收入预测方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种收入预测方法及装置，包括：获取待预测群体中每个用户在预测周期内对目标对象执行操作的相关信息；该相关信息中包括用户使用的渠道标识；及设备相关信息和/或操作相关信息；根据每个用户的相关信息，确定该用户对目标对象执行操作的相关特征所对应的特征值；根据每个用户的相关特征所对应的特征值以及每个用户所对应的渠道标识，确定待预测群体中通过每种渠道对目标对象执行操作的用户的相关特征所对应的群体特征值；根据每种渠道的相关特征所对应的群体特征值以及预先训练的渠道收入预测模型，对每种渠道下目标对象的收入进行预测。本申请，实现了在无法获取某个渠道的历史收入数据的情况下，对该渠道的收入进行预测。

【技术实现步骤摘要】
收入预测方法及装置
本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种收入预测方法及装置。
技术介绍
随着信息技术的快速发展，互联网技术在人们的生活、工作中的得到了广泛的应用。例如，人们可以通过互联网进行广告的展示、下载应用程序或者进行交易等等。一般，针对某个对象，可以通过多种渠道在网上进行投放，例如，可以在百度网站、谷歌网站等各种网站进行投放。因此，用户也可以从不同的渠道对该对象执行操作。例如，通过百度网站对其执行操作等。在某些情况下，用户需要对对象的投放渠道进行筛选，一般在进行筛选时需要依据渠道的收入情况，这时，就需要对各个渠道下某对象的收入进行预测。现有技术中，一般通过使用回归模型对渠道的历史收入进行拟合，对各个渠道下某对象的收入进行预测时。因此，若是无法获取各个渠道的历史收入数据，则无法对各个渠道的收入进行预测。因此，有必要提出一种收入预测方法，在无法获取各个渠道的历史收入数据时，也可以对各个渠道的收入进行预测。
技术实现思路
本申请实施例的目的是提供一种收入预测方法及装置，以解决现有技术中在无法获取到各个渠道的历史收入数据的情况下，无法对各个渠道的收入进行预测的问题。为解决上述技术问题，本申请实施例是这样实现的：本申请实施例提供了一种收入预测方法，包括：获取待预测群体中每个用户在预测周期内对目标对象执行操作的相关信息；其中，所述相关信息中包括所述用户对所述目标对象执行操作的渠道标识；以及，所述用户对所述目标对象执行操作的设备相关信息和/或操作相关信息；根据每个用户的相关信息，确定该用户对所述目标对象执行操作的相关特征所对应的特征值；根据每个用户的相关特征所对应的特征值以及每个用户所对应的渠道标识，确定所述待预测群体中通过每种渠道对所述目标对象执行操作的用户的相关特征所对应的群体特征值；根据每种渠道的相关特征所对应的群体特征值以及预先训练的渠道收入预测模型，对每种渠道下所述目标对象的收入进行预测。本申请还实施例提供了一种收入预测装置，包括：获取模块，用于获取待预测群体中每个用户在预测周期内对目标对象执行操作的相关信息；其中，所述相关信息中包括所述用户对所述目标对象执行操作的渠道标识；以及，所述用户对所述目标对象执行操作的设备相关信息和/或操作相关信息；第一确定模块，用于根据每个用户的相关信息，确定该用户对所述目标对象执行操作的相关特征所对应的特征值；第二确定模块，用于根据每个用户的相关特征所对应的特征值以及每个用户所对应的渠道标识，确定所述待预测群体中通过每种渠道对所述目标对象执行操作的用户的相关特征所对应的群体特征值；预测模块，用于根据每种渠道下的相关特征所对应的群体特征值以及预先训练的渠道收入预测模型，对每种渠道下所述目标对象的收入进行预测。本申请实施例还提供了一种收入预测设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述所述的收入预测方法的步骤。本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述的收入预测方法的步骤。