推荐资源确定方法、数据处理方法、设备及计算机介质

技术领域

本申请涉及大数据技术领域，具体涉及一种推荐资源确定方法、数据处理方法、设备及计算机介质。

背景技术

相关技术中，当检测到用户针对软件的搜索文字后，将展示与搜索词对应的软件列表，相关技术中，一般基于用户输入的搜索文字确定软件名称包含该搜索文字的可选软件，并将软件列表展示给用户，供用户选择下载，基于用户输入的搜索文字确定供用户选择下载的可选软件的方式较单一，并且，当未查询出软件名称包含该搜索文字的可选软件时，将无法确定用户的搜索意图，为用户推荐软件的准确度较差，用户体验较差。

发明内容

本申请实施例提供一种推荐资源确定方法、数据处理方法、设备及计算机介质可以提高为用户推荐软件的准确度。

一方面，本申请实施例提供一种推荐资源确定方法，所述方法包括：

获取第一对象输入的第一搜索内容与多组资源特征信息；

根据所述第一搜索内容与所述多组资源特征信息确定所述第一搜索内容对应的第一待推荐资源；

基于目标资源预测模型对所述第一搜索内容对应的待推荐资源进行预测，得到所述第一搜索内容对应的第二待推荐资源，所述目标资源预测模型为基于多个第二对象的第一资源下载数据训练得出的；

基于所述第一待推荐资源与所述第二待推荐资源，确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源。

另一方面，本申请实施例提供一种数据处理方法，所述方法包括：

展示用于供第一对象输入第一搜索内容的输入框；

在确定所述第一对象触发的针对所述第一搜索内容进行资源搜索的指令时，将所述第一搜索内容发送至目标设备，使所述目标设备根据所述第一搜索内容确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源；

接收并展示所述目标推荐资源；

其中，所述目标推荐资源为目标设备基于前述推荐资源确定方法确定的。

另一方面，本申请实施例提供一种推荐资源确定装置，所述装置包括：

获取单元，用于获取第一对象输入的第一搜索内容与多组资源特征信息；

确定单元，用于根据所述第一搜索内容与所述多组资源特征信息确定所述第一搜索内容对应的第一待推荐资源；

预测单元，用于基于目标资源预测模型对所述第一搜索内容对应的待推荐资源进行预测，得到所述第一搜索内容对应的第二待推荐资源，所述目标资源预测模型为基于多个第二对象的第一资源下载数据训练得出的；

所述确定单元还用于基于所述第一待推荐资源与所述第二待推荐资源，确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源。

另一方面，本申请实施例提供一种数据处理装置，所述装置包括：

展示单元，用于展示用于供第一对象输入第一搜索内容的输入框；

发送单元，用于在确定所述第一对象触发的针对所述第一搜索内容进行资源搜索的指令时，将所述第一搜索内容发送至目标设备，使所述目标设备根据所述第一搜索内容确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源；

接收单元，用于接收并展示所述目标推荐资源；

其中，所述目标推荐资源为目标设备基于前述推荐资源确定方法确定的。

另一方面，提供一种计算机可读存储介质，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，以执行前述任一方法。

另一方面，提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器通过调用所述存储器中存储的所述计算机程序，用于执行如上任一实施例所述的任一方法。

另一方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如上任一实施例所述的任一方法。

本申请实施例通过获取第一对象输入的第一搜索内容与多组资源特征信息；根据所述第一搜索内容与所述多组资源特征信息确定所述第一搜索内容对应的第一待推荐资源；基于目标资源预测模型对所述第一搜索内容对应的待推荐资源进行预测，得到所述第一搜索内容对应的第二待推荐资源，所述目标资源预测模型为基于多个第二对象的第一资源下载数据训练得出的；基于所述第一待推荐资源与所述第二待推荐资源，确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源的方案，可以基于预设的多组资源特征信息先确定出其中一部分待推荐资源，即第一待推荐资源，并基于另一种信息：目标资源预测模型确定另一部分待推荐资源，即第二待推荐资源；最终根据第一待推荐资源与第二待推荐资源确定目标推荐资源。在确定目标推荐资源过程中涉及到的数量来源较多样，可结合更多信息确定目标推荐资源，提高了为用户推荐目标资源的准确度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例，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。

图1为本申请实施例提供的数据处理系统的结构示意图；

图2a为本申请实施例提供的推荐资源确定方法的流程示意图；

图2b为本申请实施例提供的一种应用商店的搜索页面的示意图；

图2c为本申请实施例提供的一种音乐应用的搜索页面的示意图；

图2d为本申请实施例提供的一种资讯搜索引擎的搜索页面的示意图；

图2e为本申请实施例提供的目标推荐资源展示过程的流程示意图；

图3a为本申请实施例提供的数据处理方法的流程示意图；

图3b为本申请实施例提供的软件管理入口页面的示意图；

图3c为本申请实施例提供的资源推荐页面的示意图；

图4为本申请实施例提供的搜索页面的示意图；

图5为本申请实施例提供的推荐资源确定装置的结构示意图。

图6为本申请实施例提供的数据处理装置的结构示意图。

图7为本申请实施例提供的计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

本申请实施例可应用于资源推荐、资源搜索、云技术、大数据等各种场景。

本申请实施例提供一种推荐资源确定方法、数据处理方法、设备及计算机介质。具体地，本申请实施例的前述推荐资源确定方法和/或数据处理方法可以由计算机设备执行，其中，该计算机设备可以为终端或者服务器等设备。该终端可以为智能手机、平板电脑、笔记本电脑、智能语音交互设备、智能家电、穿戴式智能设备、飞行器、智能车载终端等设备，终端还可以包括客户端，该客户端可以是视频客户端、浏览器客户端或即时通信客户端等。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、内容分发网络(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。

例如，当前述数据处理方法运行于终端时，终端可下载安装相应的可搜索资源的应用程序，终端在实际运行前述数据处理方法时，用于显示图形用户界面并通过图形用户界面与用户进行交互。具体地，终端将图形用户界面展示于给用户的方式可以包括多种，例如，可以渲染显示在终端的显示屏上，或者，通过全息投影呈现图形用户界面。例如，终端可以包括触控显示屏和处理器，该触控显示屏用于呈现图形用户界面以及接收用户作用于图形用户界面产生的操作指令，该处理器用于运行前述数据处理方法、生成图形用户界面、响应操作指令以及控制图形用户界面在触控显示屏上的显示。

首先，在对本申请实施例进行描述的过程中出现的部分名词或者术语作如下解释：

编辑距离：是针对二个字符串(例如英文字)的差异程度的量化量测，量测方式是看至少需要多少次的处理才能将一个字符串变成另一个字符串。编辑距离可以用在自然语言处理中，例如拼写检查可以根据一个拼错的字和其他正确的字的编辑距离，判断哪一个(或哪几个)是比较可能的字。

