对象调度方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质与流程

1.本技术涉及区块链技术领域，具体涉及一种对象调度方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着共享经济的到来，共享单车的发展也越来越迅速，共享单车已经成为人们日常出行的一种重要交通工具。
3.现有共享单车在发展的过程中，由于用户的需求和运营策略未能实现实时联动，即在人工运营调度时没有结合用户的动线，来更细粒度地设置共享单车投放位置，因此无法准确调度共享单车，从而增加用户的取车难度。比如，人工运营调度时未考虑到用户需要过马路提车，而共享单车的投放位置没有斑马线，导致用户需要通过天桥来实现过马路，从而增加用户的取车难度。
4.另外，由于共享单车的关联企业，例如，地图公司出于对数据隐私保护的考虑，不愿意提供用户针对共享单车的出行数据给共享单车平台，如此共享单车平台无法获取到足够的出行数据，导致共享单车平台无法准确地调度共享单车。
5.综上，现有存在共享单车调度不准确的问题。


技术实现要素：

6.本技术实施例提供一种对象调度方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，能够提高共享单车调度的准确性。
7.一种对象调度方法，包括：
8.获取至少一个区块链中存储的当前对象数据；
9.在当前对象数据中识别出需求对象数据和调度对象数据；
10.对需求对象数据进行特征提取，得到对象需求特征，并对调度对象数据进行特征提取，得到基础对象调度特征；
11.根据对象需求特征和基础对象调度特征，确定调度对象的目标调度信息；
12.基于目标调度信息，对调度对象进行调度。
13.相应地，本技术实施例提供一种对象调度装置，包括：
14.获取单元，用于获取至少一个区块链中存储的当前对象数据；
15.识别单元，用于在当前对象数据中识别出需求对象数据和调度对象数据；
16.提取单元，用于对需求对象数据进行特征提取，得到对象需求特征，并对调度对象数据进行特征提取，得到基础对象调度特征；
17.确定单元，用于根据对象需求特征和基础对象调度特征，确定调度对象的目标调度信息；
18.调度单元，用于基于目标调度信息，对调度对象进行调度。
19.在一些实施例中，确定单元，具体可以用于采用训练后对象调度模型基于对象需
求特征，对基础对象调度特征进行调整，得到调度对象的对象调度特征；根据对象调度特征，确定调度对象的目标调度信息。
20.在一些实施例中，确定单元，具体可以用于采用训练后对象调度模型在对象需求特征中识别出需求对象偏好特征；将需求对象偏好特征与基础对象调度特征进行融合，得到调度对象的对象调度特征。
21.在一些实施例中，确定单元，具体可以用于获取预设调度参数集合，并在预设调度参数集合中筛选对象调度特征对应的调度参数；根据调度参数，生成调度对象的目标调度信息。
22.在一些实施例中，对象调度装置还包括训练单元，训练单元具体可以用于获取对象数据样本集合，对象数据样本集合包括至少一个标注调度信息的对象数据样本；采用预设对象调度模型预测每一对象数据样本的预测调度信息，得到预测调度信息集合；根据标注调度信息和预测调度信息集合对预设对象调度模型进行收敛，得到训练后对象调度模型。
23.在一些实施例中，训练单元，具体可以用于确定预测调度信息集合中当前进行收敛的当前调度信息；当当前调度信息满足预设条件时，基于当前调度信息与标注调度信息，对预设对象调度模型进行收敛，得到训练后对象调度模型；当当前调度信息不满足预设条件时，返回执行确定预测调度信息集合中当前进行收敛的当前调度信息的步骤，直至当前调度信息满足预设条件时为止，以对所述预设对象调度模型进行收敛，得到训练后对象调度模型。
24.在一些实施例中，训练单元，具体可以用于对预测调度信息集合中的预测调度信息进行排序，得到排序后预测调度信息；在排序后预测调度信息中确定出当前进行收敛的当前调度信息。
25.在一些实施例中，确定单元，具体还可以用于根据对象需求特征和基础对象调度特征，确定针对调度对象的调度参数；获取参考调度信息，并根据调度参数和参考调度信息，确定调度对象的目标调度信息。
26.在一些实施例中，识别单元，具体可以用于确定当前对象数据的数据类型；基于数据类型对当前对象数据进行分类，得到需求对象数据和调度对象数据。
27.在一些实施例中，对象调度装置还包括存储单元，存储单元具体可以用于获取原始对象数据，并对原始对象数据进行脱敏处理，得到目标对象数据；对目标对象数据进行分类，并在区块链节点集合中筛选出每一数据类型对应的区块链节点；将每一数据类型的目标对象数据存储至对应的区块链节点。
28.此外，本技术实施例还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器；存储器存储有计算机程序，处理器用于运行存储器内的计算机程序，以执行本技术实施例提供的任一种对象调度方法。
29.此外，本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序适于处理器进行加载，以执行本技术实施例提供的任一种对象调度方法。
30.此外，本技术实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本技术实施例所提供的任一种对象调度方法。
31.本技术实施例可以获取至少一个区块链中存储的当前对象数据；在当前对象数据中识别出需求对象数据和调度对象数据；对需求对象数据进行特征提取，得到对象需求特征，并对调度对象数据进行特征提取，得到基础对象调度特征；根据对象需求特征和基础对象调度特征，确定调度对象的目标调度信息；基于目标调度信息，对调度对象进行调度；由于本技术实施例可以通过对区块链所提供的当前对象数据进行处理，得到对象需求特征和基础对象调度特征，从而可以利用对象需求特征和基础对象调度特征确定出的目标调度信息，对调度对象进行调度，从而可以提高对调度对象调度的准确性。
附图说明
32.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
33.图1是本技术实施例提供的对象调度方法的场景示意图；
34.图2是本技术实施例提供的对象调度方法的流程示意一图；
35.图3是本技术实施例提供的根据对象需求特征和基础对象调度特征，确定调度对象的目标调度信息的示意图；
36.图4是本技术实施例提供的对象调度方法的流程示意二图；
37.图5是本技术实施例提供的区块链的示意图；
38.图6为本技术实施例提供的区块链智能协同调度平台的示意图；
39.图7为本技术实施例提供的预设对象调度模型训练的示意图；
40.图8为本技术实施例提供的训练后对象调度模型应用的示意图；
41.图9是本技术实施例提供的对象调度装置的结构示意图；
42.图10是本技术实施例提供的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
43.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。根据本技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
44.本技术实施例提供一种对象调度方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。其中，该对象调度装置可以集成在计算机设备中，该计算机设备可以是服务器，也可以是终端等设备。
