[发明专利]数据对象类型的确定方法及装置

说明书

本发明提供一种数据对象类型的确定方法及装置，所述方法包括：将第一用户的特征信息输入至敏感转化模型，获取所述第一用户在不同类型的数据对象下的敏感转化概率；将所述第一用户的特征信息输入至自然转化模型，获取所述第一用户的自然转化概率；根据所述敏感转化概率和所述自然转化概率，分别获取所述不同类型的数据对象对应的回报指数，将最大回报指数对应的数据对象类型确定为所述第一用户的目标数据对象类型。本发明提供的数据对象类型的确定方法及装置，根据第一用户的特征信息确定数据对象的类型，能够在保证预算和收益的前提下，最大概率的使其转化为第二用户，提高平台的运营效率。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种数据对象类型的确定方法及装置。

背景技术

随着电子商务的发展，网络消费已成为人们的主要消费方式。以网络打车软件为例，用户可以便捷地通过手机发布打车信息，并与接单司机直接沟通，使得人们的出行更加方便。在网络消费平台中，有部分用户被称为沉默用户，例如：近3个月内在该平台下单过，但在最近1个月内未在该平台下单过的用户，或者，在该平台登陆过但未完成下单的用户；沉默用户之外的其他用户，通常被称为活动用户。对于网络消费平台来说，这些沉默用户是非常珍贵的现有资源，如何通过某些运营措施使这些沉默用户转化为活动用户，使其重新使用该平台下单，是平台运营急需解决的问题。

使沉默用户转化为活动用户，最常用的方法就是给沉默用户提供优惠，通常采用给沉默用户发放优惠券的方式。优惠券包括现金券、体验券和折扣券等。

然而，当给沉默用户发放的优惠券的优惠力度较小时，可能无法使沉默用户转化为活动用户，当给沉默用户发放的优惠券的优惠力度较大时，可能会影响平台收益。因此，针对每个沉默用户，如何确定对其发放的优惠券的优惠力度，能够在保证预算和收益的前提下，最大概率的使其转化为活动用户，是需要研究和解决的问题。

发明内容

本发明提供一种数据对象类型的确定方法及装置，根据第一用户的特征信息确定数据对象的类型，能够在保证预算和收益的前提下，最大概率的使其转化为第二用户。

第一方面，本发明提供的数据对象的确定方法，包括：

将第一用户的特征信息输入至敏感转化模型，获取所述第一用户在不同类型的数据对象下的敏感转化概率，所述敏感转化概率是指所述第一用户在拥有所述数据对象情况下转化为第二用户的概率；

将所述第一用户的特征信息输入至自然转化模型，获取所述第一用户的自然转化概率，所述自然转化概率是指所述第一用户在未拥有任何数据对象情况下转化为第二用户的概率；

根据所述敏感转化概率和所述自然转化概率，分别获取所述不同类型的数据对象对应的回报指数；

根据所述回报指数，将最大回报指数对应的数据对象类型确定为所述第一用户的目标数据对象类型。

可选的，所述根据所述敏感转化概率和所述自然转化概率，分别获取所述不同类型的数据对象对应的回报指数，包括：

根据公式分别获取所述不同类型的数据对象对应的回报指数；

其中，d_t为所述数据对象的类型，p_t为所述数据对象对应的敏感转化概率，p_c为自然转化概率，ROI为所述数据对象对应的回报指数。

可选的，所述将第一用户的特征信息输入至敏感转化模型之前，还包括：

对历史数据进行采样，生成第一训练样本集，所述第一训练样本集中的样本由采样时刻拥有数据对象的第一用户组成；

对所述第一训练样本集进行预处理；