信息摘要算法:Message-Digest Algorithm，一种被广泛使用的密码散列函数，可以产生出一个128位(16字节)的散列值(hash value)，用于确保信息传输完整一致。

云技术(Cloud technology)是指在广域网或局域网内将硬件、软件、网络等系列资源统一起来，实现数据的计算、储存、处理和共享的一种托管技术。云技术基于云计算商业模式应用的网络技术、信息技术、整合技术、管理平台技术、应用技术等的总称，可以组成资源池，按需所用，灵活便利。云计算技术将变成重要支撑。技术网络系统的后台服务需要大量的计算、存储资源，如视频网站、图片类网站和更多的门户网站。伴随着互联网行业的高度发展和应用，将来每个物品都有可能存在自己的识别标志，都需要传输到后台系统进行逻辑处理，不同程度级别的数据将会分开处理，各类行业数据皆需要强大的系统后盾支撑，只能通过云计算来实现。

相关技术中，当检测到用户针对软件的搜索文字后，将展示与搜索文字对应的软件列表，一般基于用户输入的搜索文字确定软件名称包含该搜索文字的可选软件，并将软件列表展示给用户，供用户选择下载，基于用户输入的搜索文字确定供用户选择下载的可选软件的方式较单一，并且当用户搜索同类功能的软件时，若输入不同的表述，则返回的结果大不相同，导致用户第一时间找不到最需要的软件，例如，PC端常用的壁纸类软件，用户在软件下载应用中搜索“壁纸”、“主题”、“桌面壁纸”时，均会返回不同的结果，不便于用户快速定位软件，影响搜索转化。另外，针对用户搜索的相同的搜索文字，当前的搜索软件返回比较固定，若搜索文字比较模糊，用户对该文字的实际需求结果就会无法识别，无法确定用户的实际搜索意图，用户体验较差。如搜索“win”，用户有可能需要winrar压缩软件，也可能需要与windows系统相关官方软件，而在应用中心的搜索中，返回结果则没有涉及windows系统软件这一部分。通过相关技术中的方案，为用户推荐软件的准确度较差，用户体验较差。

本申请提供一种方案可解决前述技术问题中的至少一个问题，请参考图1，图1为本申请实施例提供的数据处理系统的结构示意图。该系统包括终端10和服务器20等；终端10和服务器20之间通过网络连接，比如，通过有线或无线网络连接等。

其中，终端10，可以用于显示图形用户界面。其中，该终端10用于通过图形用户界面与用户进行交互，例如通过终端10下载安装相应的客户端并运行，例如通过调用相应的小程序并运行，例如通过登录网站呈现相应的图像用户界面等。在本申请实施例中，该终端10可以为用户用于输入第一搜索内容的终端设备。其中，第一对象在终端10展示的界面中输入第一搜索内容，并触发针对第一搜索内容进行资源搜索的指令时，终端10则将该第一搜索内容发送至服务器20，使服务器20根据第一搜索内容确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源，并将目标推荐资源发送至终端10进行显示。其中，终端10可以是智能手机、电脑等设备。

其中，在本申请实施例中，终端10可展示用于供第一对象输入第一搜索内容的输入框；在检测到所述第一对象触发的针对所述第一搜索内容进行资源搜索的指令时，将所述第一搜索内容发送至服务器20，服务器20具体用于：

获取第一对象输入的第一搜索内容与多组资源特征信息；

根据所述第一搜索内容与所述多组资源特征信息确定所述第一搜索内容对应的第一待推荐资源；

基于目标资源预测模型对所述第一搜索内容对应的待推荐资源进行预测，得到所述第一搜索内容对应的第二待推荐资源，所述目标资源预测模型为基于多个第二对象的第一资源下载数据训练得出的；

基于所述第一待推荐资源与所述第二待推荐资源，确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源。

服务器20在确定出目标推荐资源后，将目标推荐资源反馈至终端10，相应地，终端10在获取到目标推荐资源后，还用于展示目标推荐资源。

可选地，数据处理系统还可仅包括终端10，相应地，终端10在确定出第一搜索内容后，还用于：获取多组资源特征信息；根据所述第一搜索内容与所述多组资源特征信息确定所述第一搜索内容对应的第一待推荐资源；基于目标资源预测模型对所述第一搜索内容对应的待推荐资源进行预测，得到所述第一搜索内容对应的第二待推荐资源，所述目标资源预测模型为基于多个第二对象的第一资源下载数据训练得出的；基于所述第一待推荐资源与所述第二待推荐资源，确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源，展示目标推荐资源。

针对前述服务器20以及终端10的功能的具体实现，以下将进行详细说明。需说明的是，以下实施例的描述顺序不作为对实施例优先顺序的限定。

本申请各实施例提供了一种推荐资源确定方法，该方法可以由服务器20执行，也可以由终端10和服务器20共同执行；本申请实施例以该方法由服务器20执行为例来进行说明。

图2a为本申请实施例提供的推荐资源确定方法的流程示意图，该方法包括S21-S24：

S21、获取第一对象输入的第一搜索内容与多组资源特征信息；

可选地，第一对象可以为使用上述终端10进行资源搜索的用户。

可选地，第一搜索内容可以是与资源相关的内容，用于使服务器20根据第一搜索内容对用户进行资源推荐。

可选地，本申请中所述的资源可以包括应用软件、音频、视频、网页信息、图片、文件、链接信息。

可选地，当第一搜索内容是与应用软件相关的内容时，第一对象可以在应用商店的搜索页面的输入框中，输入第一搜索内容，以搜索第一搜索内容对应的软件。

具体地，可参见图2b所示，图2b为本申请实施例提供的一种应用商店的搜索页面的示意图，应用商店的搜索页面1中，展示有输入框，第一对象可在输入框中输入的第一搜索内容：“我想找最火的购物软件”。

可选地，当第一搜索内容是与音频相关的内容时，第一对象可以在多媒体软件的搜索页面的输入框中，输入第一搜索内容，以搜索到与第一搜索内容对应的音频。

具体地，可参见图2c所示，图2c为本申请实施例提供的一种音乐应用的搜索页面的示意图，该应用商店的搜索页面2中展示有输入框，第一对象可在输入框中输入第一搜索内容：“关于秋天的歌曲”。

可选地，当第一搜索内容是与资讯相关的内容时，第一对象可以在资讯搜索引擎的搜索页面的输入框中，输入第一搜索内容，以搜索与第一搜索内容对应的资讯。

具体地，可参见图2d所示，图2d为本申请实施例提供的一种资讯搜索引擎的搜索页面的示意图，资讯搜索引擎的搜索页面3中展示有输入框，第一对象可在输入框中输入的第一搜索内容：“最近有什么科技新闻”。

