[發明專利]目標對象成交概率的預測方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010017897.4
• 申請日: 2020-01-08
• 公開（公告）號: CN113095861A
• 公開（公告）日: 2021-07-09
• 發明（設計）人: 趙靜;張嘉成
• 申請（專利權）人: 浙江大搜車軟件技術有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06F17/18
• 代理公司: 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415
• 代理人: 郭思晨

1.一種目標對象成交概率的預測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取用戶訪問目標對象的訪問行為數據；

對獲取到的訪問行為數據進行數據分析，得到在預設的多個訪問行為指標下的統計量；

將所述統計量輸入至已訓練的成交時間預測模型，并獲取所述成交時間預測模型輸出的成交時間段預測結果，并基于所述成交時間段預測結果確定該用戶購買目標對象的成交時間段；

將所述統計量輸入至已訓練的購買意愿度預測模型，以由所述購買意愿度預測模型預測并輸出購買意愿度預測結果，并基于所述購買意愿度預測結果確定該用戶購買該目標對象的購買意愿度；

基于所述成交時間段和所述購買意愿度，確定該用戶購買該目標對象的成交概率。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述成交時間段預測結果包括：N個成交時間段及其對應的概率值；其中，每個成交時間段對應的概率值表征所述用戶購買所述目標對象的成交時間在該成交時間段內的概率；

所述基于所述成交時間段預測結果確定該用戶購買目標對象的成交時間段，包括：

在N個成交時間段中，選擇概率值最大的成交時間段，作為所述用戶購買所述目標對象的成交時間段。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述購買意愿度預測結果包括：N個成交時間段的購買意愿度；

所述基于所述購買意愿度預測結果確定該用戶購買該目標對象的購買意愿度，包括：

基于N個成交時間段的購買意愿度、以及預設的N個成交時間段分別對應的權重，確定所述用戶購買該目標對象的購買意愿度。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述成交時間預測模型通過如下方式訓練：

獲取多個已成交用戶對應的統計量、以及各已成交用戶購買目標對象的成交時間；所述統計量基于所述多個已成交用戶訪問目標對象的訪問行為數據進行數據分析得到；

以各已成交用戶對應的統計量作為樣本，以各已成交用戶購買目標對象的成交時間作為標定值訓練所述成交時間預測模型。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述購買意愿度預測模型通過如下方式訓練：

獲取多個已成交用戶對應的統計量、以及各已成交用戶購買目標對象的購買意愿度；所述統計量基于多個已成交用戶訪問目標對象的訪問行為數據進行數據分析得到；

以各已成交用戶對應的統計量為樣本，以各已成交用戶購買目標對象的購買意愿度為標定值，形成多個樣本標定值對應關系；

將多個樣本標定值對應關系進行分組，得到M個樣本標定值組；

分別采用M個樣本標定值組對預設的M個購買意愿度預測子模型進行訓練；

將訓練好的M個購買意愿度預測子模型進行融合，得到所述購買意愿度模型。

6.一種目標對象成交概率的預測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取單元，用于獲取用戶訪問目標對象的訪問行為數據；

分析單元，用于對獲取到的訪問行為數據進行數據分析，得到在預設的多個訪問行為指標下的統計量；

第一確定單元，用于將所述統計量輸入至已訓練的成交時間預測模型，并獲取所述成交時間預測模型輸出的成交時間段預測結果，并基于所述成交時間段預測結果確定該用戶購買目標對象的成交時間段；

第二確定單元，用于將所述統計量輸入至已訓練的購買意愿度預測模型，以由所述購買意愿度預測模型預測并輸出購買意愿度預測結果，并基于所述購買意愿度預測結果確定該用戶購買該目標對象的購買意愿度

第三確定單元，用于基于所述成交時間段和所述購買意愿度，確定該用戶購買該目標對象的成交概率。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述成交時間段預測結果包括：N個成交時間段及其對應的概率值；其中，每個成交時間段對應的概率值表征所述用戶購買所述目標對象的成交時間在該成交時間段內的概率；

所述第一確定單元，在基于所述成交時間段預測結果確定該用戶購買目標對象的成交時間段時，具體用于在N個成交時間段中，選擇概率值最大的成交時間段，作為所述用戶購買所述目標對象的成交時間段。