一种属性确定的方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供一种属性确定的方法及装置，该方法当监测到用户执行了指定操作时，根据该指定操作，确定与该指定操作的时间及其指定操作相关的目标对象的数据信息，根据确定的数据信息，确定各参数，根据确定的数据信息及确定的各参数，来确定数据信息对应的概率，并根据确定出的概率及确定的数据信息，确定目标对象的最终属性。通过上述方法，每次监测到指定操作时都会更新一次目标对象的最终属性，并且基于最新的历史数据进行动态更新，因此得到的最终属性具有较高的实时性和准确性，相对于现有技术中的仅凭人为经验设定属性，并且经过较长的周期才更新一次的属性确定方法，该方法可有效提高用户获取服务时的准确性和便利性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及计算机
，尤其涉及一种属性确定的方法及装置。
技术介绍
随着网络技术的不断发展，人们已经可以通过网络获取各种服务。目前，人们通过网络获取服务时，通常都要基于一些数据来获取服务，而对于数据而言，数据的属性至关重要。在现有技术中，数据属性的设定往往是人为凭借经验设定的，这就会引入较大的人为误差。而虽然现有技术中已经设定的数据属性往往也会周期性的调整，但是，其调整的周期通常较长，一般为几个月甚至几年才调整一次。而在实际应用场景中，人们获取服务时所基于的需求是瞬息万变的，现有技术中仅凭人为经验设定属性，并且经过较长的周期才更新一次的属性确定方法势必会导致用户获取服务的准确性和便利性较低。
技术实现思路
本申请实施例提供一种属性确定的方法及装置，用以解决现有技术中用户获取服务的准确性和便利性较低的问题。本申请实施例提供的一种属性确定的方法，包括：当监测到用户执行了指定操作时，根据所述指定操作，确定与所述指定操作相关的目标对象的基础属性；根据监测到所述用户执行所述指定操作的时间，确定历史数据；根据所述历史数据，确定参数；根据所述历史数据和所述参数，确定所述基础属性对应的属性概率；根据所述基础属性和属性概率，确定所述目标对象的最终属性。本申请实施例提供的一种属性确定的方法，包括：当监测到用户执行了指定操作时，根据监测到所述用户执行所述指定操作的时间，确定历史数据；根据所述历史数据，确定参数；根据所述历史数据和所述参数，确定与所述指定操作相关的目标对象对应的属性概率；根据预设的各概率区间和所述属性概率，确定所述属性概率所落入的概率区间；将预先针对确定出的概率区间设定的属性，确定为所述目标对象的最终属性。本申请实施例提供的一种属性确定的装置，包括：基础属性确定模块，用于当监测到用户执行了指定操作时，根据所述指定操作，确定与所述指定操作相关的目标对象的基础属性；数据确定模块，用于根据监测到所述用户执行所述指定操作的时间，确定历史数据；参数确定模块，用于根据所述历史数据，确定参数；概率确定模块，用于根据所述历史数据和所述参数，确定所述基础属性对应的属性概率；最终属性确定模块，用于根据所述基础属性和属性概率，确定所述目标对象的最终属性。本申请实施例提供的一种属性确定的装置，包括：数据确定模块，用于当监测到用户执行了指定操作时，根据监测到所述用户执行所述指定操作的时间，确定历史数据；参数确定模块，用于根据所述历史数据，确定参数；概率确定模块，用于根据所述历史数据和所述参数，确定与所述指定操作相关的目标对象对应的属性概率；区间确定模块，用于根据预设的各概率区间和所述属性概率，确定所述属性概率所落入的概率区间；属性确定模块，用于将预先针对确定出的概率区间设定的属性，确定为所述目标对象的最终属性。本申请实施例提供一种属性确定的方法及装置，该方法当监测到用户执行了指定操作时，根据该指定操作，确定与该指定操作的时间及其指定操作相关的目标对象的数据信息，根据确定的数据信息，确定各参数，根据确定的数据信息及确定的各参数，来确定数据信息对应的概率，并根据确定出的概率及确定的数据信息，确定目标对象的最终属性。通过上述方法，每次监测到指定操作时都会更新一次目标对象的最终属性，并且更新时是动态基于历史数据来更新的，因此得到的最终属性具有较高的实时性和准确性，相对于现有技术中的仅凭人为经验设定属性，并且经过较长的周期才更新一次的属性确定方法，可有效提高用户获取服务时的准确性和便利性。附图说明此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1为本申请实施例提供的第一种属性确定过程；图2为本申请实施例提供的第二种属性确定过程；图3为本申请实施例提供的第一种属性确定的装置结构示意图；图4为本申请实施例提供的第二种属性确定的装置结构示意图。