可选地，第一搜索内容可以为文字、图片、音频等。

可选地，当第一搜索内容为文字时，第一搜索内容可以为中文，也可以为汉语拼音，也可以为英文。

可选地，当第一搜索内容不是文字时，例如第一搜索内容为图片或者音频时，可以先确定第一搜索内容对应的文字，再执行下述S22。

例如，当第一搜索内容为图片时，可以对图片进行图像识别，以识别出图像的文字，或获取与该图片相关的文字，作为第一搜索内容对应的文字；当第一搜索内容为音频时，可以对该音频进行音频识别，以得到该音频对应的文字。具体的图像识别方式和音频识别方式可以参见相关技术，此处不再赘述。

在一些可选的实施例中，多组资源特征信息中的各组资源特征信息对应一种资源，一组资源特征信息可以包括至少一个第一词汇，所述第一词汇用于表示下述至少一种信息：资源名称、资源类型、资源版本、资源功能、资源文件、资源的加密信息、资源下载量。其中，资源的加密信息可以为通过信息摘要算法对资源文件进行加密得到的信息。

可选地，多组资源特征信息可以由相关人员设置。

可选地，当所述资源为应用软件时，多组资源特征信息为多个应用软件对应的多组应用软件特征信息。每组应用软件特征信息中包括至少一个第一词汇，用于表示下述至少一种：应用软件的软件名称(资源名称)、应用软件的软件类型(资源类型)、应用软件的版本(资源版本)、应用软件的功能(资源功能)和应用软件的程序安装包(资源文件)、应用软件的程序安装包的加密信息(资源的加密信息)、应用软件的下载量(资源下载量)。

具体地，应用软件A对应的应用软件特征信息中，包括的第一词汇可以包括：“A”、多媒体软件”、“播放视频”、“播放音频”和“第一版本”。其中，“A”用于表示应用软件的软件名称，“多媒体软件”用于表示应用软件的软件类型，“播放视频”和“播放音频”用于表示应用软件的功能，“第一版本”用于表示应用软件的版本。

在一些可选的实施例中，所述方法还包括：

获取展示设备发送的搜索指令，所述搜索指令中包括目标搜索内容，与所述第一对象在输入所述目标搜索内容之前，第一预设时间段内输入的初始搜索内容，其中，所述目标搜素内容为所述第一对象触发前述搜索指令时输入框中的搜索内容，搜索指令为第一对象在终端10展示的界面中输入第一搜索内容后，触发的针对第一搜索内容进行资源搜索的指令；

将所述初始搜索内容与所述目标搜索内容作为所述第一搜索内容，用于参与前述S21的计算。

其中，展示设备可以为图1中的终端10。

S22、根据所述第一搜索内容与所述多组资源特征信息确定所述第一搜索内容对应的第一待推荐资源；

在本申请提供的一些可选的实施例中，在S22中，根据所述第一搜索内容与所述多组资源特征信息确定所述第一搜索内容对应的第一待推荐资源，包括S221-S224：

S221、对所述第一搜索内容进行分词处理，得到所述第一搜索内容的多个第一子词；

在一些实施例中，在S221中，对所述第一搜索内容进行分词处理，包括S2211-S2213：

S2211、对所述第一搜索内容的语言类型进行识别，确定所述第一搜索内容的目标语言类型；

S2212、对所述第一搜索内容中的特殊字符进行标注，得到标注后的第一搜索内容；其中，所述特殊字符包括下述至少一种：空格、括号、引号。

可选地，在S2212中，对所述第一搜索内容中的特殊字符进行标注，包括：将所述第一搜索内容中的特殊字符删除。

S2213、基于所述目标语言类型，对所述标注后的第一搜索内容进行分词，得到第一搜索内容的多个第一子词。

在一些实施例中，S2213中，基于所述目标语言类型，对所述标注后的第一搜索内容进行分词，得到第一搜索内容的多个第一子词，包括：

基于预设的分词模型，对所述标注后的第一搜索内容进行分词，得到第一搜索内容的多个第一子词；其中，所述分词模型用于基于目标语言类型的语言习惯对标注后的第一搜索内容进行分词。

可选地，前述分词模型为经过训练得出的机器学习模型。

其中，目标语言类型为中文或英文。

在另一些实施例中，S2213中，基于所述目标语言类型，对所述标注后的第一搜索内容进行分词，得到第一搜索内容的多个第一子词，包括：

当目标语言类型为英文时，对标注后的第一搜索内容中辅音末尾等位置进行拆分，得到第一搜索内容的多个第一子词。

在另一些实施例中，还可以通过其他分词方法对所述第一搜索内容进行分词处理，本申请不做限定。

S222、根据所述多个第一子词确定所述第一搜索内容对应的第一关键词信息；

可选地，在S222中，根据所述多个第一子词确定所述第一搜索内容对应的第一关键词信息，包括S2221-S2222：

S2221、针对多个第一子词中的各第一子词，确定所述第一子词的词性，其中，所述词性包括：动词、名词、形容词、量词、代词等。

S2222、根据所述第一子词的词性，确定所述第一子词是否为所述第一搜索内容对应的第一关键词，以得到所述第一搜索内容对应的第一关键词信息。

在一些实施例中，在S2222中，根据所述第一子词的词性，确定所述第一子词是否为所述第一搜索内容对应的第一关键词，包括：

当所述第一子词的词性为动词或名词时，或当所述第一子词中包括相邻的动词与名词时，确定所述第一子词为所述第一搜索内容对应的第一关键词。

否则，确定所述第一子词不为所述第一搜索内容对应的第一关键词。

可选地，第一搜索内容对应的第一关键词信息包括第一搜索内容自身，以及第一搜索内容对应的第一关键词。

可选地，第一搜索内容对应的第一关键词信息包括第一搜索内容对应的第一关键词。

S223、根据所述第一关键词信息与所述多组资源特征信息确定所述第一搜索内容对应的第一待推荐资源。

可选地，在S223中，根据所述第一关键词信息与所述多组资源特征信息确定所述第一搜索内容对应的第一待推荐资源，包括：

将多组资源特征信息中，与所述第一关键词信息的匹配度最高的第一预设数量组资源特征信息对应的资源，确定为第一搜索内容对应的第一待推荐资源。

可选地，针对上述与所述第一关键词信息的匹配度最高的第一预设数量组资源特征信息的确定，所述方法还包括：

针对所述多组资源特征信息中各组资源特征信息，确定所述资源特征信息包括的第一词汇中，与所述第一关键词信息中的包括的一个或多个关键词相同的第一词汇的第一数目；

根据所述第一数目，确定所述资源特征信息与第一关键词信息的匹配度，得到多组资源特征信息中的各组资源特征信息与第一关键词信息的匹配度，所述第一数目越大，所述资源特征信息与第一关键词信息的匹配度越高；

将所述多组资源特征信息中的各组资源特征信息与第一关键词信息的匹配度由高到低进行排序，确定多组资源特征信息中，与所述第一关键词信息的匹配度最高的第一预设数量组资源特征信息。

