[发明专利]数据处理方法、装置和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，包括：

获取用户的特征值；

根据基准用户的特征值和非基准用户的特征值，选取影响用户达到业务目标的特征值，作为目标特征值；

选取具备目标特征值的非基准用户作为目标用户，以便对所述目标用户进行活动投放；

其中，所述基准用户为已经达到业务目标的用户；

其中，所述根据基准用户的特征值和非基准用户的特征值，选取影响用户达到业务目标的特征值，作为目标特征值包括：

针对多个特征类，根据同一特征类中不同特征项对应的基准用户和负样本用户的特征值分布情况，选取影响用户达到业务目标的特征类，作为目标特征类，其中，所述负样本用户为非基准用户中确定无法达到业务目标的用户；

从所述目标特征类中选取影响用户达到业务目标的特征值，作为目标特征值；

其中，所述根据同一特征类中不同特征项对应的基准用户和负样本用户的特征值分布情况，选取影响用户达到业务目标的特征类，作为目标特征类包括：

根据同一特征项中不同特征值对应的基准用户的数量和负样本用户的数量，确定该特征项对用户达到业务目标的影响度；

根据同一特征类中不同特征项对用户达到业务目标的影响度；确定该特征类对用户达到业务目标的影响度；

选取对用户达到业务目标的影响度高于特征类阈值的特征类，作为目标特征类。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其中，

所述从所述目标特征类中选取影响用户达到业务目标的特征值，作为目标特征值包括：

针对目标特征类中每个特征项，根据用户中的基准用户的数量和负样本用户的数量，以及同一特征项中不同特征值对应的基准用户的数量和负样本用户的数量，选取影响用户达到业务目标的该特征项对应的特征值，作为目标特征值。

3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其中，

所述选取影响用户达到业务目标的该特征对应的特征值包括：

根据用户中的负样本用户的数量和基准用户的数量的第一比值，以及一种特征值对应的负样本用户的数量和基准用户的数量的第二比值，确定该种特征值对用户达到业务目标的影响度；

选取对用户达到业务目标的影响度高于特征值阈值的特征值，作为目标特征值。

4.根据权利要求3所述的数据处理方法，其中，

特征值对用户达到业务目标的影响度为1减去第二比值与第一比值的比值后得到的差值。

5.根据权利要求1所述的数据处理方法，其中，

特征项对用户达到业务目标的影响度根据第一向量和第二向量的皮尔逊相关系数确定；所述第一向量为特征项中不同特征值对应的基准用户的数量组成的向量，所述第二向量为该特征项中不同特征值对应的负样本用户的数量组成的向量；

特征类对用户达到业务目标的影响度根据特征类中不同特征项对用户达到业务目标的影响度的加权值确定。

6.根据权利要求1所述的数据处理方法，其中，

所述从所述目标特征类中选取影响用户达到业务目标的特征值，作为目标特征值包括：

针对目标特征类中不同特征项，根据基准用户和非基准用户针对不同特征项的特征值，选取影响用户达到业务目标的不同特征项对应的特征值，作为目标特征值。

7.根据权利要求6所述的数据处理方法，其中，

所述根据基准用户和非基准用户针对不同特征项的特征值，选取影响用户达到业务目标的不同特征项对应的特征值，作为目标特征值包括：

根据用户针对不同特征项对应的特征值，以及该用户为基准用户或非基准用户的用户标识，生成该用户的特征向量；

将各个用户的特征向量输入FP Growth模型，进行频繁项集挖掘；

根据挖掘出的不同特征值和用户标识的项集，选取影响用户达到业务目标的不同特征项对应的特征值，作为目标特征值。

8.根据权利要求7所述的数据处理方法，其中，

将包含至少基准用户的用户标识且出现频率高于阈值的项集中的特征值，作为目标特征值。