本公开提供了一种生产意愿预测方法、装置及电子设备，涉及数据处理技术领域，尤其涉及人工智能领域。具体实现方案为：获取目标对象的特征数据，其中，特征数据包括：静态属性数据和动态行为数据，动态行为数据为对问答场景下的问题执行操作的数据；对静态属性数据进行特征提取，得到静态属性特征，并对动态行为数据进行特征提取，得到动态行为特征；基于静态属性特征和动态行为特征，预测目标对象的第一生产意愿指数，其中，第一生产意愿指数用于表征目标对象在问答场景下答复问题的意愿程度。通过上述处理，能够达到低成本，高效地获取内容生产者的效果。生产者的效果。生产者的效果。
【技术实现步骤摘要】
生产意愿预测方法、装置及电子设备
[0001]本公开涉及数据处理
，尤其涉及人工智能技术，具体涉及一种生产意愿预测方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。
技术介绍
[0002]用户生成内容(User Generated Content，简称为UGC)产品的核心是内容，而内容的核心生产者是人。在问答场景下，消费者的需求是五花八门的，为了满足让每一个问题都能找到答案，给用户带来更好的产品体验，需要较大规模的生产用户(答主)来保障供需的平衡。但相比于基数庞大的消费者群，生产者毕竟占少数，如何识别以及以相对较低的成本吸引更多生产者，就成为产品发展的关键。特别是对于一些新产品来说，答主的招募和运营尤为重要。在相关技术中，针对答主的招募和运营，目前普遍采用的是专人定向邀请，投放广告，运营活动等模式。然而，采用上述模式，运营成本高，转化效率低。
技术实现思路
[0003]本公开提供了一种生产意愿预测方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。
[0004]根据本公开的一方面，提供了一种生产意愿预测方法，包括：获取目标对象的特征数据，其中，所述特征数据包括：静态属性数据和动态行为数据，所述动态行为数据为对问答场景下的问题执行操作的数据；对所述静态属性数据进行特征提取，得到静态属性特征，并对所述动态行为数据进行特征提取，得到动态行为特征；基于所述静态属性特征和所述动态行为特征，预测所述目标对象的第一生产意愿指数，其中，所述第一生产意愿指数用于表征所述目标对象在问答场景下答复问题的意愿程度。
[0005]可选地，所述获取目标对象的特征数据包括：在所述目标对象为满足预定筛选条件的对象的情况下，对所述目标对象执行线上问答实验；获取所述目标对象针对所述线上问答实验的所述动态行为数据，其中，所述动态行为数据包括所述目标对象针对所述问答场景下的问题进行操作的数据。
[0006]可选地，所述目标对象针对所述问答场景下的问题进行操作的数据包括以下至少之一：所述目标对象点击所述问题的点击数据，所述目标对象针对所述问题上传答复内容的上传数据，所述目标对象将所述问题进行转发的转发数据，所述目标对象基于所述问题进行搜索的搜索数据。
[0007]可选地，在所述目标对象为满足预定筛选条件的对象的情况下，对所述目标对象执行线上答复实验之前，还包括：获取所述目标对象的职业信息和/或所述目标对象的生产浏览数据，其中，所述目标对象的生产浏览数据基于所述目标对象在预定历史时间段内的生产行为和浏览行为得到；基于所述职业信息和/或所述生产浏览数据，确定所述目标对象的第二生产意愿指数；在所述第二生产意愿指数达到预定指数阈值的情况下，确定所述目标对象为满足预定筛选条件的对象。
[0008]可选地，所述基于所述静态属性特征和所述动态行为特征，预测所述目标对象的第一生产意愿指数包括：将所述静态属性特征和所述动态行为特征输入预测模型中，得到包括所述目标对象的第一生产意愿指数的预测结果，其中，所述预测模型基于多组样本数据训练得到，所述多组样本数据包括：对象的静态属性特征和动态行为特征，以及该对象的第一生产意愿指数。
[0009]可选地，所述方法还包括：通过以下方式获取所述多组样本数据：获取完成线上问答实验的多个对象的对象数据；从所述对象数据中筛选出对所述线上问答实验进行反馈过的反馈数据；从对所述线上问答实验进行反馈过的反馈数据过滤出满足预定反馈条件的目标反馈数据，并将所述目标反馈数据作为所述多组样本数据。
[0010]根据本公开的另一方面，提供了一种生产意愿预测装置，包括：第一获取模块，用于获取目标对象的特征数据，其中，所述特征数据包括：静态属性数据和动态行为数据，所述动态行为数据为对问答场景下的问题执行操作的数据；提取模块，用于对所述静态属性数据进行特征提取，得到静态属性特征，并对所述动态行为数据进行特征提取，得到动态行为特征；预测模块，用于基于所述静态属性特征和所述动态行为特征，预测所述目标对象的第一生产意愿指数，其中，所述第一生产意愿指数用于表征所述目标对象在问答场景下答复问题的意愿程度。
[0011]可选地，所述第一获取模块包括：第一处理单元，用于在所述目标对象为满足预定筛选条件的对象的情况下，对所述目标对象执行线上问答实验；第一获取单元，用于获取所述目标对象针对所述线上问答实验的所述动态行为数据，其中，所述动态行为数据包括所述目标对象针对所述问答场景下的问题进行操作的数据。
[0012]可选地，所述目标对象针对所述问答场景下的问题进行操作的数据包括以下至少之一：所述目标对象点击所述问题的点击数据，所述目标对象针对所述问题上传答复内容的上传数据，所述目标对象将所述问题进行转发的转发数据，所述目标对象基于所述问题进行搜索的搜索数据。
