[发明专利]一种通过人机决策的方法、装置、设备和可读存储介质

权利要求书

1.一种通过人机决策的方法，其特征在于，包括：

获取目标用户的基础用户信息；

将所述基础用户信息输入提前训练好的人机决策模型中，得到所述目标用户对应的人机决策结果，其中，所述人机决策模型是通过多次对初始人机决策模型的算法权值和转入人席的得分阈值进行调整得到的，所述初始人机决策模型是通过多个用户的多个基础信息样本对分类模型进行训练得到的，所述人机决策结果表示人机决策所述目标用户是否转入人席的决策结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取目标用户的基础用户信息之前，所述方法还包括：

获取多个用户的多个基础信息样本，其中，所述多个基础信息样本包括所述多个用户的基础信息和每一基础信息对应的是否转入人席的决策结果；

通过所述多个基础信息样本对分类模型进行训练，得到所述初始人机决策模型；

利用测试集中的基础信息样本对所述初始人机决策模型进行测试，并通过得到的测试结果对所述初始人机决策模型的算法权值和转入人席的得分阈值进行调整，得到所述人机决策模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述多个基础信息样本对分类模型进行训练，得到所述初始人机决策模型，包括：

将所述多个基础信息样本中的多个基础信息输入所述初始人机决策模型，得到所述多个基础信息中每一基础信息对应的多个决策得分；

将所述每一基础信息对应的多个决策得分分别加权求和，得到多个决策总分；

将所述多个决策总分和转入人席的得分阈值进行比较，得到多个决策结果；

将所说多个决策结果和所述多个基础信息样本中的多个标准决策结果进行比较，得到比较结果；

通所述比较结果对所述多个基础信息中每一基础信息对应的多个决策得分进行调整，得到所述初始人机决策模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通所述比较结果对所述多个基础信息中每一基础信息对应的多个决策得分进行调整，得到所述初始人机决策模型，包括：

通过所述比较结果计算所述多个基础信息中每一基础信息的覆盖率和转化率；

通过所述每一基础信息的覆盖率和转化率对所述多个基础信息中每一基础信息对应的多个决策得分进行调整，得到所述初始人机决策模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用测试集中的基础信息样本对所述初始人机决策模型进行测试，并通过得到的测试结果对所述初始人机决策模型的算法权值和转入人席的得分阈值进行调整，得到所述人机决策模型，包括：

利用测试集中的基础信息样本对所述初始人机决策模型进行测试，得到测试结果；

通过所述测试结果对所述初始人机决策模型的所述算法权值和所述转入人席的得分阈值进行调整，得到所述人机决策模型。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述基础用户信息包括所述目标用户的姓名、性别、年龄和所属城市中的至少一个。

7.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述基础用户信息输入提前训练好的人机决策模型中，得到所述目标用户对应的人机决策结果，包括：

将所述基础用户信息输入提前训练好的人机决策模型中，得到所述基础用户信息中每一用户信息的多个信息决策得分；

将所述每一用户信息的多个信息决策得分加权求和，得到总决策得分；

将所述总决策得分和转入人席的得分阈值进行比较，得到所述人机决策结果。

8.一种通过人机决策的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标用户的基础用户信息；

决策模块，用于将所述基础用户信息输入提前训练好的人机决策模型中，得到所述目标用户对应的人机决策结果，其中，所述人机决策模型是通过多次对初始人机决策模型的算法权值和转入人席的得分阈值进行调整得到的，所述初始人机决策模型是通过多个用户的多个基础信息样本对分类模型进行训练得到的，所述人机决策结果表示人机决策所述目标用户是否转入人席的决策结果。