[发明专利]一种权益凭证的效果预测方法和装置

说明书

本发明提供了一种权益凭证的效果预测方法和装置，所述权益凭证用于降低订单的价值属性值；该方法包括：根据当前权益凭证覆盖的物品确定当前权益凭证的潜在用户；确定潜在用户在第一预设时长内所下订单中使用过的权益凭证，统计使用过的权益凭证的特征信息；其中，权益凭证的特征信息包括基本特征信息和效果度量信息，所述效果度量信息包括使用该权益凭证的订单的价值总量；根据使用过的权益凭证的特征信息，对使用过的权益凭证进行分簇并确定各分簇的中心点的特征信息；根据各分簇的中心点的特征信息和当前权益凭证的基本特征信息，预测当前权益凭证的效果度量信息。本发明能够精准预测权益凭证的效果。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，特别涉及一种权益凭证的效果预测方法和装置。

背景技术

电商平台经常发放对不同物品的优惠券进行产品促销，优惠券作为用户购买物品的一种权益凭证，可以让用户以比平时低得多的价格购买物品。

由于优惠券的种类纷繁复杂，所适用的物品也不尽相同，对不同顾客的影响也不一样，仅靠过往经验更是难以对优惠券的效果做出预测。

目前，已有利用大数据与机器学习算法来对优惠券的效果进行预测的方法，具体是依据历史的促销活动建立回归模型来进行预测，并没有考虑到优惠券的潜在用户的用券习惯以及优惠券对不同用户群体的敏感度，因此对优惠券的效果预测准确度较差。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供了一种权益凭证的效果预测方法和装置，能够提高预测准确度。

为了达到上述目的，本发明提供了如下技术方案：

一种权益凭证的效果预测方法，所述权益凭证用于降低订单的价值属性值；该方法包括：

根据当前权益凭证覆盖的物品确定当前权益凭证的潜在用户；

确定潜在用户在第一预设时长内所下订单中使用过的权益凭证，统计使用过的权益凭证的特征信息；其中，权益凭证的特征信息包括基本特征信息和效果度量信息，所述效果度量信息包括使用该权益凭证的订单的价值总量；

根据使用过的权益凭证的特征信息，对使用过的权益凭证进行分簇并确定各分簇的中心点的特征信息；

根据各分簇的中心点的特征信息和当前权益凭证的基本特征信息，预测当前权益凭证的效果度量信息。

一种权益凭证的效果预测装置，所述权益凭证用于降低订单的价值属性值；该装置包括：

确定单元，用于根据当前权益凭证覆盖的物品确定当前权益凭证的潜在用户；

统计单元，用于确定潜在用户在第一预设时长内所下订单中使用过的权益凭证，统计使用过的权益凭证的特征信息；其中，权益凭证的特征信息包括基本特征信息和效果度量信息，所述效果度量信息包括使用该权益凭证的订单的价值总量；

分簇单元，用于根据使用过的权益凭证的特征信息，对使用过的权益凭证进行分簇并确定各分簇的中心点的特征信息；

预测单元，用于根据各分簇的中心点的特征信息和当前权益凭证的基本特征信息，预测当前权益凭证的效果度量信息。

一种电子设备，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通过总线相连的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的一个或多个计算机程序；所述至少一个处理器执行所述一个或多个计算机程序时实现上述权益凭证的效果预测方法中的步骤。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个计算机程序，所述一个或多个计算机程序被处理器执行时实现上述权益凭证的效果预测方法中的步骤。