一种信息处理方法及装置、存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种信息处理方法及装置、存储介质，包括获取目标对象对应的历史特征集；将历史特征集输入处理量预测模型中，得到目标对象在下一阶段的处理量。得到目标对象在下一阶段的处理量。得到目标对象在下一阶段的处理量。

【技术实现步骤摘要】
一种信息处理方法及装置、存储介质


[0001]本申请涉及信息处理
，尤其涉及一种信息处理方法及装置、存储介质。

技术介绍

[0002]预测对象的处理量在对象处理过程中具有着重要的作用，准确的处理量可以有效的避免对象的供需不对应的情况。
[0003]现有技术中，是人工根据经验来预测对象的处理量，但由于人工经验判断不利于实际应用，且对象的种类众多，人工经验不可能覆盖到每个对象，使得预测对象的处理量时会有很大的随机性以及不确定性，从而降低了处理量预测时的准确性。

技术实现思路

[0004]为解决上述技术问题，本申请实施例期望提供一种信息处理方法及装置、存储介质，能够提高处理量预测时的准确性。
[0005]本申请的技术方案是这样实现的：
[0006]本申请实施例提供一种信息处理方法，包括：
[0007]获取目标对象对应的历史特征集；
[0008]将所述历史特征集输入处理量预测模型中，得到所述目标对象在下一阶段的处理量。
[0009]本申请实施例提供了一种信息处理装置，所述装置包括：<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标对象对应的历史特征集；将所述历史特征集输入处理量预测模型中，得到所述目标对象在下一阶段的处理量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述历史特征集输入处理量预测模型中，得到所述目标对象在下一阶段的处理量之前，所述方法还包括：获取所述目标对象对应的样本特征集和样本处理量；根据所述样本特征集和所述样本处理量训练初始处理量预测模型，得到处理量训练模型，并确定所述处理量训练模型对应的模型损失值；在所述模型损失值小于或者等于预设损失值的情况下，将所述处理量训练模型作为所述处理量预测模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标对象对应的样本特征集和样本处理量，包括：获取所述目标对象的样本处理量、所述目标对象的样本浏览量、样本处理值和样本预计处理量；根据所述样本处理值和所述样本处理量确定所述目标对象的处理特征；根据所述处理特征、所述样本浏览量、所述样本处理值和所述样本预计处理量，确定所述样本特征集。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史特征集至少包括以下特征之一：所述目标对象的历史浏览量、所述目标对象的历史处理值、所述目标对象的历史处理量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述历史特征集输入处理量预测模型中，得到所述目标对象在下一阶段的处理量，包括：利用处理量预测模型根据所述历史特征集，确定所述目标对象在下一阶段的下一处理量；获取所述目标对象在预设时间段内的预设处理总量；所述预设时间段包括所述下一阶段；根据所述下一处理量确定所述目标对象的在所述预设时间段内的预计处理量；在所述预计处理量与所述预设处理总量不匹...

【专利技术属性】
技术研发人员：王鑫，张建申，
申请(专利权)人：北京沃东天骏信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：