具体实施方式为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。现有技术中的一些目标对象的数据属性通常都是由人为凭借经验进行设定的，且更新周期往往较长，所以确定出的数据属性可能存在准确率较低、合理性较差的问题，为此，本申请实施例提供了一种属性确定的方法，通过该方法确定出的最终属性，是通过一定时间段的历史数据进行实时确定的，可有效提高确定出的最终属性的准确性和合理性，其中，目标对象可以是人们在网购过程中所涉及到的运费险、信用卡的信用额度等，为了详细说明本申请的属性确定过程，下面仅以确定运费险的保费额度的场景来进行说明。图1为本申请实施例提供的第一种属性确定过程，具体包括以下步骤：S101：当监测到用户执行了指定操作时，根据所述指定操作，确定与所述指定操作相关的目标对象的基础属性。在本申请实施例中，人们可以通过网络获取多种服务，其中，人们可以从网上来购买自己所需的各种商品，而在购买商品的过程中，买家在网上购买商品后，通常情况下，卖家都是通过第三发物流运输来将买家所购买的商品发送给买家的，而买家在接收到卖家发送过来的商品时，发现该商品的颜色、尺寸等一些商品特征并不符合自己的期望，或是发送该商品存在一定的质量问题，亦或是不再想要该商品，则需要进行退货，而买家在进行退货的时候也需要通过第三发物流运输将接收到的商品发回给卖家。在实际应用中，在退货的过程中时常会出现因第三发物流费用所产生的一些费用纠纷问题，而为了用户能够在网上购物时享受更好的服务，网络运营商则在网购的服务中增加了运费险的相关服务。运费险服务主要是在买家进行退货或换货时，在支付了第三发物流费用后，保险公司则会给买家一定数据的费用补偿，从而减低或避免了买家在退货或换货时所支出的第三发物流费用，进而有效降低了买家或卖家因第三发物流费用所产生的费用纠纷问题。本申请实施例中所述的运费险的属性具体则可以是运费险的保费数额。也即，每当服务器监测到用户执行了指定操作时，均可更新一次运费险的保费数额。在更新保费数额时，可先根据该指定操作，确定保费数额的基础属性。其中，该指定操作包括但不限于下单操作。所述的基础属性可以是本次下单操作所对应的运费数额。例如，假设买家用户购买了某个商品，其执行了下单操作，服务器则可确定本次下单操作对应的订单中的运费数额，作为本次下单操作的运费险的基础属性。S102：根据监测到所述用户执行所述指定操作的时间，确定历史数据。为了能够实时、准确的确定出目标对象(例如可以是运费险)的最终属性，本申请实施例可根据监测到的用户执行该指定操作的时间，确定该时间之前的一段历史数据。具体的，当目标对象为运费险、且所述的指定操作为下单操作时，服务器具体可根据监测到的下单操作，确定该下单操作对应的卖家用户和该下单操作对应的商品所属的类目，并以监测到的该时间为时间终点，确定到该时间终点的时间段为指定时间长度的时间起点，最后确定从时间起点到时间终点的时间段内，卖家用户办理本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种属性确定的方法，其特征在于，包括：当监测到用户执行了指定操作时，根据所述指定操作，确定与所述指定操作相关的目标对象的基础属性；根据监测到所述用户执行所述指定操作的时间，确定历史数据；根据所述历史数据，确定参数；根据所述历史数据和所述参数，确定所述基础属性对应的属性概率；根据所述基础属性和属性概率，确定所述目标对象的最终属性。

【技术特征摘要】
1.一种属性确定的方法，其特征在于，包括：当监测到用户执行了指定操作时，根据所述指定操作，确定与所述指定操作相关的目标对象的基础属性；根据监测到所述用户执行所述指定操作的时间，确定历史数据；根据所述历史数据，确定参数；根据所述历史数据和所述参数，确定所述基础属性对应的属性概率；根据所述基础属性和属性概率，确定所述目标对象的最终属性。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户包括买家用户；所述指定操作包括下单操作；与所述指定操作相关的目标对象包括所述下单操作对应的运费险；所述基础属性包括所述下单操作对应的运费数额；所述最终属性包括所述运费险的保费数额。