[发明专利]购买力预测方法和装置

说明书

技术领域

本公开涉及数据回归预测领域，特别涉及一种购买力预测方法及装置。

背景技术

在很多应用场景中，服务器经常需要预测用户的购买力。比如，在服务器为用户提供推荐信息时，服务器需要先获取该用户的购买力，进而根据购买力进行推荐。相关技术中，服务器直接获取该用户在前一个月的购买总额，并将该购买总额确定为该用户在下一个月的购买力。

发明内容

为了解决相关技术中购买力预测准确度不高的问题，本公开提供一种购买力预测方法和装置。所述技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种购买力预测方法，该方法包括：

获取购买力预测模型，该购买力预测模型为根据样本用户在第一历史时间段内的购买因子训练得到的模型，购买力预测模型包括预测购买力与购买因子之间的对应关系；

获取目标用户在第二历史时间段内的历史购买信息，该历史购买信息包括目标用户在第二历史时间段内的目标购买因子；

根据历史购买信息以及购买力预测模型，预测目标用户在未来的目标时间段内的目标购买力。

可选的，第二历史时间段包括n个子时间段，目标购买因子中包括目标用户在n个子时间段中的每个子时间段内的实际购买力，或者，历史购买信息中还包括目标用户在n个子时间段中的每个子时间段内的实际购买力，n为大于0的整数；

根据历史购买信息以及购买力预测模型，预测目标用户在未来的目标时间段内的目标购买力，包括：

对于n个子时间段中的每个子时间段，将该子时间段内的目标购买因子作为购买力预测模型的输入，并将购买力预测模型的输出确定为目标用户在该子时间段内的预测购买力；

根据n个子时间段内的每个子时间段的实际购买力以及每个子时间段所对应的预测购买力，确定目标用户的实际购买力与预测购买力之间的映射关系；

根据映射关系预测目标用户在目标时间段内的目标购买力。

可选的，根据映射关系预测目标用户在目标时间段内的目标购买力，包括：

将根据购买力预测模型预测得到的第三历史时间段内的预测购买力作为映射关系的输入，并将映射关系的输出确定为目标购买力，第三历史时间段为目标时间段之前的最近的历史时间段。

可选的，根据历史购买信息以及购买力预测模型，预测目标用户在未来的目标时间段内的目标购买力，包括：

将第二历史时间段中目标时间段之前的最近一个子时间段内的目标购买因子作为购买力预测模型的输入，并将购买力预测模型的输出确定为目标购买力。

可选的，获取购买力预测模型之前，方法还包括：

对于每个样本用户，获取样本用户在第一历史时间段内的购买因子，购买因子包括：样本用户在每个购买项上的购买额度、样本用户在第一历史时间段内的购买力、样本用户在第四历史时间段中的i个子时间段内的每个子时间段的购买力以及样本用户在第四历史时间段内的平均购买力中的至少一种，第四历史时间段早于第一历史时间段，i≥1；

根据预设回归方法对购买因子进行回归，得到购买力预测模型。

可选的，该方法还包括：

根据目标购买力以及预设对应关系，向目标用户所对应的终端发送目标购买力所对应的推荐信息；

预设对应关系包括目标购买力与推荐信息之间的对应关系。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种购买力预测装置，该装置包括：

模型获取模块，被配置为获取购买力预测模型，购买力预测模型为根据样本用户在第一历史时间段内的购买因子训练得到的模型，购买力预测模型包括预测购买力与购买因子之间的对应关系；

信息获取模块，被配置为获取目标用户在第二历史时间段内的历史购买信息，历史购买信息包括目标用户在第二历史时间段内的目标购买因子；

预测模块，被配置为根据信息获取模块获取的历史购买信息以及模型获取模块获取的购买力预测模型，预测目标用户在未来的目标时间段内的目标购买力。

可选的，所述第二历史时间段包括n个子时间段，所述目标购买因子中包括所述目标用户在所述n个子时间段中的每个子时间段内的实际购买力，或者，所述历史购买信息中还包括所述目标用户在所述n个子时间段中的每个子时间段内的实际购买力，n为大于0的整数；

预测模块，包括：

第一确定子模块，被配置为对于n个子时间段中的每个子时间段，将子时间段内的目标购买因子作为购买力预测模型的输入，并将购买力预测模型的输出确定为目标用户在子时间段内的预测购买力；