[发明专利]用户筛选的方法和装置

权利要求书

1.一种用户筛选的方法，其特征在于，包括：

从所有用户中筛选在目标品类中未触发预设操作行为的候选用户群；

确定所述候选用户群中任一用户未来在所述目标品类中触发所述预设操作行为的第一概率、以及未来在所述目标品类中通过目标渠道触发所述预设操作行为的第二概率，根据第一概率和第二概率确定所述任一用户未来在所述目标品类中通过目标渠道触发所述预设操作行为的第三概率；

从所述候选用户群中筛选第三概率满足预设条件的用户，得到与所述目标品类对应的目标用户群。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，筛选在目标品类中不具有预设操作行为的候选用户群，包括：

获取所有用户的历史行为数据，根据所述历史行为数据筛选在目标品类中未触发所述预设操作行为的用户，得到所述候选用户群。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，筛选在目标品类中不具有预设操作行为的候选用户群，包括：

将所有用户划分为多个目标群体，获取所述目标群体内每个用户的历史行为数据；以在目标品类中触发所述预设操作行为作为共同特征，根据所述目标群体内每个用户的历史行为数据确定所述目标群体的TGI指数，筛选TGI指数大于预设TGI阈值的目标群体作为候选目标群体；

根据所述候选目标群体内每个用户的历史行为数据从所述候选目标群体中筛选在目标品类中未触发所述预设操作行为的用户，得到所述候选用户群。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，筛选在目标品类中不具有预设操作行为的候选用户群，包括：

获取多个历史时段内所有用户的历史行为数据，根据每个历史时段内的历史行为数据确定所述用户在对应历史时段内对所述目标品类的偏好值；

按照时间衰减方式累加所述用户在各个历史时段内对所述目标品类的偏好值得到用户对所述目标品类的偏好指标，筛选偏好指标大于设定阈值的用户得到候选用户集合；

根据所述候选用户集合中每个用户的历史行为数据从所述候选用户集合中筛选在所述目标品类中未触发所述预设操作行为的用户，得到所述候选用户群。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，筛选在目标品类中不具有预设操作行为的候选用户群，包括：

获取每个用户的用户画像，根据所述用户画像确定所述用户在所述目标品类中触发所述预设操作行为的第四概率，筛选第四概率大于设定阈值的用户或者第四概率最高的若干个用户，得到所述候选用户集合；

获取所述候选用户集合中每个用户的历史行为数据，根据所述候选用户集合中每个用户的历史行为数据从所述候选用户集合中筛选在所述目标品类中未触发所述预设操作行为的用户，得到所述候选用户群。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述候选用户群中任一用户未来在所述目标品类中触发所述预设操作行为的第一概率，包括：

获取所述任一用户的历史行为数据，根据所述任一用户的历史行为数据确定所述任一用户在各个品类中触发所述预设操作行为的概率，得到所述任一用户的第一特征向量；

获取所述任一用户的用户画像，根据所述任一用户的用户画像确定所述任一用户在各个品类中触发所述预设操作行为的概率，得到所述任一用户的第二特征向量；

根据所述任一用户的历史行为数据，确定所述任一用户对应的品类关联特征矩阵；

获取所述目标品类的品类特征向量；

将所述第一特征向量、第二特征向量、所述品类关联特征矩阵和所述品类特征向量输入预训练的第一模型，得到所述任一用户未来在所述目标品类中触发所述预设操作行为的第一概率。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述候选用户群中任一用户未来在所述目标品类中通过目标渠道触发所述预设操作行为的第二概率，包括：

获取所述任一用户的历史行为数据，根据所述任一用户的历史行为数据确定所述任一用户在所述目标品类中触发的每条所述预设操作行为的触发渠道，得到所述任一用户的渠道偏好向量；

将所述任一用户的所有渠道偏好向量输入预训练的第二模型，得到所述任一用户未来在所述目标品类中通过目标渠道触发所述预设操作行为的第二概率。