[发明专利]预测用户购买权益商品的方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种预测用户购买权益商品的方法，其特征在于，包括：

获取目标用户的第一用户信息；

基于所述第一用户信息和预设的权益商品的购买预测模型，确定所述目标用户购买所述权益商品的概率；

若所述目标用户购买所述权益商品的概率大于第一预设阈值，则向所述目标用户推送所述权益商品的营销消息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一用户信息和预设的权益商品的购买预测模型，确定所述目标用户购买所述权益商品的概率，包括：

将所述第一用户信息输入预设的Lasso模型中，获得所述目标用户的目标信息，所述目标信息与所述目标用户是否购买所述权益商品之间的关联程度大于第二预设阈值；

基于所述目标信息和预设的权益商品的购买预测模型，确定所述目标用户购买所述权益商品的概率。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述购买预测模型包括多个分类模型，所述分类模型可用于基于用户信息预测用户购买所述权益商品的概率；

所述基于所述第一用户信息和预设的权益商品的购买预测模型，确定所述目标用户购买所述权益商品的概率，包括：

将所述第一用户信息输入所述多个分类模型中，基于各分类模型的输出数据的加权值，计算获得所述目标用户购买所述权益商品的概率。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第一用户信息输入所述多个分类模型中，基于各分类模型输出数据的加权值，计算获得所述目标用户购买所述权益商品的概率之前，所述方法包括：

获取多个购买所述权益商品的用户的第二用户信息，以及多个未购买所述权益商品的用户的第三用户信息；

将所述多个第二用户信息和所述多个第三用户信息输入所述多个分类模型中，基于各分类模型的预测结果，确定各分类模型对应的加权值。

5.一种预测装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取目标用户的第一用户信息；

第一确定模块，用于基于所述第一用户信息和预设的权益商品的购买预测模型，确定所述目标用户购买所述权益商品的概率；

推送模块，用于在所述目标用户购买所述权益商品的概率大于第一预设阈值时，向所述目标用户推送所述权益商品的营销消息。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，包括：

信息筛选子模块，用于将所述第一用户信息输入预设的Lasso模型，获得所述目标用户的目标信息，所述目标信息与所述目标用户是否购买所述权益商品之间的关联程度大于第二预设阈值；

确定子模块，用于基于所述目标信息和预设的权益商品的购买预测模型，确定所述目标用户购买所述权益商品的概率。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述购买预测模型包括多个分类模型，所述分类模型可用于基于用户信息预测用户购买所述权益商品的概率；

所述第一确定模块，包括：

计算子模块，用于将所述第一用户信息输入所述多个分类模型中，基于各分类模型输出数据的加权值，计算获得所述目标用户购买所述权益商品的概率。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二获取模块，用于获取多个购买所述权益商品的用户的第二用户信息，以及多个未购买所述权益商品的用户的第三用户信息；

第二确定模块，用于将所述多个第二用户信息和所述多个第三用户信息输入所述多个分类模型中，基于各分类模型的预测结果，确定各分类模型对应的加权值。

9.一种服务器，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

当所述处理器执行所述可执行指令时，可以执行上述权利要求1-4中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，包括指令，当所述指令在所述计算机上运行时，所述计算机可以执行上述权利要求1-4中任一项所述的方法。