可选地，根据所述第一数目，确定所述资源特征信息与第一关键词信息的匹配度，包括：将所述第一数目作为所述资源特征信息与第一关键词信息的匹配度。

S23、基于目标资源预测模型对所述第一搜索内容对应的待推荐资源进行预测，得到所述第一搜索内容对应的第二待推荐资源，所述目标资源预测模型为基于多个第二对象的第一资源下载数据训练得出的；

可选地，所述多个第二对象可以为下载过资源的多个用户中的至少部分用户，所述多个第二对象中可以包括第一对象，也可以不包括所述第一对象。

在本申请提供的一些可选的实施例中，针对目标资源预测模型的训练，所述方法还包括S01-S02：

S01、获取所述多个第二对象的第一资源下载数据，所述第一资源下载数据包括多个第二对象中各第二对象输入的第二搜索内容，以及针对所述第二搜索内容的已下载资源的第一资源信息；其中，第一资源信息包括以下至少一种：资源名称、资源类型、资源版本、资源功能。

可选地，第一资源信息还可以包括以下至少一种：资源文件、资源的加密信息、资源下载量。

S02、根据所述第一资源下载数据对初始资源预测模型进行训练，得到所述目标资源预测模型。

可选地，在S02中，根据所述第一资源下载数据对初始资源预测模型进行训练，得到所述目标资源预测模型，包括S021-S024：

S021、获取所述第一资源下载数据中的部分第二搜索内容；

S022、将所述部分第二搜索内容输入初始资源预测模型，得到所述部分第二搜索内容对应的第二资源信息；

其中，第二资源信息包括以下至少一种：资源名称、资源类型、资源版本、资源功能。可选地，第二资源信息还可以包括以下至少一种：资源文件、资源的加密信息、资源下载量。

S023、将所述部分第二搜索内容对应的第一资源信息与所述第二资源信息输入预设的损失函数，确定对应的损失结果；

S024、确定所述初始资源预测模型是否满足第二预设条件，若是，则将初始资源预测模型作为目标资源预测模型，若否，根据所述损失结果对所述初始资源预测模型的模型参数进行更新，得到参数被更新后的初始资源预测模型，返回执行获取所述第一资源下载数据中的部分第二搜索内容。

可选地，前述损失函数可以为交叉熵函数。

可选地，可以按照最小化损失结果的原则根据所述损失结果对所述初始资源预测模型的模型参数进行更新。

可选地，当初始资源预测模型的模型参数被更新的次数超过第一预设阈值，或损失结果小于第二预设阈值时，确定所述初始资源预测模型满足第二预设条件。

可选地，一条第二搜索内容可以对应一项第一资源信息，也可以对应多项第一资源信息，其中，一项第一资源信息对应一种资源，例如，第一资源信息为软件时，一项第一资源信息对应一种软件。

需要说明的是，前述第二搜索内容、第一资源信息，以及第二资源信息在参与计算之前，需转换为向量，关于第二搜索内容、第一资源信息，以及第二资源信息的向量的确定，根据所述第二搜索内容，确定所述第二搜索内容对应的第一向量，包括：根据所述第二搜索内容的文字信息、所述第二搜索内容的长度信息、所述第二搜索内容的拼音信息、所述第二搜索内容的语义信息确定所述第二搜索内容对应的第一向量；以及根据所述第一资源信息，确定所述第一资源信息对应的第二向量，包括：根据所述第一资源信息中的资源名称、所述第一资源信息的资源类型确定所述第一资源信息对应的第二向量。根据所述第二资源信息，确定所述第二资源信息对应的第三向量，包括：根据所述第二资源信息中的资源名称、所述第二资源信息的资源类型确定所述第二资源信息对应的第三向量。其中，第一向量、第二向量，以及第三向量，用于参与目标资源预测模型的训练过程。

需要说明的是，本申请中与待处理对象的计算相关的部分都可将待处理对象转换为向量以后再参与计算。在确定待处理对象对应的向量时，可根据待处理对象中包含的具体内容确定待处理对象对应的向量，其中，待处理对象可以为：第一搜索内容、第二搜索内容，第一关键词信息等。

具体地，上述第一向量指word2vec向量，第二向量与第三向量指app2vec向量，确定word2vec与app2vec的方式，还可参见相关技术，此处不再赘述。

可选地，S24、基于所述第一待推荐资源与所述第二待推荐资源，确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源。

在本申请提供的一些可选的实施例中，在S24中，基于所述第一待推荐资源与所述第二待推荐资源，确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源，包括：

将所述第一待推荐资源和所述第二待推荐资源，作为所述第一搜索内容对应的目标推荐资源。

在本申请提供的另一些可选的实施例中，在S24中，基于所述第一待推荐资源与所述第二待推荐资源，确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源，包括：

在所述第一待推荐资源中，选择第二预设数量个第一待推荐资源，以及在所述第二待推荐资源中，选择第三预设数量个第二待推荐资源；

将所述第二预设数量个第一待推荐资源和所述第三预设数量个第二待推荐资源作为所述第一搜索内容对应的目标推荐资源。

可选地，第二预设数量个第一待推荐资源和第三预设数量个第二待推荐资源可以为随机选取，也可以是按照预设规则选取，本申请对此不作具体限定。

在本申请提供的一些可选的实施例中，所述方法还包括S31-S33：

S31、对所述第一搜索内容进行分词处理，得到所述第一搜索内容的多个第一子词；

可选地，在S31中，对所述第一搜索内容进行分词处理的方式可以参见上述S221，此处不再赘述。

S32、针对所述多个第一子词中的各第一子词，从预设的第一词库中确定与所述第一子词的匹配度符合第一预设条件的目标词汇，得到所述多个第一子词对应的目标词汇集，其中，所述第一词库中包括多个词汇；

在本申请提供的一些可选的实施例中，在S32中，从预设的第一词库中确定与所述第一子词的匹配度符合第一预设条件的目标词汇，包括S3211-S3212：

S3211、针对所述第一词库中的各词汇，确定所述词汇与所述第一子词之间的编辑距离；

S3212、当所述编辑距离大于预设编辑距离时，视为所述词汇与所述第一子词的匹配度符合第一预设条件，得到第一词库中与所述第一子词的匹配度符合第一预设条件的目标词汇。

在本申请提供的另一些可选的实施例中，所述第一词库中还包括多个词汇中各词汇所属的类别，在S32中，从预设的第一词库中确定与所述第一子词的匹配度符合第一预设条件的目标词汇，包括S3221-S3222：

S3221、根据所述第一子词确定所述第一子词所属的目标类别；

获取预设的分类模型，将所述第一子词输入所述分类模型，得到所述第一子词所属的目标类别，其中，分类模型为通过机器学习训练得出的，其中，目标类别可以为：社交、购物、科普、在线学习等中的任一种或多种。

S3222、针对所述预设的第一词库中的各词汇，当所述词汇所属的类别与所述目标类别相同时，视为所述词汇与所述第一子词的匹配度符合第一预设条件，得到所述第一词库中与第一子词的匹配度符合第一预设条件的目标词汇。

