[發明專利]目標用戶的識別方法、裝置和電子設備

有效

• 申請號: 202110157082.0
• 申請日: 2021-02-04
• 公開（公告）號: CN112989929B
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發明（設計）人: 楊哲;楊一鵬
• 申請（專利權）人: 支付寶（杭州）信息技術有限公司
• 主分類號: G06V40/10
• 分類號: G06V40/10;G06N20/00;G06Q20/40;G06F21/60
• 代理公司: 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415
• 代理人: 靳玫

本公開實施例提供一種目標用戶的識別方法、裝置和電子設備，其中該方法由聯邦學習系統中的協作方執行；所述聯邦學習系統包括第一數據方、第二數據方和協作方；識別方法包括：獲取第一數據方對應的第一數據以及第二數據方對應的第二數據；第一數據是根據第一數據方擁有的第一用戶的第一特征數據得到，第二數據是根據第二數據方擁有的所述第一用戶的第二特征數據得到；基于第一數據和第二數據，通過預先訓練的用戶識別模型進行預測，根據所述預測結果確定第一用戶是否是預定的目標用戶。本公開實施例提升了用戶識別的準確率。

技術領域

本公開涉及機器學習技術，具體涉及一種目標用戶的識別方法、裝置和電子設備。

背景技術

識別風險用戶是很多場景中需要做的風險防控措施。例如，在支付場景中，由于市場競爭越來越激烈，為了提升市場份額，需要通過各種營銷活動來提升用戶使用某種特定支付工具(例如，支付寶)的意愿。希望通過營銷活動，不僅提升用戶當筆的支付成功率，還可以帶來更多后續的交易筆數。以支付寶為例，支付寶和外部商戶可以合作進行營銷活動，即有些營銷活動是由支付寶發起的，有些營銷活動是由外部商戶發起的。不過，在營銷運營的過程中發現，存在部分薅羊毛用戶每次都是僅在有營銷活動的時候才使用該特定支付工具付款，其他情況很少使用。這種用戶稱為營銷作弊用戶，需要識別出來并避免對這部分用戶進行營銷，以減少無效營銷資金的浪費，提升營銷資金的轉化效果。

傳統的方法中，支付寶和外部商戶各自來識別某個用戶是否是營銷作弊用戶，并根據各自的識別結果來決定是否對該用戶進行營銷活動。例如，支付寶通常根據支付寶收集的某用戶的數據來識別該用戶是否是營銷作弊用戶，以據此決定是否對該用戶發起營銷；同理，外部商戶根據外部商戶的APP收集的該用戶的數據識別營銷作弊用戶，減少被薅羊毛的可能性。但是實踐中發現，這種方法對營銷作弊用戶有時識別不準確。

發明內容

有鑒于此，本公開至少提供一種目標用戶的識別方法、裝置和電子設備，以提高對目標用戶識別的準確率。

第一方面，提供一種目標用戶的識別方法，所述方法由聯邦學習系統中的協作方執行；所述聯邦學習系統包括第一數據方、第二數據方和所述協作方；所述識別方法包括：

獲取所述第一數據方對應的第一數據、以及第二數據方對應的第二數據；所述第一數據是根據第一數據方擁有的第一用戶的第一特征數據得到，所述第二數據是根據第二數據方擁有的所述第一用戶的第二特征數據得到；

基于所述第一數據和第二數據，通過預先訓練的用戶識別模型進行預測，根據所述預測結果確定所述第一用戶是否是預定的目標用戶。

第二方面，提供一種目標用戶的識別方法，所述方法由聯邦學習系統中的任一數據方執行，所述任一數據方是第一數據方或者第二數據方；所述聯邦學習系統包括所述第一數據方、第二數據方和協作方；所述識別方法包括：

根據本地擁有的第一用戶的特征數據，得到用戶數據；

向所述協作方發送所述用戶數據，以使得所述協作方利用所述用戶數據以及其他數據方的用戶數據通過用戶識別模型識別第一用戶是否是目標用戶。

第三方面，提供一種目標用戶的識別裝置，所述裝置應用于聯邦學習系統中的協作方，所述聯邦學習系統包括第一數據方、第二數據方和所述協作方；所述裝置包括：

數據獲取模塊，用于獲取所述第一數據方對應的第一數據、以及第二數據方對應的第二數據；所述第一數據是根據第一數據方擁有的第一用戶的第一特征數據得到，所述第二數據是根據第二數據方擁有的所述第一用戶的第二特征數據得到；

識別處理模塊，用于基于所述第一數據和第二數據，通過預先訓練的用戶識別模型進行預測，根據所述預測結果確定第一用戶是否是預定的目標用戶。