[发明专利]基于付费能力预测的书籍推荐方法、计算设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于付费能力预测的书籍推荐方法，包括：

获取第一用户在第一时间区间内产生的针对书籍的交互行为数据，根据所述交互行为数据确定所述第一用户的付费特征；

依据所述第一用户的付费特征，对所述第一用户在第二时间区间内的付费能力进行预测，得到预测付费能力；其中，所述第二时间区间位于所述第一时间区间之后；

根据所述预测付费能力，为所述第一用户选择目标书籍推荐策略进行书籍推荐。

2.根据权利要求1所述的方法，所述交互行为数据包括：针对免费书籍的书籍阅读数据以及针对付费书籍的付费行为数据。

3.根据权利要求2所述的方法，所述根据所述交互行为数据确定所述第一用户的付费特征进一步包括：

对所述书籍阅读数据进行数据分析，得到免费阅读时长数据；

对所述付费行为数据进行数据分析，得到付费阅读费用数据；

根据所述免费阅读时长数据和所述付费阅读费用数据，生成所述第一用户的付费特征。

4.根据权利要求3所述的方法，所述根据所述免费阅读时长数据和所述付费阅读费用数据，生成所述第一用户的付费特征进一步包括：

按照预设转换比率，对所述免费阅读时长数据进行转换处理，得到免费阅读费用数据；

根据所述免费阅读费用数据和所述付费阅读费用数据，生成所述第一用户的付费特征。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，所述依据所述第一用户的付费特征，对所述第一用户在第二时间区间内的付费能力进行预测，得到预测付费能力进一步包括：

利用经过训练的付费预测模型对所述第一用户的付费特征进行处理，得到所述第一用户在所述第二时间区间内的预测付费能力。

6.根据权利要求5所述的方法，在所述利用经过训练的付费预测模型对所述第一用户的付费特征进行处理之前，所述方法还包括：

获取第二用户在第一时间区间内产生的针对书籍的第一交互行为数据以及在所述第二时间区间内产生的针对书籍的第二交互行为数据；

根据所述第一交互行为数据确定所述第二用户的样本付费特征，根据所述第二交互行为数据确定所述第二用户的样本付费能力；

利用所述第二用户的样本付费特征以及所述样本付费能力，构建训练样本集合；

根据所述训练样本集合，训练得到付费预测模型。

7.根据权利要求6所述的方法，所述根据所述训练样本集合，训练得到付费预测模型进一步包括：

从所述训练样本集合中提取第二用户的样本付费特征和第二用户的样本付费能力；

将所述样本付费特征输入至初始付费预测模型中进行训练，得到对应的初始付费能力预测结果；

根据所述初始付费能力预测结果和所述样本付费能力，更新所述初始付费预测模型的权重参数；

循环迭代执行上述步骤，直至满足迭代结束条件，得到付费预测模型。

8.根据权利要求5-7任一项所述的方法，所述付费预测模型为多分类模型；所述预测付费能力是按照能力等级进行划分的。

9.一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行以下操作：

获取第一用户在第一时间区间内产生的针对书籍的交互行为数据，根据所述交互行为数据确定所述第一用户的付费特征；

依据所述第一用户的付费特征，对所述第一用户在第二时间区间内的付费能力进行预测，得到预测付费能力；其中，所述第二时间区间位于所述第一时间区间之后；

根据所述预测付费能力，为所述第一用户选择目标书籍推荐策略进行书籍推荐。

10.一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-8中任一项所述的基于付费能力预测的书籍推荐方法对应的操作。