System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种服务处理方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸_技高网

一种服务处理方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

技术编号:40021784 阅读:9 留言:0更新日期:2024-01-16 16:52
本说明书公开了一种服务处理方法、装置、存储介质及电子设备,其中,方法包括:可以获取目标服务信息、用户端特征、商家服务端特征和双边资源候选投放工具集,然后基于目标服务信息、用户端特征、商家服务端特征和双边资源候选投放信息,采用双边效应预估模型确定针对双边资源候选投放工具集的双边投放效应预估结果,再基于双边投放效应预估结果对目标服务端进行平台资源投放处理,目标服务端为用户端和商家服务端中的至少其一。

【技术实现步骤摘要】

本说明书涉及计算机,尤其涉及一种服务处理方法、装置、存储介质及电子设备


技术介绍

1、随着计算机技术的快速发展,服务平台可以作为双边服务市场提供者,服务平台为商家服务端和用户端维护相应平台服务(如购物服务、外卖服务等)。用户端可以通过服务平台选择商家服务端提供的相应平台服务以便利用户日常生活,而对于服务平台而言商家服务端的入驻和增加也会吸引更多的用户端促成更多的平台服务操作(如购物服务操作、外卖服务操作等)。服务平台为了更好的推广平台服务,服务平台会投入资源向商家服务端和/或用户端进行平台服务推广。


技术实现思路

1、本说明书提供了一种服务处理方法、装置、存储介质及电子设备,所述技术方案如下:

2、第一方面,本说明书提供了一种服务处理方法,所述方法包括:

3、响应于针对目标平台服务的服务操作指令,获取目标服务信息、用户端特征、商家服务端特征和双边资源候选投放工具集,所述目标平台服务为关联用户端和商家服务端的双边市场服务;

4、基于所述目标服务信息、所述用户端特征、所述商家服务端特征和所述双边资源候选投放信息,采用双边效应预估模型确定针对所述双边资源候选投放工具集的双边投放效应预估结果;

5、基于所述双边投放效应预估结果对目标服务端进行平台资源投放处理,所述目标服务端为所述用户端和商家服务端中的至少其一。

6、第二方面,本说明书提供了一种双边效应预估模型训练方法,所述方法包括:

7、创建初始双边效应预估模型;</p>

8、获取模型训练样本以及确定所述模型训练样本对应的样本标签信息,所述模型训练样本包括针对样本平台服务的样本服务信息、样本用户端特征、样本商家服务端特征和样本双边资源候选投放工具集,所述样本标签信息包括实际转化标签和双边资源候选投放标签;

9、采用所述模型训练样本和所述样本标签信息对所述初始双边效应预估模型进行至少一轮模型训练,得到模型训练后的双边效应预估模型。

10、第三方面,本说明书提供了一种服务处理装置,所述装置包括:

11、数据获取模块,用于响应于针对目标平台服务的服务操作指令,获取目标服务信息、用户端特征、商家服务端特征和双边资源候选投放工具集,所述目标平台服务为关联用户端和商家服务端的双边市场服务;

12、结果确定模块,用于基于所述目标服务信息、所述用户端特征、所述商家服务端特征和所述双边资源候选投放信息,采用双边效应预估模型确定针对所述双边资源候选投放工具集的双边投放效应预估结果;

13、投放处理模块,用于基于所述双边投放效应预估结果对目标服务端进行平台资源投放处理,所述目标服务端为所述用户端和商家服务端中的至少其一。

14、第四方面,本说明书提供了一种双边效应预估模型训练装置,所述装置包括:

15、模型创建模块,用于创建初始双边效应预估模型;

16、数据获取模块,用于获取模型训练样本以及确定所述模型训练样本对应的样本标签信息,所述模型训练样本包括针对样本平台服务的样本服务信息、样本用户端特征、样本商家服务端特征和样本双边资源候选投放工具集,所述样本标签信息包括实际转化标签和双边资源候选投放标签;

