【技术实现步骤摘要】
计算机可读记录介质、确定方法以及信息处理设备
本文讨论的实施方式涉及确定程序、确定方法以及信息处理设备。
技术介绍
在数字营销中，为了提高营销效果，对具有各种目的的人访问网页的行为日志进行分析。具体地，可以将直到用户购买产品的用户行为的状态转变表示为时间序列。例如，用户的行为从最初兴趣很小的“小兴趣”状态开始，逐渐转变为兴趣大的“大兴趣”状态，并最终转变为用户决定购买产品的“购买意向”状态。基本上，状态具有顺序，并且行为可以例如从“大兴趣”状态转变为“购买意向”状态，但是反之，行为不会从“购买意向”状态转换为“大兴趣”状态。因此，可以通过快速获悉用户处于哪种状态以及用户将要采取哪种动作来鼓励用户采取用于促进状态转变的操作以便转变为另一状态，并且可以提高营销效果。因此，管理员根据用户的行为历史来区分当前状态，并生成用于决定动作的规则。例如，针对访问10次或大于10次并且访问产品价格页面的用户，使用用于分发优惠券的规则。非专利文献1：KimJong-hwa，MORITAKAMasahiro，FUKUDASusum...
【技术保护点】
1.一种计算机可读记录介质，其中存储有使计算机执行处理的确定程序，所述处理包括：/n将目标的行为信息输入至训练的机器学习模型，所述训练的机器学习模型学习通过将根据多个训练数据项中包括的多个行为生成的行为组合与指示所述行为组合处于多个状态中的特定状态下的确定性的可能性相关联而获得的多个关联关系，已经通过使用通过将与所述特定状态相对应的人的行为组合与所述特定状态相关联而获得的所述多个训练数据项对所述训练的机器学习进行了训练；/n基于所述训练的机器学习模型的输出结果，指定所述多个关联关系中的每一个中的所述行为组合与所述目标的行为信息之间的差异；以及/n基于与所述行为组合相关联的所...
【技术特征摘要】
20190228 JP 2019-0366041.一种计算机可读记录介质，其中存储有使计算机执行处理的确定程序，所述处理包括：
将目标的行为信息输入至训练的机器学习模型，所述训练的机器学习模型学习通过将根据多个训练数据项中包括的多个行为生成的行为组合与指示所述行为组合处于多个状态中的特定状态下的确定性的可能性相关联而获得的多个关联关系，已经通过使用通过将与所述特定状态相对应的人的行为组合与所述特定状态相关联而获得的所述多个训练数据项对所述训练的机器学习进行了训练；
基于所述训练的机器学习模型的输出结果，指定所述多个关联关系中的每一个中的所述行为组合与所述目标的行为信息之间的差异；以及
基于与所述行为组合相关联的所述可能性以及所述行为组合与所述行为信息之间的所述差异，确定用于使所述目标转变为所述特定状态的附加行为。
2.根据权利要求1所述的计算机可读记录介质，
其中，所述确定包括：指定所述附加行为以及针对待确定的目标决定推荐行为，所述附加行为包括与等于或大于阈值的所述可能性相关联的所述行为组合，通过所述阈值所述待确定的目标的行为信息被确定为指定的特定状态。
3.根据权利要求1所述的计算机可读记录介质，其中，所述处理还包括：
从所述训练的机器学习模型获取所述行为组合、所述可能性以及所述行为组合与待确定的目标的行为信息之间的差异作为所述输出结果；以及
将所述输出结果输出至向所述待确定的目标提供服务的服务器装置。
4.根据权利要求1所述的计算机可读记录介质，其中，所述处理还包括：
将待确定的目标的行为信息输入至与所述多个状态相对应的所述训练的机器学习模型；
从所述训练的机器学习模型获取通过将与包括所述待确定的目标的行为信息的所述行为组合相关联的所述可能性相加而获得的得分；以及
基于从所述训练的机器学习模型获得的所述得分，来指定所述待确定的目标的状态。
5.根据权利要求4所述的计算机可读记录介质，
其中，所述多个状态是从初始状态到最终目标状态顺序地转变的状态，以及
所述指定包括：将具有从与所述多个状态相对应的所述训练的机器学习模型获取的所述得分中...
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