[发明专利]用户规模预测方法、装置及计算机设备

说明书

本发明涉及一种用户规模预测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。上述方法包括步骤：获取待预测的日期以及资源类型；根据所述资源类型选择对应的预先训练的用户规模预测模型；将所述待预测的日期输入所述用户规模预测模型，获取所述用户规模预测模型的输出结果，得到所述资源类型对应的所述待预测的日期的用户规模。本方法提高了预测用户规模的准确性，同时提高了预测效率，克服了传统的用户规模预测方法存在准确性低的缺陷。

技术领域

本发明涉及计算机信息处理技术领域，特别是涉及一种用户规模预测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。

背景技术

企业运营管理中，对收入进行预测，是保证企业盈利和做出管理决策的重要保证。而对于用户规模的获取，是企业产品收入预测中的重要环节。

目前的产品收入预测，通常是基于历史收入数据中的各项财务指标套用excel设定的规则计算一组数据，而这样计算出来的数据，对于购买产品的用户规模的预测，考虑的实际因素较少，比如节假日、活动促销等都会影响购买产品的用户规模，导致购买产品的用户规模的获取精度低，从而降低产品收入预测的准确性，以及增加企业的经营风险。

综上，发明人采用上述套用excel规则的计算方法预测用户规模时，发现该传统的用户规模预测方法存在准确性低的技术问题。

发明内容

基于此，有必要针对传统的用户规模预测方法存在准确性低的技术问题，提供一种用户规模预测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。

一种用户规模预测方法，包括以下步骤：

获取待预测的日期以及资源类型；

根据所述资源类型选择对应的预先训练的用户规模预测模型；

将所述待预测的日期输入所述用户规模预测模型，获取所述用户规模预测模型的输出结果，得到所述资源类型对应的所述待预测的日期的用户规模。

在其中一个实施例中，所述预先训练的用户规模预测模型，通过下述方法获得：

获取预设的多个用户样本，各用户样本包括用户对应的数目、日期以及资源类型；用户样本中包括第一用户样本、第二用户样本和第三用户样本；

根据多个第一用户样本，对用于第一用户预测的第一模型进行训练；

根据多个第一用户样本和第二用户样本，对用于第二用户预测的第二模型进行训练；

根据多个第二用户样本和第三用户样本，对用于第三用户预测的第三模型进行训练；

根据同一资源类型对应的第一模型、第二模型和第三模型，得到各资源类型对应的用户规模预测模型。

在其中一个实施例中，所述根据多个第一用户样本，对用于第一用户预测的第一模型进行训练的步骤，包括：

将第一用户对应的日期输入待训练的第一模型，得到第一模型的输出结果；

将所述输出结果与对应的第一用户的数目进行比较，得到第一判别误差；

根据所述第一判别误差对所述第一模型的参数值进行修正，直到得到的第一判别误差小于或等于第一设定阈值为止；

和/或，

所述根据多个第一用户样本和多个第二用户样本，对用于第二用户预测的第二模型进行训练的步骤，包括：

将第一用户对应的数目和日期输入待训练的第二模型，得到第二模型的输出结果；

将所述输出结果与对应的第二用户的数目进行比较，得到第二判别误差；