本申请实施例提供的收入预测方法，通过获取待预测群体中每个用户在预测周期内对目标对象执行操作的相关信息；然后根据每个用户的相关信息，确定该用户对目标对象执行操作的相关特征所对应的特征值；并根据每个用户的相关特征所对应的特征值以及每个用户所对应的渠道标识，确定待预测群体中通过每种渠道对目标对象执行操作的用户的相关特征所对应的群体特征值；最后，根据每种渠道下相关特征所对应的群体特征值以及预先训练的渠道收入预测模型，对每种渠道下目标对象的收入进行预测；在本申请实施例中，根据每个用户对目标对象执行操作的渠道标识，可以确定出待预测群体中通过每种渠道对目标对象执行操作的用户的相关特征的群体特征值；根据每种渠道下用户的相关特征的群体特征值，就可以对该渠道下目标对象的收入进行预测，不需要使用渠道历史收入，实现了在无法获取某个渠道的历史收入数据的情况下，对该渠道的收入进行预测。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例提供的收入预测方法的第一种方法流程图；图2为本申请实施例提供的收入预测方法中，使用渠道收入预测子模型进行渠道收入预测的示意图之一；图3为本申请实施例提供的收入预测方法的第二种方法流程图；图4为本申请实施例提供的收入预测装置的模块示意图；图5为本申请实施例提供的收入预测设备的结构示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。本申请实施例的思想在于，根据待预测群体中每个用户对目标对象执行操作时所使用渠道的渠道标识，对群体进行划分，得到通过每种渠道对目标对象执行操作的用户群体；通过每个用户群体对目标对象执行操作的相关特征的群体特征值，实现对每种渠道下目标对象的收入进行预测。基于此思想，本申请实施例提供了一种收入预测方法及装置，下面将详细进行介绍。图1为本申请实施例提供的收入预测方法的第一种方法流程图，图1所示的方法，至少包括如下步骤：步骤102，获取待预测群体中每个用户在预测周期内对目标对象执行操作的相关信息；其中，上述相关信息包括用户对目标对象执行操作的渠道标识；以及用户对目标对象执行操作的设备相关信息和/或操作相关信息。具体的，上述预测周期可以是一天、半天等时间长度。其中，上述目标对象可以为展示在网页上的广告位、应用程序、产品、音视频等。具体的，若是上述目标对象为展示在网页上的广告位，相应的，用户对目标对象执行的操作可以是点击操作；若是上述目标对象为展示在网页上的应用程序，上述对目标对象执行的操作可以是下载操作或者点击操作；若是上述目标对象为展示在网页上的产品，上述对目标对象执行的操作可以是浏览操作或者购买操作等。当然，此处指示示例性的介绍目标对象、对目标对象执行的操作的具体内容，并不构成对目标对象、对目标对象执行的具体操作的限定。不难理解，针对每个目标对象，可能会存在多种投放渠道。例如，可以投放在不同网站的网页上，如百度网页、谷歌网页等等。不同的用户可能会通过不同的网站浏览到目标对象，并对目标对象执行操作，这种情况可以称为用户通过不同的渠道对目标对象执行操作。当用户在通过不同的渠道对目标对象执行操作时，会记录用户对目标对象执行操作的相关信息。具体的，该相关信息中需要携带有用户对目标对象执行操作的渠道标识；除此之外，该相关信息中还携带有用户对目标对象执行操作的设备相关信息和/或操作相关信息。具体的，在本申请实施例中，上述相关信息除了携带渠道标识外，可以只包括设备相关信息；或者，上述相关信息除了携带渠道标识外，还本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种收入预测方法，其特征在于，包括：获取待预测群体中每个用户在预测周期内对目标对象执行操作的相关信息；其中，所述相关信息中包括所述用户对所述目标对象执行操作的渠道标识；以及，所述用户对所述目标对象执行操作的设备相关信息和/或操作相关信息；根据每个用户的相关信息，确定该用户对所述目标对象执行操作的相关特征所对应的特征值；根据每个用户的相关特征所对应的特征值以及每个用户所对应的渠道标识，确定所述待预测群体中通过每种渠道对所述目标对象执行操作的用户的相关特征所对应的群体特征值；根据每种渠道的相关特征所对应的群体特征值以及预先训练的渠道收入预测模型，对每种渠道下所述目标对象的收入进行预测。

【技术特征摘要】
