[发明专利]优惠券发放方法、装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本公开的实施例提供了一种优惠券发放方法、装置、电子设备及可读存储介质，所述方法通过在训练过程中根据训练输入对应的预测下单转化率、优惠券使用结果进行模型参数调整的同时，兼顾贴合实际场景的预设约束条件，进一步根据m个预测下单转化率与预设约束条件之间的数据关系进行模型参数调整。这样，使得训练得到的目标预测模型可以在确保单一预测下单转化率的同时，确保预测出的多个下单转化率之间的合理性，进而一定程度上提高目标预测模型的预测准确性，相应地，通过该目标预测模型预测下单转化率，并根据预测的下单转化率向待发券用户发放优惠券，可以确保优惠券发放的精准度。

技术领域

本公开的实施例属于计算机技术领域，特别是涉及一种优惠券发放方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

目前，经常会向用户发放优惠券。为了精准的向用户派发优惠券，往往会使用预测模型预测用户持有不同优惠券时对应的下单转化率，根据下单转化率进行优惠券发放。

现有技术在获取预测模型的过程中，通常仅根据模型给出的单一的预测下单转化率的精确程度对模型参数进行调节。这样，使用这种方式训练出来的预测模型进行预测时，预测准确性较低，进而会导致优惠券发放的精准度较低。

发明内容

本公开的实施例提供一种优惠券发放方法、装置、电子设备及可读存储介质，用以提高预测模型的预测准确性，进而提高优惠券发放的精准度。

根据本公开的实施例的第一方面，提供了一种优惠券发放方法，所述方法包括：

根据待训练预测模型和m个训练输入，获取所述待训练预测模型对应输出的m个预测下单转化率；其中，所述训练输入包括优惠券样本额度及用户样本特征数据，所述m为不小于2的整数；

根据所述训练输入对应的所述预测下单转化率及优惠券使用结果，确定所述待训练预测模型的第一损失值，以及，通过判别器根据所述m个预测下单转化率与预设约束条件之间的数据关系，确定所述待训练预测模型的第二损失值；其中，所述预设约束条件表征所述m个预测下单转化率组成的预测下单转化率序列中的预测下单转化率与其对应的优惠券样本额度递增变化

根据所述第一损失值和所述第二损失值，对所述待训练预测模型中的模型参数进行调整，以获取目标预测模型；

将待发券用户的用户特征数据以及待发放优惠券的优惠券额度作为所述目标预测模型的输入，以获取所述目标预测模型输出的下单转化率；

根据所述待发放优惠券对应的下单转化率，向所述待发券用户发放优惠券。

根据本公开的实施例的第二方面，提供了一种优惠券发放装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于根据待训练预测模型和m个训练输入，获取所述待训练预测模型对应输出的m个预测下单转化率；其中，所述训练输入包括优惠券样本额度及用户样本特征数据，所述m为不小于2的整数；

确定模块，用于根据所述训练输入对应的所述预测下单转化率及优惠券使用结果，确定所述待训练预测模型的第一损失值，以及，通过判别器根据所述m个预测下单转化率与预设约束条件之间的数据关系，确定所述待训练预测模型的第二损失值；其中，所述预设约束条件表征所述m个预测下单转化率组成的预测下单转化率序列中的预测下单转化率与其对应的优惠券样本额度递增变化；

调整模块，用于根据所述第一损失值和所述第二损失值，对所述待训练预测模型中的模型参数进行调整，以获取目标预测模型；

输入模块，用于将待发券用户的用户特征数据以及待发放优惠券的优惠券额度作为所述目标预测模型的输入，以获取所述目标预测模型输出的下单转化率；

发放模块，用于根据所述待发放优惠券对应的下单转化率，向所述待发券用户发放优惠券。

根据本公开的实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：