45.其中，服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、网络加速服务(content delivery network，cdn)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表等，但并不局限于此。终端以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本技术在此不做限制。
46.本技术实施例涉及区块链，区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层。
47.区块链底层平台可以包括用户管理、基础服务、智能合约等处理模块。其中，用户管理模块负责所有区块链参与者的身份信息管理，包括维护公私钥生成(账户管理)、密钥管理以及用户真实身份和区块链地址对应关系维护(权限管理)等，并且在授权的情况下，监管和审计某些真实身份的交易情况，提供风险控制的规则配置(风控审计)；基础服务模块部署在所有区块链节点设备上，用来验证业务请求的有效性，并对有效请求完成共识后记录到存储上，对于一个新的业务请求，基础服务先对接口适配解析和鉴权处理(接口适配)，然后通过共识算法将业务信息加密(共识管理)，在加密之后完整一致的传输至共享账本上(网络通信)，并进行记录存储；智能合约模块负责合约的注册发行以及合约触发和合约执行，开发人员可以通过某种编程语言定义合约逻辑，发布到区块链上(合约注册)，根据合约条款的逻辑，调用密钥或者其它的事件触发执行，完成合约逻辑，同时还提供对合约升级注销的功能。
48.平台产品服务层提供典型应用的基本能力和实现框架，开发人员可以基于这些基本能力，叠加业务的特性，完成业务逻辑的区块链实现。应用服务层提供基于区块链方案的应用服务给业务参与方进行使用。
49.例如，参见图1，以对象调度装置集成在计算机设备中为例，计算机设备获取至少一个区块链中存储的当前对象数据；在当前对象数据中识别出需求对象数据和调度对象数据；对需求对象数据进行特征提取，得到对象需求特征，并对调度对象数据进行特征提取，得到基础对象调度特征；根据对象需求特征和基础对象调度特征，确定调度对象的目标调度信息；基于目标调度信息，对调度对象进行调度。
50.其中，当前对象数据是指当前状态的对象数据。对象数据包括多种，例如，对象数据可以包括当前对象数据、目标对象数据和原始对象数据。
51.对象数据可以包括至少一个数据类型的对象数据。数据类型包括调度对象使用数据类型、调度对象运营数据类型、需求对象数据类型、交通数据类型。
52.调度对象使用数据类型的对象数据可以是指针对调度对象使用的对象数据；调度对象使用数据类型的对象数据可以包括调度对象的移动轨迹数据、调度对象的使用次数、调度对象的使用时长等。
53.调度对象运营数据类型的对象数据可以是指针对调度对象运营的对象数据；调度对象运营数据类型的对象数据可以包括调度对象的投放数量、调度对象的投放次数、调度对象的投放方式数据、调度对象的回收数量、调度对象的回收次数等。
54.需求对象数据类型的对象数据可以是指针对需求对象的对象数据；需求对象数据类型的对象数据可以包括需求对象对调度对象的需求数量、需求对象使用调度对象的移动轨迹数据、需求对象的通勤时间等。
55.交通数据类型的对象数据可以是指针对调度对象的交通情况的对象数据；交通数据类型的对象数据可以包括调度对象的城市热力图数据、通勤过程中公共交通工具的使用
数据等。
56.其中，需求对象数据是针对需求对象的对象数据。需求对象可以包括用户、地铁站、商店中的至少一种。调度对象数据是指针对调度对象的对象数据。调度对象可以是共享单车、可以是共享汽车、可以是共享充电宝、可以是共享雨伞等。
57.其中，目标调度信息是指对调度对象进行调度的信息，目标调度信息可以理解为是调度策略。
58.以下分别进行详细说明。需说明的是，以下实施例的描述顺序不作为对实施例优选顺序的限定。
59.本实施例将从对象调度装置的角度进行描述，该对象调度装置具体可以集成在计算机设备中，该计算机设备可以是服务器，也可以是终端等设备；其中，该终端可以包括平板电脑、笔记本电脑、以及个人计算机(pc，personal computer)、可穿戴设备、虚拟现实设备或其他可以获取数据的智能设备等设备。
60.如图2所示，该对象调度方法的具体流程如下：
61.s101、获取至少一个区块链中存储的当前对象数据。
62.其中，当前对象数据可以是指针对调度对象的当前对象数据。当前对象数据可以包括至少一个数据类型的当前对象数据。
63.数据类型可以包括：调度对象使用数据类型、调度对象运营数据类型、需求对象数据类型、交通数据类型。数据类型详见前述解释，此处不再赘述。
64.由于目前的相关技术中存在缺少可以作为对调度对象进行调度的相关数据，基于此，无法将调度对象调度到准确的位置。基于此，本技术实施例可以通过将对象数据上链至区块链中，从而可以使得计算机设备从区块链中获取得到当前对象数据。本技术实施例将对象数据上链至区块链的过程可以如下：
65.例如，计算机设备获取原始对象数据，并对原始对象数据进行脱敏处理，得到目标对象数据；对目标对象数据进行分类，并在区块链节点集合中筛选出每一数据类型对应的区块链节点；将每一数据类型的目标对象数据存储至对应的区块链节点。
66.其中，原始对象数据是指未进行脱敏处理的对象数据。
67.其中，本技术实施例的目标对象数据可以携带数据标识。基于此，本技术实施例根据数据标识对目标对象数据进行分类，得到每一数据类型对应的目标对象数据。
68.其中，区块链节点集合包括至少一个区块链节点。本技术实施例的区块链节点与数据类型之间具有映射关系。基于此，本技术实施例可以基于区块链节点与数据类型之间的映射关系，从区块链节点集合中筛选出每一数据类型对应的区块链节点。
69.基于上述，本技术实施例从至少一个区块链中获取到的当前对象数据可以包括至少一个数据类型的当前对象数据。例如，当前对象数据可以包括调度对象使用数据类型的当前对象数据、调度对象运营数据类型的当前对象数据、需求对象数据类型的当前对象数据、交通数据类型的对象数据中的一种或多种。
70.s102、在当前对象数据中识别出需求对象数据和调度对象数据。
71.其中，需求对象数据是针对需求对象的对象数据。需求对象可以包括用户、地铁站、商店中的至少一种。调度对象数据是指针对调度对象的对象数据。调度对象可以是共享单车、可以是共享汽车、可以是共享充电宝、可以是共享雨伞。
72.本技术实施例在当前对象数据中识别出需求对象数据和调度对象数据的方式可以如下：
73.例如，计算机设备可以确定当前对象数据的数据类型；基于数据类型对当前对象数据进行分类，得到需求对象数据和调度对象数据。
74.其中，本技术实施例可以根据存储当前对象数据的区块链节点，确定当前对象数据的数据类型。比如，当前对象数据携带区块链节点标识，根据区块链节点标识，确定当前对象数据的数据类型。
75.其中，需求对象数据可以包括需求对象数据类型的对象数据、需求对象的出行数据，还可以包括交通数据类型的对象数据。调度对象数据可以包括调度对象使用数据类型的对象数据、调度对象运营数据类型的对象数据，还可以包括交通数据类型的对象数据。
76.s103、对需求对象数据进行特征提取，得到对象需求特征，并对调度对象数据进行特征提取，得到基础对象调度特征。
