[发明专利]一种基于参数化的营销模型搭建方法

说明书

本发明公开的基于参数化的营销模型搭建方法，包括：定义参数化脚本，包括脚本格式和函数语义，根据脚本格式搭建引擎，根据函数语义搭建函数库，所述引擎支持子脚本调用；根据业务场景进行脚本编辑，构建脚本的输入参数，输入参数中人群为必要参数；在函数库、子脚本库中选择函数和/或子脚本搭建模型，生成用于表征当前营销模型的有向无环图，对模型脚本进行发布；获取发布的模型脚本，输入包括人群在内的参数，通过引擎运行脚本得到与输入参数对应的分值score。本发明引入参数化建模技术，能够直接搭建营销模型并进行持续优化。

技术领域

本发明涉及营销模型建模技术领域，具体涉及一种基于参数化的营销模型搭建方法。

背景技术

在广告营销领域，基于大数据和机器学习的建模方法相关研究和工程化已经相当普及，但在很多场景下，规模有限的营销主体能获取的精确营销信息及营销反馈非常有限，学习效率不高，最终的营销效果也并不理想。本发明旨在针对此类场景，提供另一种模型搭建的途径，引入参数化建模技术，更直接搭建营销模型并进行持续优化。

发明内容

发明目的：本发明目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于参数化的营销模型搭建方法，引入参数化建模技术，能够直接搭建营销模型并进行持续优化。

技术方案：本发明所述基于参数化的营销模型搭建方法，包括如下步骤：

S1：定义参数化脚本，包括脚本格式和函数语义，根据脚本格式搭建引擎，根据函数语义搭建函数库，所述引擎支持子脚本调用；

S2：根据业务场景进行脚本编辑，构建脚本的输入参数，输入参数中人群为必要参数；在函数库、子脚本库中选择函数和/或子脚本搭建模型，生成用于表征当前营销模型的有向无环图，有向无环图的输入节点为输入参数，运算节点为函数或子脚本，输出节点为当前营销目标的分值score，节点之间的连线为信息流的传输方向；对模型脚本进行发布；

S3：获取发布的模型脚本，输入包括人群在内的参数，通过引擎运行脚本得到与输入参数对应的分值score。

进一步完善上述技术方案，还包括脚本调试，通过输入带有分值score的人群参数，对模型的有效性进行验证。

进一步地，在函数库、子脚本库中选择函数和/或子脚本搭建模型的过程至少包括：在运算节点上设置至少一个建模函数或子脚本，所述建模函数对输入参数进行人群属性提取并输出单个维度的打分信息，根据打分信息得到当前营销目标下分值score；所述子脚本为已封装完成且能够复用的脚本，用于对输入参数进行人群属性提取并输出特定维度的打分信息，根据打分信息得到当前营销目标下分值score。

进一步地，通过建模函数进行人群属性提取并输出单个维度的打分信息，根据打分信息得到当前营销目标下分值score包括：

从输入参数中提取关于人群的n个属性，计算人群中个体i和j在n维实数向量空间中的欧氏距离L(x_i，x_j)：

其中，δ为归一化系数。

进一步地，在得到m个输出分值score之后，计算一个新的输入参数i的输出分值score，能够采用反比例函数、高斯曲线、kNN算法中任一方法对进行计算。

进一步地，通过子脚本进行人群属性提取并输出特定维度的打分信息，根据打分信息得到当前营销目标下分值score包括：

从输入参数中提取关于人群的n个属性，计算其信息增益：

信息增益代表的是对于某一样本集D，采取当前的划分方法A，前后的熵的差异，Dj/D代表的是D中类别为j的样本个数；

利用信息增益对人群属性进行筛选，然后计算信息增益率：