[发明专利]一种对象触发事件预测方法及装置

说明书

本申请实施例提供了一种对象触发事件预测方法及装置，该方法包括：获取目标对象与其关联对象的触发关联程度，获取目标用户触发关联对象的触发记录信息，以及获取目标用户的属性特征；再利用预先训练好的触发概率预测模型，根据获取到的触发关联程度、目标用户的触发记录信息和属性特征，预测目标用户触发目标对象的触发概率。本申请实施例中，引入目标对象与关联对象的关联性对触发目标对象的影响，从而能够更加全面、准确地对目标用户对目标对象的触发概率进行预估，使得预测得到的触发概率准确性高、具有较好的参考性，进而实现对产品的精准推荐。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种对象触发事件预测方法及装置。

背景技术

目前，随着智能终端的普及和移动端技术的发展，各种APP(Application，应用程序)走进了人们日常生活中，越来越多的用户选择在移动终端的应用商店中下载所需的应用程序。

为了丰富应用程序的功能，在不需要安装过多应用程序的前提下，满足用户的多元化使用需求，通常在某一应用程序中接入多个免安装的应用程序，这些免安装的应用程序一般称为“小程序”、“微应用”、“快应用”或“轻应用”等，其最大特点是使用便捷，无需手动在移动端的操作系统中安装，但通常需要依托于大型应用程序作为载体进行使用，例如，支付宝中设有蚂蚁森林、共享单车等诸多“小程序”。

随着应用程序中接入的小程序越来越多，针对每个小程序，需要精准地预估用户是否需要使用该小程序，进而有针对性地向用户进行推荐。现有技术中预估用户是否需要使用该小程序的方式主要是基于用户的用户画像(包含用户的职业、年龄、性别等)进行点击率预估，但上述方式在实际应用中的表现并未达到人们的预期，仍然存在预估结果准确度低、参考性差的问题，不利于小程序的精准推荐。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种对象触发事件预测方法及装置，引入目标对象与关联对象的关联性对触发目标对象的影响，从而能够更加全面、准确地对目标用户对目标对象的触发概率进行预估，使得预测得到的触发概率准确性高、具有较好的参考性，进而实现对产品的精准推荐。

为解决上述技术问题，本申请实施例是这样实现的：

本申请实施例提供了一种对象触发事件预测方法，包括：

获取目标对象与其关联对象的触发关联程度，其中，所述目标对象和所述关联对象均能够被触发；

获取目标用户触发所述关联对象的触发记录信息，以及获取所述目标用户的属性特征；

利用预先训练好的触发概率预测模型，根据所述属性特征、所述触发关联程度和所述触发记录信息，预测所述目标用户触发所述目标对象的触发概率。

本申请实施例提供了一种对象触发事件预测方法，包括：

获取目标应用与其关联应用的触发关联程度，其中，所述目标应用和所述关联应用均能够被触发；

获取目标用户触发所述关联应用的触发记录信息，以及获取所述目标用户的属性特征；

利用预先训练好的触发概率预测模型，根据所述属性特征、所述触发关联程度和所述触发记录信息，预测所述目标用户触发所述目标应用的触发概率。

本申请实施例提供了一种对象触发事件预测装置，包括：

第一获取模块，用于获取目标对象与其关联对象的触发关联程度，其中，所述目标对象和所述关联对象均能够被触发；

第二获取模块，用于获取目标用户触发所述关联对象的触发记录信息，以及获取所述目标用户的属性特征；

触发概率预测模块，用于利用预先训练好的触发概率预测模型，根据所述属性特征、所述触发关联程度和所述触发记录信息，预测所述目标用户触发所述目标对象的触发概率。