[0013]可选地，所述装置还包括：第二获取模块，用于在所述目标对象为满足预定筛选条件的对象的情况下，对所述目标对象执行线上答复实验之前，获取所述目标对象的职业信息和/或所述目标对象的生产浏览数据，其中，所述目标对象的生产浏览数据基于所述目标对象在预定历史时间段内的生产行为和浏览行为得到；第一确定模块，用于基于所述职业信息和/或所述生产浏览数据，确定所述目标对象的第二生产意愿指数；第二确定模块，用于在所述第二生产意愿指数达到预定指数阈值的情况下，确定所述目标对象为满足预定筛选条件的对象。
[0014]可选地，所述预测模块包括：预测单元，用于将所述静态属性特征和所述动态行为特征输入预测模型中，得到包括所述目标对象的第一生产意愿指数的预测结果，其中，所述预测模型基于多组样本数据训练得到，所述多组样本数据包括：对象的静态属性特征和动态行为特征，以及该对象的第一生产意愿指数。
[0015]可选地，所述装置还包括：第三获取模块，用于通过以下方式获取所述多组样本数据：获取完成线上问答实验的多个对象的对象数据；从所述对象数据中筛选出对线上问答实验进行反馈过的反馈数据；从对所述线上问答实验进行反馈过的反馈数据过滤出满足预定反馈条件的目标反馈数据，并将所述目标反馈数据作为所述多组样本数据。
[0016]根据本公开的还一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述任一项所述的生产意愿预测方法。
[0017]根据本公开的又一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所属计算机指令用于使所述计算机执行上述任一项所述的生产意愿预测方法。
[0018]根据本公开的再一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述任一项所述的生产意愿预测方法。
[0019]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种生产意愿预测方法，包括：获取目标对象的特征数据，其中，所述特征数据包括：静态属性数据和动态行为数据，所述动态行为数据为对问答场景下的问题执行操作的数据；对所述静态属性数据进行特征提取，得到静态属性特征，并对所述动态行为数据进行特征提取，得到动态行为特征；基于所述静态属性特征和所述动态行为特征，预测所述目标对象的第一生产意愿指数，其中，所述第一生产意愿指数用于表征所述目标对象在问答场景下答复问题的意愿程度。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取目标对象的特征数据包括：在所述目标对象为满足预定筛选条件的对象的情况下，对所述目标对象执行线上问答实验；获取所述目标对象针对所述线上问答实验的所述动态行为数据，其中，所述动态行为数据包括所述目标对象针对所述问答场景下的问题进行操作的数据。3.根据权利要求2所述的方法，所述目标对象针对所述问答场景下的问题进行操作的数据包括以下至少之一：所述目标对象点击所述问题的点击数据，所述目标对象针对所述问题上传答复内容的上传数据，所述目标对象将所述问题进行转发的转发数据，所述目标对象基于所述问题进行搜索的搜索数据。4.根据权利要求2所述的方法，其中，在所述目标对象为满足预定筛选条件的对象的情况下，对所述目标对象执行线上答复实验之前，还包括：获取所述目标对象的职业信息和/或所述目标对象的生产浏览数据，其中，所述目标对象的生产浏览数据基于所述目标对象在预定历史时间段内的生产行为和浏览行为得到；基于所述职业信息和/或所述生产浏览数据，确定所述目标对象的第二生产意愿指数；在所述第二生产意愿指数达到预定指数阈值的情况下，确定所述目标对象为满足预定筛选条件的对象。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述静态属性特征和所述动态行为特征，预测所述目标对象的第一生产意愿指数包括：将所述静态属性特征和所述动态行为特征输入预测模型中，得到包括所述目标对象的第一生产意愿指数的预测结果，其中，所述预测模型基于多组样本数据训练得到，所述多组样本数据包括：对象的静态属性特征和动态行为特征，以及该对象的第一生产意愿指数。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述方法还包括：通过以下方式获取所述多组样本数据：获取完成线上问答实验的多个对象的对象数据；从所述对象数据中筛选出对所述线上问答实验进行反馈过的反馈数据；从对所述线上问答实验进行反馈过的反馈数据过滤出满足预定反馈条件的目标反馈数据，并将所述目标反馈数据作为所述多组样本数据。7.一种生产意愿预测装置，包括：第一获取模块，用于获取目标对象的特征数据，其中，所述特征数据包括：静态属性数据和动态行为数据，所述动态行为数据为对问答场景下的问题执行操作的数据；
提取模块，用于对所述静态属性数据进行特征提取，得到静态属性特征，并对所述动态行为数据进行特征提取，得到动态行为特征；预测模块，用于基于所述静态属性特征和所述动态行为特征，预测所述目标对...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙六英，施鹏，姚后清，吴广发，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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