源分配信息；

根据所述资源分配信息和所述历史业务信息，确定所述业务对象对应的对象操作类型分值；

按照所述对象操作类型分值在所述预测资源序列中确定操作时间信息；

根据所述操作时间信息和所述对象操作类型分值对所述业务对象进行资源更新。

可选地，所述将业务对象的历史业务信息输入至序列生成模型进行处理步骤执行之前，还包括：

获取业务对象的历史业务信息，其中，所述历史业务信息包括历史资源序列和历史资源分配信息。

可选地，所述将业务对象的历史业务信息输入至序列生成模型进行处理，获得预测资源序列，包括：

基于所述历史资源序列构建历史周期对应的历史资源序列向量；

将所述历史资源序列向量输入至序列生成模型进行处理，获得所述历史周期对应的预测资源序列。

可选地，所述历史资源序列向量通过下述公式确定：

其中，表示历史资源序列向量，ω表示历史周期的数量，s表示业务对象，t表示历史周期中包含的任意一个更新周期，表示历史业务信息中的一个更新周期的资源信息，M表示任意一个更新周期的资源可处理时间点数量；

所述预测资源序列通过下述公式确定：

其中，f_θ表示序列生成模型，表示预测资源序列。可选地，所述将所述预测资源序列输入至资源分配模型进行处理，获得资源分配信息，包括：

根据资源计算策略计算所述预测资源序列对应的预测资源矩阵；

基于所述预测资源矩阵和所述历史资源分配信息生成资源组合信息；

将所述资源组合信息输入至资源分配模型进行处理，获得资源分配信息。