[发明专利]数据处理方法、装置及计算机程序产品

权利要求书

1.一种数据处理方法，包括：

确定目标任务执行对象和目标权益数值；

获取所述目标任务执行对象的特征数据，以及任务请求对象的特征数据；

获取目标修正数值，基于所述目标修正数值对于所述目标权益数值进行修正，得到修正权益数值；

将所述目标任务执行对象的特征数据、任务请求对象的特征数据以及所述修正权益数值输入预先训练得到的任务完成率预测模型，预测得到若所述目标任务执行对象提供所述修正权益数值对应的权益时，在权益有效期内的任务完成率。

2.根据权利要求1所述的方法，所述获取目标修正数值，包括：

将所述目标任务执行对象的特征数据、任务请求对象的特征数据以及所述目标权益数值输入预先训练得到的修正数值概率分布模型，得到与所述目标权益数值对应的一个或多个修正数值的概率分布；

基于所述修正数值及其对应的概率进行加权平均，得到所述目标修正数值。

3.根据权利要求1或2所述的方法，所述基于所述目标修正数值对于所述目标权益数值进行修正，包括：

将所述目标权益数值减去所述目标修正数值。

4.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：

训练所述任务完成率预测模型。

5.根据权利要求4所述的方法，所述训练所述任务完成率预测模型，包括：

确定初始任务完成率预测模型；

获取历史任务完成率预测数据集合，其中，所述历史任务完成率预测数据集合包括目标任务执行对象的历史特征数据、任务请求对象的历史特征数据、历史权益数值和历史权益有效期、以及对应的任务完成率；

以所述目标任务执行对象的历史特征数据、任务请求对象的历史特征数据、历史权益数值和历史权益有效期作为输入，以对应的任务完成率作为输出训练所述初始任务完成率预测模型，得到任务完成率预测模型。

6.根据权利要求2或5所述的方法，还包括：

训练所述修正数值概率分布模型。

7.根据权利要求6所述的方法，所述训练所述修正数值概率分布模型，包括：

确定初始修正数值概率分布模型；

获取历史修正数值概率分布数据集合，其中，所述历史修正数值概率分布数据集合包括目标任务执行对象的历史特征数据、任务请求对象的历史特征数据、历史权益数值和历史权益有效期、以及对应的任务单价降低数值；

以所述目标任务执行对象的历史特征数据、任务请求对象的历史特征数据、历史权益数值和历史权益有效期作为输入，以对应的任务单价降低数值作为输出训练所述初始修正数值概率分布模型，得到修正数值概率分布模型。

8.根据权利要求1、2、5或7所述的方法，还包括：

基于所述任务完成率执行预设操作。

9.一种数据处理装置，包括：

确定模块，被配置为确定目标任务执行对象和目标权益数值；

获取模块，被配置为获取所述目标任务执行对象的特征数据，以及任务请求对象的特征数据；

修正模块，被配置为获取目标修正数值，基于所述目标修正数值对于所述目标权益数值进行修正，得到修正权益数值；

预测模块，被配置为将所述目标任务执行对象的特征数据、任务请求对象的特征数据以及所述修正权益数值输入预先训练得到的任务完成率预测模型，预测得到若所述目标任务执行对象提供所述修正权益数值对应的权益时，在权益有效期内的任务完成率。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其中，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述的方法步骤。