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据监测到所述用户执行所述指定操作的时间，确定历史数据，具体包括：根据所述下单操作，确定所述下单操作对应的卖家用户和所述下单操作对应的商品所属的类目；以监测到的所述时间为时间终点，确定到所述时间终点的时间段为指定时间长度的时间起点；确定从所述时间起点到所述时间终点的时间段内，所述卖家用户办理退货的次数、所述卖家用户的退货率、所述买家用户通过所述运费险进行理赔的次数、所述买家用户通过所述运费险进行理赔的概率、所述类目对应的运费险理赔概率。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述历史数据和所述参数，确定所述基础属性对应的属性概率，具体包括：采用公式P＝Logit(a+log(B+1)×b+C×c+log(D+1)×d+E×e+H×h)确定所述基
\t础属性对应的属性概率；其中：P为所述基础属性对应的属性概率；B为所述卖家用户办理退货的次数；C为所述卖家用户的退货率；D为所述买家用户通过所述运费险进行理赔的次数；E为所述买家用户通过所述运费险进行理赔的概率；H为所述类目对应的运费险理赔概率；a、b、c、d、e、h分别是根据所述历史数据确定的参数。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述下单操作对应的商品的数量为1时，根据所述基础属性和属性概率，确定所述目标对象的最终属性，具体包括：将确定的所述基础属性、属性概率以及预设的调整因子的乘积，确定为所述目标对象的最终属性；当所述下单操作对应的商品的数量大于1时，根据所述基础属性和属性概率，确定所述目标对象的最终属性，具体包括：确定所述下单操作对应的各商品之间的相关系数，所述相关系数不小于1；将确定的所述基础属性、属性概率、预设的调整因子以及所述相关系数的乘积，确定为所述目标对象的最终属性。6.如权利要求1～5任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述目标对象的数量大于1时，根据确定出的各目标对象的最终属性，向所述用户推荐至少一个目标对象。7.一种属性确定的方法，其特征在于，包括：当监测到用户执行了指定操作时，根据监测到所述用户执行所述指定操作的时间，确定历史数据；根据所述历史数据，确定参数；根据所述历史数据和所述参数，确定与所述指定操作相关的目标对象对应
\t的属性概率；根据预设的各概率区间和所述属性概率，确定所述属性概率所落入的概率区间；将预先针对确定出的概率区间设定的属性，确定为所述目标对象的最终属性。8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述用户包括买家用户；所述指定操作包括下单操作；与所述指定操作相关的目标对象包括所述下单操作对应的运费险；所述最终属性包括所述运费险的保费数额。9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，根据监测到所述用户执行所述指定操作的时间，确定历史数据，具体包括：根据所述下单操作，确定所述下单操作对应的卖家用户和所述下单操作对应的商品所属的类目；以监测到的所述时间为时间终点，确定到所述时间终点的时间段为指定时间长度的时间起点；确定从所述时间起点到所述时间终点的时间段内，所述卖家用户办理退货的次数、所述卖家用户的退货率、所述类目对应的运费险理赔概率。10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，根据所述历史数据和所述参数，确定与所述指定操作相关的目标对象对应的属性概率，具体包括：采用公式P＝Logit(a+log(B+1)×b+C×c+H×h)确定所述目标对象对应的属性概率；其中：P为所述目标对象对应的属性概率；B为所述卖家用户办理退货的次数；C为所述卖家用户的退货率；H为所述类目对应的运费险理赔概率；a、b、c、h分别是根据所述历史数据确定的参数。11.如权利要求7～10任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述目标对象的数量大于1时，根据确定出的各目标对象的最终属性，向所述用户...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈晓伟，梁越平，吴勇，景艺亮，张慧城，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛;KY