[發(fā)明專利]用戶注冊行為預測方法、裝置及電子設備在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710754967.2 | 申請日: | 2017-08-29 |
| 公開(公告)號: | CN107369052A | 公開(公告)日: | 2017-11-21 |
| 發(fā)明(設計)人: | 殷良鷹;邱野;蔣凡 | 申請(專利權)人: | 北京小度信息科技有限公司 |
| 主分類號: | G06Q30/02 | 分類號: | G06Q30/02 |
| 代理公司: | 北京智信四方知識產權代理有限公司11519 | 代理人: | 宋海龍,劉真 |
| 地址: | 100085 北京市海淀區(qū)*** | 國省代碼: | 北京;11 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 用戶 注冊 行為 預測 方法 裝置 電子設備 | ||
技術領域
本公開涉及數據處理技術領域,具體涉及一種用戶注冊行為預測方法、裝置及電子設備。
背景技術
隨著互聯(lián)網技術的發(fā)展,越來越多的商家或者服務提供商通過互聯(lián)網渠道來推廣產品和服務,并力求在推廣產品和服務的基礎上爭取更多的用戶注冊賬戶,以進一步購買其相應的產品或服務。目前很多商家或者服務提供商通常采用向大眾隨機發(fā)送優(yōu)惠信息、發(fā)送優(yōu)惠券或代金券的方式來吸引用戶來注冊賬戶,但這種方式缺乏針對性,成功率低,需要花費的成本較高。
發(fā)明內容
本公開實施例提供一種用戶注冊行為預測方法、裝置及電子設備。
第一方面,本公開實施例中提供了一種用戶注冊行為預測方法。
具體的,所述用戶注冊行為預測方法,包括:
獲取用戶注冊行為訓練數據集;
對所述用戶注冊行為訓練數據集進行訓練,得到用戶注冊行為預測模型;
根據所述用戶注冊行為預測模型對測試用戶進行注冊行為預測。
結合第一方面,本公開在第一方面的第一種實現(xiàn)方式中,所述獲取用戶注冊行為訓練數據集,包括:
獲取激勵用戶數據,所述激勵用戶數據包括激勵注冊用戶數據和激勵未注冊用戶數據;
獲取所述激勵用戶的特征數據;
關聯(lián)所述激勵用戶數據與激勵用戶的特征數據,得到激勵注冊用戶訓練數據和激勵未注冊用戶訓練數據,形成所述用戶注冊行為訓練數據集。
結合第一方面,本公開在第一方面的第一種實現(xiàn)方式中,所述關聯(lián)所述激勵用戶數據與激勵用戶的特征數據,包括:
獲取激勵用戶在激勵發(fā)生時間之前公開的歷史特征數據;
關聯(lián)所述激勵用戶數據與激勵用戶的歷史特征數據。
結合第一方面,本公開在第一方面的第一種實現(xiàn)方式中,所述對用戶注冊行為訓練數據集進行訓練,得到用戶注冊行為預測模型,包括:
將所述激勵注冊用戶訓練數據作為正樣本,將所述激勵未注冊用戶訓練數據作為負樣本進行訓練,得到所述用戶注冊行為預測模型。
結合第一方面,本公開在第一方面的第一種實現(xiàn)方式中,所述對用戶注冊行為訓練數據集進行訓練,得到用戶注冊行為預測模型,包括:
獲取激勵注冊用戶訓練數據和激勵未注冊用戶訓練數據;
對所述激勵注冊用戶訓練數據和激勵未注冊用戶訓練數據進行數值化;
確定分類函數;
將數值化后的激勵注冊用戶訓練數據作為正樣本,將數值化后的激勵未注冊用戶訓練數據作為負樣本,訓練確定所述分類函數的參數,得到所述用戶注冊行為預測模型。
結合第一方面,本公開在第一方面的第一種實現(xiàn)方式中,所述根據所述用戶注冊行為預測模型對測試用戶進行注冊行為預測,包括:
獲取測試用戶特征數據;
將所述測試用戶特征數據輸入至所述用戶注冊行為預測模型,得到對于測試用戶的注冊行為預測結果。
結合第一方面或第一方面的第一種實現(xiàn)方式,本公開在第一方面的第二種實現(xiàn)方式中,所述方法還包括:
對于測試用戶的注冊行為預測結果進行排序;
取序列前預定數量的測試用戶執(zhí)行預設激勵行為。
結合第一方面、第一方面的第一種實現(xiàn)方式或第一方面的第二種實現(xiàn)方式,在本公開在第一方面的第三種實現(xiàn)方式中,所述方法還包括:
在序列后預定數量的測試用戶中隨機選擇測試用戶執(zhí)行預設激勵行為。
結合第一方面、第一方面的第一種實現(xiàn)方式、第一方面的第二種實現(xiàn)方式或第一方面的第三種實現(xiàn)方式,在本公開在第一方面的第四種實現(xiàn)方式中,所述方法還包括:
獲取執(zhí)行了預設激勵行為的用戶的注冊行為反饋信息;
獲取所述用戶的特征數據;
關聯(lián)所述測試用戶的注冊行為反饋信息與所述用戶的特征數據,作為訓練數據加入所述用戶注冊行為訓練數據集。
第二方面,本公開實施例提供了一種用戶注冊行為預測裝置,所述裝置包括:
第一獲取模塊,被配置為獲取用戶注冊行為訓練數據集;
訓練模塊,被配置為對所述用戶注冊行為訓練數據集進行訓練,得到用戶注冊行為預測模型;
預測模塊,被配置為根據所述用戶注冊行為預測模型對測試用戶進行注冊行為預測。
本公開在第二方面的第一種實現(xiàn)方式中,所述獲取模塊包括:
第一獲取子模塊,被配置為獲取激勵用戶數據,所述激勵用戶數據包括激勵注冊用戶數據和激勵未注冊用戶數據;
第二獲取子模塊,被配置為獲取所述激勵用戶的特征數據;
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