[發(fā)明專利]一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設備及介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910682707.8
• 申請日: 2019-07-26
• 公開（公告）號: CN112307308A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發(fā)明（設計）人: 畢超波;王歡
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06K9/62;H04N21/8352;H04N21/475;H04N21/4788
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 郝傳鑫;賈允

1.一種數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，包括：

響應客戶端發(fā)送的攜帶用戶標識的資源增量請求，獲取所述用戶標識對應的用戶的第一歷史特征數(shù)據(jù)；

對所述第一歷史特征數(shù)據(jù)進行資源增量預測，得到所述用戶的目標資源增量數(shù)據(jù)；所述目標資源增量數(shù)據(jù)包括多個目標資源增量檔位數(shù)據(jù)及對應的檔位推薦指數(shù)；

基于所述對應的檔位推薦指數(shù)對所述多個目標資源增量檔位數(shù)據(jù)進行排序，得到目標資源增量檔位排序列表；

將所述目標資源增量檔位排序列表發(fā)送給所述客戶端。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

采集訓練樣本集合，所述訓練樣本集合包括多個樣本用戶的第二歷史特征數(shù)據(jù)以及每個第二歷史特征數(shù)據(jù)對應的資源增量操作結果；所述樣本用戶為最近第二預設時間段內(nèi)進行資源增量操作的用戶；

基于所述訓練樣本集合和多組隨機森林模型的模型參數(shù)，生成多個包括多個決策樹的隨機森林模型；

確定所生成的多個隨機森林模型中的最高預測準確度所對應的模型參數(shù)為目標模型參數(shù)；

基于所述目標模型參數(shù)，構建資源增量推薦模型；所述資源增量推薦模型用于對用戶的歷史特征數(shù)據(jù)進行資源增量預測。

3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述確定所生成的多個隨機森林模型中的最高預測準確度所對應的模型參數(shù)為目標模型參數(shù)，包括：

將所述訓練樣本集合中預定數(shù)量的測試樣本輸入至每個隨機森林模型進行預測，分別得到每個隨機森林模型中每個決策樹的預測分類結果；

確定每個隨機森林模型的最終預測分類結果，所述最終預測分類結果是所預測的多個決策樹的預測分類結果的眾數(shù)；

基于每個隨機森林模型的最終預測分類結果，計算每個隨機森林模型的預測準確度；

將最高預測準確度所對應的模型參數(shù)作為所述目標模型參數(shù)。

4.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

對所述第二歷史特征數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)進行預處理，得到預處理后的第二歷史特征數(shù)據(jù)；

確定預處理后的第二歷史特征數(shù)據(jù)中每個特征的特征重要指標；

在預處理后的第二歷史特征數(shù)據(jù)中，提取所述特征重要指標大于預設閾值所對應的特征，得到第二目標特征數(shù)據(jù)集合；

將所述第二目標特征數(shù)據(jù)集合作為目標訓練樣本集合進行模型訓練。

5.根據(jù)權利要求4所述的方法，其特征在于，所述特征重要指標包括基尼指數(shù)評分值；

相應的，所述確定預處理后的第二歷史特征數(shù)據(jù)中每個特征的特征重要指標，包括：

根據(jù)預設的基尼指數(shù)評分公式，計算預處理后的第二歷史特征數(shù)據(jù)中每個特征的基尼指數(shù)評分值；所述基尼指數(shù)評分值是指在隨機森林模型的所有決策樹中節(jié)點分裂不純度的平均改變量。

6.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述第一歷史特征數(shù)據(jù)進行資源增量預測，得到所述用戶的目標資源增量數(shù)據(jù)，包括：

從所述第一歷史特征數(shù)據(jù)中，提取特征重要指標大于預設閾值所對應的特征，得到第一目標特征數(shù)據(jù)集合；

利用所述資源增量推薦模型對所述第一目標特征數(shù)據(jù)集合進行資源增量預測，得到所述用戶的目標資源增量數(shù)據(jù)；

其中，所述第一歷史特征數(shù)據(jù)包括用戶畫像數(shù)據(jù)、歷史用戶行為數(shù)據(jù)和歷史用戶付費數(shù)據(jù)中至少一種；和/或，所述第一目標特征數(shù)據(jù)集合包括用戶賬戶余額、最近第一預設時間段內(nèi)的資源增量眾數(shù)、視頻觀看時長、視頻觀看數(shù)量、發(fā)私信數(shù)量。

7.根據(jù)權利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述目標資源增量檔位數(shù)據(jù)包括實體資源增量檔位、虛擬資源增量檔位和組合資源增量檔位中至少一種。