[发明专利]一种定制化信息发送方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种定制化信息发送方法，用于向特定人群的客户端发送定制化信息，其特征在于，所述方法包括：

基于用户输入的模型参数通过自动机器学习AutoML筛选出多个目标模型及对应的特征列表；

基于样本数据通过可解释人工智能XAI选择与用户输入的模型解释参数相匹配的模型解释方式对各个目标模型进行解释；

从目标模型对应的特征列表中删除模型解释结果中贡献系数小于第一预设值的特征；或者，从目标模型对应的特征列表中删除模型解释结果中贡献系数大于第二预设值且属于业务偏离特征的特征；

将各个目标模型及调整后的特征列表进行组合得到组合模型集；所述组合模型集包括：组合模型和对应的组合特征列表；

根据组合模型集中的各个组合模型及对应的组合特征列表对子测试人群进行圈选；

根据圈选结果确定目标组合模型及对应的组合特征列表；

通过所述目标组合模型及对应的组合特征列表对测试人群进行圈选；

根据预定的策略向圈选的人群关联的客户端发送定制化信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于用户输入的模型参数通过自动机器学习AutoML筛选出多个目标模型及对应的特征列表之前，所述方法还包括：

创建模型集和特征列表集；所述特征列表集由根据数据属性的类型生成的特征组成。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于样本数据通过可解释人工智能XAI选择与用户输入的模型解释参数相匹配的模型解释方式对各个目标模型进行解释之前，所述方法还包括：

配置并存储用户输入的模型解释参数与模型解释方式匹配表。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

显示模型解释结果，以便对模型进行故障排除。

5.一种定制化信息发送装置，用于向特定人群的客户端发送定制化信息，其特征在于，所述装置包括：

筛选模块，用于基于用户输入的模型参数通过自动机器学习AutoML筛选出多个目标模型及对应的特征列表；

解释模块，用于基于样本数据通过可解释人工智能XAI选择与用户输入的模型解释参数相匹配的模型解释方式对各个目标模型进行解释；

调整模块，用于从目标模型对应的特征列表中删除模型解释结果中贡献系数小于第一预设值的特征；或者，从目标模型对应的特征列表中删除模型解释结果中贡献系数大于第二预设值且属于业务偏离特征的特征；

组合模块，用于将各个目标模型及调整后的特征列表进行组合得到组合模型集；所述组合模型集包括：组合模型和对应的组合特征列表；

第一子圈选模块，用于根据组合模型集中的各个组合模型及对应的组合特征列表对子测试人群进行圈选；

确定模块，用于根据圈选结果确定目标组合模型及对应的组合特征列表；

第二子圈选模块，用于通过所述目标组合模型及对应的组合特征列表对测试人群进行圈选；

发送模块，用于根据预定的策略向圈选的人群关联的客户端发送定制化信息。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

创建模块，用于创建模型集和特征列表集；所述特征列表集由根据数据属性的类型生成的特征组成。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

配置模块，用于配置并存储用户输入的模型解释参数与模型解释方式匹配表。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

显示模块，用于显示模型解释结果，以便对模型进行故障排除。

9.一种电子设备，包括：

处理器；以及

存储计算机可执行指令的存储器，所述计算机可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据权利要求1-4中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被处理器执行时，实现权利要求1-4中任一项所述的方法。