[发明专利]目标对象的确定方法、装置、介质及电子设备

说明书

本公开提供一种目标对象的确定方法、装置、介质及电子设备，涉及数据处理技术领域。该方法包括：确定在进行迭代计算之前第i实验组与对照组之间关于目标指标的差值的数据分布，得到先验分布；根据总样本量、在k次迭代过程中关于第i实验组的样本量和关于对照组的样本量，计算第i实验组与对照组之间关于目标指标的差值的第i数据分布，k为正整数；根据先验分布和第i数据分布，确定第i实验组与对照组之间关于目标指标的差值的第i后验分布；根据N个实验组分别对应的后验分布更新N个实验组各自的流量，并根据N个实验组更新后的流量确定目标对象。本方案无需大量的数据支持，同时能够有效提升目标对象的确定准确度。

技术领域

本公开涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种目标对象的确定方法、目标对象的确定装置，以及实现上述方法的计算机可读存储介质和电子设备。

背景技术

日常工作或者生活中，经常会遇到需要在众多对象中确定出一个或多个对象的情景。例如，在众多视频中选择待观看的视频，在众多首歌曲中确定出待听的歌曲，或者在浏览购物网站时从众多商品中筛选出待点击以浏览详情的商品等等。

相关技术提供的确定目标对象的方案一般是采用机器学习技术的方式实现。然而，为了提升对目标对象的预测准确度，需要海量的样本来训练机器学习模型，因而相关技术提供的方案需要大量的数据支持以及较多的算力资源。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种目标对象的确定方法、目标对象的确定装置、电子设备以及计算机可读存储介质，无需大量的数据支持且在一定程度上节省算力资源。

根据本公开的一个方面，提供一种目标对象的确定方法，该方法包括：确定在进行迭代计算之前第i实验组与对照组之间关于目标指标的差值的数据分布，得到先验分布；根据总样本量、在k次迭代过程中关于上述第i实验组的样本量和关于上述对照组的样本量，计算上述第i实验组与上述对照组之间关于上述目标指标的差值的第i数据分布，k为正整数；根据上述先验分布和上述第i数据分布，确定上述第i实验组与上述对照组之间关于上述目标指标的差值的第i后验分布；根据N个实验组分别对应的后验分布更新上述N个实验组各自的流量，并根据上述N个实验组更新后的流量确定目标对象，N为正整数，i为不大于N的正整数。

根据本公开的一个方面，提供一种目标对象的确定装置，所述装置包括：先验分布确定模块、计算模块、后验分布确定模块以及目标对象确定模块。

其中，上述先验分布确定模块，被配置为：确定在进行迭代计算之前第i实验组与对照组之间关于目标指标的差值的数据分布，得到先验分布；上述计算模块，被配置为：根据总样本量、在k次迭代过程中关于上述第i实验组的样本量和关于上述对照组的样本量，计算上述第i实验组与上述对照组之间关于上述目标指标的差值的第i数据分布，k为正整数；上述后验分布确定模块，被配置为：根据上述先验分布和上述第i数据分布，确定上述第i实验组与上述对照组之间关于上述目标指标的差值的第i后验分布；以及，上述目标对象确定模块，被配置为：根据N个实验组分别对应的后验分布更新上述N个实验组各自的流量，并根据上述N个实验组更新后的流量确定目标对象，N为正整数，i为不大于N的正整数。

在示例性的实施例中，基于前述方案，上述计算模块被具体配置为：确定在第j次迭代时上述第i实验组的第一样本量、第一样本均值以及第一方差估计值，j为不大于k的正整数；确定在第j次迭代时上述对照组的第二样本量、第二样本均值以及第二方差估计值；根据上述总样本量、上述第一样本量、上述第二样本量、上述第一样本均值以及上述第二样本均值，确定关于上述第i数据分布的均值；根据上述总样本量、上述第一样本量、上述第二样本量、上述第一方差估计值以及上述第二方差估计值，确定关于上述第i数据分布的方差。