[发明专利]基于用户匹配度的团实例对象获取方法及装置

权利要求书

1.一种基于用户匹配度的团实例对象获取方法，包括：

从目标用户的用户属性数据中提取出所述目标用户的用户特征；

获取当前状态为运行状态的至少一个团实例对象的团实例数据，并从所述团实例数据中提取出所述至少一个团实例对象的团实例特征；

将所述目标用户的用户特征以及任一团实例对象的团实例特征输入至预先训练好的机器学习模型中；其中，所述预先训练好的机器学习模型为基于多个历史用户的用户属性数据、预设历史时间段内状态为运行状态的多个历史团实例对象的团实例数据以及多个历史用户与多个历史团实例对象的交互数据训练获得；

获取所述机器学习模型输出的所述目标用户与任一团实例对象的匹配度；

根据所述匹配度获取与所述目标用户匹配的团实例对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述用户属性数据包括以下数据中的至少一种：

基本属性数据、偏好属性数据、消费能力属性数据、以及参团次数属性数据。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述团实例数据包括以下数据中的至少一种：

优惠程度数据、团人数数据、以及成团率数据。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述多个历史用户与多个历史团实例对象的交互数据包括以下数据中的至少一种：

用户对团实例对象的参与行为数据、用户对参与的团实例对象的成团结果数据、用户对成团成功的团实例对象的消费数据、以及用户对未参与的团实例对象对应的商品的收藏行为数据。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，在所述将所述目标用户的用户特征以及任一团实例对象的团实例特征输入至预先训练好的机器学习模型中之前，所述方法还包括：

从多个历史用户的用户属性数据、预设历史时间段内状态为运行状态的多个历史团实例对象的团实例数据以及多个历史用户与多个历史团实例对象的交互数据中提取出多个历史用户的用户特征、多个历史团实例对象的团实例特征以及多个历史用户与多个历史团实例对象的交互特征；

针对于任一历史用户与任一历史团实例对象的组合，根据该历史用户的用户特征，该历史团实例对象的团实例特征，以及该历史用户与该历史团实例对象的交互特征，生成与该组合对应的样本数据；

利用所述样本数据对生成的机器学习模型进行训练，以获得所述训练好的机器学习模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述利用所述样本数据对构建的机器学习模型进行训练，以获得所述训练好的机器学习模型进一步包括：

基于所述样本数据，生成正样本数据以及负样本数据；其中，所述正样本数据与所述负样本数据的比例满足预设比例；

利用所述正样本数据以及负样本数据对构建的机器学习模型进行训练，以获得所述训练好的机器学习模型。

7.根据权利要求5或6所述的方法，其中，在所述针对于任一历史用户与任一历史团实例对象的组合，根据该历史用户的用户特征，该历史团实例对象的团实例特征，以及该历史用户与该历史团实例对象的交互特征，生成与该组合对应的样本数据之前，所述方法还包括：

获取历史用户集合以及历史团实例对象集合；其中，所述历史用户集合中的任一集合元素对应于一个历史用户，所述历史团实例对象集合中的任一集合元素对应于一个历史团实例对象；

将所述历史用户集合与所述历史团实例对象集合进行笛卡尔积运算，并获得笛卡尔集合；

根据所述笛卡尔集合获取任一历史用户与任一历史团实例对象的组合；其中，所述笛卡尔集合中的任一集合元素对应于一个历史用户与一个历史团实例对象的组合。