[发明专利]一种信息推荐的方法及装置

权利要求书

1.一种信息推荐的方法，其特征在于，包括：

确定需要向用户推荐的业务，作为目标业务，并获取所述用户的用户数据；

将所述用户数据输入到预先训练的预测模型中，以针对所述目标业务包含的每个子业务环节，通过所述预测模型，预测所述用户在执行完上一子业务环节后执行该子业务环节的概率，作为该子业务环节对应的第一执行概率；

根据确定出的所述目标业务包含的每个子业务环节对应的第一执行概率，确定所述用户执行所述目标业务的概率，作为第二执行概率；

根据所述第二执行概率，确定是否将所述目标业务对应的业务信息推荐给所述用户。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定需要向用户推荐的业务，作为目标业务，具体包括：

若监测到所述用户完成设定业务，确定需要向用户推荐的业务，作为目标业务，所述设定业务包括除所述目标业务以外的任意其他业务。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据确定出的所述目标业务包含的每个子业务环节对应的第一执行概率，确定所述用户执行所述目标业务的概率，作为第二执行概率，具体包括：

针对所述目标业务包含的每个子业务环节，按照所述目标业务包含的各子业务环节的业务执行顺序，确定该子业务环节对应的第一执行概率，以及在所述业务执行顺序中位于该子业务环节之前的其他子业务环节对应的第一执行概率；

根据该子业务环节对应的第一执行概率，以及在所述业务执行顺序中位于该子业务环节之前的其他子业务环节对应的第一执行概率，预测所述用户在执行完所述设定业务后执行该子业务环节的概率，作为该子业务环节对应的第三执行概率；

根据所述目标业务包含的每个子业务环节对应的第三执行概率，确定所述用户在执行完所述设定业务后，执行所述目标业务的最后子业务环节的概率，作为第二执行概率。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述用户数据输入到预先训练的预测模型中，以针对所述目标业务包含的每个子业务环节，通过所述预测模型，预测所述用户在执行完上一子业务环节后执行该子业务环节的概率，作为该业务环节对应的第一执行概率，具体包括：

确定所述用户执行所述设定业务后的业务数据；

针对所述目标业务包含的每个子业务环节，将所述用户数据以及所述业务数据输入到所述预测模型中针对该子业务环节对应的第一子预测模型中，以通过该子业务环节对应的第一子预测模型，预测所述用户在执行完上一子业务环节后执行该子业务环节的概率，作为该子业务环节对应的第一执行概率。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据确定出的所述目标业务包含的每个子业务环节对应的第一执行概率，确定所述用户执行所述目标业务的概率，作为第二执行概率之前，所述方法还包括：

针对所述目标业务包含的每个子业务环节，预测所述用户在执行完上一子业务环节后执行该子业务环节失败的概率，作为该子业务环节对应的第四执行概率；

根据确定出的所述目标业务包含的每个子业务环节对应的第一执行概率，确定所述用户执行所述目标业务的概率，作为第二执行概率，具体包括：

根据确定出的所述目标业务包含的每个子业务环节对应的第一执行概率以及第四执行概率，确定所述用户执行所述目标业务的概率，作为第二执行概率。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，针对所述目标业务包含的每个子业务环节，预测所述用户在执行完上一子业务环节后执行该业务环节失败的概率，作为该业务环节对应的第四执行概率，具体包括：

确定所述用户执行所述设定业务后的业务数据；

针对所述目标业务包含的每个子业务环节，将所述用户数据以及所述业务数据输入到所述预测模型中针对该子业务环节对应的第二子预测模型中，以通过该子业务环节对应的第二子预测模型，预测所述用户在执行完上一子业务环节后执行该子业务环节失败的概率，作为该子业务环节对应的第四执行概率。