[发明专利]一种拓展潜在用户的方法及装置

说明书

本申请实施例公开了一种一种拓展潜在用户的方法，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，根据多个行为模式对多个正样本用户以及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，根据每个用户的匹配结果训练动机模型，根据每个用户的匹配结果、标签信息以及动机模型训练预测模型，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预测模型计算目标用户满足预设条件的概率。使得每个行为模式与每个动机的关联强度更为准确，使得预测模型能够根据具体的某一个用户的行为数据预测出该用户满足预设条件的概率，提高了对潜在用户的预测效果。

技术领域

本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种拓展潜在用户的方法及装置。

背景技术

现在很多电信公司为了吸引更多用户，不断地推陈出新，针对性地推出了各种优惠服务和便利套餐。比如，国际漫游套餐便是为出国人群打造的一款套餐。对于国际漫游套餐的推广而言，如何精准定位那些有出国意向的人群，是成功推广这款套餐的关键所在。更形象地说，假如我们拥有了用户在过去一段时间的行为数据，比如通话记录，手机App的使用记录，搜索记录等，我们希望能够利用这些历史行为数据去预测用户的出国意向，从而给用户推荐国际漫游套餐以及相应的增值套餐。如果用户有出国意向，而且没有开通过国际漫游套餐，可以推荐其开通；如果用户有意向出国，并且已经开通了国际漫游套餐，则可以推荐其开通一些与出国相关的增值套餐，如在国外的资费包日费等。那么如何根据用户的行为数据去预测其出国意向，从而推广国际漫游套餐给运营商带来更多的收益呢。

现有的技术方案中，是通过利用预设规则进行出国人群预测，会根据用户的行为建立一些简易规则，例如：规则(1)使用了某种出国倾向性强的App(如穷游、Booking等)若干次以上的人群，则认为会出国；规则(2)用户出国前都会上网搜索或查询一些出国相关信息，可以人工收集用户的这些搜索关键字或短语等“短文本”信息，比如“签证如何办理”、“美国北海岸自驾游”、“A岛环岛攻略”等等，再对搜索记录进行统计，当统计个数超过某个阈值就认为此人会出国。规则(3)统计用户的通话记录中拨打某些类别的黄页号码(如机场、旅行社、航空公司等)的通话次数，通话次数超过某个阈值则认为会出国。

由于基于规则的方法需要确定阈值，这样会导致潜在营销客户群覆盖面太广或者太窄而无法实现精准的潜在客户定位。例如：阈值选得很低，规则产生的目标用户群人数往往过多(规则限定范围宽松)，覆盖率较高但是准确率很低；阈值如果选得很高，则产生的人群数量过少(规则限定范围局限)，准确率较高但是覆盖率很低，从而使得预测效果不佳。

发明内容

本申请实施例提供了一种拓展潜在用户的方法和装置，用于实现对潜在用户预测的覆盖率和准确率之间的平衡，提高对潜在用户的预测效果。

本申请实施例第一方面提供一种拓展潜在用户的方法，包括：

从用户行为数据库中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，其中，正样本用户指的是满足预设条件的用户，负样本用户是不满足预设条件的用户，以预设条件为出国为例，正样本用户为已经出国或出过国的用户，负样本用户为未出过国的用户。行为数据指的是用户的一些特定操作行为，比如正样本用户在出过前一段时间内通过关键词搜索过出国攻略、签证办理，使用过出国旅游用的应用软件程序。需要说明的是，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数量可以相同，也可以不同，两者数量越多，对于后续模型的训练所得到的效果就越好。

根据多个正样本用户的行为数据确定多个行为模式，为了便于计算和统计，可为用户的行为数据和行为模式设置有映射表，可通过该映射表确定多个行为模式，比如用户搜索“如何办理签证”，可在映射表中对应为“关于签证相关”。

根据多个行为模式对多个正样本用户以及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，匹配结果用于指示用户的行为数据与多个行为模式的匹配情况；在匹配后，对于每个用户都得到一个匹配数据集合，该集合中即对应了该用户具备哪些行为模式，和不具备哪些行为模式。