[發明專利]基于數據挖掘的預測方法、裝置、設備以及存儲介質

在審

• 申請號: 202110024927.9
• 申請日: 2021-01-08
• 公開（公告）號: CN114742568A
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發明（設計）人: 林岳
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06F16/2458
• 代理公司: 北京勵誠知識產權代理有限公司 11647
• 代理人: 趙爽

1.一種基于數據挖掘的預測方法，其特征在于，包括:

獲取從原始數據中學習得到的預測模型；

通過特征工程對待預測用戶的原始數據進行特征構建，得到所述待預測用戶的特征，所述待預測用戶的特征包括用于表征生命周期總價值LTV的特征，所述待預測用戶的LTV表示在未來某一段時間內所述待預測用戶發生的操作行為所產生的結果；

將所述待預測用戶的特征輸入到所述預測模型中，通過所述預測模型對所述待預測用戶的LTV進行預測，得到所述待預測用戶的LTV；

輸出所述待預測用戶的LTV。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取從原始數據中學習得到的預測模型，包括：

獲取訓練數據，所述訓練數據包括過去某段時間內的新增用戶的原始數據；

基于所述訓練數據構建訓練特征；

在所述訓練特征上訓練模型，得到所述預測模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述待預測用戶的LTV為所述待預測用戶所在的業務場景下的LTV。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述訓練數據包括多個業務場景下的多個原始數據，所述訓練特征包括所述多個原始數據分別對應的多個第一特征，所述多個業務場景包括所述待預測用戶所在的業務場景；所述在所述訓練特征上訓練模型，得到所述預測模型，包括：

分別在所述多個第一特征上訓練模型，以得到所述多個業務場景分別對應的多個模型；

確定所述待預測用戶所在的業務場景；

將所述多個業務模型中的與所述待預測用戶所在的業務場景對應的模型，確定為所述預測模型。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述待預測用戶包括多個用戶組；所述將所述待預測用戶的特征輸入到所述預測模型中，通過所述預測模型對所述待預測用戶的LTV進行預測，得到所述待預測用戶的LTV，包括：

將所述多個用戶組的特征分別輸入到所述預測模型中，通過所述預測模型對所述多個用戶組中每一個用戶組的LTV進行預測，得到所述每一個用戶組的LTV。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

基于所述每一個用戶組的LTV，輸出針對所述多個用戶組的運營策略，所述運營策略用于表征優先運營所述多個用戶組中的LTV靠前的用戶組；或者，所述運營策略用于表征優先運營所述多個用戶組按照LTV由大到小的順序進行排序后排名靠前的用戶組。

7.一種基于數據挖掘的預測裝置，其特征在于，包括：

獲取單元，用于獲取從原始數據中學習得到的預測模型；

構建單元，用于通過特征工程對待預測用戶的原始數據進行特征構建，得到所述待預測用戶的特征，所述待預測用戶的特征包括用于表征生命周期總價值LTV的特征，所述待預測用戶的LTV表示在未來某一段時間內所述待預測用戶發生的操作行為所產生的結果；

預測單元，用于將所述待預測用戶的特征輸入到所述預測模型中，通過所述預測模型對所述待預測用戶的LTV進行預測，得到所述待預測用戶的LTV；

輸出單元，用于輸出所述待預測用戶的LTV。

8.根據權利要求7所述的預測裝置，其特征在于，所述獲取單元具體用于：

獲取訓練數據，所述訓練數據包括過去某段時間內的新增用戶的原始數據；

基于所述訓練數據構建訓練特征；

在所述訓練特征上訓練模型，得到所述預測模型。

9.根據權利要求8所述的預測裝置，其特征在于，所述待預測用戶的LTV為所述待預測用戶所在的業務場景下的LTV。