[发明专利]一种数据处理的方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种数据处理的方法，其特征在于，包括：

确定第一设定时间内任一商户的历史用户数据，其中，所述历史用户数据包括下单用户数据和未下单用户数据以及用户下单标记，所述用户下单标记用于表征用户在所述第一设定时间内是否下单；

提取所述历史用户数据中各用户的用户特征,确定用户特征向量数据；

根据所述用户特征向量数据确定模型训练集合；

根据所述模型训练集合以及预设算法确定预测模型；

根据所述预测模型确定未下单用户的下单概率；

根据所述未下单用户的下单概率对所述未下单用户进行分类。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述历史用户数据中各用户的用户特征,确定用户特征向量数据，具体包括：

提取所述历史用户数据中各用户的用户特征，确定用户特征数据；

根据所述用户特征数据与所述历史用户数据中包括的所述用户下单标记，确定出标记后的用户特征数据，其中，所述标记后的用户数据特征中包括字符串；

将所述标记后的用户特征数据中包括的所述字符串按照设定方式进行向量化，确定出所述用户特征向量数据。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户特征向量数据确定模型训练集合，具体包括：

将所述用户特征向量数据按照所述用户下单标记划分为模型训练集合与模型预测集合；

根据所述预测模型确定未下单用户的下单概率，具体包括：

根据所述预测模型确定出所述模型预测集合中所述未下单用户的下单概率。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述未下单用户的下单概率对所述未下单用户进行分类，具体包括：

将所述未下单用户按照所述下单概率进行排序，将所述排序序列中的前N名划分为目标用户，其中，N为大于等于1的正整数。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述未下单用户的下单概率对所述未下单用户进行分类，具体包括：

确定所述下单概率的阈值，将所述下单概率大于或等于所述阈值的未下单用户划分为目标用户。

6.一种数据处理的装置，其特征在于，包括：

历史用户数据确定单元，用于确定第一设定时间内任一商户的历史用户数据，其中，所述历史用户数据包括下单用户数据和未下单用户数据以及用户下单标记，所述用户下单标记用于表征用户在所述第一设定时间内是否下单；

特征向量数据确定单元，用于提取所述历史用户数据中各用户的用户特征,确定用户特征向量数据；

集合确定单元，用于根据所述用户特征向量数据确定模型训练集合；

模型确定单元，用于根据所述模型训练集合以及预设算法确定预测模型；

预测单元，用于根据所述预测模型确定未下单用户的下单概率；

处理单元，用于根据所述未下单用户的下单概率对所述未下单用户进行分类。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述特征向量数据确定单元具体包括：

提取单元，用于提取所述历史用户数据中各用户的用户特征，确定用户特征数据；

第一确定单元，用于根据所述用户特征数据与所述历史用户数据中包括的所述用户下单标记，确定出标记后的用户特征数据，其中，所述标记后的用户数据特征中包括字符串；

第二确定单元，用于将所述标记后的用户特征数据中包括的所述字符串按照设定方式进行向量化，确定出所述用户特征向量数据。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述集合确定单元具体用于：将所述用户特征向量数据按照所述用户下单标记划分为模型训练集合与模型预测集合；

所述预测单元具体用于：根据所述预测模型确定出所述模型预测集合中所述未下单用户的下单概率。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的方法。

10.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如权利要求1-5任一项所述的方法。