[发明专利]分配用户流量的方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种分配用户流量的方法，包括：

获取与目标视频匹配的目标用户群体；

基于所述目标用户群体进行用户流量预估，得到第一预估结果；

利用所述第一预估结果与所述目标视频对应的目标播放量进行用户流量分配，得到分配结果；

其中，基于所述目标用户群体进行用户流量预估，得到所述第一预估结果包括：统计预设周期内的流量分布数据，其中，所述流量分布数据为所述预设周期内全部用户对多个视频消费的流量分布数据；利用所述目标用户群体与所述流量分布数据，得到所述目标用户群体对应的流量信息；通过所述流量信息与预设系数计算得到所述第一预估结果，其中，所述预设系数用于确定所述流量信息的最大流量占比；

其中，利用所述第一预估结果与所述目标播放量进行用户流量分配，得到所述分配结果包括：利用所述第一预估结果与所述目标播放量计算服务率；基于所述服务率进行流量分配，得到所述分配结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，获取与所述目标视频匹配的所述目标用户群体包括：

获取所述目标视频与第一用户群体的第二预估结果，其中，所述第二预估结果用于表示所述第一用户群体中的每个用户与所述目标视频的匹配程度；

利用所述第一用户群体的用户反馈数据与预设期望值，确定判断结果，其中，所述判断结果用于表示所述第一用户群体中每个用户的用户反馈数据是否高于所述预设期望值；

基于所述第二预估结果与所述判断结果，获取所述目标用户群体。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，获取与所述目标视频匹配的所述目标用户群体还包括：

利用预设召回策略从第二用户群体中筛选出所述第一用户群体。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，获取所述目标视频与第一用户群体的所述第二预估结果包括：

利用第一模型对所述目标视频与所述第一用户群体中的每个用户进行分析，确定所述第二预估结果，其中，所述第一模型使用多组数据通过机器学习训练得到，所述多组数据中的每组数据包括：历史用户行为与属性数据，历史视频属性数据。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，基于所述第二预估结果与所述判断结果，获取所述目标用户群体包括：

利用第二模型对所述第二预估结果与所述判断结果进行分析，确定所述目标用户群体，其中，所述第二模型使用多组数据通过机器学习训练得到，所述多组数据中的每组数据包括：历史用户群体的第二预估结果与判断结果。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

响应于满足预设条件，终止对所述目标视频进行用户流量分配，其中，所述预设条件包括以下之一：所述目标视频的实际播放量达到所述目标播放量，所述目标视频的实际推送时长达到预设时长。

7.一种分配用户流量的装置，包括：

获取模块，用于获取与目标视频匹配的目标用户群体；

估计模块，用于基于所述目标用户群体进行用户流量预估，得到第一预估结果；

分配模块，用于利用所述第一预估结果与所述目标视频对应的目标播放量进行用户流量分配，得到分配结果；

其中，所述估计模块还用于：统计预设周期内的流量分布数据，其中，所述流量分布数据为所述预设周期内全部用户对多个视频消费的流量分布数据；利用所述目标用户群体与所述流量分布数据，得到所述目标用户群体对应的流量信息；通过所述流量信息与预设系数计算得到所述第一预估结果，其中，所述预设系数用于确定所述流量信息的最大流量占比；

其中，所述分配模块还用于：利用所述第一预估结果与所述目标播放量计算服务率；基于所述服务率进行流量分配，得到所述分配结果。