信息生成方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了信息生成方法和装置，涉及深度学习技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取用户的特征信息；将特征信息分别输入预设的第一预测模型和预设的第二预测模型，得到第一结果和第二结果；基于第一指标，生成针对该用户是否执行预设行为的决策信息。该实施方式有效提升了生成针对用户是否执行预设行为的决策信息的准确性。为的决策信息的准确性。为的决策信息的准确性。

【技术实现步骤摘要】
信息生成方法和装置


[0001]本申请涉及计算机
，具体涉及深度学习
，尤其涉及一种信息生成方法和装置。

技术介绍

[0002]B端客户经营中，有一类需要经营人员(客户经理、销售等)重点执行的任务就是客户的潜力挖掘，即客户挖潜。挖潜任务分为很多类型，比如产品增签挖潜、线路增签挖潜、增单挖潜等。在增单挖潜的场景中，经营人员主要通过以下两种方式进行挖潜：(1)经营人员通过长期对接，根据自己对客户的了解，触发相关的拜访；(2)采用单量预测方案，预测客户未来一段时间的增单量或增单空间，并根据预测结果触发相关的拜访。
[0003]但方案(1)存在主观判断的误差，方案(2)只能客观识别客户未来的单量趋势，二者均无法保障所触发的拜访行为的准确性。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种信息生成方法、装置、设备以及存储介质。
[0005]根据第一方面，本申请实施例提供了一种信息生成方法，该方法包括：获取用户的特征信息；将特征信息分别输入预设的第一预测模型和预设的第二预测模型，得到第一结果和第二结果；基于第一指标，生成针对该用户是否执行预设行为的决策信息。
[0006]根据第二方面，本申请实施例提供了一种信息生成装置，该装置包括：获取模块，被配置成获取用户的特征信息；预测模块，被配置成将特征信息分别输入预设的第一预测模型和预设的第二预测模型，得到第一结果和第二结果；生成模块，被配置成基于第一指标，生成针对该用户是否执行预设行为的决策信息。
[0007]根据第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被该一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面的任一实施例的信息生成方法。
[0008]根据第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面的任一实施例的信息生成方法。
[0009]本申请通过获取用户的特征信息；将特征信息分别输入预设的第一预测模型和预设的第二预测模型，得到第一结果和第二结果；基于第一指标，生成针对该用户是否执行预设行为的决策信息，实现根据用户针对预设行为的倾向度，确定是否执行预设行为，有效提升了生成的针对用户是否执行预设行为的决策信息的准确性。
[0010]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。本公开的其他特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0011]图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；
[0012]图2是根据本申请的信息生成方法的一个实施例的流程图；
[0013]图3是根据本申请的信息生成方法的一个应用场景的示意图；
[0014]图4是根据本申请的信息生成方法的又一个实施例的流程图；
[0015]图5是根据本申请的信息生成装置的一个实施例的示意图；
[0016]图6是适于用来实现本申请实施例的服务器的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
[0017]以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0018]需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
[0019]需要说明的是，本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的采集、收集、更新、分析、处理、使用、传输、存储等方面，均符合相关法律法规的规定，被用于合法的用途，且不违背公序良俗。对用户个人信息采取必要措施，防止对用户个人信息数据的非法访问，维护用户个人信息安全、网络安全和国家安全。
[0020]图1示出了可以应用本申请的信息生成方法的实施例的示例性系统架构100。
[0021]如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
[0022]终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如，信息生成类应用、通讯类应用等。
[0023]终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有显示屏的各种电子设备，包括但不限于手机和笔记本电脑。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供信息生成服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
[0024]服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如，获取用户的特征信息；将特征信息分别输入预设的第一预测模型和预设的第二预测模型，得到第一结果和第二结果；基于第一指标，生成针对该用户是否执行预设行为的决策信息。
[0025]需要说明的是，服务器105可以是硬件，也可以是软件。当服务器105为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供信息生成服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
[0026]需要指出的是，本公开的实施例所提供的信息生成方法可以由服务器105执行，也可以由终端设备101、102、103执行，还可以由服务器105和终端设备101、102、103彼此配合执行。相应地，信息生成装置包括的各个部分(例如各个单元、子单元、模块、子模块)可以全
部设置于服务器105中，也可以全部设置于终端设备101、102、103中，还可以分别设置于服务器105和终端设备101、102、103中。
[0027]应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
[0028]图2示出了可以应用于本申请的信息生成方法的实施例的流程示意图200。在本实施例中，信息生成方法包括以下步骤：
[0029]步骤201，获取用户的特征信息。
[0030]在本实施例中，执行主体(如图1中所示的服务器105或终端设备101、102、103)可在本地获取用户的特征信息，也可采用有线或无线方式从存储有用户的特征信息的远端服务器获取用户的特征信息。
[0031]这里，特征信息可以包括用户属性信息、与是否发生目标行为存在关联的用户行为特征信息等。
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种信息生成方法，所述方法包括：获取用户的特征信息；将所述特征信息分别输入预设的第一预测模型和预设的第二预测模型，得到第一结果和第二结果，其中，所述第一预测模型基于标注有第一预测结果的第一特征信息样本训练得到，所述第一预测结果用于指示在执行预设行为的条件下，是否发生目标行为，所述第二预测模型基于标注有第二预测结果的第二特征信息样本训练得到，所述第二预测结果用于指示在未执行预设行为的条件下，是否发生目标行为，所述第一结果和所述第二结果均用于指示发生目标行为的概率，所述目标行为与所述预设行为存在关联；基于第一指标，生成针对该用户是否执行预设行为的决策信息，所述第一指标基于所述第一结果和所述第二结果归一化后的差值确定。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于第一指标，生成针对该用户是否执行预设行为的决策信息，包括：基于所述第一指标和第二指标，生成针对该用户是否执行预设行为的决策信息，其中，所述第二指标基于所述用户的特征信息和预设的第三预测模型生成，所述第二指标用于指示发生目标行为的概率，所述第三预测模型基于目标样本训练得到，所述目标样本包括：所述第一特征信息样本和所述第二特征信息样本。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述第一指标和第二指标，生成针对该用户是否执行预设行为的决策信息，包括：响应于确定第一指标大于预设的第一指标阈值，第二指标大于预设的第二指标阈值，生成针对该用户执行预设行为的决策信息。4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述目标样本所包括的第一特征信息样本中，标注有发生目标行为的特征信息样本数量大于标注有不发生目标行为的特征信息样本数量。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述特征信息包括用户属性信息和用户行为特征信息，所述用户行为特征信息基于与是否发生目标行为存在关联的行为信息确定。6.一种信息生成装置，所述装置包括：获...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁长林，赵东旭，陈兰欢，
申请(专利权)人：北京京东乾石科技有限公司，
类型：发明
国别省市：