[发明专利]计算机执行的项目选择方法和装置有效

专利信息
申请号: 201811142271.5 申请日: 2018-09-28
公开(公告)号: CN109636432B 公开(公告)日: 2023-05-30
发明(设计)人: 李晨晨;阎翔 申请(专利权)人: 创新先进技术有限公司
主分类号: G06Q30/0201 分类号: G06Q30/0201;G06N20/00
代理公司: 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 代理人: 林祥
地址: 开曼群岛大开曼岛*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 计算机 执行 项目 选择 方法 装置
【说明书】:

本说明书提供一种计算机执行的项目选择方法,包括:获取已发放给某个用户的己方促销项目、和衡量所述已发放己方促销项目的促销效果的效果参数;将所述已发放的己方促销项目和效果参数输入促销策略模型,基于促销策略模型的输出得出将要向所述用户发放的促销项目;所述促销策略模型具有若干个采用概率分布描述的隐变量,所述隐变量包括至少一个竞争方的促销项目、以及用户对己方和竞争方的偏好;所述促销策略模型的输出包括对至少一个己方促销项目的评估结果,所述对己方促销项目的评估结果根据促销策略模型的输入和对所述隐变量概率分布的采样结果确定;所述促销策略模型采用深度强化学习训练方法进行训练。

技术领域

本说明书涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种计算机执行的项目选择方法和装置。

背景技术

随着网络技术的普及,互联网服务的种类、规模都得到了极大的发展。互联网开放、透明、便捷的特点使得各个互联网服务提供商都面临着激烈的竞争。为了扩大或者保持市场份额,促销成为互联网服务提供商的常用营销手段。

面对类型多样、规则可设置、额度相异的各种促销项目,大数据的应用使得研发人员可以基于机器学习模型,利用历史数据来确定采用怎样的促销项目,以达到期望的效果。但是,在竞争对手也采用某种促销项目的应用场合,由于难以获得竞争对手方面的数据,研发人员往往凭借主观经验来对机器学习模型进行调整,不仅耗费了大量的人力和训练模型所需的运算资源,而且难以达到良好的效果。

发明内容

有鉴于此,本说明书提供一种计算机执行的项目选择方法,包括:

获取已发放给某个用户的己方促销项目、和衡量所述已发放己方促销项目的促销效果的效果参数;

将所述已发放的己方促销项目和效果参数输入促销策略模型,基于促销策略模型的输出得出将要向所述用户发放的促销项目;所述促销策略模型具有若干个采用概率分布描述的隐变量,所述隐变量包括至少一个竞争方的促销项目、以及用户对己方和竞争方的偏好;所述促销策略模型的输出包括对至少一个己方促销项目的评估结果,所述对己方促销项目的评估结果根据促销策略模型的输入和对所述隐变量概率分布的采样结果确定;所述促销策略模型采用深度强化学习训练方法进行训练。

本说明书还提供了一种计算机执行的项目选择装置,包括:

输入值获取单元,获取已发放给某个用户的己方促销项目、和衡量所述已发放己方促销项目的促销效果的效果参数;

模型输出单元,用于将所述已发放的己方促销项目和效果参数输入促销策略模型,基于促销策略模型的输出得出将要向所述用户发放的促销项目;所述促销策略模型具有若干个采用概率分布描述的隐变量,所述隐变量包括至少一个竞争方的促销项目、以及用户对己方和竞争方的偏好;所述促销策略模型的输出包括对至少一个己方促销项目的评估结果,所述对己方促销项目的评估结果根据促销策略模型的输入和对所述隐变量概率分布的采样结果确定;所述促销策略模型采用深度强化学习训练方法进行训练。

本说明书提供的一种计算机设备,包括:存储器和处理器;所述存储器上存储有可由处理器运行的计算机程序;所述处理器运行所述计算机程序时,执行上述计算机执行的项目选择方法所述的步骤。

本说明书提供的一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器运行时,执行上述计算机执行的项目选择方法所述的步骤。

由以上技术方案可见,本说明书的实施例中,建立输入包括已发放的己方促销项目和衡量促销效果的效果参数、以对己方促销项目的评估结果为输出的促狭策略模型,在促销策略模型中以采用概率分布描述的隐变量来表达难以获得历史数据的竞争方促销项目和用户偏好,并依据采用深度强化学习训练完成的促销策略模型来确定向用户发放的己方促销项目,不仅避免了由研发人员依赖于主观判断的模型调整过程,节省了大量人力和调整后模型训练所耗费的计算资源,而且达到了更好的促销效果。

附图说明

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