1.一种收入预测方法，其特征在于，包括：获取待预测群体中每个用户在预测周期内对目标对象执行操作的相关信息；其中，所述相关信息中包括所述用户对所述目标对象执行操作的渠道标识；以及，所述用户对所述目标对象执行操作的设备相关信息和/或操作相关信息；根据每个用户的相关信息，确定该用户对所述目标对象执行操作的相关特征所对应的特征值；根据每个用户的相关特征所对应的特征值以及每个用户所对应的渠道标识，确定所述待预测群体中通过每种渠道对所述目标对象执行操作的用户的相关特征所对应的群体特征值；根据每种渠道的相关特征所对应的群体特征值以及预先训练的渠道收入预测模型，对每种渠道下所述目标对象的收入进行预测。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个用户的相关特征所对应的特征值以及每个用户所对应的渠道标识，确定所述待预测群体中通过每种渠道对所述目标对象执行操作的用户的相关特征所对应的群体特征值，包括：针对每种渠道，将所述待预测群体中通过该种渠道对所述目标对象执行操作的用户中相同的相关特征所对应的特征值进行合并；将合并后的每个相关特征的特征值确定为通过该种渠道对所述目标对象执行操作的用户的相关特征所对应的群体特征值。3.如权利要求2所述的方法，其特征在，所述针对每种渠道，将所述待预测群体中通过该种渠道对所述目标对象执行操作的用户中相同的相关特征所对应的特征值进行合并，包括：根据每个用户对目标对象执行操作的渠道标识，将所述待预测群体划分为多个子用户群体；其中，每个子用户群体中所有用户对目标对象执行操作的渠道标识相同；将每个子用户群体中相同的相关特征所对应的特征值进行累加。4.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据每种渠道的相关特征所对应的群体特征值以及预先训练的渠道收入预测模型，对每种渠道下所述目标对象的收入进行预测，包括：将每种渠道的相关特征所对应的群体特征值分别输入每个渠道收入预测子模型中，得到每个渠道收入预测子模型对应的子预测值；其中，每个渠道收入预测子模型中设置有不同的相关特征所对应的预测规则；将每种渠道所对应的所有子预测值相加，得到所述目标对象在该种渠道下的预测收入值。5.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述相关特征为设备相关特征；相应的，所述根据每个用户的相关信息，确定该用户对所述目标对象执行操作的相关特征所对应的特征值，包括：根据所述用户对应的设备相关信息，确定每个设备相关特征的取值；判断所述设备相关特征的取值是否为离散型变量；若是，则对所述设备相关特征的取值进行编码转换，得到所述设备相关特征所对应的特征值；否则，对所述设备相关特征的取值进行离散化处理，并确定所述设备相关特征所对应的特征值。6.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述相关特征为操作相关特征；相应的，所述根据每个用户的相关信息，确定该用户对所述目标对象执行操作的相关特征所对应的特征值，包括：根据每个所述用户的操作相关信息，确定该用户对所述目标对象执行操作的次数以及向该用户展示所述目标对象的次数；根据所述用户对所述目标对象执行操作的次数以及向所述用户展示所述目标对象的次数，计算所述用户对所述目标对象执行操作的点击通过率CTR值；根据所述用户的CTR值，确定所述用户的CTR特征值。7.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述每种渠道的相关特征还包括：收入相关特征：相应的，所述根据每种渠道的相关特征所对应的群体特征值以及预先训练的渠道收入预测模型，对每种渠道下所述目标对象的收入进行预测之前，所述方法还包括：根据所述预测周期前设定时间长度内所述待预测群体所对应的收入信息和操作相关信息，确定所述每种渠道的收入相关特征所对应的群体特征值。8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待预测群体中每个用户对目标对象执行操作的相关信息之...

【专利技术属性】
技术研发人员：庞国盛，王长路，李涛，
申请(专利权)人：麒麟合盛网络技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11