77.其中，本技术实施例可以采用训练后对象调度模型对需求对象数据进行特征提取，得到对象需求特征；采用训练后对象调度模型对调度对象数据进行特征提取，得到基础对象调度特征。其中，训练后对象调度模型是指经过对预设对象调度模型进行迭代训练后得到的神经网络模型。
78.除上述之外，本技术实施例还可以采用特征提取模型对需求对象数据进行特征提取，得到对象需求特征；采用特征提取模型对调度对象数据进行特征提取，得到基础对象调度特征。其中，特征提取模型可以是相关技术中用于进行特征提取的神经网络模型。
79.s104、根据对象需求特征和基础对象调度特征，确定调度对象的目标调度信息。
80.其中，目标调度信息是指对调度对象进行调度的信息，目标调度信息可以理解为是调度策略。
81.本技术实施例根据对象需求特征和基础对象调度特征，确定调度对象的目标调度信息的方式有多种。
82.例如，如图3所示，计算机设备根据对象需求特征和基础对象调度特征，确定调度对象的目标调度信息的方式可以如下a1-a2：
83.a1、采用训练后对象调度模型基于对象需求特征，对基础对象调度特征进行调整，得到调度对象的对象调度特征。
84.其中，本技术实施例根据对象需求特征对基础对象调度特征进行调整，如此可以使得获取到的对象调度特征中所包含的信息更能够满足需求对象的需求，如此，可以使得根据对象调度特征确定到的目标调度信息更准确。
85.其中，本技术实施例采用训练后对象调度模型基于对象需求特征，对基础对象调度特征进行调整，得到调度对象的对象调度特征的过程可以如下：
86.比如，计算机设备采用训练后对象调度模型在对象需求特征中识别出需求对象偏好特征；将需求对象偏好特征与基础对象调度特征进行融合，得到调度对象的对象调度特征。
87.其中，需求对象偏好特征可以是表征需求对象出行偏好的特征，例如，表征用户出行偏好起始区域的特征；例如，表征用户通勤偏好出行路线的特征；例如，表征需求对象对调度对象偏好数量的特征；等。
88.其中，本技术实施例得到需求对象偏好特征的方式可以有多种：
89.在一些申请实施例中，计算机设备可以是采用训练后对象调度模型对对象需求特征进行特征提取，从而得到需求对象偏好特征。
90.在一些申请实施例中，由于对象需求特征可以以矩阵的形式表达，例如，对象需求特征可以以三维矩阵的形式表达，基于此，计算机设备可以对对象需求特征的矩阵进行维度转化，得到目标维度的矩阵，该目标维度的矩阵即为需求对象偏好特征。例如，当对象需求特征以三维矩阵的形式表达时，计算机设备可以将该三维矩阵转化为二维矩阵，该二维矩阵所表征的对象即为需求对象偏好特征。
91.在一些申请实施例中，计算机设备可以采用训练后对象调度模型基于对象需求特征进行偏好预测，得到需求对象偏好特征。
92.其中，此处要说明的是，本技术实施例的需求对象偏好特征与基础对象调度特征均可以采用矩阵的形式表征，基于此，本技术实施例将需求对象偏好特征与基础对象调度特征进行融合，得到调度对象的对象调度特征有多种：
93.在一些申请实施例中，由于基础对象调度特征和需求对象偏好特征均可以是以矩阵的形式表达，基于此，计算机设备可以是将基础对象调度特征对应的矩阵和需求对象偏好特征对应的矩阵进行拼接，从而得到对象调度特征。
94.在一些申请实施例中，计算机设备可以是将基础对象调度特征对应的矩阵和需求对象偏好特征对应的矩阵进行相加，从而得到对象调度特征。
95.a2、根据对象调度特征，确定调度对象的目标调度信息。
96.其中，本技术实施例根据对象调度特征，确定调度对象的目标调度信息可以有多种：
97.比如，本技术实施例的训练后对象调度模型可以包括训练后需求偏好子模型和训练后对象调度子模型，基于此，计算机设备可以采用训练后需求偏好子模型基于对象需求特征进行偏好预测，得到需求对象偏好特征；计算机设备可以采用训练后对象调度子模型将需求对象偏好特征和基础对象调度特征进行融合，得到对象调度特征；采用训练后对象调度子模型基于对象调度特征进行调度预测，得到目标调度信息。
98.又比如，计算机设备可以获取预设调度参数集合，并在预设调度参数集合中筛选对象调度特征对应的调度参数；根据调度参数，生成调度对象的目标调度信息。
99.其中，本技术实施例可以预先设置对象调度特征和调度参数之间的映射关系，基于此，本技术实施例可以基于对象调度特征和调度参数之间的映射关系，从预设调度参数集合中筛选对象调度特征对应的调度参数。
100.其中，本技术实施例还可以基于调度参数，采用训练后对象调度模型进行预测，得到目标调度信息。
101.又例如，计算机设备可以根据对象需求特征和基础对象调度特征，确定针对调度对象的调度参数；获取参考调度信息，并根据调度参数和参考调度信息，确定调度对象的目标调度信息。
102.其中，计算机设备可以通过基于对象需求特征和基础对象调度特征，采用训练后对象调度模型进行调度参数预测，得到针对调度对象的调度参数。
103.其中，本技术实施例可以预先设置参考调度信息，并将参考调度信息存储于计算
机设备或区块链中。
104.本技术实施例可以设置参考调度信息和调度参数之间的映射关系，基于此，本技术实施例可以基于参考调度信息和调度参数之间的映射关系，从参考调度信息中筛选出目标调度信息。
105.本技术实施例在采用训练后对象调度模型基于对象需求特征，对基础对象调度特征进行调整，得到调度对象的对象调度特征之前，可以对预设对象调度模型进行训练。本技术实施例对预设对象调度模型进行训练的过程可以如下：
106.比如，计算机设备获取对象数据样本集合，对象数据样本集合包括至少一个标注调度信息的对象数据样本；采用预设对象调度模型预测每一对象数据样本的预测调度信息，得到预测调度信息集合；根据标注调度信息和预测调度信息集合对预设对象调度模型进行收敛，得到训练后对象调度模型。
107.其中，标注调度信息是指对象数据样本的标签。
108.例如，当对象数据样本包括调度对象数据样本和需求对象数据样本时，标注调度信息可以包括调度对象数量、调度对象时间，以及调度对象的调度区域；再例如，当对象数据样本包括调度对象数据样本时，标注调度信息可以包括调度对象数量、调度对象的调度区域。
109.其中，在预设对象调度模型的迭代训练过程中，预设对象调度模型的每一次迭代，均会产生预测调度信息，也即预测调度信息集合包括预设对象调度模型在迭代过程中产生的每一预测调度信息。
110.其中，本技术实施例可以采用损失函数计算标注调度信息和标注调度信息对应的预测调度信息之间的第一损失值；基于第一损失值对预设对象调度模型进行收敛，得到训练后对象调度模型。损失函数可以是均方误差损失函数，可以是平均绝对误差损失函数等。
111.本技术实施例根据标注调度信息和预测调度信息集合对预设对象调度模型进行收敛，得到训练后对象调度模型的过程可以如下：
112.比如，计算机设备确定预测调度信息集合中当前进行收敛的当前调度信息；当当前调度信息满足预设条件时，基于当前调度信息与标注调度信息，对预设对象调度模型进行收敛，得到训练后对象调度模型；当当前调度信息不满足预设条件时，返回执行确定预测调度信息集合中当前进行收敛的当前调度信息的步骤，直至当前调度信息满足预设条件时为止，以对所述预设对象调度模型进行收敛，得到训练后对象调度模型。
113.其中，计算机设备确定预测调度信息集合中当前进行收敛的当前调度信息的方式可以为：计算机设备对预测调度信息集合中的预测调度信息进行排序，得到排序后预测调度信息；在排序后预测调度信息中确定出当前进行收敛的当前调度信息。其中，本技术实施例可以按照预设对象调度模型迭代的顺序对预测调度信息进行排序，从而得到排序后预测调度信息。当前进行收敛的当前调度信息可以是预设对象调度模型上一次迭代产生的预测调度信息。
