[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开实施例公开了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：根据预设用户群中每个用户的第一概率从所述预设用户群中筛选目标用户群，所述目标用户群包括的用户数量小于或等于所述预设用户群包括的用户数量；根据所述目标用户群中每个用户的第二概率分别获取所述目标用户群中每个用户的第三概率；根据所述目标用户群中每个用户的第三概率，确定所述目标用户群中每个用户对应的数据。该方案能够克服相关技术中确定每个用户对应的数据的缺陷，提高确定每个用户对应的数据时的效率和准确性。

技术领域

本公开涉及电子信息处理技术领域，具体涉及一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，网络早已经成为现代人日常生活中不可或缺的部分，网络购物由于其独有的便捷性和直观性，使得越来越多的用户选择通过网络购物解决日常购物问题，该货物可以为食品、卫生用品、衣物等任何物品。

目前常见的形式是用户通过用户终端，比如电脑、手机，在APP上进行下单并付款，商家接收到订单后，准备货物，包装货物，并将包装好的货物交给物流人员，最后由物流的送货人员将货物送至用户手中。

发明内容

本公开实施例提供一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。

第一方面，本公开实施例中提供了一种数据处理方法。

具体的，所述数据处理方法，包括：

根据预设用户群中每个用户的第一概率从所述预设用户群中筛选目标用户群，所述目标用户群包括的用户数量小于或等于所述预设用户群包括的用户数量；

根据所述目标用户群中每个用户的第二概率分别获取所述目标用户群中每个用户的第三概率；

根据所述目标用户群中每个用户的第三概率，确定所述目标用户群中每个用户对应的数据。

结合第一方面，本公开在第一方面的第一种实现方式中，所述根据所述目标用户群中每个用户的第二概率分别获取所述目标用户群中每个用户的第三概率包括：

通过预设的第一模型分别计算所述目标用户群中每个用户对应的数据为Z时的第二概率和对应的数据为0时的第二概率，所述Z大于或等于1；

根据所述目标用户群中每个用户对应的数据为Z时的第二概率和对应的数据为0时的第二概率，分别获取所述目标用户群中每个用户的第三概率。

结合第一方面和第一方面的第一种实现方式，本公开在第一方面的第二种实现方式中，所述根据所述目标用户群中每个用户的第三概率，确定所述目标用户群中每个用户对应的数据包括：

根据所述目标用户群中每个用户的第三概率和数据Z，确定所述目标用户群中每个用户对应的数据。

结合第一方面、第一方面的第一种实现方式和第一方面的第二种实现方式，本公开在第一方面的第三种实现方式中，所述方法还包括：

根据第一预设抽取条件从用户数据库中抽取第一特征用户群，所述用户数据库包括多个用户的用户画像，所述用户画像至少包括用户的历史数据；

根据所述第一特征用户群中每个用户的历史数据，分别获取所述第一特征用户群中每个用户对应不同数据时的第二概率；

根据所述第一特征用户群中每个用户的用户画像、所述每个用户对应不同数据时的第二概率和XGBOOST模型，训练得到所述第一模型。

结合第一方面、第一方面的第一种实现方式、第一方面的第二种实现方式和第一方面的第三种实现方式，本公开在第一方面的第四种实现方式中，所述方法还包括：

通过预设的第二模型分别计算所述预设用户群中每个用户的第一概率。