本公開涉及計(jì)算機(jī)，特別涉及一種資源推薦方法、服務(wù)器及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、在資源推薦場(chǎng)景中，針對(duì)某個(gè)用戶賬號(hào)，為了從候選資源中確定向該用戶賬號(hào)推薦的資源，服務(wù)器通常會(huì)根據(jù)賬號(hào)數(shù)據(jù)和候選資源的資源數(shù)據(jù)，獲取能夠描述賬號(hào)的特征和能夠描述候選資源的特征，進(jìn)而根據(jù)獲取到的多個(gè)特征對(duì)候選資源進(jìn)行排序和推薦。但是，由于上述特征的獲取通常是由服務(wù)器中的cpu實(shí)現(xiàn)的，且賬號(hào)數(shù)據(jù)和資源數(shù)據(jù)的規(guī)模通常較為龐大，因此上述方式會(huì)對(duì)cpu造成較大的計(jì)算負(fù)載，導(dǎo)致資源推薦的效率較為低下。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本公開提供一種資源推薦方法、服務(wù)器及存儲(chǔ)介質(zhì)，能夠?qū)⑻卣鞯拇_定過(guò)程和預(yù)處理過(guò)程從cpu遷移到dpu上，降低了cpu的計(jì)算負(fù)載，提高了資源推薦的效率。本公開的技術(shù)方案如下：

2、根據(jù)本公開實(shí)施例的一方面，提供一種資源推薦方法，應(yīng)用于服務(wù)器，所述服務(wù)器包括中央處理器cpu和數(shù)據(jù)處理器dpu，所述方法包括：

3、響應(yīng)于資源推薦請(qǐng)求，通過(guò)所述cpu，基于所述資源推薦請(qǐng)求攜帶的對(duì)象數(shù)據(jù)確定標(biāo)識(shí)信息，所述對(duì)象數(shù)據(jù)包括賬號(hào)數(shù)據(jù)和多個(gè)候選資源的資源數(shù)據(jù)，所述標(biāo)識(shí)信息包括所述賬號(hào)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)和所述資源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)；

4、通過(guò)所述cpu，向所述dpu發(fā)送所述標(biāo)識(shí)信息；

5、通過(guò)所述dpu，基于所述標(biāo)識(shí)信息確定第一特征信息，并對(duì)所述第一特征信息進(jìn)行預(yù)處理，所述第一特征信息包括所述標(biāo)識(shí)信息中的每個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)的特征；

6、基于預(yù)處理后的所述第一特征信息，預(yù)測(cè)所述多個(gè)候選資源的推薦參數(shù)，所述推薦參數(shù)用于從所述多個(gè)候選資源中確定推薦資源。

7、根據(jù)本公開實(shí)施例的另一方面，提供一種服務(wù)器，所述服務(wù)器包括中央處理器cpu和數(shù)據(jù)處理器dpu；

8、所述cpu，用于響應(yīng)于資源推薦請(qǐng)求，基于所述資源推薦請(qǐng)求攜帶的對(duì)象數(shù)據(jù)確定標(biāo)識(shí)信息，所述對(duì)象數(shù)據(jù)包括賬號(hào)數(shù)據(jù)和多個(gè)候選資源的資源數(shù)據(jù)，所述標(biāo)識(shí)信息包括所述賬號(hào)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)和所述資源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)；通過(guò)所述cpu，向所述dpu發(fā)送所述標(biāo)識(shí)信息；

9、所述dpu，用于基于所述標(biāo)識(shí)信息確定第一特征信息，并對(duì)所述第一特征信息進(jìn)行預(yù)處理，所述第一特征信息包括所述標(biāo)識(shí)信息中的每個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)的特征；

10、所述服務(wù)器，用于基于預(yù)處理后的所述第一特征信息，預(yù)測(cè)所述多個(gè)候選資源的推薦參數(shù)，所述推薦參數(shù)用于從所述多個(gè)候選資源中確定推薦資源。

11、在一些實(shí)施例中，所述服務(wù)器，用于響應(yīng)于資源推薦請(qǐng)求，獲取所述資源推薦請(qǐng)求攜帶的對(duì)象數(shù)據(jù)；所述cpu，用于對(duì)所述對(duì)象數(shù)據(jù)中的賬號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行哈希處理，得到所述賬號(hào)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)；對(duì)所述多個(gè)候選資源的資源數(shù)據(jù)分別進(jìn)行哈希處理，得到所述多個(gè)候選資源的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)；基于所述賬號(hào)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)和所述多個(gè)候選資源的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)，構(gòu)建所述標(biāo)識(shí)信息。

12、在一些實(shí)施例中，所述資源推薦請(qǐng)求為推薦服務(wù)器向所述服務(wù)器發(fā)送的請(qǐng)求，所述多個(gè)候選資源由所述推薦服務(wù)器基于所述賬號(hào)數(shù)據(jù)確定；所述服務(wù)器，還用于向所述推薦服務(wù)器發(fā)送所述多個(gè)候選資源的推薦參數(shù)，所述推薦服務(wù)器用于基于所述推薦參數(shù)從所述多個(gè)候選資源中確定所述推薦資源。

13、在一些實(shí)施例中，所述dpu，用于以所述標(biāo)識(shí)信息中賬號(hào)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)為鍵，從特征庫(kù)中確定與所述賬號(hào)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)的值，并將所述值確定為所述賬號(hào)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)的特征，所述特征庫(kù)用于以鍵值對(duì)的形式存儲(chǔ)任一數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)和特征之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；以所述標(biāo)識(shí)信息中任一資源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)為鍵，從所述特征庫(kù)中確定與所述資源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)的值，并將所述值確定為所述資源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)的特征；基于所述賬號(hào)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)的特征和多個(gè)資源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)的特征，構(gòu)建所述第一特征信息。