114.其中，当前调度信息可以包括当前调度对象数量、当前调度对象的调度时间、当前调度对象的调度区域。
115.基于此，当当前调度信息中的当前调度对象数量满足下述公式(1)时，此种情况可以称当前调度信息满足预设条件。
116.当前调度对象数量≠调度对象的数量
×
预设对象调度模型的当前网络参数+城市热力图数据
×
预设对象调度模型的当前网络参数公式(1)
117.除了上述，当当前调度信息中的当前调度对象数量满足下述公式(2)时，此种情况也可以称当前调度信息满足预设条件。
118.当前调度信息≠预设调度信息公式(2)
119.其中，预设调度信息可以包括预设调度对象数量、预设调度对象的调度时间、预设调度对象的调度区域。当前调度信息不等于预设调度信息可以包括当前调度对象数量不等于预设调度对象数量、当前调度对象的调度时间不等于预设调度对象的调度时间、当前调度对象的调度区域和预设调度对象的调度区域不同中的至少一种。
120.基于上述，当当前调度信息中的当前调度对象数量满足下述公式(3)时，此种情况可以称当前调度信息不满足预设条件。
121.当前调度信息中的当前调度对象数量＝调度对象的数量
×
预设对象调度模型的当前网络参数+城市热力图数据
×
预设对象调度模型的当前网络参数
122.公式(3)
123.基于上述，当当前调度信息中的当前调度对象数量满足下述公式(4)时，此种情况也可以称当前调度信息不满足预设条件。
124.当前调度信息＝预设调度信息公式(4)
125.其中，当前调度信息不满足预设条件，可以是当前调度信息等于预设调度信息，比如，当前调度信息可以包括当前调度对象数量、当前调度对象的调度时间、当前调度对象的调度区域。预设调度信息可以包括预设调度对象数量、预设调度对象的调度时间、预设调度对象的调度区域。当前调度信息等于预设调度信息可以包括当前调度对象数量等于预设调度对象数量、当前调度对象的调度时间等于预设调度对象的调度时间、当前调度对象的调度区域和预设调度对象的调度区域相同中的至少一种。
126.在本技术实施例中，预设对象调度模型可以包括预设需求偏好子模型和预设对象调度子模型。本技术实施例的对象数据样本可以包括调度对象数据样本和需求对象数据样本，基于此，本技术实施例的标注调度信息可以作为调度对象数据样本的标签，基于此，本技术实施例的对象数据样本集合中可以包括至少一个标注调度信息的调度对象数据样本，还包括至少一个标注需求对象偏好特征的需求对象数据样本。
127.计算机设备基于标注需求对象偏好特征的需求对象数据样本，采用预设需求偏好子模型进行预测，得到预测需求对象偏好特征；计算预测需求对象偏好特征和标注需求对象偏好特征之间的第二损失值；基于第二损失值对预设需求偏好子模型进行训练，得到训练后需求偏好子模型。
128.计算机设备基于标注调度信息的调度对象数据样本，采用预设对象调度子模型对标注调度信息的调度对象数据样本进行特征提取，得到候选对象调度特征；基于候选对象调度特征和预测需求对象偏好特征，采用预设对象调度子模型进行调度预测，得到预测调度信息；计算预测调度信息和标注调度信息之间的第三损失值；基于第三损失值，对预设对象调度子模型进行训练，得到训练后对象调度子模型。
129.s105、基于目标调度信息，对调度对象进行调度。
130.其中，计算机设备可以基于目标调度信息，向设备发送针对调度对象的调度指令，
以使设备对调度对象进行调度。其中，设备可以包括搬运机器人、无人机、agv移动小车。
131.除上述之外，计算机设备可以将目标调度信息发送至调度对象维护机构或调度对象维护人员，实现对调度对象进行调度，例如，本技术实施例可以由调度对象维护机构或调度对象维护人员根据目标调度信息对调度对象进行调度。
132.本技术实施例可以获取至少一个区块链中存储的当前对象数据；在当前对象数据中识别出需求对象数据和调度对象数据；对需求对象数据进行特征提取，得到对象需求特征，并对调度对象数据进行特征提取，得到基础对象调度特征；根据对象需求特征和基础对象调度特征，确定调度对象的目标调度信息；基于目标调度信息，对调度对象进行调度；由于本技术实施例可以通过对区块链所提供的当前对象数据进行处理，得到对象需求特征和基础对象调度特征，从而可以利用对象需求特征和基础对象调度特征确定出的目标调度信息，对调度对象进行调度，从而可以提高对调度对象调度的准确性。
133.根据上面实施例所描述的方法，以下将举例作进一步详细说明。
134.在本实施例中，将以该对象调度装置具体集成在计算机设备，计算机设备可以为服务器，可以为终端。首先，要说明的是，以调度对象是共享单车，需求对象是用户为例进行阐述。
135.如图4所示，一种对象调度方法，具体流程如下：
136.s201、获取对象数据样本集合。
137.其中，对象数据样本集合包括至少一个标注调度信息的对象数据样本。标注调度信息是指对象数据样本的标签。
138.本技术实施例的对象数据样本可以包括至少一个数据类型的对象数据子样本。数据类型可以包括调度对象使用数据类型、调度对象运营数据类型、需求对象数据类型、交通数据类型。
139.对象数据样本对应的数据类型可参见前述对象数据对应的数据类型的解释，此处不再赘述。
140.本技术实施例从区块链的若干区块链节点中确定每一数据类型对应的区块链节点；将每一数据类型的对象数据子样本存储到对应的区块链节点中。
141.如图5所示，本技术实施例建立区块链，将各数据类型的对象数据子样本存储于区块链上。在区块链上，本技术实施例对每个用户和每个机构去中心化身份，并提供对象数据子样本存储的范式。
142.一个区块链节点存储有一个类型的对象数据子样本。例如，区块链节点a1存储有调度对象使用数据类型的对象数据子样本，区块链节点a2存储有交通数据类型的对象数据子样本，区块链节点a3存储有调度对象运营数据类型的对象数据子样本，区块链节点a4存储有需求对象数据类型的对象数据子样本。
143.本技术实施例可以按照对象数据子样本的数据类型，获取目标数据类型的对象数据子样本；根据目标数据类型的对象数据子样本，生成对象数据样本；对对象数据样本进行标注，得到标注调度信息的数据样本。
144.本技术实施例中的对象数据样本可以包括调度对象数据样本和需求对象数据样本，基于此本技术实施例还可以按照对象数据子样本的数据类型进行分类，得到需求对象数据样本和调度对象数据样本，然后对需求对象数据样本进行标注，得到标注需求对象偏
好特征的需求对象数据样本；对调度对象数据样本进行标注，得到标注调度信息的调度对象数据样本。
145.s202、采用预设对象调度模型预测每一对象数据样本的预测调度信息，得到预测调度信息集合。
146.本技术实施例可以建设区块链智能协同调度平台来对预设对象调度模型进行训练。
147.如图6所示，区块链智能协同调度平台设置有业务协作层、数据协同层和区块链网络层。
148.本技术实施例中的业务协作层用于收集原始对象数据，更新旧的调度信息并对调度对象进行调度。
149.其中，业务协作层包括用户数据收集模块、机构数据收集模块、调度对象轨迹数据收集模块、交通数据收集模块、对象调度信息更新模块。用户数据收集模块用于对用户的数据进行收集，例如，用户主动上报的数据，用户主动上报的数据可以包括需求对象数据类型的原始对象数据。
150.机构数据收集模块用于对第三方机构上报的数据进行收集，例如，第三方机构上报的数据包括调度对象运营数据类型的原始对象数据。
151.调度对象轨迹数据收集模块用于对调度对象使用数据类型的原始对象数据进行收集。
152.交通数据收集模块用于对交通数据类型的原始对象数据进行收集。
