[發(fā)明專利]一種業(yè)務處理方法、裝置、設(shè)備及計算機存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010530088.3 | 申請日: | 2020-06-11 |
| 公開(公告)號: | CN111686451A | 公開(公告)日: | 2020-09-22 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 劉必為 | 申請(專利權(quán))人: | 騰訊科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | A63F13/79 | 分類號: | A63F13/79;A63F13/45 |
| 代理公司: | 北京同達信恒知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11291 | 代理人: | 李娟 |
| 地址: | 518044 廣東省深圳*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 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: | 一種 業(yè)務 處理 方法 裝置 設(shè)備 計算機 存儲 介質(zhì) | ||
1.一種業(yè)務處理方法,其特征在于,包括:
獲取待預測賬戶的賬戶特征數(shù)據(jù),所述賬戶特征數(shù)據(jù)包括所述待預測賬戶的屬性特征數(shù)據(jù)和所述待預測賬戶在目標行為的試用時段中行為特征數(shù)據(jù),所述屬性特征數(shù)據(jù)用于表征所述待預測賬戶的電子資源的持有量估計值,所述行為特征數(shù)據(jù)表征所述待預測賬戶對所述目標行為的偏好程度,所述目標行為包括在非試用時段中進行轉(zhuǎn)移電子資源的轉(zhuǎn)換操作后可使用的操作,所述非試用時段為所述試用時段結(jié)束之后的時段;
利用歷史數(shù)據(jù)中,各個歷史賬戶的賬戶特征數(shù)據(jù)和各個歷史賬戶在各自的非試用時段中的轉(zhuǎn)換操作結(jié)果的關(guān)聯(lián)度,基于所述待預測賬戶的賬戶特征數(shù)據(jù),估計所述待預測賬戶在非試用時段中進行轉(zhuǎn)換操作的操作意向概率值,其中,所述轉(zhuǎn)換操作結(jié)果包括是否進行所述轉(zhuǎn)換操作的結(jié)果,每個歷史賬戶的賬戶特征數(shù)據(jù)包括歷史賬戶的屬性特征數(shù)據(jù)和歷史賬戶在各自的試用時段中的行為特征數(shù)據(jù);
根據(jù)所述待預測賬戶在非試用時段進行轉(zhuǎn)換操作的操作意向概率值,針對所述待預測賬戶進行業(yè)務處理。
2.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用歷史數(shù)據(jù)中,各個歷史賬戶的賬戶特征數(shù)據(jù)和各個歷史賬戶在各自的非試用時段中的轉(zhuǎn)換操作結(jié)果的關(guān)聯(lián)度,基于所述待預測賬戶的賬戶特征數(shù)據(jù),估計所述待預測賬戶在非試用時段中進行轉(zhuǎn)換操作的操作意向概率值,具體包括:
采用已訓練的操作意向預估模型,輸入所述待預測賬戶的賬戶特征數(shù)據(jù),并獲得所述操作意向預估模型輸出的所述待預測賬戶在非試用時段進行所述轉(zhuǎn)換操作的操作意向概率值,所述操作意向預估模型是基于集成學習方法,采用各個歷史賬戶的賬戶特征數(shù)據(jù)和各個歷史賬戶在各自的非試用時段是否進行所述轉(zhuǎn)換操作的操作數(shù)據(jù)作為訓練樣本訓練得到的,所述已訓練的操作意向預估模型包括多個分類器和一個決策器,其中:
各分類器分別根據(jù)所述待預測賬戶的賬戶特征數(shù)據(jù)進行判定并輸出第一分類結(jié)果,所述第一分類結(jié)果用于指示所述賬戶特征數(shù)據(jù)與非試用時段的轉(zhuǎn)換操作結(jié)果的關(guān)聯(lián)度;
所述決策器根據(jù)各分類器輸出的第一分類結(jié)果,獲得所述待預測賬戶在非試用時段進行所述轉(zhuǎn)換操作的操作意向概率值。
3.如權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,通過如下方式得到所述已訓練的操作意向預估模型:
提取各訓練樣本中歷史賬戶的賬戶特征數(shù)據(jù)以及歷史賬戶在非試用時段是否進行轉(zhuǎn)換操作的操作數(shù)據(jù);
根據(jù)各訓練樣本中歷史賬戶在非試用時段是否進行所述轉(zhuǎn)換操作的操作數(shù)據(jù),確定各訓練樣本的第二分類結(jié)果,所述第二分類結(jié)果用于指示各歷史賬戶在各自的非試用時段是否進行所述轉(zhuǎn)換操作的操作結(jié)果;
利用各訓練樣本中歷史賬戶的賬戶特征數(shù)據(jù)和第二分類結(jié)果的映射關(guān)系,調(diào)整歷史訓練得到的操作意向預估模型或者初始的操作意向預估模型,得到所述已訓練的操作意向預估模型。
4.如權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,還包括:
對所述歷史數(shù)據(jù)進行如下至少一種數(shù)據(jù)處理,將進行數(shù)據(jù)處理后的歷史數(shù)據(jù)確定為所述訓練樣本:
丟棄試用時段存在所述轉(zhuǎn)換操作的歷史數(shù)據(jù);
丟棄非試用時段存在通過設(shè)定資源轉(zhuǎn)換方式進行所述轉(zhuǎn)換操作的歷史數(shù)據(jù);
丟棄目標行為的總時長小于時長閾值的歷史數(shù)據(jù)。
5.如權(quán)利要求1-4任一項所述的方法,其特征在于,所述行為特征數(shù)據(jù)包括如下至少一種數(shù)據(jù):
賬戶在試用時段中進行所述目標行為的目標行為操作信息;
賬戶在試用時段中接入實現(xiàn)所述目標行為的目標應用的目標應用接入信息;
賬戶在試用時段中的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境信息;
賬戶在試用時段中的網(wǎng)絡(luò)使用程度。
6.如權(quán)利要求1-4任一項所述的方法,其特征在于,所述賬戶包括登錄實現(xiàn)所述目標行為的目標應用的第三方賬戶,所述屬性特征數(shù)據(jù)包括如下至少一種數(shù)據(jù):
所述第三方賬戶的賬戶設(shè)置信息;
所述第三方賬戶的創(chuàng)建時長信息;
所述第三方賬戶的賬戶等級信息。
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