[發明專利]用戶特征群中用戶特征尋優方法、裝置、介質及電子設備

有效

• 申請號: 201910533729.8
• 申請日: 2019-06-19
• 公開（公告）號: CN110348581B
• 公開（公告）日: 2023-08-18
• 發明（設計）人: 鄧悅;金戈;徐亮
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06N20/00
• 分類號: G06N20/00
• 代理公司: 深圳市聯鼎知識產權代理有限公司 44232
• 代理人: 李鎮江

1.一種用戶特征群中用戶特征尋優方法，其特征在于，包括：

基于目標用戶特征群，初始化生成多個用戶特征組合；

將每個所述用戶特征組合及尋優目標分別輸入預先訓練好的第一機器學習模型，得到每個所述用戶特征組合的評價分數；

獲取多個第一分數范圍中的評價分數對應的用戶特征組合，及多個第二分數范圍中的評價分數對應的用戶特征組合，其中，所述多個第一分數范圍中的評價分數大于第一預定閾值，所述多個第二分數范圍中的評價分數低于第二預定閾值；

獲取每個所述第一分數范圍的用戶特征組合與每個第二分數范圍的用戶特征組合的用戶特征區別，得到多個用戶特征區別；

將所述多個用戶特征區別及尋優目標輸入預先訓練好的第二機器學習模型，得到所述目標用戶特征群的預測優化用戶特征組合；

基于所述預測優化用戶特征組合，從所述目標用戶特征群中獲取目標優化用戶特征組合。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于目標用戶特征群，初始化生成多個用戶特征組合，包括：

從所述目標用戶特征群中，依次分別獲取預定數目個用戶特征，其中，每次獲取時的所述預定數目比前一次多預定個數個；

依次分別將獲取的所述預定數目個用戶特征，按照所述目標用戶特征群的排列規則排列成用戶特征串，得到多個用戶特征組合。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于目標用戶特征群，初始化生成多個用戶特征組合，包括：

基于目標用戶特征群，隨機初始化生成預定數目個用戶特征組合。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在獲取多個第一分數范圍中的評價分數對應的用戶特征組合，及多個第二分數范圍中的評價分數對應的用戶特征組合，其中，所述多個第一分數范圍中的評價分數大于第一預定閾值，所述多個第二分數范圍中的評價分數低于第二預定閾值之后，所述方法還包括：

如果有所述第一分數范圍及所述第二分數范圍沒有獲取到對應的用戶特征組合，基于所述目標用戶特征群，初始化生成預定組數個用戶特征組合；

將所述用戶特征組合分別輸入預先訓練好的第一機器學習模型，得到每個所述用戶特征組合的評價分數；

獲取所有所述評價分數中，大于第一預定閾值的多個第一分數范圍的評價分數對應的用戶特征組合，及低于第二預定閾值的多個第二分數范圍的評價分數對應的用戶特征組合；

當所有所述第一分數范圍及所述第二分數范圍有獲取到對應的用戶特征組合，獲取結束。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取每個所述第一分數范圍的用戶特征組合與每個第二分數范圍的用戶特征組合的用戶特征區別，得到多個用戶特征區別，包括：

從每個所述第一分數范圍的用戶特征組合中隨機獲取一個用戶特征組合；

從每個所述第二分數范圍的用戶特征組合中隨機獲取一個用戶特征組合；

獲取每個所述第一分數范圍的所述隨機獲取的一個用戶特征組合與每個所述第二分數范圍的所述隨機獲取的一個用戶特征組合的用戶特征區別，得到多個用戶特征區別。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取每個所述第一分數范圍的用戶特征組合與每個第二分數范圍的用戶特征組合的用戶特征區別，得到多個用戶特征區別，包括：

獲取每個所述第一分數范圍的用戶特征組合的第一用戶特征組合要素；

獲取每個所述第二分數范圍的用戶特征組合的第二用戶特征組合要素；

獲取每個所述第一用戶特征組合要素與每個所述第二用戶特征組合要素的區別特征，得到每個所述第一分數范圍的用戶特征組合與每個第二分數范圍的用戶特征組合的用戶特征區別。