一种虚拟资源的发送方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种虚拟资源的发送方法、装置、电子设备及存储介质，具体为获取用户特征数据、资源特征数据和历史行为数据；利用循环神经网络模型对根据历史行为数据构建的历史序列信息进行处理，得到隐藏特征；将用户特征数据、资源特征数据和隐藏特征输入预先训练的预测模型中进行计算，得到目标用户对虚拟资源的使用概率；根据使用概率向目标用户发送虚拟资源。由于本技术方案中所发送的虚拟资源的依据是目标用户对其的使用概率，即只向目标用户发送使用概率较高的虚拟资源，从而使目标用户接收到其真正需要的虚拟资源。

【技术实现步骤摘要】
一种虚拟资源的发送方法、装置、电子设备及存储介质
本公开涉及互联网
，尤其涉及一种虚拟资源的发送方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
随着科技的日益发展和互联网的普及，越来越多的人通过互联网进行消费、例如网上购物、网上购买服务等。商家和消费平台经常通过向用户发送各种各样的虚拟资源、如优惠券的方式来吸引用户。然而，目前在发送虚拟资源时是无差别发放，而有些用户由于自身的习惯对发送的虚拟资源基本是无视的，从而使这些虚拟资源的发送失去意义，因此，目前虚拟资源的发送方法，无法使目标用户接收到真正需要的虚拟资源。
技术实现思路
为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种虚拟资源的发送方法、装置、电子设备及存储介质。第一方面，提供一种虚拟资源的发送方法，包括：获取目标用户的用户特征数据、虚拟资源的资源特征数据和所述目标用户对所述虚拟资源的历史行为数据；根据所述历史行为数据构建历史序列信息，利用循环神经网络模型对所述历史序列信息进行处理，得到与所述历史序列信息相关的隐藏特征；<br>将所述用户特征本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种虚拟资源的发送方法，其特征在于，包括：/n获取目标用户的用户特征数据、虚拟资源的资源特征数据和所述目标用户对所述虚拟资源的历史行为数据；/n根据所述历史行为数据构建历史序列信息，利用循环神经网络模型对所述历史序列信息进行处理，得到与所述历史序列信息相关的隐藏特征；/n将所述用户特征数据、所述资源特征数据和所述隐藏特征输入预先训练的预测模型中进行计算，得到所述目标用户对所述虚拟资源的使用概率；/n根据所述使用概率向所述目标用户发送所述虚拟资源。/n

【技术特征摘要】
1.一种虚拟资源的发送方法，其特征在于，包括：
获取目标用户的用户特征数据、虚拟资源的资源特征数据和所述目标用户对所述虚拟资源的历史行为数据；
根据所述历史行为数据构建历史序列信息，利用循环神经网络模型对所述历史序列信息进行处理，得到与所述历史序列信息相关的隐藏特征；
将所述用户特征数据、所述资源特征数据和所述隐藏特征输入预先训练的预测模型中进行计算，得到所述目标用户对所述虚拟资源的使用概率；
根据所述使用概率向所述目标用户发送所述虚拟资源。


2.如权利要求1所述的发送方法，其特征在于，还包括：
通过前向传播和反向传播训练所述循环神经网络模型。


3.如权利要求2所述的发送方法，其特征在于，所述前向传播过程包括更新遗忘门输出、更新输入门输出、更新细胞状态、更新输出门输出和更新当前序列索引输出。


4.如权利要求2所述的发送方法，其特征在于，所述反向传播过程包括：
获取前向传播过程中每个神经元的输出值；
根据所述输出值进行反向计算，得到所述每个神经元的误差项值；
根据所述误差项值计算每个所述神经元的权重的梯度。


5.如权利要求1所述的发送方法，其特征在于，还包括：
获取训练样本集，所述训练样本集包括正样本和负样本；
根据所述训练样本集进行模型训练，得到决策树，并对所述决策树进行修剪，得到所述预测模型。


6.如权利要求5所述的发...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐伟旗，陆子龙，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11