可选地，各词汇所属的类别，也可包含于第一词库中。

S33、根据所述目标词汇集与所述多组资源特征信息确定所述第一搜索内容对应的第三待推荐资源；

可选地，S33中，根据所述目标词汇集与所述多组资源特征信息确定所述第一搜索内容对应的第三待推荐资源，包括：

将多组资源特征信息中，与所述目标词汇集的匹配度最高的第四预设数量组资源特征信息对应的资源，确定为第一搜索内容对应的第三待推荐资源。

可选地，针对上述与所述目标词汇集的匹配度最高的第四预设数量组资源特征信息的确定，所述方法还包括：

针对所述多组资源特征信息中各组资源特征信息，确定所述资源特征信息包括的第二词汇中，与所述目标词汇集中的包括的一个或多个目标词汇相同的第二词汇的第二数目；

根据所述第二数目，确定所述资源特征信息与目标词汇集的匹配度，得到多组资源特征信息中的各组资源特征信息与目标词汇集的匹配度，所述第二数目越大，所述资源特征信息与目标词汇集的匹配度越高；

将所述多组资源特征信息中的各组资源特征信息与目标词汇集的匹配度由高到低进行排序，确定多组资源特征信息中，与所述目标词汇集的匹配度最高的第四预设数量组资源特征信息。

可选地，根据所述第二数目，确定所述资源特征信息与目标词汇集的匹配度，包括：将所述第二数目作为所述资源特征信息与目标词汇集的匹配度。

相应地，在上述S24中，基于所述第一待推荐资源与所述第二待推荐资源确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源，包括：

基于所述第一待推荐资源、所述第二待推荐资源，以及所述第三待推荐资源确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源。

在本申请提供的一些可选的实施例中，基于所述第一待推荐资源、所述第二待推荐资源，以及所述第三待推荐资源确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源，包括：

将所述第一待推荐资源、所述第二待推荐资源以及所述第三待推荐资源，作为所述第一搜索内容对应的目标推荐资源。

在本申请提供的另一些可选的实施例中，基于所述第一待推荐资源、所述第二待推荐资源，以及所述第三待推荐资源确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源，包括：

在所述第一待推荐资源中，选择第二预设数量个第一待推荐资源，在所述第二待推荐资源中，选择第三预设数量个第二待推荐资源，以及在所述第三待推荐资源中，选择第五预设数量个第三待推荐资源；

将所述第二预设数量个第一待推荐资源、所述第三预设数量个第二待推荐资源以及所述第五预设数量个第三待推荐资源作为所述第一搜索内容对应的目标推荐资源。

可选地，第五预设数量个第三待推荐资源可以为随机选取，也可以是按照预设规则选取，本申请对此不作具体限定。

本申请中提供的前述确定第三待推荐资源的方式可以对用户输入的数据进行错误修复，提高了为用户推荐资源的效率。

在本申请提供的一些可选的实施例中，所述方法还包括S41-S43：

S41、获取所述第一对象的第二资源下载数据，所述第二资源下载数据包括第一对象输入的多个历史搜索内容，以及针对所述多个历史搜索内容中各历史搜索内容的已下载资源的资源名称；

可选地，各历史搜索内容、针对历史搜索内容的已下载资源的资源名称，以及历史搜索内容对应的其他信息可以组成一数据链条，其中，其他信息可以为软件查看信息，软件查看信息用于指示第一对象查看了基于历史搜索内容召回的软件中的前述已下载资源的详情页，链条不同的节点可以为不同的内容，不同节点内容可使用不同的序号标注，如：“①”、“②”、“③”等。

其中，链条中历史搜索内容，以及历史搜索内容的已下载资源的资源名称还可以用特殊字符标注，便于执行前述S41时获取。

可选地，当所述资源为应用软件时，所述第二资源下载数据可以包括：

用户ID1：①“我想聊天”(第一对象输入的历史搜索内容)-②软件A(已下载资源的资源名称)。

用户ID1：①“视频播放”(第一对象输入的历史搜索内容)-②软件B(已下载资源的资源名称)。

用户ID1：①“我想玩游戏”(第一对象输入的历史搜索内容)-②软件C(已下载资源的资源名称)。

其中，用户ID1可以为第一对象的用户标识(如第一对象的账号信息)。

S42、根据所述第二资源下载数据与所述第一搜索内容，确定针对所述第一搜索内容的已下载资源的资源名称；

可选地，在S42中，根据所述第二资源下载数据与所述第一搜索内容，确定针对所述第一搜索内容的已下载资源的资源名称，包括S421-S422：

S421、从所述第二资源下载数据中包含的多个历史搜索内容中，确定出与所述第一搜索内容的相似度大于预设相似度的目标历史搜索内容；

S422、将针对所述目标历史搜索内容的已下载资源的资源名称作为针对所述第一搜索内容的已下载资源的资源名称。

其中，确定两个数据内容，如历史搜索内容与第一搜索内容的相似度的方式可参见相关技术，此处不再赘述。

S43、根据所述针对第一搜索内容的已下载资源的资源名称确定第一搜索内容对应的第四待推荐资源；具体地，可将资源名称为针对第一搜索内容的已下载资源的资源名称的资源作为第一搜索内容对应的第四待推荐资源。

可选地，在S24中，基于所述第一待推荐资源与所述第二待推荐资源确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源，包括：

基于所述第一待推荐资源、所述第二待推荐资源，以及所述第四待推荐资源确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源。

可选地，基于所述第一待推荐资源、所述第二待推荐资源，以及所述第四待推荐资源确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源，包括：

在所述第一待推荐资源中，选择第二预设数量个第一待推荐资源，在所述第二待推荐资源中，选择第三预设数量个第二待推荐资源，以及在所述第四待推荐资源中，选择第六预设数量个第四待推荐资源；

将所述第二预设数量个第一待推荐资源、所述第三预设数量个第二待推荐资源以及所述第六预设数量个第四待推荐资源作为所述第一搜索内容对应的目标推荐资源。

可选地，第六预设数量个第四待推荐资源可以为随机选取，也可以是按照预设规则选取，本申请对此不作具体限定。

在本申请提供的一些可选的实施例中，所述方法还包括S511-S514：

S511、获取所述第一对象的第一用户相关特征信息，所述第一用户相关特征信息包括以下一种或多种：第一性别信息、第一年龄信息、第一地区信息、使用的设备的第一设备型号信息；

S512、获取预设的画像信息库，所述画像信息库包括多个画像信息组与各画像信息组对应的资源；

其中，各画像信息组可以包括以下任一种：年龄区间信息、性别信息、地区信息、设备型号信息。不同的画像信息组可以不同。

针对所述各画像信息组对应的资源的确定，上述方法还包括以下S501-S502：

S501、针对多个第三对象中的各第三对象，获取所述第三对象对应的第二用户相关特征信息、各第三对象对应的一个或多个资源，其中，所述第二用户相关特征信息包括以下一种或多种：第二性别信息、第二年龄信息、第二地区信息、使用的设备的第二设备型号信息；

