[发明专利]用户数据分析方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明公开一种用户数据分析方法、装置、计算机设备及存储介质，包括获取目标场景对应的目标组合模型和多个当前用户数据，其中，目标组合模型包括当前模型和标准模型，其中，当前模型为对训练样本数据的用户特征属性进行筛选得到当前特征属性，利用当前特征属性训练得到的模型，标准模型为对当前特征属性进行筛选得到局部特征属性，利用局部特征属性训练得到的模型；依据当前特征属性和局部特征属性对当前用户数据进行划分，得到与当前模型对应的当前目标数据和与标准模型对应的标准目标数据；获取当前输出数据，获取标准输出数据；根据当前输出数据和标准输出数据获取潜在用户，向潜在用户推荐目标场景对应的目标产品。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种用户数据分析方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

目前，大多数公司为更好地定位潜在用户，通常利用模型对用户数据进行分析，得到潜在用户，以向潜在用户推荐目标产品，从而大大提高工作效率。

但是，发明人发现目前的分析方法通常仅采用单一模型对用户数据进行分析，限制了潜在用户的数量，无法充分利用用户数据，导致目前的模型分析结果的准确率较低，无法准确进行用户数据分析。

发明内容

本发明实施例提供一种用户数据分析方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决采用单一模型对用户数据进行分析，限制了潜在用户的数量，无法充分利用用户数据的问题。

一种用户数据分析方法，包括：

获取目标场景对应的目标组合模型和多个当前用户数据，其中，所述目标组合模型包括当前模型和标准模型，其中，所述当前模型为对训练样本数据的用户特征属性进行筛选得到当前特征属性，利用当前特征属性训练得到的模型，所述标准模型为对所述当前特征属性进行筛选得到局部特征属性，利用局部特征属性训练得到的模型；

依据所述当前特征属性和局部特征属性对所述当前用户数据进行划分，得到与所述当前模型对应的当前目标数据和与所述标准模型对应的标准目标数据；

将所述当前目标数据输入当前模型，获取当前输出数据，将标准目标数据输入标准模型中，获取标准输出数据；

根据所述当前输出数据和标准输出数据获取潜在用户，向所述潜在用户推荐目标场景对应的目标产品。

一种用户数据分析装置，包括：

目标组合模型获取模块，用于获取目标场景对应的目标组合模型和多个当前用户数据，其中，所述目标组合模型包括当前模型和标准模型，其中，所述当前模型为对训练样本数据的用户特征属性进行筛选得到当前特征属性，利用当前特征属性训练得到的模型，所述标准模型为对所述当前特征属性进行筛选得到局部特征属性，利用局部特征属性训练得到的模型；

当前用户数据划分模块，用于依据所述当前特征属性和局部特征属性对所述当前用户数据进行划分，得到与所述当前模型对应的当前目标数据和与所述标准模型对应的标准目标数据；

标准输出数据获取模块，用于将所述当前目标数据输入当前模型，获取当前输出数据，将标准目标数据输入标准模型中，获取标准输出数据；

潜在用户获取模块，用于根据所述当前输出数据和标准输出数据获取潜在用户，向所述潜在用户推荐目标产品。

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述用户数据分析方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述用户数据分析方法的步骤。