一种基于感知不确定性轻量化模型的网络资源效用预估方法，通过在离线阶段构建并训练教师网络和学生网络，在在线阶段通过学生网络对输入用户历史信息和网络资源对象的特征进行预估，同时获得估计的该网络资源的效用和模型预估的不确定性。本发明在显著提高网络资源效用预估准确性的同时，获得预估的不确定性，从而帮助网络资源分配平台把控分配的质量。在进行大规模网络资源预估时，不仅能高效，准确地进行网络资源效用的预估，同时也能获得预估的不准确度，帮助资源分配平台确定更稳妥的分配决策。