S502、从所述多个画像信息组中，确定所述第二用户相关特征信息所属的第二目标画像信息组；将所述第三对象对应的一个或多个资源确定为所述第二目标画像信息组对应的资源，得到所述各画像信息组对应的资源。

其中，从所述多个画像信息组中，确定所述第二用户相关特征信息所属的第二目标画像信息组，包括：

当所述第二用户相关特征信息包括第二性别信息时，将所述多个画像信息组中性别信息与所述第二性别信息相同的画像信息组作为所述第二用户相关特征信息所属的第二目标画像信息组；

当所述第二用户相关特征信息包括第二年龄信息时，将所述多个画像信息组中年龄区间信息包含所述第二年龄信息的画像信息组作为所述第二用户相关特征信息所属的第二目标画像信息组；

当所述第二用户相关特征信息包括第二地区信息时，将所述多个画像信息组中地区信息包含所述第二地区信息的画像信息组作为所述第二用户相关特征信息所属的第二目标画像信息组。

当所述第二用户相关特征信息包括第二型号信息时，将所述多个画像信息组中设备型号信息包含所述第二型号信息的画像信息组作为所述第二用户相关特征信息所属的第二目标画像信息组。

可选地，第二用户相关特征信息对应的第二目标画像信息组可以有1个，也可以为多个。

可选地，前述多个画像信息组可包括：

画像信息组1：年龄区间：25-34；

画像信息组2：年龄区间：35-44；

画像信息组3：性别：男；

画像信息组4：性别：女；

画像信息组5：地区：地区1；

画像信息组6：地区：地区2。

可选地，当第二用户相关特征信息包括：27(第二年龄信息)时，则将前述多个画像信息组中年龄区间信息包含所述27的画像信息组：画像信息组1作为所述第二用户相关特征信息所属的第二目标画像信息组。

可选地，当第二用户相关特征信息包括：27(第二年龄信息)、地区1(第二地区信息)时，则将前述多个画像信息组中年龄区间信息包含所述27的画像信息组：画像信息组1，以及地区信息包含地区1的画像信息组：画像信息组5，作为所述第二用户相关特征信息所属的第二目标画像信息组。

S513、从所述多个画像信息组中确定所述第一用户相关特征信息所属的第一目标画像信息组；其中，从所述多个画像信息组中，确定所述第一用户相关特征信息所属的第一目标画像信息组，包括：

当所述第一用户相关特征信息包括第一性别信息时，将所述多个画像信息组中性别信息与所述第一性别信息相同的画像信息组作为所述第一用户相关特征信息所属的第一目标画像信息组；

当所述第一用户相关特征信息包括第一年龄信息时，将所述多个画像信息组中年龄区间信息包含所述第一年龄信息的画像信息组作为所述第一用户相关特征信息所属的第一目标画像信息组；

当所述第一用户相关特征信息包括第一地区信息时，将所述多个画像信息组中地区信息包含所述第一地区信息的画像信息组作为所述第一用户相关特征信息所属的第一目标画像信息组。

当所述第一用户相关特征信息包括第一型号信息时，将所述多个画像信息组中设备型号信息包含所述第一型号信息的画像信息组作为所述第一用户相关特征信息所属的第一目标画像信息组。

可选地，第一用户相关特征信息对应的第一目标画像信息组可以有1个，也可以为多个。

S514、根据所述画像信息库中，所述第一目标画像信息组对应的资源确定所述第一对象对应的第五待推荐资源。

在一些实施例中，S514中，根据所述画像信息库中，所述第一目标画像信息组对应的资源确定所述第一对象对应的第五待推荐资源，包括：将所述画像信息库中，所述第一目标画像信息组对应的资源作为所述第一对象对应的第五待推荐资源。

在另一些实施例中，S514中，根据所述画像信息库中，所述第一目标画像信息组对应的资源确定所述第一对象对应的第五待推荐资源，包括：

获取所述第一目标画像信息组对应的资源中，各资源被使用的使用时长，以及使用次数；

获取第一预设权重值，以及第二预设权重值；

计算所述第一预设权重值与所述使用时长的乘积，得到第一乘积；

以及计算所述第二预设权重值与所述使用次数的乘积，得到第二乘积；

对所述第一乘积与第二乘积进行求和，得到所述资源的第一求和结果，得到所述第一目标画像信息组对应的资源的多个第一求和结果；

对所述多个第一求和结果按照自大至小的规则进行排序，将排序最靠前的第七预设数量个第一求和结果对应的资源，作为第一对象对应的第五待推荐资源。

可选地，在S24中，基于所述第一待推荐资源与所述第二待推荐资源确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源，包括：

基于所述第一待推荐资源、所述第二待推荐资源，以及所述第五待推荐资源确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源。

可选地，基于所述第一待推荐资源、所述第二待推荐资源，以及所述第五待推荐资源确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源，包括：

在所述第一待推荐资源中，选择第二预设数量个第一待推荐资源，在所述第二待推荐资源中，选择第三预设数量个第二待推荐资源，以及在所述第五待推荐资源中，选择第八预设数量个第五待推荐资源；

将所述第二预设数量个第一待推荐资源、所述第三预设数量个第二待推荐资源以及所述第八预设数量个第五待推荐资源作为所述第一搜索内容对应的目标推荐资源。

可选地，第八预设数量个第五待推荐资源可以为随机选取，也可以是按照预设规则选取，本申请对此不作具体限定。

在本申请的另一些实施例中，可选地，基于所述第一待推荐资源、所述第二待推荐资源确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源，包括基于第一待推荐资源、第二待推荐资源，以及以下至少一种待推荐资源确定目标推荐资源：第三待推荐资源、第四待推荐资源、第五待推荐资源。相应地，各种待推荐资源都有其对应的数量，具体可参见前述内容。

可选地，上述确定推荐资源确定方法的具体流程可参见图2e所示，图2e中的目标设备侧可以为上述服务器20，用于执行上述方法，图2e中展示设备侧可以为上述终端20，目标设备侧和展示设备侧之间可以进行数据交互，以实现目标推荐资源展示过程。

在本申请提供的一些可选的实施例中，针对上述目标设备侧和展示设备侧之间的数据交互，所述方法还包括S611-S612：

S611、获取所述目标推荐资源中的所述第一待推荐资源对应的第一排序信息，以及所述第二待推荐资源对应的第二排序信息；

S612、将所述第一待推荐资源、所述第一排序信息、所述第二待推荐资源，以及所述第二排序信息发送至展示设备，供所述展示设备根据所述第一排序信息与所述第二排序信息展示所述第一待推荐资源与所述第二待推荐资源。

