【技术实现步骤摘要】
信息处理方法以及装置
[0001]本说明书实施例涉及计算机
，特别涉及一种信息处理方法。
技术介绍
[0002]随着互联网技术的发展和电商平台的日趋成熟，在电商平台消费购物成为日常生活的一部分。但是随着互联网流量的日趋饱和，现阶段电商领域中商家通过新增流量的方式并不能有效的提高商家的价值。因此对现有用户的精细化运营尤为重要。现有技术中，通常采用开发新用户，统一为新老用户推送活动等方式来提高商家价值。然而，为所有用户统一推送活动的方式无法满足用户的个性化需求，对用户的等级变更影响较小，无法实现用户的精准触达。因此，亟需一种信息处理方法以解决上述问题。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本说明书实施例提供了一种信息处理方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种信息处理装置，一种计算设备，一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序，以解决现有技术中存在的技术缺陷。
[0004]根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种信息处理方法，包括：
[0005]在用户集合中选择用户等级未变更的用户构建非
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种信息处理方法，包括：在用户集合中选择用户等级未变更的用户构建非跃迁用户组；根据所述非跃迁用户组中非跃迁用户在目标业务中的业务参与信息，在所述非跃迁用户组中筛选用户等级待变更的待跃迁用户；将所述待跃迁用户在所述目标业务预设交互维度的交互信息，输入至目标归因模型进行处理，获得所述待跃迁用户的目标交互信息；基于所述目标交互信息创建关联所述待跃迁用户的等级变更策略。2.根据权利要求1所述的方法，所述在用户集合中选择用户等级未变更的用户构建非跃迁用户组，包括：读取所述用户集合中用户在预设时间区间内的历史跃迁信息；基于所述历史跃迁信息在所述用户集合中选择用户等级未变更的非跃迁用户；基于所述非跃迁用户构建非跃迁用户组。3.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述非跃迁用户组中非跃迁用户在目标业务中的业务参与信息，在所述非跃迁用户组中筛选用户等级待变更的待跃迁用户，包括：读取所述非跃迁用户组中非跃迁用户在所述目标业务中的业务参与信息，并将所述业务参与信息输入至目标预测模型进行预测；根据预测结果在所述非跃迁用户组中筛选用户等级待变更的待跃迁用户。4.根据权利要求3所述的方法，所述目标预测模型的训练如下：在训练用户集合中选择向上跃迁用户，并将所述向上跃迁用户的跃迁参与信息作为第一正子样本；在所述训练用户集合中选择向下跃迁用户，并将所述向下跃迁用户的跃迁参与信息作为第二正子样本，由所述第一正子样本和所述第二正子样本组成正样本；对所述训练用户集合进行负采样，获得负样本；基于所述正样本和所述负样本对初始预测模型进行训练，直至获得满足训练停止条件的目标预测模型。5.根据权利要求4所述的方法，所述基于所述正样本和所述负样本对初始预测模型进行训练，直至获得满足训练停止条件的目标预测模型步骤执行之前，还包括：基于所述训练用户集合中训练用户的训练用户信息构建用户图谱；构建所述用户图谱中用户节点的初始向量；基于每个训练用户的初始向量生成第一初始预测模型和第二初始预测模型，并将所述第一初始预测模型和所述第二初始预测模型作为初始预测模型。6.根据权利要求5所述的方法，所述基于所述正样本和所述负样本对初始预测模型进行训练，直至获得满足训练停止条件的目标预测模型，包括：基于所述第一正子样本和所述负样本对所述第一初始预测模型进行训练，直至获得满足训练停止条件的第一目标预测模型；基于所述第二正子样本和所述负样本对所述第二初始预测模型进行训练，直至获得满足训练停止条件的第二目标预测模型；将所述第一目标预测模型和所述第二目标预测模型作为目标预测模型。7.根据权利要求6所述的方法，所述将所述非跃迁用户组中非跃迁用户在所述目标业
务中的业务参与信息，输入至目标预测模型进行预测，根据预测结果在所述非跃迁用户组中筛选用户等级待变更的待跃迁用户，包括：将所述非跃迁用户组中非跃迁用户在所述目标业务中的业务参与信息，输入至第一目标预测模型和第二目标预测模型进行预测；根据所述第一目标预测模型对应的第一预测结果在所述非跃...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙冉，
申请(专利权)人：阿里巴巴中国有限公司，
类型：发明
国别省市：
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