[发明专利]用于实现事件用户维护的方法、装置和设备

权利要求书

1.一种用于实现事件用户维护的方法，包括：

将事件用户集合中的符合维护条件的事件用户作为待维护事件用户；其中的事件用户是指在执行预定事件操作之后的预定时间段内，未执行目标行为的用户；所述将事件用户集合中的符合维护条件的事件用户作为待维护事件用户，包括：对事件用户集合中的各事件用户分别进行流失率预测，并将预测出的流失率符合预定流失率条件的事件用户，作为待维护事件用户；和判断事件用户集合中的各事件用户的兴趣物料是否对应有变动信息，并将判断结果为对应有变动信息的事件用户，作为待维护事件用户；

获取所述待维护事件用户的多个召回物料；其中，所述召回物料为从多个物料中初步选取出的物料；所述物料为用户所需的标的物；

根据所述待维护事件用户的用户特征和所述多个召回物料的物料特征，从所述多个召回物料中选取候选物料；

将所述待维护事件用户的信息和所述候选物料的信息，提供给所述待维护事件用户的维护方，以便所述维护方基于所述候选物料的信息向所述待维护事件用户推送至少一候选物料的信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对事件用户集合中的各事件用户分别进行流失率预测，并将预测出的流失率符合预定流失率条件的用户，作为待维护事件用户，包括：

获取事件用户集合中的各事件用户的用户特征；

将事件用户集合中的各事件用户的用户特征，分别作为输入，提供给流失率预测模型，经由所述流失率预测模型对输入的各用户特征分别进行流失率预测处理，根据所述流失率预测模型的输出，获得预测出的各事件用户的流失率；

将预测出的流失率符合预定流失率条件的事件用户，作为待维护事件用户。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述获取事件用户集合中的各事件用户的用户特征，包括：

针对事件用户集合中的任一事件用户，获取该事件用户的用户画像以及基于该事件用户在第一预定时间范围内的历史行为形成的行为特征；

其中，所述用户画像和行为特征形成用户特征。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述流失率预测模型的训练过程包括：

从第一训练样本集合中获取多个用户特征样本；

将所述多个用户特征样本分别作为输入，提供给待训练流失率预测模型，经由所述待训练流失率预测模型对输入的各用户特征样本分别进行流失率预测处理，根据所述待训练流失率预测模型的输出，获得预测出的各用户特征样本的流失率；

根据所述预测出的各用户特征样本的流失率和各用户特征样本的流失标注信息，调整所述待训练流失率预测模型的模型参数；

其中，所述用户特征样本的流失标注信息是根据用户特征样本所对应的用户在发生预定事件之后的第二预定时间范围内，是否存在历史行为设置的。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述判断事件用户集合中的各事件用户的兴趣物料是否对应有变动信息，并将判断结果为对应有变动信息的事件用户，作为待维护事件用户，包括：

针对事件用户集合中的任一事件用户，判断该事件用户的兴趣物料在至少一预定属性维度上是否对应有变动信息，若判断结果为该事件用户的兴趣物料在至少一预定属性维度上对应有变动信息，则将该事件用户作为待维护事件用户。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，所述获取所述待维护事件用户的多个召回物料，包括：

根据所述待维护事件用户的用户画像，获取所述待维护事件用户的多个召回物料；和/或

根据所述待维护事件用户的历史行为所对应的物料的至少一属性，获取所述待维护事件用户的多个召回物料。

7.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，所述根据所述待维护事件用户的用户特征和所述多个召回物料的物料特征，从所述多个召回物料中选取候选物料，包括：

针对任一召回物料，根据该召回物料的物料标识、召回物料对应的变动信息以及召回物料的属性，形成该召回物料的物料特征。