[发明专利]用于生成信息的方法和装置

说明书

本申请公开了用于生成信息的方法和装置，具体实现方案为：响应于接收到目标对象的信息生成请求，获取目标对象的当前活动信息和目标对象对应的时间活动关系模型，其中，时间活动关系模型用于表征目标对象的各个活动的时间区间与相应活动的活动内容之间的对应关系；基于当前活动信息，对时间活动关系模型进行更新，其中，更新用于表征基于当前活动信息的属性信息，对时间活动关系模型进行增量加入；利用更新后的时间活动关系模型，生成当前活动信息对应的目标对象的各个时间区间的价值赋予信息和各个价值赋予信息的最值。该方案实现了一种实时预测商品最低价格的方法。

技术领域

本申请的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及数据处理技术领域，尤其涉及用于生成信息的方法和装置。

背景技术

预测商品的最低价格能够及时发现商品价格是否有风险，及时做出调整，避免资金损失。目前预测商品最低价格的方法采用离线获取商品的所有优惠信息并进行离线计算。但离线方案一般使用大数据平台进行离线计算，存在时效慢，当发现时问题时可能已经造成了资金损失的问题。在实时方案中，一个商品可能有几百个优惠活动，商品优惠活动较多，需要计算所有时间段内的所有优惠活动的排列组合情况，还需要考虑每个时间段内的优惠活动的叠加情况，计算量很大，响应时间在秒级以上且不稳定，很难实时预测商品的最低价格。

发明内容

本申请提供了一种用于生成信息的方法、装置、设备以及存储介质。

根据本申请的第一方面，提供了一种用于生成信息的方法，该方法包括：响应于接收到目标对象的信息生成请求，获取目标对象的当前活动信息和目标对象对应的时间活动关系模型，其中，时间活动关系模型用于表征目标对象的各个活动的时间区间与相应活动的活动内容之间的对应关系，时间活动关系模型根据目标对象的历史活动信息预先构建；基于当前活动信息，对时间活动关系模型进行更新，其中，更新用于表征基于当前活动信息的属性信息，对时间活动关系模型进行增量加入；利用更新后的时间活动关系模型，生成当前活动信息对应的目标对象的各个时间区间的价值赋予信息和各个价值赋予信息的最值，其中，生成用于表征对更新后的时间活动关系模型中各个活动的时间区间和/或相应活动的活动内容进行聚类分析。

在一些实施例中，时间活动关系模型的构建过程包括：获取目标对象的历史活动信息；解析历史活动信息，得到历史活动信息对应的各个活动的时间区间和各个活动的活动内容；基于各个活动的时间区间和各个活动的活动内容，生成时间活动关系模型；对时间活动关系模型进行优化，其中，优化用于表征利用优化策略对时间活动关系模型中的时间区间进行删减和/或对相同时间区间内的活动进行删减。

在一些实施例中，对时间活动关系模型进行优化，包括：对时间活动关系模型进行分析，得到时间活动关系模型对应的各个时间区间和每个时间区间内的各个活动；基于各个时间区间之间的关系，对各个时间区间进行筛选；基于每个时间区间内各个活动的折扣力度的比对结果，对每个时间区间内的各个活动进行筛选。

在一些实施例中，基于当前活动信息，对时间活动关系模型进行更新，包括：解析当前活动信息，得到当前活动信息的时间区间和活动内容；响应于当前活动信息为可增加信息，生成当前活动信息的时间区间与活动内容之间的对应关系；将当前活动信息的时间区间与活动内容之间的对应关系加入时间活动关系模型。

在一些实施例中，利用更新后的时间活动关系模型，生成当前活动信息对应的目标对象的各个时间区间的价值赋予信息和各个价值赋予信息的最值，包括：将当前活动信息输入至更新后的时间活动关系模型，生成当前活动信息对应的目标对象的各个时间区间的价值赋予信息和各个价值赋予信息的最值，其中，时间活动关系模型用于表征基于解析的当前活动信息对目标对象的各个时间区间的价值赋予信息和各个价值赋予信息的最值进行预测。