[发明专利]信息输出方法和装置

说明书

本申请实施例公开了信息输出方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取用户请求，所述用户请求包括用户标识；在用户画像信息集合中查询与所述用户标识匹配的用户画像信息；将查询到的用户画像信息输入预先训练的事件概率预测模型，生成与所述用户标识对应的事件概率信息并输出，所述事件概率预测模型用于表征用户画像信息与事件概率信息的对应关系，所述事件概率信息用于指示预定义事件发生的概率。该实施方式提供了一种基于用户画像信息的预测机制，丰富了输出事件概率信息的方法。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及信息输出方法和装置。

背景技术

一些服务提供商往往根据用户填写的资料或提供的证明材料，对用户的行为进行预测，得到预定义事件发生的概率，例如，金融机构会根据用户的填写的表单确定向用户提供贷款后用户违约的概率。

发明内容

本申请实施例提出了信息输出方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种信息输出方法，该方法包括：获取用户请求，用户请求包括用户标识；在用户画像信息集合中查询与用户标识匹配的用户画像信息；将查询到的用户画像信息输入预先训练的事件概率预测模型，生成与用户标识对应的事件概率信息并输出，事件概率预测模型用于表征用户画像信息与事件概率信息的对应关系，事件概率信息用于指示预定义事件发生的概率。

在本实施例中，事件概率预测模型是经由以下步骤训练得到的：获取历史订单记录集合，历史订单记录集合中的每条历史订单记录包括用户标识和用于指示预定义事件已发生的目标信息；将历史订单记录集合中不包含目标信息的历史订单记录包括的用户标识确定为正样本用户标识，历史订单记录集合中包含目标信息的历史订单记录包括的用户标识确定为负样本用户标识；将用户画像信息集合中与正样本用户标识匹配的用户画像信息确定为正样本，用户画像信息集合中与负样本用户标识匹配的用户画像信息确定为负样本，利用机器学习方法，训练得到事件概率预测模型。

在本实施例中，用户画像信息集合中的用户画像信息是经由以下步骤生成的：对预设时间段内产生的目标用户的网络记录进行特征提取，生成至少一项特征信息；将至少一项特征信息输入至预先训练的用户画像信息生成模型，生成用户画像信息，用户画像信息生成模型用于表征特征信息与用户画像信息的对应关系。

在本实施例中，网络记录包括文本记录；以及对预设时间段内产生的目标用户的网络记录进行特征提取，生成至少一项特征信息，包括：对预设时间段内产生的目标用户的文本记录进行语义分析，生成关键词以及关键词出现的次数。

在本实施例中，文本记录包括以下至少一项：搜索引擎记录的检索词、浏览过的网页的内容信息、社交平台发布的信息。

在本实施例中，网络记录包括待统计记录；以及对预设时间段内产生的目标用户的网络记录进行特征提取，生成至少一项特征信息，包括：基于预设时间段内产生的目标用户的待统计记录，统计预先设置的待统计项的数量。

在本实施例中，待统计记录包括以下至少一项：电子商务平台的订单记录、社交平台的好友记录、社交平台的登录记录、社交平台的信息发布记录、目标页面的浏览记录。

在本实施例中，用户画像信息还包括根据预设时间段生成的时间维度信息。

在本实施例中，方法还包括：响应于所输出的事件概率信息与第一预设信息匹配，根据用户请求生成订单。

在本实施例中，方法还包括：响应于所输出的事件概率信息与第二预设信息匹配，将用户请求发送至目标设备，响应于接受到目标设备发送的订单生成指示，根据用户请求生成订单。