[發明專利]一種數據預測方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010153163.9
• 申請日: 2020-03-06
• 公開（公告）號: CN111476629A
• 公開（公告）日: 2020-07-31
• 發明（設計）人: 孫慧楠;王興星;王永康
• 申請（專利權）人: 北京三快在線科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06Q10/06;G06Q10/04;G06N20/00;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 任亞娟

1.一種數據預測方法，其特征在于，包括：

針對目標場景中任意一個可選的模型，獲取所述目標場景的評估樣本、每個所述評估樣本對應的真實值，以及所述模型針對每個所述評估樣本的預估值，所述目標場景包括針對目標參數的期望最大化場景，所述目標參數包括質量參數、屬性參數、操作參數中的至少一種；

根據以每個所述評估樣本的預估值為參照的第一排序方式，對所述評估樣本進行排序，并根據本次排序后的任意相鄰的兩個評估樣本對應的真實值的差值，獲取所述模型的第一評估參數；

根據以每個所述評估樣本的真實值為參照的第二排序方式，對所述評估樣本進行排序，并根據本次排序后的任意相鄰的兩個評估樣本對應的真實值的差值，獲取所述模型的第二評估參數；

根據每個所述模型的所述第一評估參數和所述第二評估參數，確定與所述目標場景適配的目標模型；

通過所述目標模型獲取所述目標場景中任一對象的目標參數的預測數據。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據以每個所述評估樣本的預估值為參照的第一排序方式，對所述評估樣本進行排序，并根據本次排序后的任意相鄰的兩個評估樣本對應的真實值的差值，獲取所述模型的第一評估參數的步驟，包括：

根據以每個所述評估樣本的預估值為參照的第一排序方式，對所述評估樣本進行排序，并獲取本次排序后的任意相鄰的兩個評估樣本對應的真實值的差值之和，作為所述第一評估參數；

所述根據以每個所述評估樣本的真實值為參照的第二排序方式，對所述評估樣本進行排序，并根據本次排序后的任意相鄰的兩個評估樣本對應的真實值的差值，獲取所述模型的第二評估參數的步驟，包括：

根據以每個所述評估樣本的真實值為參照的第二排序方式，對所述評估樣本進行排序，并獲取本次排序后的任意相鄰的兩個評估樣本對應的真實值的差值之和，作為所述第二評估參數。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根據每個所述模型的所述第一評估參數和所述第二評估參數，確定與所述目標場景適配的目標模型的步驟，包括：

根據每個所述模型的所述第一評估參數和所述第二評估參數，獲取每個所述模型的適配度；

根據所述目標場景中每個模型的適配度，選擇適配度最高的模型作為與所述目標場景適配的目標模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據每個所述模型的所述第一評估參數和所述第二評估參數，獲取每個所述模型的適配度的步驟，包括：

響應于所述第一排序方式的排序順序和所述第二排序方式的排序順序相同，獲取所述第一評估參數和所述第二評估參數的比值，作為所述模型的適配度；

響應于所述第一排序方式的排序順序和所述第二排序方式的排序順序相反，獲取所述第一評估參數和所述第二評估參數的比值的負數，作為所述模型的適配度。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述針對目標場景中任意一個可選的模型，獲取所述目標場景的評估樣本、每個所述評估樣本對應的真實值，以及所述模型針對每個所述評估樣本的預估值的步驟，包括：

獲取在所述目標場景中的預設時間段內投放成功的對象，以及所述對象在投放時的真實值，并以所述對象作為所述評估樣本；

獲取每個所述對象的投放信息，并根據每個所述對象的投放信息，通過所述模型預估得到每個所述對象的預估值；

其中，所述投放信息包括所述對象的投放環境參數、所述對象的屬性參數、所述對象的接收用戶的用戶參數、所述接收用戶針對所述對象的操作參數中的至少一種。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型包括：處理層和輸出層，所述處理層包括：第一歸一化層、第一全連接層和第一激活層，所述處理層的輸入為所述模型的輸入，所述第一歸一化層的輸入為所述處理層的輸入，所述第一歸一化層的輸出作為所述第一全連接層的輸入，所述第一全連接層的輸出作為所述第一激活層的輸入，所述第一激活層的輸出作為每個所述輸出層的輸入，所述輸出層包括：第二全連接層和第二激活層，所述第二全連接層的輸入為所述輸出層的輸入，所述第二全連接層的輸出作為所述第二激活層的輸入，所述第二激活層的輸出作為所述模型的輸出。