[發(fā)明專利]用于對象分發(fā)的方法和裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010090176.6 | 申請日: | 2020-02-13 |
| 公開(公告)號: | CN111311419A | 公開(公告)日: | 2020-06-19 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 杜榮 | 申請(專利權(quán))人: | 支付寶(杭州)信息技術(shù)有限公司 |
| 主分類號: | G06Q40/06 | 分類號: | G06Q40/06;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京永新同創(chuàng)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11376 | 代理人: | 楊錫勱;趙磊 |
| 地址: | 310000 浙江省杭州市*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 用于 對象 分發(fā) 方法 裝置 | ||
1.一種用于對象分發(fā)的方法,包括:
獲取已經(jīng)被分發(fā)的m個歷史對象各自的特征數(shù)據(jù)以及尚未被分發(fā)的新對象的特征數(shù)據(jù),其中,m為正整數(shù);
基于所述m個歷史對象各自的特征數(shù)據(jù)和所述新對象的特征數(shù)據(jù),確定所述m個歷史對象中的與所述新對象具有相似性的n個歷史對象,其中,n為小于或等于m的正整數(shù);
基于所述n個歷史對象的分發(fā)規(guī)則信息和用戶信息,確定所述新對象的預(yù)期分發(fā)時長,其中,所述n個歷史對象中的每個歷史對象的分發(fā)規(guī)則信息至少包括該歷史對象的分發(fā)數(shù)量和分發(fā)時長;
向?qū)ο筇峁┓桨l(fā)送所述新對象的預(yù)期分發(fā)時長,以便由所述對象提供方基于所述預(yù)期分發(fā)時長來確定所述新對象的最終分發(fā)時長;
基于所述新對象的最終分發(fā)時長,對所述新對象進行分發(fā)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述n個歷史對象的用戶信息用于指示所述n個歷史對象的用戶數(shù)量;
確定所述新對象的預(yù)期分發(fā)時長,包括:
基于所述n個歷史對象的用戶數(shù)量,確定所述新對象的目標(biāo)用戶數(shù)量;
基于所述n個歷史對象的分發(fā)數(shù)量和分發(fā)時長、以及所述新對象的目標(biāo)用戶數(shù)量,確定所述新對象的預(yù)期分發(fā)時長。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法,其中,所述n個歷史對象的用戶信息用于指示所述n個歷史對象的用戶;
所述方法還包括:
基于所述n個歷史對象的用戶,確定所述新對象的目標(biāo)用戶;
向所述目標(biāo)用戶發(fā)送所述新對象的分發(fā)規(guī)則信息,其中,所述新對象的分發(fā)規(guī)則信息至少包括所述新對象的最終分發(fā)時長和所述新對象的分發(fā)數(shù)量。
4.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項所述的方法,其中,所述m個歷史對象和所述新對象均為資本類對象;
所述m個歷史對象中的每個歷史對象的特征數(shù)據(jù)包括以下各項中的至少一項:該歷史對象的目標(biāo)用途、該歷史對象的風(fēng)險水平、預(yù)期收益率、該歷史對象在被分發(fā)時的宏觀經(jīng)濟指標(biāo)、該歷史對象在被分發(fā)時的競爭對象數(shù)量;
所述新對象的特征數(shù)據(jù)包括以下各項中的至少一項:所述新對象的目標(biāo)用途、所述新對象的預(yù)期風(fēng)險水平、預(yù)期收益率、與所述新對象相關(guān)的預(yù)期宏觀經(jīng)濟指標(biāo)、所述新對象的預(yù)期競爭對象數(shù)量。
5.根據(jù)權(quán)利要求1至4中任一項所述的方法,其中,確定所述m個歷史對象中的與所述新對象具有相似性的n個歷史對象,包括:
利用k維向量化模型將所述m個歷史對象各自的特征數(shù)據(jù)分別映射為所述m個歷史對象所對應(yīng)的m個k維向量,其中k為正整數(shù);
利用所述k維向量化模型將所述新對象的特征數(shù)據(jù)映射為所述新對象所對應(yīng)的k維向量;
確定所述m個k維向量與所述新對象所對應(yīng)的k維向量之間的相似性;
基于所述m個k維向量與所述新對象所對應(yīng)的k維向量之間的相似性,確定所述n個歷史對象。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法,其中,確定所述n個歷史對象,包括:
按照所述m個k維向量與所述新對象所對應(yīng)的k維向量之間的相似性從高到低,對所述m個歷史對象進行排序;
從排序后的m個歷史對象中選擇前n個歷史對象。
7.根據(jù)權(quán)利要求5或6所述的方法,其中,所述k維向量化模型是自動編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
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