153.对象调度信息更新模块用于接收训练后对象调度模型预测的目标调度信息，从而对旧的调度信息进行更新并对调度对象进行调度。
154.其中，原始对象数据是对象数据的一种，原始对象数据的数据类型的具体内容可参见前述对象数据的数据类型的解释，此处不再赘述。
155.数据协同层用于将预设对象调度模型部署到区块链节点上，以对预设对象调度模型进行训练。数据协同层可以对预设对象调度模型进行在线训练和/或离线训练。
156.其中，数据协同层包括离线训练模块和在线训练模块。离线训练模块用于对预设对象调度模型进行离线训练。在线训练模块用于对预设对象调度模型进行在线训练。
157.离线训练模块包括身份管理子模块、数据融合子模块、第一脱敏子模块、第一训练子模块、第一部署子模块、第一调用子模块。
158.身份管理子模块用于接收业务协作层收集到的原始对象数据，并设置对业务协作层收集到的原始对象数据的查看权限。
159.数据融合子模块用于接收身份管理子模块发送的原始对象数据，并对原始对象数据进行融合，例如，对交通数据类型的原始对象数据中的调度对象的城市热力图数据，以及通勤过程中公共交通工具的使用数据进行融合，得到融合后原始对象数据。
160.第一脱敏子模块用于接收身份管理子模块发送的原始对象数据和/或数据融合子模块发送的融合后对象数据，并对接收到的对象数据进行脱敏处理，得到对象数据子样本。
161.第一训练子模块用于对预设对象调度模型进行训练。
162.第一部署子模块用于将预设对象调度模型部署到区块链节点上，以进行离线训练。
163.第一调用子模块可以用于对预设对象调度模型中进行离线训练的子模型进行互相调用，也可以是用于对预设对象调度模型中进行在线训练的子模型进行调用。
164.在线训练模块包括第二部署子模块、第二调用子模块、第二脱敏子模块、安全子模块、第二训练子模块。
165.第二脱敏子模块可以用于接收业务协作层发送的原始对象数据，并对原始对象数据进行脱敏处理，得到对象数据子样本。
166.第二部署子模块用于将预设对象调度模型部署到区块链节点上，以进行在线训练。
167.第二调用子模块可以用于对预设对象调度模型中进行在线训练的子模型进行互相调用，也可以是用于对预设对象调度模型中进行离线训练的子模型进行调用。
168.安全子模块用于接收区块链网络层中的区块链节点发送的对象数据子样本，并校验对象数据子样本的安全性。
169.第二训练子模块用于接收安全子模块中安全校验通过的对象数据子样本，并基于对象数据子样本对预设调度对象模型进行在线训练。
170.区块链网络层用于部署区块链中的区块链节点，接收第一脱敏子模块发送的对象数据子样本，接收第二脱敏子模块发送的对象数据子样本，对接收到的对象数据子样本进行分类并上链至区块链节点，以及为数据协同层的第一训练子模块提供对象数据子样本。
171.例如，本技术实施例可以对预设对象调度模型进行在线训练；本技术实施例也可以对预设对象调度模型进行离线训练，得到训练后对象调度模型。
172.又例如，本技术实施例的预设对象调度模型包括预设需求偏好子模型和预设对象调度子模型。本技术实施例的对象数据样本可以包括调度对象数据样本和需求对象数据样本，基于此，本技术实施例的标注调度信息可以作为调度对象数据样本的标签，基于此，对象数据样本集合可以包括至少一个标注需求对象偏好特征的需求对象数据样本，和至少一个标注调度信息的调度对象数据样本。其中，标注需求对象偏好特征可以作为需求对象数据样本的标签。
173.基于上述，计算机设备可以基于标注需求对象偏好特征的需求对象数据样本，采用预设需求偏好子模型进行预测，得到预测需求对象偏好特征；计算预测需求对象偏好特征和标注需求对象偏好特征之间的第二损失值；基于第二损失值对预设需求偏好子模型进行训练，得到训练后需求偏好子模型。
174.计算机设备可以基于标注调度信息的调度对象数据样本，采用预设对象调度子模型对标注调度信息的调度对象数据样本进行特征提取，得到候选对象调度特征；基于候选对象调度特征和预测需求对象偏好特征，采用预设对象调度子模型进行调度预测，得到预测调度信息；计算预测调度信息和标注调度信息之间的第三损失值；基于第三损失值，对预设对象调度子模型进行训练，得到训练后对象调度子模型。
175.其中，本技术实施例可以对预设偏好子模型进行离线训练，对预设对象调度子模型进行在线训练。
176.本技术实施例中，离线训练过程中所采用的调度对象数据样本可以是非实时的数据。
177.s203、根据标注调度信息和预测调度信息集合对预设对象调度模型进行收敛，得
到训练后对象调度模型。
178.其中，本技术实施例可以基于计算标注调度信息和标注调度信息对应的预测调度信息之间的第一损失值；基于第一损失值对预设对象调度模型进行收敛，得到训练后对象调度模型。
179.例如，计算机设备确定预测调度信息集合中当前进行收敛的当前调度信息；当当前调度信息满足预设条件时，基于当前调度信息与标注调度信息，对预设对象调度模型进行收敛，得到训练后对象调度模型；当当前调度信息不满足预设条件时，返回执行确定预测调度信息集合中当前进行收敛的当前调度信息的步骤，直至当前调度信息满足预设条件时为止，以对所述预设对象调度模型进行收敛，得到训练后对象调度模型。
180.如图7所述，预设对象调度模型在训练过程中，计算机设备从区块链节点中提取到至少一个数据类型的对象数据子样本，比如，计算机设备从区块链节点c中提取到需求对象数据类型的对象数据子样本；比如，计算机设备从区块链节点b中提取到交通数据类型的对象数据子样本。
181.其中，交通数据类型的对象数据子样本可以包括调度对象的城市热力图数据、通勤过程中公共交通工具的使用数据、地图数据。其中，城市热力图数据可以包括城市名称、城市中各区域名称、时间、人流量。地图数据可以包括城市名称、城市中各区域名称、城市的经纬度坐标和/或城市中各区域的经纬度坐标、城市的具体地址和/或城市中各区域的具体地址。
182.其中，需求对象数据类型的对象数据子样本可以包括需求对象对调度对象的需求数量、需求对象使用调度对象的移动轨迹数据、需求对象的通勤时间、需求对象；需求对象数据类型的对象数据子样本还可以包括需求对象脱敏后的姓名、需求对象需要调度对象的时间、需求对象的所在地。
183.基于上述，预设对象调度模型可以基于需求对象数据类型的对象数据子样本进行迭代更新。其中，在预设对象调度模型的迭代训练过程中，预设对象调度模型的每一次迭代，均会产生预测调度信息，也即预测调度信息集合包括预设对象调度模型在迭代过程中产生的每一预测调度信息。本技术实施例中，计算机设备会将每一预测调度信息存储于区块链节点中，如图7中的区块链节点a中，从而得到预测调度信息集合。
184.基于上述，计算机设备在确定预测调度信息集合中当前进行收敛的当前调度信息的过程中，可以从区块链节点a中提取到预测调度信息集合，再从预测调度信息集合筛选出当前调度信息。
185.其中，本技术实施例确定预测调度信息集合中当前进行收敛的当前调度信息的过程可以为：计算机设备对预测调度信息集合中的预测调度信息进行排序，得到排序后预测调度信息；在排序后预测调度信息中确定出当前进行收敛的当前调度信息。其中，本技术实施例可以按照预设对象调度模型迭代的顺序对预测调度信息进行排序，从而得到排序后预测调度信息。当前进行收敛的当前调度信息可以是预设对象调度模型上一次迭代产生的预测调度信息。
186.s204、获取至少一个区块链中存储的当前对象数据。
187.其中，当前对象数据可以是指针对调度对象的当前对象数据。当前对象数据可以包括至少一个数据类型的当前对象数据。数据类型包括调度对象使用数据类型、调度对象
