[发明专利]模型训练方法及装置、信息处理方法及装置

权利要求书

1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：

获取至少一组训练样本，其中，任一组所述训练样本中包括样本对象的样本对象特征；

根据所述至少一组训练样本，对预估模型进行训练，其中，所述预估模型用于根据所述样本对象特征，输出所述样本对象的引导概率，所述引导概率用于指示所述样本对象引导其他对象在业务系统注册的概率；

对训练后的所述预估模型进行测试，确定所述预估模型的测试结果参数；

根据所述测试结果参数，确定训练完成的预估模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练样本中还包括：所述样本对象的样本标签，所述样本标签用于指示所述样本对象是否引导其余对象在所述业务系统注册；

所述根据所述至少一组训练样本，对所述预估模型进行训练，包括：

根据所述预估模型对所述样本对象特征进行处理，得到所述样本对象对应的样本引导概率；

根据所述样本引导概率，确定预测标签，其中，所述预测标签用于指示所述样本对象是否引导其余对象在所述业务系统注册；

根据所述样本标签和所述预测标签，对所述预估模型的模型参数进行更新。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本引导概率，确定预测标签，包括：

若所述样本引导概率大于或等于预设概率，则确定所述预测标签用于指示所述样本对象会引导其余对象在所述业务系统注册；或者，

若所述样本引导概率小于所述预设概率，则确定所述预测标签用于指示所述样本对象不会引导其余对象在所述业务系统注册。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述对训练后的所述预估模型进行测试，确定所述预估模型的测试结果参数，包括：

在预设数据库中获取多个测试对象，其中，所述测试对象为在业务系统中已注册的对象；

根据所述预估模型输出的样本引导概率，将样本引导概率排序靠前的K个样本对象确定为第一目标对象，其中，所述K为大于或等于1的整数；

在所述测试对象中，将随机选择的N个测试对象确定为第二目标对象，其中，所述N为大于等于1的整数；

根据所述第一目标对象和所述第二目标对象，确定所述预估模型对应的测试结果参数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一目标对象和所述第二目标对象，确定所述预估模型对应的测试结果参数，包括：

获取所述第一目标对象对应的第一引导率，其中，所述第一引导率为第一类对象的数量和所述第一目标对象的数量的比值，所述第一类对象为所述第一目标对象中实际引导其他对象在所述业务系统注册的对象；

获取所述第二目标对象对应的第二引导率，其中，所述第二引导率为第二类对象的数量和所述第二目标对象的数量的比值，所述第二类对象为所述第二目标对象中实际引导其他对象在所述业务系统注册的对象；

将所述第一引导率和所述第二引导率的比值，确定为所述预估模型对应的测试结果参数。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述测试结果参数，确定训练完成的预估模型，包括：

若所述测试结果参数大于或等于预设阈值，则确定得到训练完成的预估模型；或者，

若所述测试结果参数小于预设阈值，则重复执行获取训练样本，并根据训练样本对所述预估模型训练的步骤，直至所述预估模型的测试结果参数大于或等于预设阈值。

7.一种信息处理方法，其特征在于，包括：

在预设数据库中获取至少一个第一对象的对象特征，其中，所述第一对象为业务系统中已注册的对象；

通过预估模型对各所述对象特征进行处理，得到各所述第一对象各自对应的引导概率，所述引导概率用于指示所述第一对象引导第二对象在所述业务系统注册的概率；

根据各所述第一对象各自对应的引导概率以及各所述第一对象，在所述至少一个第一对象中确定目标对象，并向所述目标对象对应的设备发送推荐信息。