[发明专利]用户消费能力预测方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种用户消费能力预测方法，其特征在于，包括：

获取待预测用户的待预测消费特征数据和样本用户的样本消费特征数据；

基于无监督预测模型对所述待预测消费特征数据进行预测，得到第一种消费能力预测结果；

基于有监督预测模型对所述待预测消费特征数据进行预测，得到第二种消费能力预测结果；

将所述第一种消费能力预测结果和所述第二种消费能力预测结果作为多维度预测结果，对所述多维度预测结果进行融合，得到所述待预测用户的目标消费能力预测结果；

其中，所述无监督预测模型和所述有监督预测模型基于所述样本消费特征数据进行训练。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无监督预测模型包括无监督聚类预测模型，消费特征数据中至少包括预设时间段内的每月消费额度；

相应的，基于无监督预测模型对所述待预测消费特征数据进行预测，得到第一种消费能力预测结果，包括：

基于所述无监督聚类预测模型根据所述待预测消费特征数据和所述样本消费特征数据，对所述待预测用户和所述样本用户进行分类，得到用户分类结果；

根据所述待预测用户所属类别中所有用户在预设时间段内的平均月均消费额度作为所述待预测用户的第一种消费能力预测结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述有监督预测模型包括有监督回归预测模型，消费特征数据中至少包括交易频率和预设时间段内的历史消费行为数据；所述样本消费特征数据中还包括样本消费能力标签数据，所述样本消费能力标签数据是指样本用户的月均消费额度，其中，所述有监督回归预测模型的训练步骤如下所示：

根据所述交易频率的大小从样本用户中确定目标样本用户；

基于有监督回归算法对所述目标样本用户的历史消费行为数据和样本消费能力标签数据进行训练，得到所述有监督回归预测模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于有监督预测模型对所述待预测消费特征数据进行预测，得到第二种消费能力预测结果，包括：

基于所述有监督回归预测模型对所述待预测用户在预设时间段内的历史消费行为数据进行预测，得到预测消费能力标签数据，作为第二种消费能力预测结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待预测消费特征数据中至少包括所述待预测用户在预设时间段内的每月消费额度；

相应的，在对所述多维度预测结果进行融合之前，所述方法还包括：

根据所述待预测用户在预设时间段内的每月消费额度确定所述待预测用户的月均消费额度，作为第三种消费能力预测结果；

将所述第一种消费能力预测结果、所述第二种消费能力预测结果和所述第三种消费能力预测结果作为多维度预测结果。

6.根据权利要求1或5任一项所述的方法，其特征在于，对所述多维度预测结果进行融合，得到所述待预测用户的目标消费能力预测结果，包括：

确定所述多维度预测结果中各预测结果的权重值；

根据所述权重值和多维度预测结果的加权和确定所述待预测用户的目标消费能力预测结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述样本消费特征数据中至少包括交易频率和预设时间段内的月均消费额度；

相应的，确定所述多维度预测结果中各预测结果的权重值，包括：

根据所述交易频率的大小从样本用户中确定目标样本用户；

对目标样本用户的样本消费特征数据进行预测得到样本多维度预测结果；

根据所述样本多维度预测结果和所述月均消费额度确定所述各预测结果的权重值。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在得到所述待预测用户的目标消费能力预测结果之后，所述方法还包括：

获取所述待预测用户的真实月消费额度；

根据所述真实月消费额度和所述目标消费能力预测结果的偏差情况对所述各预测结果的权重值进行更新。