运营数据类型、需求对象数据类型、交通数据类型。
188.本技术实施例可以将离线训练完成的训练后对象调度模型部署在区块链上进行实时应用。
189.由于目前的相关技术中存在可以作为对调度对象进行调度的相关数据，基于此，无法将调度对象调度到准确的位置。基于此，本技术实施例可以通过将对象数据上链至区块链中，从而可以使得计算机设备从区块链中获取得到当前对象数据。本技术实施例将对象数据上链至区块链的过程可以如下：
190.例如，计算机设备获取原始对象数据，并对原始对象数据进行脱敏处理，得到目标对象数据；对目标对象数据进行分类，并在区块链节点集合中筛选出每一数据类型对应的区块链节点；将每一数据类型的目标对象数据存储至对应的区块链节点。
191.其中，本技术实施例的目标对象数据可以携带数据标识。基于此，本技术实施例根据数据标识对目标对象数据进行分类，得到每一数据类型对应的目标对象数据。
192.其中，区块链节点集合包括至少一个区块链节点。本技术实施例的区块链节点与数据类型之间具有映射关系。基于此，本技术实施例可以基于区块链节点与数据类型之间的映射关系，从区块链节点集合中筛选出每一数据类型对应的区块链节点。
193.基于上述，本技术实施例从至少一个区块链中获取到的当前对象数据包括至少一个数据类型的当前对象数据。例如，当前对象数据包括调度对象使用数据类型的当前对象数据、调度对象运营数据类型的当前对象数据、需求对象数据类型的当前对象数据、交通数据类型的对象数据。
194.例如，如图8所示，比如，计算机设备从区块链节点c中提取到需求对象数据类型的当前对象数据；比如，计算机设备从区块链节点b中提取到交通数据类型的当前对象数据。
195.需求对象数据类型的当前对象数据可参见前述需求对象数据类型的对象数据子样本的解释，交通数据类型的当前对象数据可参见前述交通数据类型的的对象数据子样本的解释，此处不再赘述。
196.s205、在当前对象数据中识别出需求对象数据和调度对象数据。
197.本技术实施例在当前对象数据中识别出需求对象数据和调度对象数据的方式可以如下：
198.例如，计算机设备可以确定当前对象数据的数据类型；基于数据类型对当前对象数据进行分类，得到需求对象数据和调度对象数据。
199.其中，本技术实施例可以根据存储当前对象数据的区块链节点，确定当前对象数据的数据类型。比如，当前对象数据携带区块链节点标识，根据区块链节点标识，确定当前对象数据的数据类型。
200.比如，当当前对象数据包括需求对象数据类型的当前对象数据，和交通数据类型的当前对象数据时，可以将需求对象数据类型的当前对象数据作为需求对象数据，将交通数据类型的当前对象数据作为调度对象数据，此处仅为示例，具体可以根据需求来设定。
201.s206、对需求对象数据进行特征提取，得到对象需求特征，并对调度对象数据进行特征提取，得到基础对象调度特征。
202.其中，本技术实施例可以采用训练后对象调度模型对需求对象数据进行特征提取，得到对象需求特征；采用训练后对象调度模型对调度对象数据进行特征提取，得到基础
对象调度特征。
203.除上述之外，本技术实施例的训练后对象调度模型可以包括训练后需求偏好子模型和训练后对象调度子模型，基于此，计算机设备可以采用训练后需求偏好子模型基于需求对象数据进行特征提取，得到对象需求特征；计算机设备可以采用训练后对象调度子模型对调度对象数据进行特征提取，得到基础对象调度特征。
204.s207、采用训练后对象调度模型基于对象需求特征，对基础对象调度特征进行调整，得到调度对象的对象调度特征。
205.其中，本技术实施例采用训练后对象调度模型基于对象需求特征，对基础对象调度特征进行调整，得到调度对象的对象调度特征的过程可以如下：
206.例如，计算机设备采用训练后对象调度模型在对象需求特征中识别出需求对象偏好特征；将需求对象偏好特征与基础对象调度特征进行融合，得到调度对象的对象调度特征。
207.其中，本技术实施例的训练后对象调度模型可以包括训练后需求偏好子模型和训练后对象调度子模型，基于此，计算机设备可以采用训练后需求偏好子模型基于对象需求特征进行预测，得到需求对象偏好特征。
208.计算机设备可以采用训练后对象调度子模型将需求对象偏好特征和基础对象调度特征进行融合，得到对象调度特征。
209.s208、根据对象调度特征，确定调度对象的目标调度信息。
210.其中，计算机设备可以采用训练后对象调度模型基于对象调度特征进行调度预测，确定调度对象的目标调度信息。
211.计算机设备可以包括训练后需求偏好子模型和训练后对象调度子模型，基于此，计算机设备可以采用训练后对象调度子模型基于对象调度特征进行调度预测，确定调度对象的目标调度信息。
212.除上述之外，本技术实施例还可以获取预设调度参数集合，并在预设调度参数集合中筛选对象调度特征对应的调度参数；根据调度参数，生成调度对象的目标调度信息。
213.s209、基于目标调度信息，对调度对象进行调度。
214.其中，如图8所示，训练后对象调度模型预测到目标调度信息，并将目标调度信息输出。计算机设备可以基于目标调度信息，向设备发送针对调度对象的调度指令，以使设备对调度对象进行调度。其中，设备可以包括搬运机器人、无人机、agv移动小车。
215.在本技术实施例中，计算机设备可以通过数据协同层的第一训练子模块或第二训练子模块将目标调度信息输出到业务协作层的对象调度信息更新模块，以对旧的调度信息进行更新，并将设备发送针对调度对象的调度指令，以使设备基于目标调度信息对调度对象进行调度。
216.本技术实施例中，调度信息具体可以包括调度对象的停放区域、调度对象投放数量、投放时间。
217.本技术实施例对旧的调度信息进行更新可以是将目标调度信息对旧的调度信息进行替换。
218.在本技术实施例中，由于当前对象数据和/或原始对象数据的来源可以是用户和/或第三方机构，而由于存在用户和/或第三方机构不愿意提供当前对象数据和/或原始对象
数据给本技术实施例的区块链智能协同调度平台的情况，因此，本技术实施例可以对提供当前对象数据和/或原始对象数据的用户和第三方机构激励。
219.例如，计算机对目标当前对象数据进行判断；若目标当前对象数据满足第一预设要求，则向目标当前对象数据对应的提供对象发放激励。计算机对目标原始对象数据进行判断；若目标原始对象数据满足第二预设要求，则向目标原始对象数据对应的提供对象发放激励。
220.其中，提供对象包括用户和第三方机构。
221.其中，激励可以是向用户和/或第三方机构发放奖金，可以是向用户和/或第三方机构提供免费使用调度对象的权限和/或次数。
222.其中，第一预设要求可以是目标当前对象数据的使用次数，也可以是目标当前对象数据的安全性等级。第二预设要求可以是目标原始对象数据的使用次数，也可以是目标原始对象数据的安全性等级。
223.本技术实施例中的需求对象数据可以理解为需求对象的数据，调度对象数据可以理解为调度对象的数据，将需求对象数据的对象需求特征和调度对象数据的基础调度对象特征进行处理，可以得到满足需求对象的需求的目标调度信息。
224.本技术实施例可以获取至少一个区块链中存储的当前对象数据；在当前对象数据中识别出需求对象数据和调度对象数据；对需求对象数据进行特征提取，得到对象需求特征，并对调度对象数据进行特征提取，得到基础对象调度特征；根据对象需求特征和基础对象调度特征，确定调度对象的目标调度信息；基于目标调度信息，对调度对象进行调度；由于本技术实施例可以通过对区块链所提供的当前对象数据进行处理，得到对象需求特征和基础对象调度特征，从而可以利用对象需求特征和基础对象调度特征确定出的目标调度信息，对调度对象进行调度，从而可以提高对调度对象调度的准确性。
