[發明專利]優惠券發放方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202010779796.0
• 申請日: 2020-08-05
• 公開（公告）號: CN112085517A
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發明（設計）人: 黃興;王杰藝;顧津吉
• 申請（專利權）人: 北京三快在線科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06K9/62;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

本公開的實施例提供了一種優惠券發放方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質，所述方法通過在訓練過程中根據訓練輸入對應的預測下單轉化率、優惠券使用結果進行模型參數調整的同時，兼顧貼合實際場景的預設約束條件，進一步根據m個預測下單轉化率與預設約束條件之間的數據關系進行模型參數調整。這樣，使得訓練得到的目標預測模型可以在確保單一預測下單轉化率的同時，確保預測出的多個下單轉化率之間的合理性，進而一定程度上提高目標預測模型的預測準確性，相應地，通過該目標預測模型預測下單轉化率，并根據預測的下單轉化率向待發券用戶發放優惠券，可以確保優惠券發放的精準度。

技術領域

本公開的實施例屬于計算機技術領域，特別是涉及一種優惠券發放方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質。

背景技術

目前，經常會向用戶發放優惠券。為了精準的向用戶派發優惠券，往往會使用預測模型預測用戶持有不同優惠券時對應的下單轉化率，根據下單轉化率進行優惠券發放。

現有技術在獲取預測模型的過程中，通常僅根據模型給出的單一的預測下單轉化率的精確程度對模型參數進行調節。這樣，使用這種方式訓練出來的預測模型進行預測時，預測準確性較低，進而會導致優惠券發放的精準度較低。

發明內容

本公開的實施例提供一種優惠券發放方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質，用以提高預測模型的預測準確性，進而提高優惠券發放的精準度。

根據本公開的實施例的第一方面，提供了一種優惠券發放方法，所述方法包括：

根據待訓練預測模型和m個訓練輸入，獲取所述待訓練預測模型對應輸出的m個預測下單轉化率；其中，所述訓練輸入包括優惠券樣本額度及用戶樣本特征數據，所述m為不小于2的整數；

根據所述訓練輸入對應的所述預測下單轉化率及優惠券使用結果，確定所述待訓練預測模型的第一損失值，以及，通過判別器根據所述m個預測下單轉化率與預設約束條件之間的數據關系，確定所述待訓練預測模型的第二損失值；其中，所述預設約束條件表征所述m個預測下單轉化率組成的預測下單轉化率序列中的預測下單轉化率與其對應的優惠券樣本額度遞增變化

根據所述第一損失值和所述第二損失值，對所述待訓練預測模型中的模型參數進行調整，以獲取目標預測模型；

將待發券用戶的用戶特征數據以及待發放優惠券的優惠券額度作為所述目標預測模型的輸入，以獲取所述目標預測模型輸出的下單轉化率；

根據所述待發放優惠券對應的下單轉化率，向所述待發券用戶發放優惠券。

根據本公開的實施例的第二方面，提供了一種優惠券發放裝置，所述裝置包括：

第一獲取模塊，用于根據待訓練預測模型和m個訓練輸入，獲取所述待訓練預測模型對應輸出的m個預測下單轉化率；其中，所述訓練輸入包括優惠券樣本額度及用戶樣本特征數據，所述m為不小于2的整數；

確定模塊，用于根據所述訓練輸入對應的所述預測下單轉化率及優惠券使用結果，確定所述待訓練預測模型的第一損失值，以及，通過判別器根據所述m個預測下單轉化率與預設約束條件之間的數據關系，確定所述待訓練預測模型的第二損失值；其中，所述預設約束條件表征所述m個預測下單轉化率組成的預測下單轉化率序列中的預測下單轉化率與其對應的優惠券樣本額度遞增變化；

調整模塊，用于根據所述第一損失值和所述第二損失值，對所述待訓練預測模型中的模型參數進行調整，以獲取目標預測模型；

輸入模塊，用于將待發券用戶的用戶特征數據以及待發放優惠券的優惠券額度作為所述目標預測模型的輸入，以獲取所述目標預測模型輸出的下單轉化率；

發放模塊，用于根據所述待發放優惠券對應的下單轉化率，向所述待發券用戶發放優惠券。

根據本公開的實施例的第三方面，提供了一種電子設備，包括：