[发明专利]确定试用品发放人群的方法和装置

权利要求书

1.一种确定试用品发放人群的方法，其特征在于，包括：

获取各个用户的包括领取试用品记录数据的行为数据；

将所述领取试用品记录数据的取值置为第一数值，然后将行为数据输入训练好的概率模型，确定在领取试用品条件下的第一购买概率；将所述领取试用品记录数据的取值置为第二数值，然后将行为数据输入训练好的概率模型，确定在不领取试用品条件下的第二购买概率；

根据第一购买概率和第二购买概率确定每个用户的评价指标，根据每个用户的所述评价指标确定试用品发放人群。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据第一购买概率和第二购买概率，按照如下公式确定每个用户的评价指标：

t＝a×p1+(1-a)×(p1-p0)⁺

式中，t代表评价指标；p1代表在领取试用品条件下的第一购买概率；p0代表在不领取试用品条件下的第二购买概率；(p1-p0)⁺＝max(0，(p1-p0))；a代表加权系数。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：接收试用品发放请求，所述试用品发放请求包括：试用品数量和发放策略；根据所述发放策略确定加权系数a的取值。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每个用户的所述评价指标确定试用品发放人群，包括：

按照评价指标从高到低的顺序选择前(n+b)个用户作为试用品发放人群；其中，n代表试用品数量；b代表常数。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将行为数据输入训练好的概率模型之前，还包括：确定存在训练好的概率模型；以及，

若不存在训练好的概率模型，则根据各个用户的行为数据按照机器学习的方法训练概率模型。

6.如权利要求1或5所述的方法，其特征在于，所述行为数据还包括以下至少之一：购买记录数据、加如购物车记录数据、浏览记录数据、关注记录数据。

7.一种确定试用品发放人群的装置，其特征在于，包括：

概率生成模块，获取各个用户的包括领取试用品记录数据的行为数据；将所述领取试用品记录数据的取值置为第一数值，然后将行为数据输入训练好的概率模型，确定在领取试用品条件下的第一购买概率；将所述领取试用品记录数据的取值置为第二数值，然后将行为数据输入训练好的概率模型，确定在不领取试用品条件下的第二购买概率；

用户评价模块，根据第一购买概率和第二购买概率确定每个用户的评价指标；

用户筛选模块，根据每个用户的所述评价指标确定试用品发放人群。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，用户评价模块根据第一购买概率和第二购买概率，按照如下公式确定每个用户的评价指标：

t＝a×p1+(1-a)×(p1-p0)⁺

式中，t代表评价指标；p1代表在领取试用品条件下的第一购买概率；p0代表在不领取试用品条件下的第二购买概率；(p1-p0)⁺＝max(0，(p1-p0))；a代表加权系数。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，还包括：策略下发模块，用于向用户评价模块下发试用品发放请求，所述试用品发放请求包括：试用品数量和发放策略；所述用户评价模块还用于：根据所述发放策略确定加权系数a的取值。

10.如权利要求7所述的装置，其特征在于，用户筛选模块根据每个用户的所述评价指标确定试用品发放人群，包括：

按照评价指标从高到低的顺序选择前(n+b)个用户作为试用品发放人群；其中，n代表试用品数量；b代表常数。

11.如权利要求7所述的装置，其特征在于，概率生成模块将行为数据输入训练好的概率模型之前，用户评价模块还用于：确定存在训练好的概率模型；以及，

若不存在训练好的概率模型，则根据各个用户的行为数据按照机器学习的方法训练概率模型。