[发明专利]预测模型的确定方法、装置、电子设备以及存储介质

说明书

本公开提供了一种预测模型的确定方法、装置、电子设备以及存储介质，其中，该方法包括：获取原始建模数据；其中，所述原始建模数据中包含目标对象的观测特征和基于所述观测特征确定的所述目标对象的观测结果；在确定所述原始建模数据的置信度满足置信度要求的情况下，在所述观测特征中确定目标观测特征；其中，所述目标观测特征用于指示对所述观测结果的贡献度满足贡献度要求的数据；基于所述目标观测特征确定目标建模数据，并基于所述目标建模数据创建归因分析模型；其中，所述归因分析模型用于确定在观测结果满足要求的情况下待分配对象的虚拟资源的分配信息。

技术领域

本公开涉及数据处理的技术领域，具体而言，涉及一种预测模型的确定方法、装置、电子设备以及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的不断革新，产品的种类越来越多，同时越来越多的产品通过互联网技术进行产品推广。为了更好的让用户了解产品，运营方通常会预先设置虚拟资源的分配规则，并通过为用户分配对应虚拟资源的方式增强用户对产品的吸引力和粘性。

现有虚拟资源的分配规则的确定方法主要为人工数值策略，即对平台场景本身的历史数据进行分析之后，人工形成数值策略，例如，人工形成虚拟资源的分配信息的数值发放策略。然而，由于现有的人工数值策略的分析结果的准确率较低，从而无法为产品带来理想的分配效果。

发明内容

本公开实施例至少提供一种预测模型的确定方法、装置、电子设备以及存储介质。

第一方面，本公开实施例提供了一种预测模型的确定方法，包括：获取原始建模数据；其中，所述原始建模数据中包含目标对象的观测特征和基于所述观测特征确定的所述目标对象的观测结果；在确定所述原始建模数据的置信度满足置信度要求的情况下，在所述观测特征中确定目标观测特征；其中，所述目标观测特征用于指示对所述观测结果的贡献度满足贡献度要求的数据；基于所述目标观测特征确定目标建模数据，并基于所述目标建模数据创建归因分析模型；其中，所述归因分析模型用于确定在观测结果满足要求的情况下待分配对象的虚拟资源的分配信息。

一种可选的实施方式中，所述原始建模数据包括所属于第一类目标对象的第一原始建模数据和所属于第二类目标对象的第二原始建模数据；所述确定所述原始建模数据的置信度满足置信度要求，包括：确定所述原始建模数据中观测特征的第一置信度，以及确定所述原始建模数据中观测结果的第二置信度；其中，所述第一置信度用于指示所述观测特征在所述第一原始建模数据和所述第二原始建模数据中的特征分布差异，所述第二置信度用于指示所述观测结果的可靠性；在确定所述第一置信度满足第一置信度要求，和/或，所述第二置信度满足第二置信度要求的情况下，确定所述原始建模数据的置信度满足置信度要求。

一种可选的实施方式中，所述确定所述原始建模数据中观测特征的第一置信度，包括：确定所述观测特征在所述第一原始建模数据中的第一特征分布数据，以及确定所述观测特征在所述第二原始建模数据中的第二特征分布数据；基于所述第一特征分布数据和所述第二特征分布数据确定特征分布差异，并基于所述特征分布差异确定所述观测特征的第一置信度。

一种可选的实施方式中，所述确定所述原始建模数据中观测结果的第二置信度，包括：确定所述观测结果的显著性水平；其中，所述显著性水平用于指示在所述观测特征下所述观测结果的发生概率；将所述显著性水平确定为所述观测结果的第二置信度。

一种可选的实施方式中，所述原始建模数据包括所属于第一类目标对象的第一原始建模数据和所属于第二类目标对象的第二原始建模数据，所述观测特征的特征数量为多个；所述在所述观测特征中确定目标观测特征，包括：在所述第一原始建模数据中确定包含每个观测特征的第一建模数据，并在所述第二原始建模数据中确定包含该观测特征的第二建模数据；其中，所述第一建模数据和所述第二建模数据中观测结果相同；确定所述第一建模数据和所述第二建模数据的数量差异信息；将所述数量差异信息大于或者等于预设差异阈值的观测特征确定为所述目标观测特征。