[发明专利]一种资源调整方法、装置及设备

权利要求书

1.一种资源调整方法，其特征在于，所述方法包括：

接收资源调整请求；所述资源调整请求至少包括目标用户的用户标识；

提取所述用户标识在指定时间区间内的交易时刻；其中，所述指定时间区间包括所述资源调整请求所在的当前预测周期之前的至少一个预测周期；

计算所述用户标识在指定时间区间内各相邻的交易时刻之间的差值，得到相邻交易时间差；

以所述用户标识在指定时间区间内的最后一次交易的交易时刻，作为目标交易时刻，以及以所述指定时间区间的最后一个时刻作为基准时刻，计算所述目标交易时刻与所述基准时刻之间的差值，得到期末交易时间差；

至少基于所述期末交易时间差及相邻交易时间差预测所述用户标识在所述当前预测周期内的稳定特征，以基于所述稳定特征调整提供给所述目标用户的资源。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少基于所述期末交易时间差及相邻交易时间差预测所述用户标识在所述当前预测周期内的稳定特征，包括：

以所述期末交易时间差与相邻交易时间差的均值之间的差值，作为第一交易时间特征；

至少利用所述第一交易时间特征预测所述用户标识在所述当前预测周期内的稳定特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少基于所述期末交易时间差及相邻交易时间差预测所述用户标识在所述当前预测周期内的稳定特征，包括：

计算所述相邻交易时间差的标准差，以所述第一交易时间特征与所述标准差的比值，作为第二交易时间特征；

至少利用所述第一交易时间特征预测所述用户标识在所述当前预测周期内的稳定特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指定时间区间包括两个以上的预测周期；所述方法还包括：

提取所述用户标识在任一所述预测周期的交易特征，所述交易特征包括交易总金额或交易次数；

基于时间先后顺序对所述预测周期进行排序；对排在第一位的预测周期之外的任一预测周期，计算相应预测周期的交易特征与相应预测周期的前一预测周期的交易特征之间的比值，得到第三交易时间特征；

至少利用所述第三交易时间特征、所述期末交易时间差及相邻交易时间差预测所述用户标识在所述当前预测周期内的稳定特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

提取所述指定时间区间内已流失用户在所述指定时间区间内的交易时间特征，得到样本集；其中，所述交易时间特征至少包括所述期末交易时间差及相邻交易时间差；

利用所述样本集训练稳定预测模型，以基于所述稳定预测模型预测所述用户标识在所述当前预测周期内的稳定特征。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

利用特征筛选模型对所述交易时间特征进行处理，以基于处理后的交易时间特征，构建样本集；其中，所述特征筛选模型基于LIGHTGBM算法构建。

7.一种资源调整装置，其特征在于，所述装置包括：

请求接收模块，用于接收资源调整请求；所述资源调整请求至少包括目标用户的用户标识；

第一提取模块，用于提取所述用户标识在指定时间区间内的交易时刻；其中，所述指定时间区间包括所述资源调整请求所在的当前预测周期之前的至少一个预测周期；

第一计算模块，用于计算所述用户标识在指定时间区间内各相邻的交易时刻之间的差值，得到相邻交易时间差；

第二计算模块，用于以所述用户标识在指定时间区间内的最后一次交易的交易时刻，作为目标交易时刻，以及以所述指定时间区间的最后一个时刻作为基准时刻，计算所述目标交易时刻与所述基准时刻之间的差值，得到期末交易时间差；

调整模块，用于至少基于所述期末交易时间差及相邻交易时间差预测所述用户标识在所述当前预测周期内的稳定特征，以基于所述稳定特征调整提供给所述目标用户的资源。