[发明专利]产品购买预测方法、服务器及存储介质

摘要

本发明公开了一种产品购买预测方法、服务器及存储介质，该方法包括：接收带有身份标识信息和目标产品类型的分析请求；提取出目标用户的购买数据及其他用户的目标产品购买数据；根据购买时间点，生成对应的购买时间序列；根据产品类型与第一分析模型的映射关系，将目标用户的购买时间序列输入到第一分析模型生成第一购买预测值；将其他用户的购买时间序列均值处理后输入第一分析模型生成第二购买预测值；根据产品类型与第二分析模型的映射关系，将目标产品的第一购买预测值、第二购买预测值及除目标产品类型外的其它产品类型的第一购买预测值输入对应的第二分析模型生成目标产品的最终购买预测值，从而提高用户购买倾向预测的准确性。

主权项

1.一种产品购买预测方法，应用于服务器，其特征在于，所述方法包括：接收步骤：接收带有目标用户身份标识信息和目标产品类型的分析请求；提取步骤：从多个预先确定的业务服务器中分别提取出与该目标用户身份标识信息对应的各种产品类型的购买数据及预设数量用户有关该目标产品类型的购买数据；生成步骤：根据提取出的购买数据的购买时间点，生成对应的购买时间序列(X,Y),其中X代表间隔相同天数的连续购买行为的间隔天数，Y代表间隔相同天数的连续购买行为的发生次数；第一预测步骤：根据产品类型与预先训练的第一分析模型的映射关系，确定该目标用户购买的各种产品对应的第一分析模型，将各种产品对应的购买时间序列分别输入到对应的第一分析模型中，生成各种产品对应的第一购买预测值；均值处理步骤：将所述预设数量用户的目标产品的购买时间序列进行均值处理，生成所述预设数量用户的该目标产品对应的平均购买时间序列；第二预测步骤：根据产品类型与预先训练的第一分析模型的映射关系，确定该预设数量用户购买的该目标产品对应的第一分析模型，将所述平均购买时间序列输入到对应的第一分析模型中，生成该目标产品的第二购买预测值；最终预测步骤：根据产品类型与预先训练的第二分析模型的映射关系，确定该目标用户购买的该目标产品对应的第二分析模型，将该目标产品的第一购买预测值、除该目标产品类型外的其它产品类型对应的第一购买预测值及该目标产品的第二购买预测值输入对应的第二分析模型中，生成该目标产品的最终购买预测值。