[发明专利]一种预测流量数据的方法、装置和计算机设备

说明书

本发明公开了一种预测流量数据的方法、装置和计算机设备，涉及计算机测试技术领域，包括：首先获取各历史单位时间的历史投放数据以及历史流量数据，基于历史投放数据，计算至少一种输入参数，其中输入参数用于表示历史投放数据的特征，基于历史流量数据，计算至少一种参考输出参数，其中参考输出参数用于表示历史流量数据的特征，基于计算出的输入参数以及参考输出参数，对流量预测模型进行训练，得到训练好的流量预测模型，然后将获取单位时间的计划投放数据输入预先训练好的流量预测模型，得到计划投放数据对应的预测流量数据，以提高用户流量数据的预测精准度。

技术领域

本发明涉及计算机测试技术领域，尤其是涉及一种预测流量数据的方法、装置和计算机设备。

背景技术

目前，现有的车辆投放市场，根据预设投放周期(例如，以日或月为投放周期)内统计市场流量数据以及广告投放成本进行预测下一预设周期的用户流量数据。例如，对独立用户数据进行统计时，一般是根据该待投放广告计划成本相对于当前预设投放周期内的已投放广告成本的增减比率，确定该预设投放周期内的用户流量相对于该当前预设投放周期内对应的用户流量的增减比率，两者近似为线性关系。

但该流量预测方法，由于广告进行投放后，对流量的影响会存在延迟现象，比如持续保持高投放时，日均独立用户数的增长率并不会持续维持高水平，而在投放下降时，流量上的影响也会稍有延迟，而且由于边际效应的存在，高投放时的减少投放量，其影响力弱于低投放时的减少投放量，因此，基于当前预设投放周期内对应的用户流量，以及下一预设投放周期内的待投放广告成本相对于当前预设投放周期内的已投放广告成本的增减比率，预测下一预设投放周期内的用户流量，预测的精度较低，从而影响广告投放市场的优化效率。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种预测流量数据的方法、装置和计算机设备，以提高用户流量数据的预测精准度。

第一方面，本发明实施例提供了一种预测流量数据的方法，包括：

获取单位时间的计划投放数据；

将所述计划投放数据输入预先训练好的流量预测模型，得到所述计划投放数据对应的预测流量数据，其中，通过如下步骤得到训练好的流量预测模型：

获取各历史单位时间的历史投放数据以及历史流量数据；

基于所述历史投放数据，计算至少一种输入参数，其中所述输入参数用于表示所述历史投放数据的特征，基于所述历史流量数据，计算至少一种参考输出参数，其中所述参考输出参数用于表示所述历史流量数据的特征，基于计算出的所述输入参数以及参考输出参数，对所述流量预测模型进行训练，得到所述训练好的流量预测模型。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述基于计算出的所述输入参数以及参考输出参数，对所述流量预测模型进行训练，包括：

确定预测模型的参数组合，其中，所述参数组合包括任意一种所述输入参数，和任意一种所述参考输出参数，针对每一种参数组合，执行以下操作：

将所述参数组合的输入参数输入至待训练的预测模型中，得到预测结果；

将所述预测结果与所述参数组合中的参考输出参数进行比较，确定本次训练的准确率；

当所述准确率不满足预设条件时，调整所述预测模型的模型参数，并重复执行上述操作，直至确定出的准确率满足所述预设条件。

结合第一方面的第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述基于计算出的所述输入参数以及参考输出参数，对所述流量预测模型进行训练，得到所述训练好的流量预测模型，包括：

针对每一种参数组合所训练出的预测模型，计算每一种预测模型的预测输出与所述参考输出参数之间的拟合度；