[发明专利]判断用户对优惠券是否敏感的方法和装置

权利要求书

1.一种判断用户对优惠券是否敏感的方法，其特征在于，包括：

获取用户行为数据以及用户对优惠券是否敏感的调查结果；

使用所述调查结果对所述用户行为数据做标记以生成样本集；

对所述样本集进行训练以得到判定模型，并使用所述判定模型来判断用户对优惠券是否敏感。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户对优惠券是否敏感的调查结果是通过发放问卷的方式来调查得到的。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取用户行为数据之后，还包括：

对所述用户行为数据进行处理以得到预设的指标对应的取值；

对所述取值中的连续数据进行离散化处理以得到预设的指标对应的离散取值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述样本集进行训练以得到判定模型包括：

将所述样本集划分为训练集和验证集；

通过对所述训练集进行训练以得到基础模型；

使用所述验证集对所述基础模型进行后剪枝处理以得到判定模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过对所述训练集进行训练以得到基础模型包括：

分别计算使用各个可选指标对样本进行划分对应的信息增益和信息增益率；

从信息增益高于平均水平的可选指标中选择出增益率最高的可选指标作为当前等级的节点对应的指标，并将所述指标对应的离散取值作为当前等级的节点，然后将所述指标从所述可选指标中删除；

对于每个节点，重复执行前两个步骤以确定所述节点对应的下一级节点，直至无法再对所述节点包含的样本进行划分，并将划分停止时的节点标记为叶节点，使用所述叶节点包含的样本集中样本数量最多的取值来对所述叶节点做标记以得到基础模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，若所述节点包含的样本全部属于同一类别或所述节点包含的样本在所有可选指标上对应的取值相同或所述节点包含的样本集为空，则判定为无法再对所述节点包含的样本进行划分。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，使用所述验证集对所述基础模型进行后剪枝处理以得到判定模型包括：

从最后一级节点开始直至根节点，依次计算删除当前等级的节点下的分支后，对于验证集的数据计算精度是否有提升，如果有提升，则删除所述当前等级的节点下的分支。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

对判定为对优惠券敏感的用户中的指定用户投放优惠券，其余用户不投放优惠券，并统计所有用户的购买结果，以对所述判定模型进行优化。

9.一种判断用户对优惠券是否敏感的装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取用户行为数据以及用户对优惠券是否敏感的调查结果；

样本生成模块，用于使用所述调查结果对所述用户行为数据做标记以生成样本集；

模型训练模块，用于对所述样本集进行训练以得到判定模型，并使用所述判定模型来判断用户对优惠券是否敏感。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述用户对优惠券是否敏感的调查结果是通过发放问卷的方式来调查得到的。

11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括数据处理模块，用于：

获取用户行为数据之后，对所述用户行为数据进行处理以得到预设的指标对应的取值；

对所述取值中的连续数据进行离散化处理以得到预设的指标对应的离散取值。

12.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述模型训练模块还用于：

将所述样本集划分为训练集和验证集；

通过对所述训练集进行训练以得到基础模型；

使用所述验证集对所述基础模型进行后剪枝处理以得到判定模型。