[发明专利]业务处理的方法及装置

权利要求书

1.一种业务处理的方法，其特征在于，包括：

获取用户的用户数据；

从所述用户数据中提取至少一个特征维度的特征数据，所述特征维度包括：用户的属性特征、第一特征、以及第二特征中的至少一种，所述第一特征用于表征用户在服务平台上执行常规业务时依赖所述服务平台的依赖程度，所述第二特征用于表征用户在所述服务平台上执行常规业务的业务能力；

将所述特征数据输入到预测模型中，得到所述用户在所述服务平台上执行附加业务的预测值，其中，所述预测模型是基于多个用户的历史用户数据而训练得到的；

根据所述预测值，对所述用户进行与所述附加业务相关的业务处理。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述预测模型进行训练的步骤包括：

获取多个用户的历史用户数据作为样本数据；

针对每个用户，根据该用户的历史用户数据，确定该用户对应的训练参照值，所述训练参照值包括：用户历史上使用所述附加业务所花费的金额以及用户历史上对应的第一留存率中的至少一种；

从所述样本数据中提取所述至少一个特征维度的历史特征数据；

通过所述历史特征数据以及所述训练参照值，对所述预测模型进行训练。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述训练参照值为用户历史上对应的第一留存率，所述针对每个用户，根据该用户的历史用户数据，确定该用户对应的训练参照值的步骤包括：

确定所述服务平台授权该用户执行常规业务的授权时间；

确定所述授权时间所在的时间段；

根据该用户对应的用户类型，在所述用户类型对应的所有用户中，确定所述服务平台在所述时间段内授权执行常规业务的各用户，作为第一用户，并确定所述第一用户的数量作为第一数量；

在所述第一用户中，确定从所述授权时间经过设定时长后的活跃用户作为第二用户，并确定所述第二用户的数量作为第二数量；

根据所述第一数量以及所述第二数量，确定该用户历史上对应的第一留存率。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述历史特征数据以及所述训练参照值，对所述预测模型进行训练的步骤包括：

以所述预测模型输出的预测值与所述训练参照值呈正相关关系为训练目标，对所述预测模型进行训练。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据获取到的所述用户的用户数据，确定所述用户对应的业务参照值，所述业务参照值包括：所述用户截止到当前时刻为止使用所述附加业务花费的金额以及各预测值的用户对应的各第二留存率中的至少一种；

根据所述业务参照值，对所述预测模型进行验证。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，若所述业务参照值为所述用户截止到当前时刻为止使用所述附加业务花费的金额，所述根据所述业务参照值，对所述预测模型进行验证的步骤包括：

确定所述预测值对应的预设数额范围；

若确定所述金额落入所述预设数额范围，确定所述预测模型通过验证，否则，确定所述预测模型未通过验证，并调整所述预测模型。

7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，若所述业务参照值为各预测值的用户对应的各第二留存率，所述根据所述业务参照值，对所述预测模型进行验证的步骤包括：

针对同一用户类型的任意两个用户，若所述两个用户的预测值的高低关系与所述两个用户对应的第二留存率的大小关系呈正相关关系，确定所述预测模型通过验证，否则，确定所述预测模型未通过验证，并调整所述预测模型。

8.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定各预测值的用户对应的各第二留存率的步骤包括：

针对每个预测值，确定在指定时间内授权执行常规业务的该预测值对应的各用户作为第一用户，并确定所述第一用户的数量作为第一数量；

在所述第一用户中，确定从所述指定时间经过设定时长后该预测值对应的活跃用户作为第二用户，并确定所述第二用户的数量作为第二数量；

根据所述第一数量以及所述第二数量，确定该预测值的用户对应的第二留存率。