可选地，第一排序信息小于第二排序信息，排序信息越小，在展示设备进行展示时，展示的越靠前。

可选地，所述展示设备可以为前述终端10。

在另一些实施例中，当目标推荐资源还包括其他种类的待推荐资源时，各待推荐资源信息都对应有相应的排序信息，可选地，所述方法还包括：

获取所述目标推荐资源中的至少一种待推荐资源；

获取所述至少一种待推荐资源中各待推荐资源对应的排序信息；

将所述至少一种待推荐资源与所述各待推荐资源对应的排序信息发送至展示设备，供所述展示设备根据所述排序信息展示所述至少一种待推荐资源。

可选地，排序信息越小，在展示设备进行展示时，展示的越靠前。

本申请实施例通过获取第一对象输入的第一搜索内容与多组资源特征信息；根据所述第一搜索内容与所述多组资源特征信息确定所述第一搜索内容对应的第一待推荐资源；基于目标资源预测模型对所述第一搜索内容对应的待推荐资源进行预测，得到所述第一搜索内容对应的第二待推荐资源，所述目标资源预测模型为基于多个第二对象的第一资源下载数据训练得出的；基于所述第一待推荐资源与所述第二待推荐资源，确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源的方案，可以基于预设的多组资源特征信息先确定出其中一部分待推荐资源，即第一待推荐资源，并基于另一种信息：目标资源预测模型确定另一部分待推荐资源，即第二待推荐资源；最终根据第一待推荐资源与第二待推荐资源确定目标推荐资源。在确定目标推荐资源过程中涉及到的数量来源较多样，可结合更多信息确定目标推荐资源，提高了为用户推荐目标资源的准确度。

图3a为本申请实施例提供的数据处理方法的流程示意图，该方法包括S71-S74：

S71、展示用于供第一对象输入第一搜索内容的输入框；

可选地，所述用于供第一对象输入第一搜索内容的输入框可参见图2b-图2d中的输入框。

S72、在确定所述第一对象触发的针对所述第一搜索内容进行资源搜索的指令时，将所述第一搜索内容发送至目标设备，使所述目标设备根据所述第一搜索内容确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源；

可选地，第一对象在输入框中输入第一搜索内容后，可以按下键盘中的回车键，和/或，点击展示页面中用于进行搜索的虚拟按钮，以触发针对所述第一搜索内容进行资源搜索的指令。

可选地，所述目标设备可以为上述服务器20。

S73、接收并展示所述目标推荐资源；

其中，所述目标推荐资源为目标设备基于前述任一推荐资源确定方法确定的。

可选地，本申请中所述的资源可以包括应用软件、音频、视频、网页信息、图片、文件、链接信息。

当资源为软件时，展示设备可以展示有图3b所示的软件管理入口页面，展示设备在检测到用户点击图3b中的“软件管理”图标时，可展示图2b中的搜索页面1，当接收到目标推荐资源后，可展示图3c中的资源推荐页面，图3c中的软件名称1、软件名称2、软件名称3，以及软件名称4，为目标推荐资源的资源名称。

可选地，上述方法还包括：在检测到第一对象在输入框中输入的第一搜索内容中的至少部分内容时，上述方法还包括：获取所述至少部分内容对应的联想资源的资源名称，展示所述联想资源的资源名称，具体地，联想资源的资源名称可展示于输入框下面，如图4所示，在检测到第一对象在输入框中输入的第一搜索内容：“我想找最火的购物软件”中的部分内容：“我想找最火的购物”时，输入框下面可展示有联想资源的资源名称：软件名称11、软件名称12、软件名称13、软件名称14、以及软件名称15。

可选地，获取所述至少部分内容对应的联想资源的方式，本申请不做限定。

例如，可以为将前述至少部分内容直接作为第一搜索内容，根据前述推荐资源确定方法确定出的目标推荐资源中的部分目标推荐资源，如预设数量的部分目标推荐资源。

又例如，可以为资源名称与至少部分内容的相似度最高的资源。

可选地，本申请中涉及到的针对搜索内容的分词，还可以根据用户的指令实现，对此，本申请不做限定。

通过本申请的方案，针对某些存在歧义的搜索内容以及不便于判断含义的搜索内容，通过数据挖掘，结合多个维度对用户进行资源推荐，可以更加方便、智能的为用户提供软件推荐服务，无论是从搜索内容维度提供更多类型的匹配软件，还是从个人维度满足更多的专属需求，均可以最大程度满足用户搜索各类内容找到软件的目的，提升搜索的转化率，并可以更快捷的解决软件召回以及排序与用户预期不符的问题，提高了软件推荐效率。

其中，展示目标推荐资源包括：展示目标推荐资源的资源名称、安装或下载按钮，还可以进一步包括目标推荐资源的详情介绍。

上述所有的技术方案，可以采用任意结合形成本申请的可选实施例，在此不再一一赘述。

可以理解的是，在本申请的具体实施方式中，涉及到与用户相关的数据，当本申请以上实施例运用到具体产品或技术中时，需要获得用户许可、同意或者授权，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。

为便于更好的实施本申请实施例的推荐资源确定方法，本申请实施例还提供一种推荐资源确定装置，图5为本申请实施例提供的推荐资源确定装置的结构示意图。其中，该推荐资源确定装置50可以包括：

获取单元51，用于获取第一对象输入的第一搜索内容与多组资源特征信息；

确定单元52，用于根据所述第一搜索内容与所述多组资源特征信息确定所述第一搜索内容对应的第一待推荐资源；

预测单元53，用于基于目标资源预测模型对所述第一搜索内容对应的待推荐资源进行预测，得到所述第一搜索内容对应的第二待推荐资源，所述目标资源预测模型为基于多个第二对象的第一资源下载数据训练得出的；

所述确定单元52还用于基于所述第一待推荐资源与所述第二待推荐资源，确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源。

可选地，前述装置在用于根据所述第一搜索内容与所述多组资源特征信息确定所述第一搜索内容对应的第一待推荐资源时，具体用于：

对所述第一搜索内容进行分词处理，得到所述第一搜索内容的多个第一子词；

根据所述多个第一子词确定所述第一搜索内容对应的第一关键词信息；

根据所述第一关键词信息与所述多组资源特征信息确定所述第一搜索内容对应的第一待推荐资源。

可选地，前述装置还用于：

获取所述多个第二对象的第一资源下载数据，所述第一资源下载数据包括多个第二对象中各第二对象输入的第二搜索内容，以及针对所述第二搜索内容的已下载资源的第一资源信息，其中，第一资源信息包括以下至少一种：资源名称、资源类型、资源版本、资源功能；

根据所述第一资源下载数据对初始资源预测模型进行训练，得到所述目标资源预测模型。

可选地，前述装置还用于：

对所述第一搜索内容进行分词处理，得到所述第一搜索内容的多个第一子词；

针对所述多个第一子词中的各第一子词，从预设的第一词库中确定与所述第一子词的匹配度符合第一预设条件的目标词汇，得到所述多个第一子词对应的目标词汇集，其中，所述第一词库中包括多个词汇；

