[发明专利]预测方法以及装置在审
申请号: | 202010657953.0 | 申请日: | 2020-07-09 |
公开(公告)号: | CN113935509A | 公开(公告)日: | 2022-01-14 |
发明(设计)人: | 丁建栋;王琦 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q30/02;G06K9/62;H04N21/2187 |
代理公司: | 北京智信禾专利代理有限公司 11637 | 代理人: | 李晓庆 |
地址: | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 预测 方法 以及 装置 | ||
1.一种预测方法,包括:
获取第一时刻目标对象的关系对象数据,以及所述第一时刻所述目标对象所在的目标平台的平台对象数量;
基于所述关系对象数据以及所述平台对象数量,预测所述第一时刻与第二时刻之间的时间段所述目标对象的关系对象变化量;
根据所述关系对象变化量以及所述关系对象数据中包含的第一关系对象数量,确定所述目标对象在所述第二时刻的第二关系对象数量;
基于所述第二关系对象数量,确定所述目标对象的对象策略。
2.根据权利要求1所述的预测方法,所述基于所述关系对象数据以及所述平台对象数量,预测所述第一时刻与第二时刻之间的时间段所述目标对象的关系对象变化量,包括:
将所述关系对象数据包含的第一关系对象增量和第一关系对象数量、所述平台对象数量输入增量预测模型进行增量预测,获得所述时间段所述目标对象的第二关系对象增量;
将所述第一关系对象增量输入减量预测模型进行减量预测,获得所述时间段所述目标对象的第一关系对象减量;
将所述第二关系对象增量以及所述第一关系对象减量作为所述关系对象变化量。
3.根据权利要求2所述的预测方法,所述根据所述关系对象变化量以及所述关系对象数据中包含的第一关系对象数量,确定所述目标对象在所述第二时刻的第二关系对象数量,包括:
计算所述第一关系对象数量与所述第二关系对象增量的和值;
将所述和值与所述第一关系对象减量进行求差,将求差结果作为所述第二关系对象数量。
4.根据权利要求1所述的预测方法,所述基于所述第二关系对象数量,确定所述目标对象的对象策略,包括:
计算所述第二关系对象数量与所述第一关系对象数量的数量差值;
根据预先建立的数量差值区间与关系对象事件的对应关系,确定所述数量差值对应的目标事件;
确定所述目标事件对应的对象策略。
5.根据权利要求4所述的预测方法,在所述对应关系为所述目标对象预先建立的情况下,所述基于所述第二关系对象数量,确定所述目标对象的对象策略步骤执行之前,还包括:
接收所述目标对象提交的事件设置指令;
基于所述事件设置指令,展示事件设置详情页面;
接收在所述事件详情页面输入的所述数量差值区间以及各个数量差值区间对应的所述关系对象事件;
将所述数量差值区间以及所述关系对象事件之间的所述对应关系进行存储。
6.根据权利要求2所述的预测方法,所述增量预测模型,通过如下方式进行训练:
获取预设时间区间内各个时刻的增量样本数据,以及所述增量样本数据对应的增量样本标签,
其中,所述增量样本数据包括:目标对象的第三关系对象增量和第三关系对象数量,以及所述目标对象所在的目标平台的第二平台对象数量,所述增量样本标签包括:所述各个时刻与各个时刻对应的下一时刻之间的时间段所述目标对象的第四关系对象增量;
根据第三关系对象增量、第三关系对象数量、所述第二平台对象数量以及所述第四关系对象增量对预先构建的初始增量预测模型进行训练,训练后获得所述增量预测模型。
7.根据权利要求2所述的预测方法,所述减量预测模型,通过如下方式进行训练:
获取预设时间区间内各个时刻的减量样本数据,以及所述减量样本数据对应的减量样本标签,
其中,所述减量样本数据包括:目标对象的第三关系对象增量,所述减量样本标签包括:所述各个时刻与各个时刻对应的下一时刻之间的时间段所述目标对象的第二关系对象减量;
根据所述第三关系对象增量以及所述第二关系对象减量,对预先构建的初始减量预测模型进行训练,训练后获得所述减量预测模型。
8.根据权利要求4所述的预测方法,所述确定所述目标事件对应的对象策略,包括:
获取所述目标对象在所述目标平台的业务类型;
确定所述目标事件在所述业务类型对应的对象策略。
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