[发明专利]一种拓展潜在用户的方法及装置

权利要求书

1.一种拓展潜在用户的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取多个正样本用户的行为数据和多个负样本用户的行为数据；

根据所述多个正样本用户的行为数据确定多个行为模式；

根据所述多个行为模式对所述多个正样本用户以及所述多个负样本用户中的每个用户进行行为模式匹配计算，得到每个用户的匹配结果，所述匹配结果用于指示用户的行为数据与所述多个行为模式的匹配情况；

根据每个用户的匹配结果训练动机模型；所述动机模型用于指示多个动机与所述多个行为模式的关联强度，其中，所述多个动机包括正样本动机和负样本动机；

根据每个用户的匹配结果、标签信息以及所述动机模型训练预测模型，所述标签信息用于指示用户为正样本或者为负样本；

根据目标用户的行为数据通过所述预测模型计算所述目标用户满足预设条件的概率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动机模型为矩阵模型，其中，所述多个行为模式作为所述矩阵模型的列，所述多个动机作为所述矩阵模型的行，所述矩阵模型中的每一个值用于指示所对应的动机与行为模式的关联强度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每个用户的匹配结果训练动机模型，包括如下步骤：

步骤一：为所述矩阵模型中每个值设置初始值；

步骤二：将第一用户的匹配结果与所述初始值计算得到所述矩阵模型的结果值；

步骤三：通过所述结果值预估所述第一用户的行为数据得到预估结果；

步骤四：判断所述预估结果与所述第一用户的匹配结果是否匹配，若不匹配，调整所述矩阵模型的结果值，重新执行步骤二；若匹配，继续执行步骤二，其中，将第一用户替换为第二用户；当所述预估结果与用户的匹配结果的匹配正确度稳定时则结束训练。

4.根据权利要求1至3其中任意一项所述的方法，其特征在于，根据每个用户的匹配结果、标签信息以及所述动机模型训练预测模型，包括：

步骤一：为预设模型设置初始权重值；

步骤二：根据第一用户的匹配结果与训练后的动机模型计算得到输出值；

步骤三：根据所述输出值与所述预测模型的权重值计算得到正样本概率值；

步骤四：根据所述正样本概率值匹配所述第一用户的标签信息，若不符合，调整所述预测模型的权重值，重新执行步骤二；若符合，继续执行步骤二，其中，将第一用户替换为第二用户；当所述正样本概率值与用户的标签信息的匹配结果的匹配正确度稳定时则结束训练。

5.根据权利要求1至3其中任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个正样本用户的行为数据确定多个行为模式，包括：

根据所述多个正样本用户的行为数据以及映射表确定多个行为模式，其中，所述映射表中包含用户的行为数据与行为模式的映射关系。

6.根据权利要求1至3其中任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个正样本用户的行为数据确定多个行为模式，包括：

根据所述多个正样本用户的行为数据以及映射表确定行为模式集合，其中，所述映射表中包含用户的行为数据与行为模式的映射关系；

根据目标行为模式的支持度从所述行为模式集合中确定多个行为模式，其中，所述支持度为包含所述目标行为模式的用户的数量与所述多个正样本用户的数量的比值。

7.根据权利要求1至3其中任意一项所述的方法，其特征在于，在根据目标用户的行为数据通过所述预测模型计算所述目标用户满足预设条件的概率之后，所述方法还包括：

若所述目标用户满足预设条件的概率达到预设阈值，确定所述目标用户为潜在用户，并向所述潜在用户推送目标业务，所述目标业务为所述预设条件所对应的业务。