[發(fā)明專利]用于更新預(yù)測模型的方法、裝置、介質(zhì)和電子設(shè)備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010418579.9
• 申請日: 2020-05-18
• 公開（公告）號: CN111598338B
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉思明;郭凱;李嘉晨;劉雷;付東東;胡磊
• 申請（專利權(quán)）人: 貝殼找房(北京)科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N20/20;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京思源智匯知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11657
• 代理人: 毛麗琴

1.一種用于更新預(yù)測模型的方法，包括：

從系統(tǒng)當(dāng)前使用的預(yù)測模型的訓(xùn)練樣本集合中獲取多個用戶的用戶特征；

從準(zhǔn)訓(xùn)練樣本集合中獲取多個用戶的用戶特征；

確定來自所述訓(xùn)練樣本集合的多個用戶的用戶特征和來自所述準(zhǔn)訓(xùn)練樣本集合的多個用戶的用戶特征的特征分布差異信息；

若所述特征分布差異信息滿足預(yù)設(shè)差異條件，則利用所述準(zhǔn)訓(xùn)練樣本集合中的用戶特征進(jìn)行預(yù)測模型訓(xùn)練；

利用所述訓(xùn)練獲得的預(yù)測模型更新所述系統(tǒng)當(dāng)前使用的預(yù)測模型；

其中，所述預(yù)測模型用于預(yù)測系統(tǒng)中的用戶在預(yù)定時間點之后的第一時間范圍內(nèi)執(zhí)行目標(biāo)行為的概率；

所述確定來自所述訓(xùn)練樣本集合中的多個用戶的用戶特征和來自所述準(zhǔn)訓(xùn)練樣本集合中的多個用戶的用戶特征的特征分布差異信息，包括：

為訓(xùn)練樣本集合中的各用戶的用戶特征分別設(shè)置第一版本標(biāo)注信息；

為準(zhǔn)訓(xùn)練樣本集合中的各用戶的用戶特征分別設(shè)置第二版本標(biāo)注信息；

將所述訓(xùn)練樣本集合中的用戶特征和所述準(zhǔn)訓(xùn)練樣本集合中的用戶特征分別作為輸入提供給版本識別模型，經(jīng)由所述版本識別模型對輸入的用戶特征分別進(jìn)行版本識別處理；

根據(jù)所述版本識別模型輸出的版本識別處理結(jié)果、所述第一版本標(biāo)注信息以及第二版本標(biāo)注信息，確定來自所述訓(xùn)練樣本集合的多個用戶的用戶特征和來自所述準(zhǔn)訓(xùn)練樣本集合的多個用戶的用戶特征的特征分布差異信息。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述方法在從準(zhǔn)訓(xùn)練樣本集合中獲取多個用戶的用戶特征之前，還包括：

根據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，定時獲取距離預(yù)定歷史時間最近的第二時間范圍內(nèi)的所有活躍用戶的用戶特征，形成準(zhǔn)訓(xùn)練樣本集合。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述特征分布差異信息包括：

特征分布差異程度；和/或

用戶特征中的各特征元素對特征分布差異的貢獻(xiàn)的排序信息。

4.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項所述的方法，其中，所述將所述訓(xùn)練樣本集合中的用戶特征和所述準(zhǔn)訓(xùn)練樣本集合中的用戶特征分別作為輸入提供給版本識別模型，經(jīng)由所述版本識別模型對輸入的用戶特征分別進(jìn)行版本識別處理，包括：

將所述訓(xùn)練樣本集合中的部分用戶的用戶特征，作為第一訓(xùn)練樣本；

將所述準(zhǔn)訓(xùn)練樣本集合中的部分用戶的用戶特征，作為第二訓(xùn)練樣本；

利用所述第一訓(xùn)練樣本和第二訓(xùn)練樣本對版本識別模型進(jìn)行訓(xùn)練；

將所述訓(xùn)練樣本集合中的另一部分用戶的用戶特征和所述準(zhǔn)訓(xùn)練樣本集合中的另一部分用戶的用戶特征，分別作為輸入提供給訓(xùn)練后的版本識別模型，經(jīng)由所述訓(xùn)練后的版本識別模型對輸入的用戶特征分別進(jìn)行版本識別處理。

5.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項所述的方法，其中，所述根據(jù)所述版本識別模型輸出的版本識別處理結(jié)果、所述第一版本標(biāo)注信息以及第二版本標(biāo)注信息，確定來自所述訓(xùn)練樣本集合中的多個用戶的用戶特征和來自所述準(zhǔn)訓(xùn)練樣本集合中的多個用戶的用戶特征的特征分布差異信息，包括：

根據(jù)所述版本識別模型輸出的各用戶特征的版本信息以及所述輸入的各用戶特征的第一版本標(biāo)注信息/第二版本標(biāo)注信息，計算所述訓(xùn)練樣本集合中的用戶特征和所述準(zhǔn)訓(xùn)練樣本集合中的用戶特征的馬修斯相關(guān)系數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其中，所述若所述特征分布差異信息滿足預(yù)設(shè)差異條件，則利用所述準(zhǔn)訓(xùn)練樣本集合中的用戶特征進(jìn)行預(yù)測模型訓(xùn)練，包括：

若所述馬修斯相關(guān)系數(shù)達(dá)到預(yù)定閾值，則將所述準(zhǔn)訓(xùn)練樣本集合中的用戶特征作為輸入，提供給待訓(xùn)練預(yù)測模型；

經(jīng)由所述待訓(xùn)練預(yù)測模型對輸入的用戶特征進(jìn)行預(yù)測處理；

根據(jù)所述待訓(xùn)練預(yù)測模型輸出的預(yù)測處理結(jié)果和所述輸入的用戶特征的目標(biāo)行為發(fā)生標(biāo)注信息，調(diào)整所述待訓(xùn)練預(yù)測模型的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。