[发明专利]行为实体预测模型训练方法、价值预测方法及相关装置

说明书

本申请公开了一种行为实体预测模型训练方法、价值预测方法及相关装置，该行为实体预测模型训练方法包括：获取目标客户进行行为实体预测的业务需求信息；根据业务需求信息，确定用于训练待训练模型的正负样本行为实体；采集正负样本行为实体的异构数据，以构建训练样本集；基于训练样本集训练待训练模型，得到与业务需求匹配的行为实体预测模型。本申请实施例中可根据目标客户的业务需求确定行为实体正负样本，增加了行为实体预测模型实用性，提高了训练后行为实体预测模型预测的精准性，降低了行为实体活动中人为决策的不确定性和低效性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及一种行为实体预测模型训练方法、价值预测方法及相关装置。

背景技术

随着互联网技术的高速发展，互联网平台用户维护以及用户价值评估逐渐成为互联网平台较为重要的部分，各家互联网公司在互联网平台用户增长和留存方面投入更多的人力和财力，一般的，用户新增作为用户增长的关键内容，承担维系用户规模的基石作用，而目标新增用户尤其是渠道买量带来用户价值衡量和预测一直是各个公司重点关注的问题。

目前大多公司对渠道用户的评价多数停留在用户注册率和留存等数据统计方面没有全面系统的分解用户质量和后续付费，给用户增长效果评估方面的工作带来了一些待解决问题。同时，由于社交产品的用户己经分散在全球的不同国家，不同国家渠道来源用户个体行为和付费行为都有较大差异，已有技术中多基于用户基础行为信息，包括用户背景属性、用户消费属性、用户位置属性构造用户行为特征，利用用户行为特征结合决策树或信息增益等技术方法对用户价值进行判定。

然而，当前只考虑基础行为信息进行价值估测，评估结果与实际应用产生的结果偏差较大，影响了用户质量评估的准确性。

发明内容

本申请实施例提供一种行为实体预测模型训练方法、价值预测方法及相关装置，增加了行为实体预测模型实用性，提高了训练后行为实体预测模型预测的精准性，降低了行为实体活动中人为决策的不确定性和低效性。

一方面，本申请提供一种行为实体预测模型训练方法，所述行为实体预测模型训练包括：

获取目标客户进行行为实体预测的业务需求信息；

根据所述业务需求信息，确定用于训练待训练模型的正负样本行为实体；

采集所述正负样本行为实体的异构数据，以构建训练样本集；

基于所述训练样本集训练所述待训练模型，得到与所述业务需求匹配的行为实体预测模型。

在本申请一些实施方案中，所述业务需求信息中包括行为实体需求信息，所述行为实体需求信息为匹配所述目标客户需求的满足预设行为条件的行为实体的信息；

所述根据所述业务需求信息，确定用于训练待训练模型的正负样本行为实体，包括：

获取预设行为实体集合中行为实体的行为数据信息；

根据所述行为实体需求信息从所述预设行为实体集合中，确定满足所述预设行为条件的行为实体；

将满足所述预设行为条件的行为实体，作为用于训练待训练模型的正样本行为实体，将所述预设行为实体集合中不满足预设行为条件的行为实体作为用于训练待训练模型的负样本行为实体。

在本申请一些实施方案中，所述行为实体需求信息包括满足未来第一次对目标行为对象存在行为操作的行为实体的信息；

所述根据所述行为实体需求信息从所述预设行为实体集合中，确定满足所述预设行为条件的行为实体，包括：

根据所述行为实体需求信息从所述预设行为实体集合中，挑选在第一预设历史时间段内对目标行为对象存在行为操作的第一行为实体；

将所述第一行为实体，作为满足未来可能对目标行为对象存在行为操作的行为实体。