[发明专利]数据处理方法、资产分配方法、模型、装置及设备

说明书

本说明书实施例提供一种数据处理方法、资产分配方法、模型、装置及设备。通过第一模型获取用户特征对应的第一表征向量，通过第二模型获取资产的属性特征对应的第二表征向量，然后根据第一表征向量和第二表征向量预测目标核销率。通过两个模型分别学习用户特征与核销率之间的隐含关系，以及资产的属性特征与核销率之间的隐含关系，再通过两个表征向量确定最终的核销率，在模型中学习特征之间的交互关系，可以避免过拟合的问题，以及模型训练速度慢的问题，并且提高了预测得到的核销率的准确性。

技术领域

本说明书涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、资产分配方法、模型、装置及设备。

背景技术

随着互联网的发展，网上交易已经非常普及，越来越多的商家会通过一些营销活动来吸引用户，营销活动中会通过给用户发放一些资产，比如红包、奖品，优惠券等来吸引用户购买商品或者使用某个产品。由于不同的用户对于资产的金额的敏感度不一样，比如对于某些用户，可能10元的优惠券就能吸引其购买商品，而对于另一些用户，可能20元的优惠券才能吸引其购买商品。因而需要准确的预测用户对资产的敏感度，以灵活地确定营销活动的资产发放方式。用户对资产的敏感度可以通过用户对资产的核销率来表征，准确地预测用户对资产的核销率无疑是确定营销活动中资产发放方式的前提。因此，有必要对核销率的预测方法加以改进，以提高核销率预测的准确度。

发明内容

基于此，本说明书提供了一种数据处理方法、资产分配方法、模型、装置及设备。

根据本说明书实施例的第一方面，提供一种数据处理方法，所述方法包括：

获取目标用户的用户特征以及待发放给所述目标用户的资产的属性特征；

通过第一模型获取所述用户特征对应的第一表征向量，通过第二模型获取所述属性特征对应的第二表征向量；

基于所述第一表征向量和所述第二表征向量预测所述目标用户对所述资产的目标核销率。

根据本说明书实施例的第二方面，提供一种核销率预测模型，所述核销率预测模型包括：

输入层，用于获取目标用户的用户特征和待发放给所述目标用户的资产的属性特征；

预测层，所述预测层用于通过第一子模型获取所述用户特征对应的第一表征向量，通过第二子模型获取所述属性特征对应的第二表征向量，并基于所述第一表征向量和所述第二表征向量确定目标核销率。

根据本说明书实施例的第三方面，提供一种资产分配方法，所述方法包括：

获取目标用户的用户特征以及待发放给所述目标用户的资产的属性特征；

通过第一模型获取所述用户特征对应的第一表征向量，通过第二模型获取所述属性特征对应的第二表征向量；

基于所述第一表征向量和所述第二表征向量确定所述目标用户对所述资产的目标核销率；

基于所述目标核销率为所述目标用户分配资产。

根据本说明书实施例的第四方面，提供一种数据处理装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标用户的用户特征以及待发放给所述目标用户的资产的属性特征；

表征模块，用于通过第一模型获取所述用户特征对应的第一表征向量，通过第二模型获取所述属性特征对应的第二表征向量；

预测模块，用于基于所述第一表征向量和所述第二表征向量预测所述目标用户对所述资产的目标核销率。

根据本说明书实施例的第五方面，提供一种资源分配装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标用户的用户特征以及待发放给所述目标用户的资产的属性特征；