[發明專利]數據處理方法、裝置、電子設備和可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202110004176.4
• 申請日: 2021-01-04
• 公開（公告）號: CN112668801A
• 公開（公告）日: 2021-04-16
• 發明（設計）人: 葉騰;艾葦;張凌宇;葉杰平;梅俏竹;張露露;吳國斌
• 申請（專利權）人: 北京嘀嘀無限科技發展有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/30;G06N20/00
• 代理公司: 北京睿派知識產權代理事務所(普通合伙) 11597
• 代理人: 劉鋒

本發明實施例提供了一種數據處理方法、裝置、電子設備和可讀存儲介質，涉及計算機技術領域，在本發明實施例中，活動屬性特征可以用于區別各個線上活動之間的差異，區域屬性特征可以用于區別各個地區之間的差異，參與終端屬性特征可以用于區別線上活動參與者之間的個體差異，進而，網約車平臺可以結合活動參與終端自身的特性、區域自身的特性以及活動自身的特性，準確預測線上活動對于活動參與終端的活動影響參數，因此，通過本發明實施例可以更合理的配置線上活動。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，特別是涉及一種數據處理方法、裝置、電子設備和可讀存儲介質。

背景技術

目前，網約車是人們常用的出行方式之一，有越來越多的人選擇作為網約車服務的提供者。

為了加強網約車司機之間的聯系、溝通以及工作活躍度等，網約車平臺會時常組織團隊活動，網約車司機可以通過團隊活動提高自身的工作效率、生產效率等等，進而可以提高工作活躍度。

然而，由于每個網約車團隊存在一定差異，因此，不同的團隊獲得的提升效果是不同的，也就是說，在一個團隊活動中，會存在部分網約車團隊無法獲得提升，導致該團隊活動所帶來的整體效果較差。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供一種數據處理方法、裝置、電子設備和可讀存儲介質，以準確預測線上活動對于活動參與終端的活動影響參數，進而可以更合理的配置線上活動。

第一方面，提供了一種數據處理方法，所述方法應用于電子設備，所述方法包括：

獲取與線上活動相關的特征集合，所述特征集合包括所述線上活動的活動屬性特征、所述線上活動對應地理區域的區域屬性特征以及參與所述線上活動的目標參與終端的參與終端屬性特征；以及

以所述特征集合作為輸入，通過預先訓練的機器學習模型，確定所述預先訓練的機器學習模型輸出的活動影響參數的預測值，所述活動影響參數的預測值用于表征所述線上活動對于所述目標參與終端的屬性影響值。

可選的，所述方法還包括：

獲取訓練集，所述訓練集包括與歷史活動相關的歷史特征和歷史影響值，所述歷史特征包括所述歷史活動的活動屬性特征、所述歷史活動對應地理區域的區域屬性特征以及參與所述歷史活動的各歷史參與終端的參與終端屬性特征，所述歷史影響值用于表征所述歷史比賽對于所述歷史參與終端的屬性影響值；以及

基于所述訓練集，訓練機器學習模型。

可選的，所述方法還包括：

針對所述歷史活動，獲取所述歷史參與終端在活動階段和基線階段的屬性分值，所述基線階段用于表征活動前的預設時間段；

獲取對照終端在所述活動階段和所述基線階段的屬性分值；以及

基于所述歷史參與終端對應的屬性分值，和所述對照終端對應的屬性分值，確定所述歷史參與終端對應的歷史影響值。

可選的，所述基于所述歷史參與終端對應的屬性分值，和所述對照終端對應的屬性分值，確定所述歷史參與終端對應的歷史影響值，包括：

確定所述對照終端在所述活動階段的屬性分值，和在所述基線階段的屬性分值之間的第一差值；

基于所述第一差值和所述對照終端的數量，確定所述對照終端對應的平均差值；

針對每個歷史參與終端，確定所述歷史參與終端在所述活動階段的屬性分值，和在所述基線階段的屬性分值之間的第二差值；以及

將所述第二差值與所述平均差值之間的第三差值作為所述歷史影響值。

可選的，所述方法還包括：