225.为了更好地实施以上方法，本技术实施例还提供一种对象调度装置，该对象调度装置可以集成在计算机设备，比如服务器或终端等设备中，该终端可以包括平板电脑、笔记本电脑和/或个人计算机等。
226.例如，如图9所示，该对象调度装置可以包括获取单元301、识别单元302、提取单元303、确定单元304、调度单元305、训练单元306和存储单元307，如下：
227.(1)获取单元301；
228.获取单元301，可以用于获取至少一个区块链中存储的当前对象数据。
229.(2)识别单元302；
230.识别单元302，可以用于在当前对象数据中识别出需求对象数据和调度对象数据。
231.在一些实施例中，识别单元302，具体可以用于确定当前对象数据的数据类型；基于数据类型对当前对象数据进行分类，得到需求对象数据和调度对象数据。
232.(3)提取单元303；
233.提取单元303，可以用于对需求对象数据进行特征提取，得到对象需求特征，并对调度对象数据进行特征提取，得到基础对象调度特征。
234.(4)确定单元304；
235.确定单元304，可以用于根据对象需求特征和基础对象调度特征，确定调度对象的目标调度信息。
236.在一些实施例中，确定单元304，具体可以用于采用训练后对象调度模型基于对象需求特征，对基础对象调度特征进行调整，得到调度对象的对象调度特征；根据对象调度特征，确定调度对象的目标调度信息。
237.在一些实施例中，确定单元304，具体可以用于采用训练后对象调度模型在对象需求特征中识别出需求对象偏好特征；将需求对象偏好特征与基础对象调度特征进行融合，得到调度对象的对象调度特征。
238.在一些实施例中，确定单元304，具体可以用于获取预设调度参数集合，并在预设调度参数集合中筛选对象调度特征对应的调度参数；根据调度参数，生成调度对象的目标调度信息。
239.在一些实施例中，确定单元304，具体可以用于根据对象需求特征和基础对象调度特征，确定针对调度对象的调度参数；获取参考调度信息，并根据调度参数和参考调度信息，确定调度对象的目标调度信息。
240.(5)调度单元305；
241.调度单元305，可以用于基于目标调度信息，对调度对象进行调度。
242.(6)训练单元306；
243.训练单元306，可以用于获取对象数据样本集合，对象数据样本集合包括至少一个标注调度信息的对象数据样本；采用预设对象调度模型预测每一对象数据样本的预测调度信息，得到预测调度信息集合；根据标注调度信息和预测调度信息集合对预设对象调度模型进行收敛，得到训练后对象调度模型。
244.在一些实施例中，训练单元306，具体可以用于确定预测调度信息集合中当前进行收敛的当前调度信息；当当前调度信息满足预设条件时，基于当前调度信息与标注调度信息，对预设对象调度模型进行收敛，得到训练后对象调度模型；当当前调度信息不满足预设条件时，返回执行确定预测调度信息集合中当前进行收敛的当前调度信息的步骤，直至当前调度信息满足预设条件时为止，以对所述预设对象调度模型进行收敛，得到训练后对象调度模型。
245.在一些实施例中，训练单元306，具体可以用于对预测调度信息集合中的预测调度信息进行排序，得到排序后预测调度信息；在排序后预测调度信息中确定出当前进行收敛的当前调度信息。
246.(7)存储单元307；
247.存储单元307，可以用于获取原始对象数据，并对原始对象数据进行脱敏处理，得到目标对象数据；对目标对象数据进行分类，并在区块链节点集合中筛选出每一数据类型对应的区块链节点；将每一数据类型的目标对象数据存储至对应的区块链节点。
248.由上可知，本技术实施例的获取单元301可以获取至少一个区块链中存储的当前对象数据；识别单元302可以在当前对象数据中识别出需求对象数据和调度对象数据；提取单元303可以对需求对象数据进行特征提取，得到对象需求特征，并对调度对象数据进行特征提取，得到基础对象调度特征；确定单元304可以根据对象需求特征和基础对象调度特征，确定调度对象的目标调度信息；调度单元305可以基于目标调度信息，对调度对象进行调度；由于本技术实施例可以通过对区块链所提供的当前对象数据进行处理，得到对象需求特征和基础对象调度特征，从而可以利用对象需求特征和基础对象调度特征确定出的目
标调度信息，对调度对象进行调度，从而可以提高对调度对象调度的准确性。
249.本技术实施例还提供一种计算机设备，如图10所示，其示出了本技术实施例所涉及的计算机设备的结构示意图，具体来讲：
250.该计算机设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器401、一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器402、电源403和输入单元404等部件。本领域技术人员可以理解，图10中示出的计算机设备结构并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：
251.处理器401是该计算机设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器402内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器402内的数据，执行计算机设备的各种功能和处理数据。可选的，处理器401可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器401可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和计算机程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器401中。
252.存储器402可用于存储软件程序以及模块，处理器401通过运行存储在存储器402的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器402可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的计算机程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器402可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器402还可以包括存储器控制器，以提供处理器401对存储器402的访问。
253.计算机设备还包括给各个部件供电的电源403，优选的，电源403可以通过电源管理系统与处理器401逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源403还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
254.该计算机设备还可包括输入单元404，该输入单元404可用于接收输入的数字或字符信息通讯，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。
255.尽管未示出，计算机设备还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本实施例中，计算机设备中的处理器401会按照如下的指令，将一个或一个以上的计算机程序的进程对应的可执行文件加载到存储器402中，并由处理器401来运行存储在存储器402中的计算机程序，从而实现各种功能，如下：
