[发明专利]基于共享资源的任务协调方法、装置、介质及电子设备

说明书

本公开涉及一种基于共享资源的任务协调方法、装置、介质及电子设备。方法包括：获取任务执行时间矩阵；获取第一时间矩阵，将矩阵中的最大值作为第一最大值，确定第一最大值对应的目标任务为第一待执行任务；获取第二时间矩阵，若矩阵中存在非零元素，将矩阵中的最大值作为第二最大值，根据第二最大值确定第二待执行任务；若存在第二待执行任务，控制第一待执行任务和第二待执行任务并行执行，否则，控制第一待执行任务执行；在执行完成后，将任务执行时间矩阵中已执行完成的目标任务对应时间置零，返回上述获取第一时间矩阵的步骤，直到该矩阵中的元素全部为零为止。由此，可减少任务执行时间矩阵中各目标任务的整体等待时间，提高任务执行效率。

技术领域

本公开涉及资源共享领域，具体地，涉及一种基于共享资源的任务协调方法、装置、介质及电子设备。

背景技术

客户智能分析平台中的个性化推荐模块旨在为企业快速搭建精准的营销渠道，降低企业大数据分析学习成本，该个性化推荐模块通过前端监控技术，对用户行为进行记录并还原、描绘用户画像，以实现基于用户偏好的个性化推荐服务，例如，个性化着陆页，猜你喜欢等功能。很多企业会偏向于通过多重场景和模型的混合使用来增强寸土寸金的单个展示页的商业广告价值，以增加用户点击率，但多种场景多种模型的计算会涉及到后台数据的读写等待时间等问题。尤其是模型的混合计算，很多数据资源会被不同模型重复使用，这就存在一种共享资源抢占的问题。例如，某电商平台首页的商品展示可能会用到热门商品推荐和个性化商品推荐这两个场景，其中，热门商品推荐需要使用到热门商品模型、协同过滤模型、以及商品信息、评论信息、用户信息、购买信息等，个性化商品推荐需要使用到K最邻近结点(K-Nearest Neighbor，KNN)模型、协同过滤模型、以及商品信息、用户信息、购买信息等。在确定向用户推荐的目标商品时，热门商品模型和KNN模型均需要访问用户信息、商品信息、购买信息等，即用户信息、商品信息、购买信息属于热门商品模型和KNN模型的共享资源，二者必定存在共享资源抢占的问题。因此，如何合理安排各模型访问共享资源的时机，以尽可能缩短热门商品推荐和个性化商品推荐的处理时间，以使得商品展示页能够实时展现商品，一直是共享资源抢占领域需要攻克的技术难题。

发明内容

为了解决相关技术中存在的问题，本公开提供一种基于共享资源的任务协调方法、装置、介质及电子设备。

为了实现上述目的，本公开提供一种基于共享资源的任务协调方法，所述方法包括：

获取任务执行时间矩阵，所述任务执行时间矩阵中每个元素表示该元素所对应的任务执行主体对该元素所对应的共享资源执行目标任务时所花费的时间；

获取第一时间矩阵，将所述第一时间矩阵中的最大值作为第一最大值，并确定该第一最大值所对应的目标任务为第一待执行任务，其中，所述第一时间矩阵为所述任务执行时间矩阵或所述任务执行时间矩阵的子矩阵；

获取第二时间矩阵，其中，所述第二时间矩阵为从所述第一时间矩阵中删除所述第一最大值所在行和列后所得的矩阵；

若所述第二时间矩阵中存在非零元素，则将所述第二时间矩阵中的最大值作为第二最大值，根据该第二最大值确定第二待执行任务；

若存在所述第二待执行任务，则控制所述第一待执行任务和所述第二待执行任务并行执行，否则，控制所述第一待执行任务执行；

在执行完成后，将所述任务执行时间矩阵中已执行完成的目标任务所对应的时间置零，并返回所述获取第一时间矩阵，并将第一时间矩阵中的最大值作为第一最大值，确定该第一最大值所对应的目标任务为第一待执行任务的步骤，直到所述任务执行时间矩阵中的矩阵元素全部为零为止。

可选地，所述根据该第二最大值确定第二待执行任务，包括：

将该第二最大值在所述第二时间矩阵中所在行的非零元素中，累加值最接近于所述第一最大值的非零元素所对应的目标任务确定为所述第二待执行任务，其中，所述累加值小于或等于所述第一最大值。