预测方法以及装置制造方法及图纸

本说明书实施例提供预测方法以及装置，其中所述预测方法包括：获取第一时刻目标对象的关系对象数据，以及所述第一时刻所述目标对象所在的目标平台的平台对象数量；基于所述关系对象数据以及所述平台对象数量，预测所述第一时刻与第二时刻之间的时间段所述目标对象的关系对象变化量；根据所述关系对象变化量以及所述关系对象数据中包含的第一关系对象数量，确定所述目标对象在所述第二时刻的第二关系对象数量；基于所述第二关系对象数量，确定所述目标对象的对象策略。述目标对象的对象策略。述目标对象的对象策略。

【技术实现步骤摘要】
预测方法以及装置


[0001]本说明书实施例涉及数据处理
，特别涉及预测方法以及装置。

技术介绍

[0002]随着互联网的发展，直播产业覆盖了众多行业，比如，电商、体育、教育、游戏、娱乐等行业，这些行业通过直播形成粉丝经济，粉丝规模的大小直接决定主播的变现能力，且粉丝规模的大小变化直接影响主播的直播策略，因此，对主播的粉丝规模进行预测的意义重大，然而一个用户并不限于作为一个主播的粉丝，因此预测未来一段时间的粉丝规模也非常具有挑战，需要提供针对粉丝规模的有效预测并确定主播的直播策略的方案。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本说明书实施例提供了预测方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及预测装置，计算设备，以及计算机可读存储介质，以解决现有技术中存在的技术缺陷。
[0004]本说明书实施例的第一方面，提供了一种预测方法，包括：
[0005]获取第一时刻目标对象的关系对象数据，以及所述第一时刻所述目标对象所在的目标平台的平台对象数量；
[0006]基于所述关系对象数据以及所述平台对象数量，预测所述第一时刻与第二时刻之间的时间段所述目标对象的关系对象变化量；
[0007]根据所述关系对象变化量以及所述关系对象数据中包含的第一关系对象数量，确定所述目标对象在所述第二时刻的第二关系对象数量；
[0008]基于所述第二关系对象数量，确定所述目标对象的对象策略。
[0009]可选的，所述基于所述关系对象数据以及所述平台对象数量，预测所述第一时刻与第二时刻之间的时间段所述目标对象的关系对象变化量，包括：
[0010]将所述关系对象数据包含的第一关系对象增量和第一关系对象数量、所述平台对象数量输入增量预测模型进行增量预测，获得所述时间段所述目标对象的第二关系对象增量；
[0011]将所述第一关系对象增量输入减量预测模型进行减量预测，获得所述时间段所述目标对象的第一关系对象减量；
[0012]将所述第二关系对象增量以及所述第一关系对象减量作为所述关系对象变化量。
[0013]可选的，所述根据所述关系对象变化量以及所述关系对象数据中包含的第一关系对象数量，确定所述目标对象在所述第二时刻的第二关系对象数量，包括：
[0014]计算所述第一关系对象数量与所述第二关系对象增量的和值；
[0015]将所述和值与所述第一关系对象减量进行求差，将求差结果作为所述第二关系对象数量。
[0016]可选的，所述基于所述第二关系对象数量，确定所述目标对象的对象策略，包括：
[0017]计算所述第二关系对象数量与所述第一关系对象数量的数量差值；
[0018]根据预先建立的数量差值区间与关系对象事件的对应关系，确定所述数量差值对应的目标事件；
[0019]确定所述目标事件对应的对象策略。
[0020]可选的，在所述对应关系为所述目标对象预先建立的情况下，所述基于所述第二关系对象数量，确定所述目标对象的对象策略步骤执行之前，还包括：
[0021]接收所述目标对象提交的事件设置指令；
[0022]基于所述事件设置指令，展示事件设置详情页面；
[0023]接收在所述事件详情页面输入的所述数量差值区间以及各个数量差值区间对应的所述关系对象事件；
[0024]将所述数量差值区间以及所述关系对象事件之间的所述对应关系进行存储。
[0025]可选的，所述增量预测模型，通过如下方式进行训练：
[0026]获取预设时间区间内各个时刻的增量样本数据，以及所述增量样本数据对应的增量样本标签，
[0027]其中，所述增量样本数据包括：目标对象的第三关系对象增量和第三关系对象数量，以及所述目标对象所在的目标平台的第二平台对象数量，所述增量样本标签包括：所述各个时刻与各个时刻对应的下一时刻之间的时间段所述目标对象的第四关系对象增量；
[0028]根据第三关系对象增量、第三关系对象数量、所述第二平台对象数量以及所述第四关系对象增量对预先构建的初始增量预测模型进行训练，训练后获得所述增量预测模型。
[0029]可选的，所述减量预测模型，通过如下方式进行训练：
[0030]获取预设时间区间内各个时刻的减量样本数据，以及所述减量样本数据对应的减量样本标签，
[0031]其中，所述减量样本数据包括：目标对象的第三关系对象增量，所述减量样本标签包括：所述各个时刻与各个时刻对应的下一时刻之间的时间段所述目标对象的第二关系对象减量；
[0032]根据所述第三关系对象增量以及所述第二关系对象减量，对预先构建的初始减量预测模型进行训练，训练后获得所述减量预测模型。
[0033]可选的，所述确定所述目标事件对应的对象策略，包括：
[0034]获取所述目标对象在所述目标平台的业务类型；
[0035]确定所述目标事件在所述业务类型对应的对象策略。
[0036]可选的，所述基于所述第二关系对象数量，确定所述目标对象的对象策略，包括：
[0037]在所述第一关系对象数量与所述第二关系对象数量的差值大于数量阈值的情况下，获取针对所述目标对象在目标周期内的历史评论数据；
