[發明專利]目標對象的確定方法、裝置、介質及電子設備

在審

• 申請號: 202110314133.6
• 申請日: 2021-03-24
• 公開（公告）號: CN115130026A
• 公開（公告）日: 2022-09-30
• 發明（設計）人: 趙朋磊
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/957
• 分類號: G06F16/957
• 代理公司: 深圳市聯鼎知識產權代理有限公司 44232
• 代理人: 葉虹

本公開提供一種目標對象的確定方法、裝置、介質及電子設備，涉及數據處理技術領域。該方法包括：確定在進行迭代計算之前第i實驗組與對照組之間關于目標指標的差值的數據分布，得到先驗分布；根據總樣本量、在k次迭代過程中關于第i實驗組的樣本量和關于對照組的樣本量，計算第i實驗組與對照組之間關于目標指標的差值的第i數據分布，k為正整數；根據先驗分布和第i數據分布，確定第i實驗組與對照組之間關于目標指標的差值的第i后驗分布；根據N個實驗組分別對應的后驗分布更新N個實驗組各自的流量，并根據N個實驗組更新后的流量確定目標對象。本方案無需大量的數據支持，同時能夠有效提升目標對象的確定準確度。

技術領域

本公開涉及數據處理技術領域，具體而言，涉及一種目標對象的確定方法、目標對象的確定裝置，以及實現上述方法的計算機可讀存儲介質和電子設備。

背景技術

日常工作或者生活中，經常會遇到需要在眾多對象中確定出一個或多個對象的情景。例如，在眾多視頻中選擇待觀看的視頻，在眾多首歌曲中確定出待聽的歌曲，或者在瀏覽購物網站時從眾多商品中篩選出待點擊以瀏覽詳情的商品等等。

相關技術提供的確定目標對象的方案一般是采用機器學習技術的方式實現。然而，為了提升對目標對象的預測準確度，需要海量的樣本來訓練機器學習模型，因而相關技術提供的方案需要大量的數據支持以及較多的算力資源。

需要說明的是，在上述背景技術部分公開的信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。

發明內容

本公開的目的在于提供一種目標對象的確定方法、目標對象的確定裝置、電子設備以及計算機可讀存儲介質，無需大量的數據支持且在一定程度上節省算力資源。

根據本公開的一個方面，提供一種目標對象的確定方法，該方法包括：確定在進行迭代計算之前第i實驗組與對照組之間關于目標指標的差值的數據分布，得到先驗分布；根據總樣本量、在k次迭代過程中關于上述第i實驗組的樣本量和關于上述對照組的樣本量，計算上述第i實驗組與上述對照組之間關于上述目標指標的差值的第i數據分布，k為正整數；根據上述先驗分布和上述第i數據分布，確定上述第i實驗組與上述對照組之間關于上述目標指標的差值的第i后驗分布；根據N個實驗組分別對應的后驗分布更新上述N個實驗組各自的流量，并根據上述N個實驗組更新后的流量確定目標對象，N為正整數，i為不大于N的正整數。

根據本公開的一個方面，提供一種目標對象的確定裝置，所述裝置包括：先驗分布確定模塊、計算模塊、后驗分布確定模塊以及目標對象確定模塊。

其中，上述先驗分布確定模塊，被配置為：確定在進行迭代計算之前第i實驗組與對照組之間關于目標指標的差值的數據分布，得到先驗分布；上述計算模塊，被配置為：根據總樣本量、在k次迭代過程中關于上述第i實驗組的樣本量和關于上述對照組的樣本量，計算上述第i實驗組與上述對照組之間關于上述目標指標的差值的第i數據分布，k為正整數；上述后驗分布確定模塊，被配置為：根據上述先驗分布和上述第i數據分布，確定上述第i實驗組與上述對照組之間關于上述目標指標的差值的第i后驗分布；以及，上述目標對象確定模塊，被配置為：根據N個實驗組分別對應的后驗分布更新上述N個實驗組各自的流量，并根據上述N個實驗組更新后的流量確定目標對象，N為正整數，i為不大于N的正整數。

在示例性的實施例中，基于前述方案，上述計算模塊被具體配置為：確定在第j次迭代時上述第i實驗組的第一樣本量、第一樣本均值以及第一方差估計值，j為不大于k的正整數；確定在第j次迭代時上述對照組的第二樣本量、第二樣本均值以及第二方差估計值；根據上述總樣本量、上述第一樣本量、上述第二樣本量、上述第一樣本均值以及上述第二樣本均值，確定關于上述第i數據分布的均值；根據上述總樣本量、上述第一樣本量、上述第二樣本量、上述第一方差估計值以及上述第二方差估計值，確定關于上述第i數據分布的方差。