[发明专利]服务推荐方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种服务推荐方法，应用于服务器，其特征在于，包括：

响应服务推荐指令；

根据所述服务推荐指令，获取目标用户在多个预设时段的第一付费特征数据集，所述第一付费特征数据集包括多个第一付费特征数据；

根据各所述预设时段与当前时刻的间隔时长，更新各所述第一付费特征数据集的初始权重，得到各所述第一付费特征数据集的预设权重，其中，所述间隔时长与所述预设权重负相关；

将各所述第一付费特征数据集与各所述预设权重输入分类模型，基于所述分类模型输出所述目标用户的付费等级；

根据所述付费等级，向所述目标用户发送对应的推荐信息。

2.根据权利要求1所述的服务推荐方法，其特征在于，所述根据所述服务推荐指令，获取目标用户在多个预设时段的第一付费特征数据集，包括：

根据所述服务推荐指令，从各目标应用程序中获取所述目标用户在所述多个预设时段的所述第一付费特征数据集，其中，各所述目标应用程序为所述目标用户通过同一用户信息登录的目标应用程序。

3.根据权利要求1或2所述的服务推荐方法，其特征在于，所述在所述根据各所述预设时段与当前时刻的间隔时长之前，还包括：

提取各非目标用户在所述预设时段的第二付费特征数据集，其中，所述第二付费特征数据集包括多个第二付费特征数据；

根据所述第一付费特征数据集在对应的所述预设时段内的各所述第二付费特征数据集中的排序，形成数据序列，以根据所述数据序列获取所述第一付费特征数据集在对应的所述预设时段内的所述初始权重。

4.根据权利要求3所述的服务推荐方法，其特征在于，还包括：

根据所述数据序列，更新各所述历史用户的付费等级。

5.根据权利要求1所述的服务推荐方法，其特征在于，还包括：

将所述目标用户的关联数据存储至训练集，其中，所述关联数据包括各所述第一付费特征数据集、各所述第一付费特征数据集的预设权重以及所述目标用户的付费等级。

6.根据权利要求5所述的服务推荐方法，其特征在于，所述将所述目标用户的关联数据存储至所述训练集，包括：

根据所述训练集中的小类样本，从所述第一付费特征数据集中提取对应的所述第一付费特征数据进行所述小类样本的数据扩增。

7.根据权利要求1或2所述的服务推荐方法，其特征在于，所述基于所述分类模型输出所述目标用户的付费等级，包括：

根据各所述第一付费特征数据集的所述预设权重，对各所述第一付费特征数据集通过所述分类模型进行加权，以根据加权结果获取所述目标用户的付费等级。

8.根据权利要求1所述的服务推荐方法，其特征在于，所述多个预设时段组成连续的时间序列。

9.一种服务推荐装置，其特征在于，包括：

指令响应模块，用于响应服务推荐指令；

数据获取模块，用于根据所述服务推荐指令，获取目标用户在多个预设时段的第一付费特征数据集，所述第一付费特征数据集包括多个第一付费特征数据；

权重更新模块，用于根据各所述预设时段与当前时刻的间隔时长，更新各所述第一付费特征数据集的初始权重，得到各所述第一付费特征数据集的预设权重，其中，所述间隔时长与所述预设权重负相关；

等级划分模块，用于将各所述第一付费特征数据集与各所述预设权重输入分类模型，基于所述分类模型输出所述目标用户的付费等级；

服务推荐模块，用于根据所述付费等级，向所述目标用户发送对应的推荐信息。

10.根据权利要求9所述的服务推荐装置，其特征在于，所述数据获取模块具体用于：

根据所述服务推荐指令，从各目标应用程序中获取所述目标用户在所述多个预设时段的所述第一付费特征数据集，其中，各所述目标应用程序为所述目标用户通过同一用户信息登录的目标应用程序。

11.一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的服务推荐方法。