[發(fā)明專利]一種數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010153163.9
• 申請(qǐng)日: 2020-03-06
• 公開（公告）號(hào): CN111476629A
• 公開（公告）日: 2020-07-31
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫慧楠;王興星;王永康
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京三快在線科技有限公司
• 主分類號(hào): G06Q30/06
• 分類號(hào): G06Q30/06;G06Q10/06;G06Q10/04;G06N20/00;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 北京潤(rùn)澤恒知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11319
• 代理人: 任亞娟

1.一種數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：

針對(duì)目標(biāo)場(chǎng)景中任意一個(gè)可選的模型，獲取所述目標(biāo)場(chǎng)景的評(píng)估樣本、每個(gè)所述評(píng)估樣本對(duì)應(yīng)的真實(shí)值，以及所述模型針對(duì)每個(gè)所述評(píng)估樣本的預(yù)估值，所述目標(biāo)場(chǎng)景包括針對(duì)目標(biāo)參數(shù)的期望最大化場(chǎng)景，所述目標(biāo)參數(shù)包括質(zhì)量參數(shù)、屬性參數(shù)、操作參數(shù)中的至少一種；

根據(jù)以每個(gè)所述評(píng)估樣本的預(yù)估值為參照的第一排序方式，對(duì)所述評(píng)估樣本進(jìn)行排序，并根據(jù)本次排序后的任意相鄰的兩個(gè)評(píng)估樣本對(duì)應(yīng)的真實(shí)值的差值，獲取所述模型的第一評(píng)估參數(shù)；

根據(jù)以每個(gè)所述評(píng)估樣本的真實(shí)值為參照的第二排序方式，對(duì)所述評(píng)估樣本進(jìn)行排序，并根據(jù)本次排序后的任意相鄰的兩個(gè)評(píng)估樣本對(duì)應(yīng)的真實(shí)值的差值，獲取所述模型的第二評(píng)估參數(shù)；

根據(jù)每個(gè)所述模型的所述第一評(píng)估參數(shù)和所述第二評(píng)估參數(shù)，確定與所述目標(biāo)場(chǎng)景適配的目標(biāo)模型；

通過(guò)所述目標(biāo)模型獲取所述目標(biāo)場(chǎng)景中任一對(duì)象的目標(biāo)參數(shù)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)以每個(gè)所述評(píng)估樣本的預(yù)估值為參照的第一排序方式，對(duì)所述評(píng)估樣本進(jìn)行排序，并根據(jù)本次排序后的任意相鄰的兩個(gè)評(píng)估樣本對(duì)應(yīng)的真實(shí)值的差值，獲取所述模型的第一評(píng)估參數(shù)的步驟，包括：

根據(jù)以每個(gè)所述評(píng)估樣本的預(yù)估值為參照的第一排序方式，對(duì)所述評(píng)估樣本進(jìn)行排序，并獲取本次排序后的任意相鄰的兩個(gè)評(píng)估樣本對(duì)應(yīng)的真實(shí)值的差值之和，作為所述第一評(píng)估參數(shù)；

所述根據(jù)以每個(gè)所述評(píng)估樣本的真實(shí)值為參照的第二排序方式，對(duì)所述評(píng)估樣本進(jìn)行排序，并根據(jù)本次排序后的任意相鄰的兩個(gè)評(píng)估樣本對(duì)應(yīng)的真實(shí)值的差值，獲取所述模型的第二評(píng)估參數(shù)的步驟，包括：

根據(jù)以每個(gè)所述評(píng)估樣本的真實(shí)值為參照的第二排序方式，對(duì)所述評(píng)估樣本進(jìn)行排序，并獲取本次排序后的任意相鄰的兩個(gè)評(píng)估樣本對(duì)應(yīng)的真實(shí)值的差值之和，作為所述第二評(píng)估參數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)每個(gè)所述模型的所述第一評(píng)估參數(shù)和所述第二評(píng)估參數(shù)，確定與所述目標(biāo)場(chǎng)景適配的目標(biāo)模型的步驟，包括：

根據(jù)每個(gè)所述模型的所述第一評(píng)估參數(shù)和所述第二評(píng)估參數(shù)，獲取每個(gè)所述模型的適配度；

根據(jù)所述目標(biāo)場(chǎng)景中每個(gè)模型的適配度，選擇適配度最高的模型作為與所述目標(biāo)場(chǎng)景適配的目標(biāo)模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)每個(gè)所述模型的所述第一評(píng)估參數(shù)和所述第二評(píng)估參數(shù)，獲取每個(gè)所述模型的適配度的步驟，包括：

響應(yīng)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(píng)估參數(shù)和所述第二評(píng)估參數(shù)的比值，作為所述模型的適配度；

響應(yīng)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(píng)估參數(shù)和所述第二評(píng)估參數(shù)的比值的負(fù)數(shù)，作為所述模型的適配度。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述針對(duì)目標(biāo)場(chǎng)景中任意一個(gè)可選的模型，獲取所述目標(biāo)場(chǎng)景的評(píng)估樣本、每個(gè)所述評(píng)估樣本對(duì)應(yīng)的真實(shí)值，以及所述模型針對(duì)每個(gè)所述評(píng)估樣本的預(yù)估值的步驟，包括：

獲取在所述目標(biāo)場(chǎng)景中的預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)投放成功的對(duì)象，以及所述對(duì)象在投放時(shí)的真實(shí)值，并以所述對(duì)象作為所述評(píng)估樣本；

獲取每個(gè)所述對(duì)象的投放信息，并根據(jù)每個(gè)所述對(duì)象的投放信息，通過(guò)所述模型預(yù)估得到每個(gè)所述對(duì)象的預(yù)估值；

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

6.根據(jù)權(quán)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(gè)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。