[发明专利]基于多通路的下单率预测方法、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种基于多通路的下单率预测方法，其特征在于，所述基于多通路的下单率预测方法包括：

确定目标用户在多个通路渠道中共用的目标用户唯一标识；

基于所述目标用户唯一标识，在各所述通路渠道中统一采集多通道用户行为数据；

基于所述多通道用户行为数据和预设下单率预测模型，对所述目标用户进行基于多通路的下单率预测，获得目标下单率。

2.如权利要求1所述基于多通路的下单率预测方法，其特征在于，所述确定目标用户在多个通路渠道中共用的目标用户唯一标识的步骤包括：

获取所述目标用户分别在各所述通路渠道下的通道用户信息；

确定各所述通路渠道下的通道用户信息是否存在所述目标用户的用户标识；

若存在，则将所述用户标识作为所述目标用户唯一标识；

若不存在，则基于各所述通路渠道下的通道用户信息中的共同用户信息，生成所述目标用户唯一标识。

3.如权利要求1所述基于多通路的下单率预测方法，其特征在于，所述目标用户唯一标识包括目标哈希编码值，

所述确定目标用户在多个通路渠道中共用的目标用户唯一标识的步骤包括：

获取所述目标用户对应的通道用户信息，并将所述通道用户信息输入基于预设多通道类别信息优化的哈希编码模型，对所述通道用户信息进行极化哈希编码值，获得极化哈希编码值；

计算所述极化哈希编码值和各预设哈希编码值之间的比特位吻合度，并基于各所述比特位吻合度，在各所述预设哈希编码值中确定所述目标哈希编码值。

4.如权利要求2所述基于多通路的下单率预测方法，其特征在于，所述预设多通道类别信息包括预设目标哈希编码值，

在所述获取所述目标用户对应的通道用户信息，并将所述通道用户信息输入基于预设类别信息优化的哈希编码模型，对所述通道用户信息进行极化哈希编码值，获得极化哈希编码值的步骤之前，所述基于多通路的下单率预测方法还包括：

获取训练数据和待训练哈希编码模型，并基于预设目标哈希编码方式，生成所述训练数据对应的所述预设目标哈希编码值；

基于所述预设目标哈希编码值和所述训练数据，对所述待训练哈希编码模型进行迭代训练，以优化所述待训练哈希编码模型对应的预设极化损失函数，直至所述待训练哈希编码模型达到预设迭代结束条件，获得所述哈希编码模型。

5.如权利要求1所述基于多通路的下单率预测方法，其特征在于，所述多通道用户行为数据包括用户行为路径图，

所述基于所述目标用户唯一标识，在各所述通路渠道中统一采集多通道用户行为数据的步骤包括：

基于所述目标用户唯一标识，在各所述通路渠道中分别提取单通道用户行为数据；

分别生成各所述单通道用户行为数据对应的行为节点，并依据各所述通道用户行为数据对应的用户行为发生顺序，连接各所述行为节点，获得所述用户行为路径图。

6.如权利要求1所述基于多通路的下单率预测方法，其特征在于，所述预设下单率预测模型包括图嵌入预测模型，

所述基于所述多通道用户行为数据和预设下单率预测模型，对所述目标用户进行基于多通路的下单率预测，获得目标下单率的步骤包括：

生成所述多通道用户行为数据对应的目标用户行为图，并将所述目标用户行为图转化为用户行为图嵌入；

将所述用户行为图嵌入输入所述图嵌入预测模型，对所述用户行为图嵌入进行分类，以对所述目标用户进行基于多通路的下单率预测，获得所述目标下单率。

7.如权利要求6所述基于多通路的下单率预测方法，其特征在于，所述将所述目标用户行为图转化为用户行为图嵌入的步骤包括：

确定所述目标用户行为图对应的各用户行为子图，并基于各所述用户行为子图，对所述目标用户行为图进行独热编码，获得所述目标用户行为图对应的独热编码向量；

对所述独热编码向量进行降维处理，获得所述用户行为图嵌入。