[0038]统计预设的业务关键词在所述历史评论数据中出现的频率；
[0039]根据所述频率，对所述业务关键字进行排序；
[0040]基于排序结果，确定针对所述目标对象的对象策略。
[0041]可选的，所述基于所述第二关系对象数量，确定所述目标对象的对象策略步骤执行之后，还包括：
[0042]根据所述对象策略，向所述目标对象进行策略提醒。
[0043]本说明书实施例的第二方面，提供了一种预测装置，包括：
[0044]第一获取模块，被配置为获取第一时刻目标对象的关系对象数据，以及所述第一时刻所述目标对象所在的目标平台的平台对象数量；
[0045]第一预测模块，被配置为基于所述关系对象数据以及所述平台对象数量，预测所述第一时刻与第二时刻之间的时间段所述目标对象的关系对象变化量；
[0046]第一确定数量模块，被配置为根据所述关系对象变化量以及所述关系对象数据中包含的第一关系对象数量，确定所述目标对象在所述第二时刻的第二关系对象数量；
[0047]第一确定策略模块，被配置为基于所述第二关系对象数量，确定所述目标对象的对象策略。
[0048]本说明书实施例的第三方面，提供了另一种预测方法，包括：
[0049]获取第一时刻目标主播的粉丝数据，以及所述第一时刻所述目标主播所在的直播平台的平台用户数量；
[0050]基于所述粉丝数据以及所述平台用户数量，预测在所述第一时刻到第二时刻的时间段所述目标主播的粉丝变化量；
[0051]根据所述粉丝变化量以及所述粉丝数据中包含的第一粉丝数量，确定所述目标对象在所述第二时刻的第二粉丝数量；
[0052]基于所述第二粉丝数量，确定所述目标主播的直播策略。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种预测方法，包括：获取第一时刻目标对象的关系对象数据，以及所述第一时刻所述目标对象所在的目标平台的平台对象数量；基于所述关系对象数据以及所述平台对象数量，预测所述第一时刻与第二时刻之间的时间段所述目标对象的关系对象变化量；根据所述关系对象变化量以及所述关系对象数据中包含的第一关系对象数量，确定所述目标对象在所述第二时刻的第二关系对象数量；基于所述第二关系对象数量，确定所述目标对象的对象策略。2.根据权利要求1所述的预测方法，所述基于所述关系对象数据以及所述平台对象数量，预测所述第一时刻与第二时刻之间的时间段所述目标对象的关系对象变化量，包括：将所述关系对象数据包含的第一关系对象增量和第一关系对象数量、所述平台对象数量输入增量预测模型进行增量预测，获得所述时间段所述目标对象的第二关系对象增量；将所述第一关系对象增量输入减量预测模型进行减量预测，获得所述时间段所述目标对象的第一关系对象减量；将所述第二关系对象增量以及所述第一关系对象减量作为所述关系对象变化量。3.根据权利要求2所述的预测方法，所述根据所述关系对象变化量以及所述关系对象数据中包含的第一关系对象数量，确定所述目标对象在所述第二时刻的第二关系对象数量，包括：计算所述第一关系对象数量与所述第二关系对象增量的和值；将所述和值与所述第一关系对象减量进行求差，将求差结果作为所述第二关系对象数量。4.根据权利要求1所述的预测方法，所述基于所述第二关系对象数量，确定所述目标对象的对象策略，包括：计算所述第二关系对象数量与所述第一关系对象数量的数量差值；根据预先建立的数量差值区间与关系对象事件的对应关系，确定所述数量差值对应的目标事件；确定所述目标事件对应的对象策略。5.根据权利要求4所述的预测方法，在所述对应关系为所述目标对象预先建立的情况下，所述基于所述第二关系对象数量，确定所述目标对象的对象策略步骤执行之前，还包括：接收所述目标对象提交的事件设置指令；基于所述事件设置指令，展示事件设置详情页面；接收在所述事件详情页面输入的所述数量差值区间以及各个数量差值区间对应的所述关系对象事件；将所述数量差值区间以及所述关系对象事件之间的所述对应关系进行存储。6.根据权利要求2所述的预测方法，所述增量预测模型，通过如下方式进行训练：获取预设时间区间内各个时刻的增量样本数据，以及所述增量样本数据对应的增量样本标签，其中，所述增量样本数据包括：目标对象的第三关系对象增量和第三关系对象数量，以
及所述目标对象所在的目标平台的第二平台对象数量，所述增量样本标签包括：所述各个时刻与各个时刻对应的下一时刻之间的时间段所述目标对象的第四关系对象增量；根据第三关系对象增量、第三关系对象数量、所述第二平台对象数量以及所述第四关系对象增量对预先构建的初始增量预测模型进行训练，训练后获得所述增量预测模型。7.根据权利要求2所述的预测方法，所述减量预测模型，通过如下方式进行训练：获取预设时间区间内各个时刻的减量样本数据，以及所述减量样本数据对应的减量样本标签，其中，所述减量样本数据包括：目标对象的第三关系对象增量，所述减量样本标签包括：所述各个时刻与各个时刻对应的下一时刻之间的时间段所述目标对象的第二关系对象减量；根据所述第三关系对象增量以及所述第二关系对象减量，对预先构建的初始减量预测模型进行训练，训练后获得所述减量预测模型。8.根据权利要求4所述的预测方法，所述确定所述目标事件对应的对象策略，包括：获取所述目标对象在所述目标平台的业务类型；确定所述目标事件在所述业务类型对应的对象策略。9.根据权利要求1所述的预测方法，所述基...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁建栋，王琦，
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：