[發明專利]用戶規模預測方法、裝置及計算機設備有效
| 申請號： | 201810488504.0 | 申請日： | 2018-05-21 |
| 公開（公告）號： | CN108764553B | 公開（公告）日： | 2020-12-15 |
| 發明（設計）人： | 彭民;劉超;鄧琛;徐芬;黃群發 | 申請（專利權）人： | 世紀龍信息網絡有限責任公司 |
| 主分類號： | G06Q10/04 | 分類號： | G06Q10/04;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224 | 代理人： | 黃隸凡 |
| 地址： | 510630 廣東省廣州市天河*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 用戶 規模 預測 方法 裝置 計算機 設備 | ||
1.一種用戶規模預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
獲取待預測的日期以及資源類型；
根據所述資源類型選擇對應的預先訓練的用戶規模預測模型；所述用戶規模預測模型為根據所述資源類型對應的第一模型、第二模型和第三模型得到的模型；
將所述待預測的日期輸入所述用戶規模預測模型，獲取所述用戶規模預測模型的輸出結果，得到所述資源類型對應的所述待預測的日期的用戶規模；
所述根據所述資源類型選擇對應的預先訓練的用戶規模預測模型，包括：
從所有預先訓練的用戶規模預測模型中，篩選出與所述資源類型對應的預先訓練的用戶規模預測模型；
所述預先訓練的用戶規模預測模型，通過下述方法獲得：
獲取預設的多個用戶樣本，各用戶樣本包括用戶對應的數目、日期以及資源類型；用戶樣本中包括第一用戶樣本、第二用戶樣本和第三用戶樣本；
根據多個第一用戶樣本，對用于第一用戶預測的第一模型進行訓練；
根據多個第一用戶樣本和第二用戶樣本，對用于第二用戶預測的第二模型進行訓練；
根據多個第二用戶樣本和第三用戶樣本，對用于第三用戶預測的第三模型進行訓練；
根據同一資源類型對應的第一模型、第二模型和第三模型，得到各資源類型對應的用戶規模預測模型。
2.根據權利要求1所述的用戶規模預測方法，其特征在于，所述根據多個第一用戶樣本，對用于第一用戶預測的第一模型進行訓練的步驟，包括：
將第一用戶對應的日期輸入待訓練的第一模型，得到第一模型的輸出結果；
將所述輸出結果與對應的第一用戶的數目進行比較，得到第一判別誤差；
根據所述第一判別誤差對所述第一模型的參數值進行修正，直到得到的第一判別誤差小于或等于第一設定閾值為止；
和/或，
所述根據多個第一用戶樣本和多個第二用戶樣本，對用于第二用戶預測的第二模型進行訓練的步驟，包括：
將第一用戶對應的數目和日期輸入待訓練的第二模型，得到第二模型的輸出結果；
將所述輸出結果與對應的第二用戶的數目進行比較，得到第二判別誤差；
根據所述第二判別誤差對所述第二模型的參數值進行修正，直到得到的第二判別誤差小于或等于第二設定閾值為止；
和/或，
根據多個第二用戶樣本和第三用戶樣本，對用于第三用戶預測的第三模型進行訓練的步驟，包括：
將第二用戶對應的數目和日期輸入待訓練的第二模型，得到第二模型的輸出結果；
將所述輸出結果與對應的第三用戶的數目進行比較，得到第三判別誤差；
根據所述第三判別誤差對所述第三模型的參數值進行修正，直到得到的第三判別誤差小于或等于第三設定閾值為止。
3.根據權利要求2所述的用戶規模預測方法，其特征在于，所述根據所述第一判別誤差對所述第一模型的參數值進行修正的步驟之前，包括：
判斷所述第一用戶對應的日期的標簽；
所述根據所述第一判別誤差對所述第一模型的參數值進行修正的步驟，包括：
若所述第一用戶對應的日期的標簽為第一標簽，則根據所述第一判別誤差和第一標簽對應的權重，對所述第一模型的參數值進行修正；
若所述第一用戶對應的日期的標簽為第二標簽，則根據所述第一判別誤差和第二標簽對應的權重，對所述第一模型的參數值進行修正。
4.根據權利要求1所述的用戶規模預測方法，其特征在于，所述根據同一資源類型對應的第一模型、第二模型和第三模型，得到各資源類型對應的用戶規模預測模型的步驟之前，包括：
對所述第一模型、第二模型以及第三模型的資源類型進行標記；
所述根據同一資源類型對應的第一模型、第二模型和第三模型，得到各資源類型對應的用戶規模預測模型的步驟，包括：
根據第一模型、第二模型以及第三模型的資源類型的標記，從多個模型中篩選出同一資源類型標記的第一模型、第二模型和第三模型，由此得到各資源類型對應的用戶規模預測模型。
5.根據權利要求1至4任一項所述的用戶規模預測方法，其特征在于，還包括：
根據預先獲取的同一資源類型對應的每用戶平均數值以及所述資源類型對應的所述待預測的日期的用戶規模，得到所述資源類型對應的所述待預測的日期的總數值。
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