根据所述目标词汇集与所述多组资源特征信息确定所述第一搜索内容对应的第三待推荐资源；

基于所述第一待推荐资源与所述第二待推荐资源确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源，包括：

基于所述第一待推荐资源、所述第二待推荐资源，以及所述第三待推荐资源确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源。

可选地，前述装置在用于从预设的第一词库中确定与所述第一子词的匹配度符合第一预设条件的目标词汇时，具体用于：

针对所述第一词库中的各词汇，确定所述词汇与所述第一子词之间的编辑距离；

当所述编辑距离大于预设编辑距离时，视为所述词汇与所述第一子词的匹配度符合第一预设条件，得到第一词库中与所述第一子词的匹配度符合第一预设条件的目标词汇。

可选地，所述第一词库中还包括多个词汇中各词汇所属的类别，前述装置在用于从预设的第一词库中确定与所述第一子词的匹配度符合第一预设条件的目标词汇时，具体用于：

根据所述第一子词确定所述第一子词所属的目标类别；

针对所述预设的第一词库中的各词汇，当所述词汇所属的类别与所述目标类别相同时，视为所述词汇与所述第一子词的匹配度符合第一预设条件，得到所述第一词库中与所述第一子词的匹配度符合第一预设条件的目标词汇。

可选地，前述装置还用于：

获取展示设备发送的搜索指令，所述搜索指令中包括目标搜索内容，与所述第一对象在输入所述目标搜索内容之前，第一预设时间段内输入的初始搜索内容；

将所述初始搜索内容与所述目标搜索内容作为所述第一搜索内容。

可选地，前述装置还用于：

获取所述第一对象的第二资源下载数据，所述第二资源下载数据包括第一对象输入的多个历史搜索内容，以及针对所述多个历史搜索内容中各历史搜索内容的已下载资源的资源名称；

根据所述第二资源下载数据与所述第一搜索内容，确定针对所述第一搜索内容的已下载资源的资源名称；

根据针对所述第一搜索内容的已下载资源的资源名称确定第一搜索内容对应的第四待推荐资源；

基于所述第一待推荐资源与所述第二待推荐资源确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源，包括：基于所述第一待推荐资源、所述第二待推荐资源，以及所述第四待推荐资源确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源。

可选地，前述装置还用于：

获取所述第一对象的第一用户相关特征信息，所述第一用户相关特征信息包括以下一种或多种：第一性别信息、第一年龄信息、第一地区信息；

获取预设的画像信息库，所述画像信息库包括多个画像信息组与各画像信息组对应的资源；

从所述多个画像信息组中确定所述第一用户相关特征信息所属的第一目标画像信息组；

根据所述画像信息库中，所述第一目标画像信息组对应的资源确定所述第一对象对应的第五待推荐资源；

基于所述第一待推荐资源与所述第二待推荐资源确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源，包括：基于所述第一待推荐资源、所述第二待推荐资源，以及所述第五待推荐资源确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源。

可选地，前述装置还用于：

获取所述目标推荐资源中的所述第一待推荐资源对应的第一排序信息，以及所述第二待推荐资源对应的第二排序信息；

将所述第一待推荐资源、所述第一排序信息、所述第二待推荐资源，以及所述第二排序信息发送至展示设备，供所述展示设备根据所述第一排序信息与所述第二排序信息展示所述第一待推荐资源与所述第二待推荐资源。

上述推荐资源确定装置中的各个单元可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各个单元可以以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行上述各个单元对应的操作。

推荐资源确定装置50可以集成在具备储存器并安装有处理器而具有运算能力的终端或服务器中，或者该推荐资源确定装置50为该终端或服务器。

为便于更好的实施本申请实施例的数据处理方法，本申请实施例还提供一种数据处理装置，图6为本申请实施例提供的数据处理装置的结构示意图。其中，该数据处理装置60可以包括：

展示单元61，用于展示用于供第一对象输入第一搜索内容的输入框；

发送单元62，用于在确定所述第一对象触发的针对所述第一搜索内容进行资源搜索的指令时，将所述第一搜索内容发送至目标设备，使所述目标设备根据所述第一搜索内容确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源；

接收单元63，用于接收并展示所述目标推荐资源；

其中，所述目标推荐资源为目标设备基于前述推荐资源确定方法确定的。

上述数据处理装置中的各个单元可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各个单元可以以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行上述各个单元对应的操作。

数据处理装置60，可以集成在具备储存器并安装有处理器而具有运算能力的终端或服务器中，或者该数据处理装置60为该终端或服务器。

可选的，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。

图7为本申请实施例提供的计算机设备的结构示意图，该计算机设备可以是图1所示的终端10或服务器20。如图7所示，该计算机设备700可以包括：通信接口701，存储器702，处理器703和通信总线704。通信接口701，存储器702，处理器703通过通信总线704实现相互间的通信。通信接口701用于计算机设备700与外部设备进行数据通信。存储器702可用于存储软件程序以及模块，处理器703通过运行存储在存储器702的软件程序以及模块，例如前述方法实施例中的相应操作的软件程序。

可选的，该处理器703可以调用存储在存储器702的软件程序以及模块执行如下操作：

获取第一对象输入的第一搜索内容与多组资源特征信息；

根据所述第一搜索内容与所述多组资源特征信息确定所述第一搜索内容对应的第一待推荐资源；

基于目标资源预测模型对所述第一搜索内容对应的待推荐资源进行预测，得到所述第一搜索内容对应的第二待推荐资源，所述目标资源预测模型为基于多个第二对象的第一资源下载数据训练得出的；

基于所述第一待推荐资源与所述第二待推荐资源，确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源。

可选的，该处理器703还可以调用存储在存储器702的软件程序以及模块执行如下操作：

展示用于供第一对象输入第一搜索内容的输入框；

在确定所述第一对象触发的针对所述第一搜索内容进行资源搜索的指令时，将所述第一搜索内容发送至目标设备，使所述目标设备根据所述第一搜索内容确定所述第一搜索内容对应的目标推荐资源；

接收并展示所述目标推荐资源；

其中，所述目标推荐资源为目标设备基于前述任一项推荐资源确定方法确定的。

本申请还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序。该计算机可读存储介质可应用于计算机设备，并且该计算机程序使得计算机设备执行本申请实施例中的各方法中的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。

本申请还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机指令，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，使得计算机设备执行本申请实施例中的各方法中的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。

本申请还提供了一种计算机程序，该计算机程序包括计算机指令，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，使得计算机设备执行本申请实施例中的各方法中的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。

应理解，本申请实施例的处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法实施例的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

可以理解，本申请实施例中的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data RateSDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambus RAM，DR RAM)。应注意，本文描述的系统和方法的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

应理解，上述存储器为示例性但不是限制性说明，例如，本申请实施例中的存储器还可以是静态随机存取存储器(static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate SDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(synch link DRAM，SLDRAM)以及直接内存总线随机存取存储器(Direct Rambus RAM，DR RAM)等等。也就是说，本申请实施例中的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。