一种营销模型的构建方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种营销模型的构建方法及装置，包括：获取用户的静态数据和动态数据，确定用户的数据特征；将数据特征输入第一训练模型，得到第一训练结果；若判断第一训练结果包括混合区域，则将混合区域中用户的特征数据映射到第一训练模型的第二训练模型，得到第二训练结果；混合区域包括至少两个类别的用户的数据特征；第二训练模型和第一训练模型的输出神经元的数量相同；将第二训练结果作为第一训练结果，直至第一训练结果不包括混合区域；根据第一训练模型和第二训练模型构建营销模型，营销模型用于输出用户对营销策略的敏感度。以此增加训练样本的维度，提高构建后的营销模型的聚类准确度，进而提高构建后的营销模型的预测结果的准确率。结果的准确率。结果的准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种营销模型的构建方法及装置


[0001]本专利技术涉及模型构建
，尤其涉及一种营销模型的构建方法及装置。

技术介绍

[0002]随着互联网的高速发展，零售场景进入O2O(Online To Offline，线上到线下)新零售时代，新零售指将线下的商务机会与互联网结合，让互联网成为线下交易的平台。新零售等市场需要针对营销活动，通过网络模型分析出用户对营销策略的敏感度、用户的偏好、对营销策略作出回应的概率等预测结果。
[0003]目前针对营销策略的网络模型，一般是基于单个训练模型，以用户的标识、性别、年龄等基本信息作为训练样本对训练模型进行训练，得到营销策略的网络模型。
[0004]但目前针对营销策略构建的网络模型的预测结果的准确率较低，因此如何提高营销策略的网络模型的预测结果的准确率是目前亟需解决的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供一种营销模型的构建方法及装置，用于提高营销策略对应的营销模型的预测结果的准确率。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供一种营销模型的构建方法，包本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种营销模型的构建方法，其特征在于，包括：获取用户的静态数据和动态数据，确定所述用户的数据特征；将所述用户的数据特征输入第一训练模型，得到第一训练结果；判断所述第一训练结果是否包括混合区域；若是，则针对任一混合区域，将所述混合区域中用户的特征数据映射到所述第一训练模型的第二训练模型，得到第二训练结果；所述混合区域包括至少两个类别的用户的数据特征；所述第二训练模型和第一训练模型的输出神经元的数量相同；将所述第二训练结果作为第一训练结果，直至判断所述第一训练结果不包括混合区域；根据所述第一训练模型和所述第二训练模型构建营销模型；所述营销模型用于输出用户对营销策略的敏感度。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据用户的静态数据和动态数据确定所述用户的数据特征，包括：对所述用户的静态数据和动态数据进行特征提取，得到所述用户的静态特征和动态特征；根据所述用户的静态特征和第一权重、所述用户的动态特征和第二权重确定所述用户的数据特征。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述用户的数据特征输入第一训练模型之前，还包括：针对任一用户的数据特征，计算所述用户的数据特征与其他用户的数据特征之间的第一欧式距离；根据所述第一欧式距离对所述用户进行异常检测。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第一欧式距离对所述用户进行异常检测，包括：计算所述第一欧氏距离大于第一阈值的数量比例；判断所述数量比例是否大于第二阈值；若是，则将所述用户确定为异常用户；否则将所述用户确定为正常用户。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，判断所述第一训练结果是否包括混合区域，包括：将所述第一训练结果划分为多个区域；针对任一区域，若所述区域中至少两个用户的数据特征处于不同的预设分类范围，则所述区域为混合区域，确定所述第一训练结果包括混合区域；若所述区域中各用户的数据特征处于相同的预设分类范围，则所述区域为单一区域，确定所述第一训练结果...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘敬学，朱奕，柳寻，
申请(专利权)人：中国银联股份有限公司，
类型：发明
国别省市：