[发明专利]在用户间分配资源以调控其电子支付行为的方法和装置

权利要求书

1.一种在用户间分配资源以调控其电子支付行为的方法，所述方法包括：

分别将待分配用户集合中的各用户作为目标用户，将待分配资源的各可能份额作为目标份额，将所述目标用户当前的与电子支付相关的行为特征和所述目标份额的份额特征作为预先训练的第一神经网络模型的输入，通过所述第一神经网络模型的输出得到所述目标用户的第一得分，所述第一得分用于指示向所述目标用户发放所述目标份额的资源后，所述目标用户在第一预设时间周期内使用该资源的概率；

根据各用户对应于各可能份额的第一得分，在满足各用户的第一得分之和最大以及向各用户发放的资源份额总和不超过预定阈值的条件下，确定向各用户分别发放的资源份额。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述与电子支付相关的行为特征包括如下至少一项：

用户在一定时间内的交易次数、用户在一定时间内的充值次数、用户的基本信息、用户的绑卡信息。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述份额特征包括如下至少一项：

份额的平均核销率、份额大小。

4.如权利要求1所述的方法，其中，所述第一神经网络模型通过以下方式训练：

将第一用户集合中各用户在第一时间的与电子支付相关的行为特征和在所述第一时间向各用户发放的资源的历史份额的份额特征作为样本特征，将各用户在所述第一时间之后的第一预设时间周期内是否使用该资源作为样本标签，对所述第一神经网络模型进行训练。

5.如权利要求1所述的方法，其中，所述待分配用户集合通过如下方式确定：

将初始用户集合中各用户当前的与电子支付相关的行为特征作为预先训练的第二神经网络模型的输入，通过所述第二神经网络模型的输出得到各用户的第二得分，所述第二得分用于指示向各用户发放资源后，各用户在第二预设时间周期内使用该资源的概率；

将各用户中所述第二得分大于第一阈值的用户，加入所述待分配用户集合。

6.如权利要求5所述的方法，其中，所述第二神经网络模型通过以下方式训练：

将第二用户集合中各用户在第二时间的与电子支付相关的行为特征作为样本特征，所述第二时间为向各用户发放资源的时间，将各用户在所述第二时间之后的第二预设时间周期内是否使用该资源作为样本标签，对所述第二神经网络模型进行训练。

7.如权利要求1所述的方法，其中，所述目标用户当前的与电子支付相关的行为特征和所述目标份额的份额特征构成特征集合；所述第一神经网络模型用于分别提取所述特征集合中多项特征的低阶特征组合和所述多项特征的高阶特征组合，根据所述低阶特征组合和所述高阶特征组合得到所述第一得分。

8.如权利要求5所述的方法，其中，所述第二神经网络模型的输入包括多项特征；

所述第二神经网络模型用于分别提取所述多项特征的低阶特征组合和所述多项特征的高阶特征组合，根据所述低阶特征组合和所述高阶特征组合得到所述第二得分。

9.如权利要求1所述的方法，其中，所述确定向各用户分别发放的资源份额之后，所述方法还包括：

从各用户对应于各可能份额的第一得分中，确定向各用户分别发放的资源份额下的第一得分；

将向各用户分别发放的资源份额下的第一得分求和，得到资源分配带来的预期进行电子支付的用户数。