17、模型训练模块,用于采用所述模型训练样本和所述样本标签信息对所述初始双边效应预估模型进行至少一轮模型训练,得到模型训练后的双边效应预估模型。

18、第五方面,本说明书提供一种计算机存储介质,所述计算机存储介质存储有至少一条指令,所述指令适于由处理器加载并执行本说明书一个或多个实施例的方法步骤。

19、第六方面,本说明书提供一种计算机程序产品,所述计算机程序产品存储有至少一条指令,所述指令适于由处理器加载并执行本说明书一个或多个实施例的方法步骤。

20、第七方面,本说明书提供一种电子设备,可包括:处理器和存储器;其中,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行本说明书一个或多个实施例的方法步骤。

21、本说明书一些实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括:

22、在本说明书一个或多个实施例中,服务平台可以获取目标服务信息、用户端特征、商家服务端特征和双边资源候选投放工具集,然后基于目标服务信息、用户端特征、商家服务端特征和双边资源候选投放信息,采用双边效应预估模型确定针对双边资源候选投放工具集的双边投放效应预估结果,再基于双边投放效应预估结果对目标服务端进行平台资源投放处理,在双边市场服务场景中通过双边效应预估模型实现了对双边资源分配的准确效应预估,从而在分配推广资源时更加精准,并可使得平台产生更高的投入产出比。

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【技术保护点】

1.一种服务处理方法,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,所述基于所述目标服务信息、所述用户端特征、所述商家服务端特征和所述双边资源候选投放信息,采用双边效应预估模型确定针对所述双边资源候选投放工具集的双边投放效应预估结果,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,所述将所述目标服务信息、所述用户端特征、所述商家服务端特征和所述双边资源候选投放信息输入到双边效应预估模型中,输出针对所述双边资源候选投放工具集的双边投放效应预估结果,包括:

4.根据权利要求2所述的方法,所述基于所述双边投放效应预估结果对目标服务端进行平台资源投放处理,包括:

5.根据权利要求4所述的方法,所述基于所述参考转化效益增量和所述参考资源投放成本确定推荐双边资源候选投放方式,包括:

6.一种双边效应预估模型训练方法,所述方法包括:

7.根据权利要求6所述的方法,所述采用所述模型训练样本和所述样本标签信息对所述初始双边效应预估模型进行至少一轮模型训练,包括:

8.根据权利要求7所述的方法,所述基于所述样本双边转化率预估参数和所述样本双边资源投放概率预估参数确定所述双边平台转化效益增量预估任务对应的样本双边平台转化效益增量预估参数,包括:

9.根据权利要求7所述的方法,所述基于所述样本双边转化率预估参数和所述样本双边资源投放概率预估参数对所述初始双边效应预估模型进行第一模型参数调整处理,基于所述样本双边平台转化效益增量预估参数对所述初始双边效应预估模型进行第二模型参数调整处理,包括:

10.一种服务处理装置,所述装置包括:

11.一种双边效应预估模型训练装置,所述装置包括:

12.一种计算机存储介质,所述计算机存储介质存储有多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1~5或6~9任意一项的方法步骤。

13.一种计算机程序产品,该计算机程序产品存储有至少一条指令,所述至少一条指令由处理器加载并执行如权利要求1~5或6~9任意一项的方法步骤。

14.一种电子设备,包括:处理器和存储器;其中,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行如权利要求1~5或6~9任意一项的方法步骤。

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【技术特征摘要】

1.一种服务处理方法,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,所述基于所述目标服务信息、所述用户端特征、所述商家服务端特征和所述双边资源候选投放信息,采用双边效应预估模型确定针对所述双边资源候选投放工具集的双边投放效应预估结果,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,所述将所述目标服务信息、所述用户端特征、所述商家服务端特征和所述双边资源候选投放信息输入到双边效应预估模型中,输出针对所述双边资源候选投放工具集的双边投放效应预估结果,包括:

4.根据权利要求2所述的方法,所述基于所述双边投放效应预估结果对目标服务端进行平台资源投放处理,包括:

5.根据权利要求4所述的方法,所述基于所述参考转化效益增量和所述参考资源投放成本确定推荐双边资源候选投放方式,包括:

6.一种双边效应预估模型训练方法,所述方法包括:

7.根据权利要求6所述的方法,所述采用所述模型训练样本和所述样本标签信息对所述初始双边效应预估模型进行至少一轮模型训练,包括:

8.根据权利要求7所述的方法,所述基于所述样本双边转...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘润石侯志鹏
申请(专利权)人:支付宝杭州信息技术有限公司
类型:发明
国别省市:

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