[发明专利]目标类型用户的识别方法、装置、电子设备及存储介质有效
| 申请号： | 201910967496.2 | 申请日： | 2019-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN110728323B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 郭延祥;王湾湾;姚明 | 申请（专利权）人： | 中诚信征信有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 项京;高莺然 |
| 地址： | 100011 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种目标类型用户的识别方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：将待识别用户的用户行为特征和第一变量值输入到预先训练好的用户识别模型中；用户识别模型为：预先用实验组训练样本的用户行为特征和第一变量值，及对照组训练样本的用户行为特征和第二变量值训练好的净提升模型Uplift Model；获取模型输出的第一预测概率；将待识别用户的用户行为特征和第二变量值输入到用户识别模型中，获取模型输出的第二预测概率；判断第一预测概率与第二预测概率的差值是否大于预设的阈值；如果是，则确定待识别用户为目标类型用户。可见，应用本发明实施例，可以识别出目标类型用户，采集的样本较全面，对目标类型用户的识别较准确。 | ||
| 搜索关键词： | 目标 类型 用户 识别 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种目标类型用户的识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n获得待识别用户的用户行为数据；/n从所述用户行为数据中，提取所述待识别用户的用户行为特征；/n将所述待识别用户的用户行为特征和第一变量值输入到预先训练好的用户识别模型中；所述用户识别模型为：针对目标类型用户对应的目标行为，预先用实验组训练样本的用户行为特征和第一变量值，及对照组训练样本的用户行为特征和第二变量值训练好的净提升模型Uplift Model；所述实验组训练样本的用户行为特征和对照组训练样本的用户行为特征分别为从实验组训练样本的用户行为数据和对照组训练样本的用户行为数据中提取的；所述实验组训练样本的用户行为数据为：满足预设条件的情况下，用户执行目标行为的正样本数据或不执行目标行为的负样本数据；所述对照组训练样本的用户行为数据为：不满足预设条件的情况下，用户执行目标行为的正样本数据或不执行目标行为的负样本数据；/n获取用户识别模型输出的用户执行所述目标行为的第一预测概率；/n将所述待识别用户的用户行为特征和第二变量值输入到所述用户识别模型中；/n获取用户识别模型输出的用户执行所述目标行为的第二预测概率；/n计算所述第一预测概率与所述第二预测概率的差值作为在只有满足预设条件的情况下，用户执行所述目标行为的条件预测概率；/n判断所述条件预测概率是否大于预设的阈值；/n如果是，则确定所述待识别用户为目标类型用户。/n
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