[发明专利]一种流量控制方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种流量控制方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一数量个目标对象在预设单位时间段内的目标参数和预设时间段内的目标参数波动数据；

基于所述第一数量个目标对象在预设单位时间段内的目标参数确定每一目标对象的第一流量控制比例；

基于所述第一数量个目标对象在预设时间段内的目标参数波动数据确定每一目标对象的第二流量控制比例；

在目标时间段内，基于每一目标对象的第一流量控制比例和第二流量控制比例控制每一目标对象的流量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在目标时间段内，基于每一目标对象的第一流量控制比例和第二流量控制比例控制每一目标对象的流量包括：

对每一目标对象的第一流量控制比例和第二流量控制比例进行加权平均，得到每一目标对象的目标请求流量控制比例；

获取目标流量的第二数量；

根据所述第二数量和每一目标对象的目标请求流量控制比例，确定每一目标对象的目标流量数；

基于预设算法和每一目标对象的目标流量数从所述目标流量，确定每一目标对象对应的流量；

建立每一目标对象的对象标识和所述目标对象对应的流量的流量标识间的映射关系；

在目标时间段内，根据所述映射关系控制每一目标对象的流量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在建立每一目标对象的对象标识和所述目标对象对应的流量的流量标识间的映射关系之后，所述方法还包括：

将所述映射关系存储到缓存；

相应的，所述在目标时间段内，根据所述映射关系控制每一目标对象的流量包括：

响应于目标时间段内目标请求流量的对象推荐请求，获取所述目标请求流量的流量标识；

基于所述流量标识从所述缓存中查询所述映射关系，确定目标推荐对象；

将所述目标推荐对象推荐给所述目标请求流量。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在对每一目标对象的第一流量控制比例和第二流量控制比例进行加权平均，得到每一目标对象的目标请求流量控制比例之前，所述方法还包括：

获取每一目标对象在历史时间段内的历史参数均值；

计算每一目标对象在所述预设单位时间段内的目标参数和在历史时间段内的历史参数均值间的差值；

当所述差值大于等于预设阈值时，将所述第二流量控制比例对应的权重调大，将所述第一流量控制比例对应的权重调小；

其中，所述第一流量控制比例对应的权重与所述第二流量控制比例对应的权重之和等于一。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一数量个目标对象在所述预设时间段内的目标参数波动数据包括：

获取第一数量个目标对象在所述目标时间段之前的预设时间段内的目标参数；

基于每一目标对象在所述预设时间段内的目标参数确定所述目标对象在所述预设时间段内的初始参数波动数据；

获取每一目标对象在所述预设时间段内的参数波动影响因素；

将所述参数波动影响因素作为参数波动识别模型的输入，在所述参数波动识别模型中进行参数波动识别学习，得到每一目标对象对应的参数波动识别结果；

基于每一目标对象在预设时间段内初始参数波动数据和对应的参数波动识别结果，确定每一目标对象在所述预设时间段内的目标参数波动数据；

其中，所述参数波动识别模型包括基于标注有参数波动数据的参数波动影响因素，对预设神经网络进行参数波动识别训练得到的模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一数量个目标对象在预设单位时间段内的目标参数确定每一目标对象的第一流量控制比例包括：

利用所述第一数量个目标对象在所述预设单位时间段内的目标参数，计算目标参数均值；

根据所述目标参数均值和每一目标对象在所述预设单位时间段内的目标参数，确定每一目标对象的参数偏移数据；

根据每一目标对象的参数偏移数据确定每一目标对象的第一流量控制比例。