256.获取至少一个区块链中存储的当前对象数据；在当前对象数据中识别出需求对象数据和调度对象数据；对需求对象数据进行特征提取，得到对象需求特征，并对调度对象数据进行特征提取，得到基础对象调度特征；根据对象需求特征和基础对象调度特征，确定调度对象的目标调度信息；基于目标调度信息，对调度对象进行调度。
257.以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
258.本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过计算机程序来完成，或通过计算机程序控制相关的硬件来完成，该计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
259.为此，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其中存储有计算机程序，该计算机程序能够被处理器进行加载，以执行本技术实施例所提供的任一种对象调度方法。
260.以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
261.其中，该计算机可读存储介质可以包括：只读存储器(rom，read only memory)、随机存取记忆体(ram，random access memory)、磁盘或光盘等。
262.由于该计算机可读存储介质中所存储的指令，可以执行本技术实施例所提供的任一种对象调度方法中的步骤，因此，可以实现本技术实施例所提供的任一种对象调度方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
263.其中，根据本技术的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述实施例提供的各种可选实现方式中提供的方法。
264.以上对本技术实施例所提供的一种对象调度方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。

技术特征：
1.一种对象调度方法，其特征在于，包括：获取至少一个区块链中存储的当前对象数据；在所述当前对象数据中识别出需求对象数据和调度对象数据；对所述需求对象数据进行特征提取，得到对象需求特征，并对所述调度对象数据进行特征提取，得到基础对象调度特征；根据所述对象需求特征和基础对象调度特征，确定所述调度对象的目标调度信息；基于所述目标调度信息，对所述调度对象进行调度。2.根据权利要求1所述的对象调度方法，其特征在于，所述根据所述对象需求特征和基础对象调度特征，确定所述调度对象的目标调度信息，包括：采用训练后对象调度模型基于所述对象需求特征，对所述基础对象调度特征进行调整，得到所述调度对象的对象调度特征；根据对象调度特征，确定所述调度对象的目标调度信息。3.根据权利要求2所述的对象调度方法，其特征在于，所述采用训练后对象调度模型基于所述对象需求特征，对所述基础对象调度特征进行调整，得到所述调度对象的对象调度特征，包括：采用所述训练后对象调度模型在所述对象需求特征中识别出需求对象偏好特征；将所述需求对象偏好特征与所述基础对象调度特征进行融合，得到所述调度对象的对象调度特征。4.根据权利要求2所述的对象调度方法，其特征在于，所述根据对象调度特征，确定所述调度对象的目标调度信息，包括：获取预设调度参数集合，并在所述预设调度参数集合中筛选所述对象调度特征对应的调度参数；根据所述调度参数，生成所述调度对象的目标调度信息。5.根据权利要求2所述的对象调度方法，其特征在于，所述采用训练后对象调度模型基于所述对象需求特征，对所述基础对象调度特征进行调整，得到所述调度对象的对象调度特征之前，还包括：获取对象数据样本集合，所述对象数据样本集合包括至少一个标注调度信息的对象数据样本；采用预设对象调度模型预测每一所述对象数据样本的预测调度信息，得到预测调度信息集合；根据所述标注调度信息和预测调度信息集合对所述预设对象调度模型进行收敛，得到训练后对象调度模型。6.根据权利要求5所述的对象调度方法，其特征在于，所述根据所述标注调度信息和预测调度信息集合对所述预设对象调度模型进行收敛，得到训练后对象调度模型，包括：确定所述预测调度信息集合中当前进行收敛的当前调度信息；当所述当前调度信息满足预设条件时，基于所述当前调度信息与标注调度信息，对所述预设对象调度模型进行收敛，得到训练后对象调度模型；当所述当前调度信息不满足预设条件时，返回执行确定所述预测调度信息集合中当前进行收敛的当前调度信息的步骤，直至所述当前调度信息满足预设条件时为止，以对所述
预设对象调度模型进行收敛，得到训练后对象调度模型。7.根据权利要求1所述的对象调度方法，其特征在于，所述获取至少一个区块链中存储的当前对象数据之前，所述方法还包括：获取原始对象数据，并对所述原始对象数据进行脱敏处理，得到目标对象数据；对所述目标对象数据进行分类，并在区块链节点集合中筛选出每一数据类型对应的区块链节点；将每一数据类型的目标对象数据存储至对应的区块链节点。8.一种对象调度装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取至少一个区块链中存储的当前对象数据；识别单元，用于在所述当前对象数据中识别出需求对象数据和调度对象数据；提取单元，用于对所述需求对象数据进行特征提取，得到对象需求特征，并对所述调度对象数据进行特征提取，得到基础对象调度特征；确定单元，用于根据所述对象需求特征和基础对象调度特征，确定所述调度对象的目标调度信息；调度单元，用于基于所述目标调度信息，对所述调度对象进行调度。9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于运行所述存储器内的计算机程序，以执行权利要求1至7任一项所述的对象调度方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序适于处理器进行加载，以执行权利要求1至7任一项所述的对象调度方法。11.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品存储有计算机程序，所述计算机程序适于处理器进行加载，以执行权利要求1至7任一项所述的对象调度方法。

技术总结
本申请实施例提供一种对象调度方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，可以获取至少一个区块链中存储的当前对象数据；在当前对象数据中识别出需求对象数据和调度对象数据；对需求对象数据进行特征提取，得到对象需求特征，并对调度对象数据进行特征提取，得到基础对象调度特征；根据对象需求特征和基础对象调度特征，确定调度对象的目标调度信息；基于目标调度信息，对调度对象进行调度；由于本申请实施例可以通过对区块链所提供的当前对象数据进行处理，得到对象需求特征和基础对象调度特征，从而可以利用对象需求特征和基础对象调度特征确定出的目标调度信息，对调度对象进行调度，从而可以提高对调度对象调度的准确性。确性。确性。


技术研发人员：邵兵 邹雪晴
受保护的技术使用者：腾讯科技（深圳）有限公司
技术研发日：2022.01.25
技术公布日：2023/8/5