【技术实现步骤摘要】
一种用户匹配方法、装置、计算机设备及存储介质
本公开涉及数据处理
，具体而言，涉及一种用户匹配方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
在面对大量数据类型不同的无序数据时，通常采用数据处理(DataProcessing，DP)的方法对数据进行分析加工，以得到有价值和意义的结果；用户行为预测作为数据处理的重要应用场景，其在结果预测、决策、能力分析确定等方面应用广泛。
技术实现思路
本公开实施例至少提供一种用户匹配方法、装置、计算机设备、及存储介质。第一方面，本公开实施例提供了一种用户匹配方法，包括：获取第一用户针对目标课程的第一特征数据；基于所述第一特征数据得到对所述第一用户是否报名所述目标课程进行预测的预测结果；基于所述第一用户的预测结果、以及多个第二用户分别对应的能力评价预测结果，从多个所述第二用户中为所述第一用户匹配目标第二用户。在一种可能的实施方式中，所述第一特征数据包括下述至少一种：课程推广信息的投放渠道对应的历史转化数据、历史课程订单数据、课程推广信息的操作数据...
【技术保护点】
1.一种用户匹配方法，其特征在于，包括：/n获取第一用户针对目标课程的第一特征数据；/n基于所述第一特征数据得到对所述第一用户是否报名所述目标课程进行预测的预测结果；/n基于所述第一用户的预测结果、以及多个第二用户分别对应的能力评价预测结果，从多个所述第二用户中为所述第一用户匹配目标第二用户。/n
【技术特征摘要】
1.一种用户匹配方法，其特征在于，包括：
获取第一用户针对目标课程的第一特征数据；
基于所述第一特征数据得到对所述第一用户是否报名所述目标课程进行预测的预测结果；
基于所述第一用户的预测结果、以及多个第二用户分别对应的能力评价预测结果，从多个所述第二用户中为所述第一用户匹配目标第二用户。
2.根据权利要求1所述的用户匹配方法，其特征在于，所述第一特征数据包括下述至少一种：
课程推广信息的投放渠道对应的历史转化数据、历史课程订单数据、课程推广信息的操作数据、所述第一用户的历史课堂数据、所述第一用户的历史沟通数据、所述第一用户的历史订单数据。
3.根据权利要求2所述的用户匹配方法，其特征在于，所述课程推广信息包括：与至少一种正规课程对应的引流课的推广信息；
所述课程推广信息的投放渠道对应的历史转化数据包括下述至少一种：课程推广信息在预设投放渠道下的投放次数、所述引流课对应的平均支付人数、所述引流课对应的总支付人数、所述引流课对应的平均到课人数、所以引流课对应的总到课人数、所述正规课程对应的平均支付人数、所述正规课程对应的总支付人数；
所述历史课程订单数据包括下述至少一种：所述历史课程订单对应的渠道信息、地域信息、课程费用的结算方式和支付方式、所述历史课程订单对应用户的年龄以及性别；
所述课程推广信息的操作数据包括下述至少一种：用户对所述课程推广信息的点击次数、用户对所述课程推广信息对应的推广网页页面的浏览时长、用户对所述课程推广信息的点击时段、通过所述课程推广信息对应的推广网页页面报名课程的订单数量；
所述第一用户的历史课堂数据包括下述至少一种：所述第一用户的历史课程听课数据、历史课程互动数据、历史课程回放数据、历史课程测试数据、历史课程资源获取数据、以及历史课程作业数据；
所述第一用户的历史沟通数据包括下述至少一种：所述第一用户历史关注课程推广信息的时长、历史点击课程推广信息的次数、历史添加带教老师联系方式的数量、历史课程沟通数据、对历史课程的评价数据、注册课程应用程序的注册数据；
所述第一用户的历史订单数据包括下述至少一种：所述第一用户对应的历史引流课的订单数据、所述第一用户对应的历史正规课程的订单数据。
4.根据权利要求1所述的用户匹配方法，其特征在于，所述基于所述第一特征数据得到对所述第一用户是否报名所述目标课程进行预测的预测结果，包括：
利用预先训练的行为预测模型对所述第一特征数据进行行为预测处理，得到所述第一用户是否报名所述目标课程的预测结果。
5.根据权利要求1所述的用户匹配方法，其特征在于，还包括：
获取多个所述第二用户分别对应的第二特征数据；
基于所述第二特征数据得到多个所述第二用户分别对应的能力评价预测结果。
6.根据权利要求5所述的用户匹配方法，其特征在于，所述第二特征数据，包括：所述第二用户的历史带班数据、所述第二用户所带班级中的学生数据、所述第二用户对应的评价数据、所述第二用户与所带班级中学生的沟通数据。
7.根据权利要求6所述的用户匹配方法，其特征在于，所述第二用户的历...
【专利技术属性】
技术研发人员：许彩霞，李志纲，
申请(专利权)人：北京高途云集教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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