任务处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种任务处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能以及信息处理等技术领域。具体实现方案为：基于用户的特征信息，识别用户的消费标签；述消费标签用于标识所述用户针对促销活动的消费敏感度类别；基于所述用户的消费标签，进行相应的任务处理。根据本公开的技术，能够有效地提高任务处理的准确性和任务处理的效率。准确性和任务处理的效率。准确性和任务处理的效率。

【技术实现步骤摘要】
任务处理方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及计算机
，具体涉及人工智能以及信息处理等
，尤其涉及一种任务处理方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]个性化促销手段在电商领域被普遍使用，如何找到真正的促销敏感人群，将更多的预算投入到可以带来实际收益的用户上，以提升整体营销的投入产出比，成为了精细化运营的关键。
[0003]促销敏感人群在经济学的解释是由于价格波动引起消费者对商品需求量的变化，这部分消费者即为促销敏感型用户。消费者对价格的敏感范围越大，则对促销敏感度越小，反之消费者对价格的敏感范围越小，则对促销敏感度越大。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种任务处理方法、装置、电子设备及存储介质。
[0005]根据本公开的一方面，提供了一种任务处理方法，包括：
[0006]基于用户的特征信息，识别用户的消费标签；所述消费标签用于标识所述用户针对促销活动的消费敏感度类别；
[0007]基于所述用户的消费标签，进行相应的任务处理。<br/>[0008]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种任务处理方法，包括：基于用户的特征信息，识别用户的消费标签；所述消费标签用于标识所述用户针对促销活动的消费敏感度类别；基于所述用户的消费标签，进行相应的任务处理。2.根据权利要求1所述的方法，其中，基于用户的特征信息，识别用户的消费标签，包括：基于所述用户的特征信息，并参考预先训练的第一消费预测模型和第二消费预测模型，识别所述用户的消费标签；所述第一消费预测模型用于预测参与活动的用户要消费的概率，所述第二消费预测模型用于预测未参与活动的用户要消费的概率。3.根据权利要求2所述的方法，其中，基于所述用户的特征信息，并参考预先训练的第一消费预测模型和第二消费预测模型，识别所述用户的消费标签，包括：基于所述第一消费预测模型和所述用户的特征信息，预测所述用户若为参与活动的用户时对应的第一消费概率；基于所述第二消费预测模型以及所述用户的特征信息，预测所述用户若为未参与活动的用户时对应的第二消费概率；基于所述用户的所述第一消费概率和所述第二消费概率，识别所述用户的消费标签。4.根据权利要求3所述的方法，其中，基于所述用户的所述第一消费概率和所述第二消费概率，识别所述用户的消费标签，包括：基于所述用户的所述第一消费概率和所述第二消费概率，并结合第一预设概率阈值和第二预设概率阈值，识别所述用户的消费标签；或者基于所述用户的所述第一消费概率和所述第二消费概率，结合预设的消费标签的区域分布信息，识别所述用户的消费标签。5.根据权利要求1
‑
4所述的方法，其中，基于所述用户的消费标签，进行相应的任务处理，包括：检测所述用户的消费标签是否为反作用型和无动于衷型；若不是，向所述用户对应账户推送任务相关的信息。6.根据权利要求5所述的方法，其中，向所述用户对应账户推送任务相关的信息之前，包括：检测所述用户的消费标签是否为敏感型；若是，将所述用户对应的账户设置在第一推送梯度集合中；检测所述用户的消费标签是否为自然转化型；若是，将所述用户对应的账户设置在第二推送梯度集合中。7.根据权利要求6所述的方法，其中，向所述用户对应账户推送任务相关的信息，包括：基于所述第一推送梯度集合和所述第二推送梯度集合的优先级由高到低的顺序，按照时间先后的顺序依次向各集合中的用户的账户推送任务相关的信息。8.一种任务处理装置，包括：识别模块，用于基于用户的特征信息，识别用户的消费标签；所述消费标签用于标识所述用户针对促销活动的消费敏感度类别；处理模块，用于基于所述用户的消费标签，进行相应的任务处理。
9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述识别模块，用于：基于所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王欢，王培建，
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：