14、在一些實(shí)施例中，所述dpu，用于執(zhí)行以下至少一項(xiàng)：對(duì)所述第一特征信息中的多個(gè)特征進(jìn)行解壓縮；對(duì)所述第一特征信息中的多個(gè)特征進(jìn)行精度轉(zhuǎn)換；對(duì)所述第一特征信息中的多個(gè)特征進(jìn)行特征融合。

15、在一些實(shí)施例中，所述服務(wù)器還包括圖形處理器gpu；所述dpu，用于采用遠(yuǎn)程直接內(nèi)存訪問(wèn)技術(shù)，將預(yù)處理后的所述第一特征信息發(fā)送至所述gpu；所述gpu，用于基于預(yù)處理后的所述第一特征信息，預(yù)測(cè)所述多個(gè)候選資源的推薦參數(shù)。

16、在一些實(shí)施例中，所述gpu，用于將預(yù)處理后的所述第一特征信息輸入至所述gpu中部署的深度學(xué)習(xí)模型；通過(guò)所述深度學(xué)習(xí)模型，基于預(yù)處理后的所述第一特征信息，預(yù)測(cè)所述多個(gè)候選資源的推薦參數(shù)。

17、在一些實(shí)施例中，所述gpu，用于執(zhí)行以下至少一項(xiàng)：通過(guò)所述深度學(xué)習(xí)模型，基于預(yù)處理后的所述第一特征信息，預(yù)測(cè)每個(gè)候選資源的點(diǎn)擊率，基于每個(gè)所述候選資源的點(diǎn)擊率，確定每個(gè)所述候選資源的推薦參數(shù)，所述推薦參數(shù)與所述點(diǎn)擊率正相關(guān)；通過(guò)所述深度學(xué)習(xí)模型，基于預(yù)處理后的所述第一特征信息，預(yù)測(cè)每個(gè)候選資源的觀看時(shí)長(zhǎng)，基于每個(gè)所述候選資源的觀看時(shí)長(zhǎng)，確定每個(gè)所述候選資源的推薦參數(shù)，所述推薦參數(shù)與所述觀看時(shí)長(zhǎng)正相關(guān)。

18、在一些實(shí)施例中，所述服務(wù)器，用于通過(guò)所述cpu，基于所述標(biāo)識(shí)信息確定第二特征信息，所述第二特征信息包括所述cpu存儲(chǔ)的、所述標(biāo)識(shí)信息中的至少一個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)的特征；基于所述第二特征信息和預(yù)處理后的所述第一特征信息，預(yù)測(cè)所述多個(gè)候選資源的推薦參數(shù)。

19、在一些實(shí)施例中，所述服務(wù)器包括所述cpu、多個(gè)gpu和所述dpu；

20、所述cpu連接一條總線，所述總線與至少一個(gè)gpu和所述dpu連接；所述dpu，用于向所述總線連接的任一gpu發(fā)送預(yù)處理后的所述第一特征信息；所述gpu，用于基于預(yù)處理后的所述第一特征信息，預(yù)測(cè)所述多個(gè)候選資源的推薦參數(shù)。

21、在一些實(shí)施例中，所述服務(wù)器包括所述cpu、多個(gè)gpu、一個(gè)主dpu和至少一個(gè)副dpu；

22、所述cpu連接一條總線，所述總線與至少一個(gè)gpu和任一個(gè)副dpu連接；

23、所述總線連接的副dpu，用于向所述主dpu轉(zhuǎn)發(fā)所述標(biāo)識(shí)信息；

24、所述主dpu，用于基于所述標(biāo)識(shí)信息確定所述第一特征信息，并對(duì)所述第一特征信息進(jìn)行預(yù)處理；向所述總線連接的副dpu發(fā)送預(yù)處理后的所述第一特征信息；

25、所述總線連接的副dpu，還用于向所述總線連接的任一gpu發(fā)送預(yù)處理后的所述第一特征信息；

26、所述gpu，用于基于預(yù)處理后的所述第一特征信息，預(yù)測(cè)所述多個(gè)候選資源的推薦參數(shù)。

27、根據(jù)本公開實(shí)施例的另一方面，提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，當(dāng)該計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中的程序代碼由服務(wù)器的處理器執(zhí)行時(shí)，使得服務(wù)器能夠執(zhí)行上述資源推薦方法。

28、根據(jù)本公開實(shí)施例的另一方面，提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述資源推薦方法。

29、本公開實(shí)施例提供了一種資源推薦方法，能夠在資源推薦場(chǎng)景下，根據(jù)資源推薦請(qǐng)求攜帶的賬號(hào)數(shù)據(jù)和候選資源的資源數(shù)據(jù)等對(duì)象數(shù)據(jù)，通過(guò)服務(wù)器中的cpu確定對(duì)象數(shù)據(jù)的標(biāo)識(shí)信息。然后通過(guò)cpu將標(biāo)識(shí)信息發(fā)送至服務(wù)器中的dpu，由dpu根據(jù)標(biāo)識(shí)信息確定特征信息，并對(duì)特征信息進(jìn)行預(yù)處理。然后，再根據(jù)預(yù)處理后的特征信息來(lái)預(yù)測(cè)候選資源的推薦參數(shù)，進(jìn)而能夠較為準(zhǔn)確地根據(jù)推薦參數(shù)從候選資源中確定推薦資源。采用上述方式，實(shí)現(xiàn)了將特征的確定過(guò)程和預(yù)處理過(guò)程從cpu遷移到dpu上，降低了cpu的計(jì)算負(fù)載，提高了資源推薦的效率。

30、應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。