[发明专利]数据处理方法及装置

权利要求书

1.一种数据处理方法，包括：

获得目标对象以及针对所述目标对象的资源值；

将所述目标对象输入第一机器学习模型得到第一预测结果，以及将所述目标对象输入第二机器学习模型得到第二预测结果，

其中，所述第一机器学习模型适用于为目标对象预测对应的基准资源值以及基准资源量，所述第二机器学习模型适用于为目标对象预测对应的资源弹性系数；

基于所述第一预测结果和所述第二预测结果，获取所述资源值对应的资源量。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，所述基于所述第一预测结果和所述第二预测结果，获取所述资源值对应的资源量之后，还包括：

获取所述目标对象的资源储量；

基于所述资源值、所述资源值对应的资源量以及所述资源储量，确定所述目标对象的目标资源值。

3.根据权利要求1所述的数据处理方法，所述第一预测结果包括所述目标对象对应的基准资源值以及基准资源量，所述第二预测结果包括所述目标对象对应的资源弹性系数；

相应的，所述基于所述第一预测结果和所述第二预测结果，获取所述资源值对应的资源量包括：

将所述资源值与所述目标对象对应的基准资源值、基准资源量以及资源弹性系数进行计算，获取所述资源值对应的资源量。

4.根据权利要求2所述的数据处理方法，所述基于所述资源值、所述资源值对应的资源量以及所述资源储量，确定所述目标对象的目标资源值包括：

基于所述资源值、所述资源值对应的资源量以及所述资源储量进行计算，得到所述目标对象在所述资源值下的资源处理值；

将所述资源处理值最大的资源值确定为所述目标对象的目标资源值。

5.根据权利要求1所述的数据处理方法，所述第一机器学习模型包括预测模型；

相应的，所述预测模型训练方法包括：

获取训练样本集，其中，所述训练样本集中包括至少一个目标对象的对象特征、资源值特征以及每个目标对象的对象特征、资源值特征对应的资源量；

基于所述训练样本集对预测模型进行训练，得到所述预测模型，所述预测模型输出每个目标对象对应的基准资源值以及基准资源量。

6.根据权利要求5所述的数据处理方法，所述第二机器学习模型包括资源弹性模型；

相应的，所述资源弹性模型训练方法包括：

获取训练样本集，其中，所述训练样本集中包括至少一个目标对象的资源值特征以及每个目标对象的资源值特征对应的资源量；

基于所述训练样本集对资源弹性模型进行训练，得到所述资源弹性模型训练，所述资源弹性模型输出每个目标对象对应的资源弹性系数。

7.根据权利要求6所述的数据处理方法，所述确定所述目标对象的目标资源值之后，还包括：

将所述目标对象的目标资源值发送至终端，并接收所述终端基于所述目标资源值确定的所述目标对象的对象特征以及资源值特征。

8.根据权利要求7所述的数据处理方法，所述接收所述终端基于所述目标资源值确定的所述目标对象的对象特征以及资源值特征之后，还包括：

将所述目标对象的对象特征以及资源值特征输入所述预测模型的训练样本集中，实现对所述预测模型的训练样本集的更新。

9.根据权利要求7所述的数据处理方法，所述接收所述终端基于所述目标资源值确定的所述目标对象的对象特征以及资源值特征之后，还包括：

将所述目标对象的资源值特征输入所述资源弹性模型的训练样本集中，实现对所述资源弹性模型的训练样本集的更新。

10.根据权利要求1-9任意一项所述的数据处理方法，所述目标对象包括商品，所述资源值包括预选折扣，所述基准资源值包括基准折扣，所述基准资源量包括基准销量，所述资源弹性系数包括价格弹性系数，所述第一预测结果包括商品对应的基准折扣以及基准销量，所述第二预测结果包括商品对应的价格弹性系数。