CN119494674A 一种目标用户确定方法、装置、设备和存储介质 （京东科技控股股份有限公司）

户行为特征输入预先训练好的业务得分预测模用户的用户行为特征确定所述当前用户对应的待优化业务目标对应的分位点以及各所述用户2对于各所述用户，将当前用户的用户行为特征输入预先训练好的业务得分预测模型根据各所述待优化业务目标对应的分位点以及各所述用户对应的各所述待优化业务2.根据权利要求1所述的目标用户确定方法，其特征在于，确定各用户的用户行为特获取各所述用户的用户行为数据，所述用户行为数据包括对各所述用户的所述用户行为数据进行特征提取，得到各所述对于各所述用户，获取第一历史时间段内所述当前用户的历史用将所述第一历史时间段内各所述用户的历史用户行为特征以及各所述用户对应的与各所述待优化业务目标相关的业务节点的节点状态作为训练数据集对所述多任务学习模将所述第二历史时间段内各所述用户的历史用户行为特征输入所述业务得分预测模根据所述第二历史时间段内各所述用户对应的各对于各所述待优化业务目标，对所述第二历史时间段内各所述用户按照预设百分比在所述排序结果中确定预测临界值，将所述预测临界值3对应的分位点以及各所述用户对应的各所述待优化业务目标的预测得分，确定目标用户，在确定所述用户对应的各所述待优化业务目标的预测得分与各所述待优化业务目标预测模块，用于对于各所述用户，将当前用户的用户行为特执行模块，用于根据各所述待优化业务目标对应的分位点以及各计算机处理器执行时用于执行如权利要求1_7中任一4[0010]根据各所述待优化业务目标对应的分位点以及各所述用户对应的各所述待优化所述当前用户对应的各所述待优化业务目标的预测5计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如第一方面中任一所述的目标用户各用户对应的各待优化业务目标的预测得分以及各待优化业务目标对应的分位点确定各标深度相关的目标用户。[0024]图3为本发明实施例提供的另一种目标用户确定方法中多任务学习模型的示意6[0033]图1为本发明实施例提供的一种目标用户确定方法的流程图，本发明实施例可适7史用户行为特征以及各用户对应的与各待优化业务目标相关的各业务节点的节点状态所得分预测模型所确定的用户行为特征对应的用户对应的待优化业务目标的预测得分的精[0045]步骤130、根据各所述待优化业务目标对应的分位点以及各所述用户对应的各所[0046]待优化业务目标的分位点用于确定用户对应的待优化业务目标的预测得分满足用户对应的各待优化业务目标的预测得分以及各待优化业务目标的分位点实现将用户划8预测模型可以根据各用户的用户行为特征确定各用户对应的各待优化业务目标的预测得标的预测得分以及各待优化业务目标对应的分位点确定各用户对应的各待优化业务目标[0050]图2为本发明实施例提供的另一种目标用户确定方法的流程图，本发明实施例可一历史时间段内各所述用户的历史用户行为特征以及各所述用户对应的与各所述待优化9[0063]图3为本发明实施例提供的另一种目标用户确定方法中多任务学习模型的示意[0066]步骤230、基于第一历史时间段内各用户的历史用户行为特征以及各用户对应的时间段内所述当前用户的历史用户行为特征以及所述当前用户对应的与各所述待优化业特征以及各所述用户对应的与各所述待优化业务目标相关的业务节点的节点状态作为训[0071]获取第一历史时间段内各用户的历史用户行为特征以及各用户对应的点击状态、根据用户行为特征确定各待优化业务目标的预测[0073]步骤240、基于业务得分预测模型对第二历史时间段内各用户的历史用户行为特待优化业务目标的前20％的预测得分与待优化业务目标的其余预测得分的预测得分为预用户在当前应用进行支付的分位点时，可以确定用户在当前应用进行支付的状态为运行，标的状态确定目标用户。)输入预先训练好的业务得分预以将各Gate模块确定的权重与各Expert模块进行加权求和，得到各Tower模块的输入用户的用户行为特征确定各用户对应的各待优化业务目标的预Gate模块确定的权重gk1(x)i与第一Expert模块确定的fi1(x)、第二Expert模块确定的fi2(x)、第三Expert模块确定的fi3(x)进行加权求和，得到第一Tower模块的输入fE'(x)=1gf(x)f(x),将第二Gate模块确定的权重gk2(x)i与第一Expert模块确定的fi1第二Tower模块的输入f2(x)=1gf(x)fi(x)。第一Tower模块可以根据输入的测得分yk1＝hk1(fk1(x))[0087]步骤260、根据各所述待优化业务目标对应的分位点以及各所述用户对应的各所[0089]在确定所述用户对应的各所述待优化业务目标的预测得分与各所述待优化业务用户对应的各待优化业务目标的预测得分以及各待优化业务目标的分位点实现将用户划各用户的历史用户行为特征以及各用户对应的与各待优化业务目标相关的业务节点的节二历史时间段内各用户的历史用户行为特征进行处理得到的各用户对应的各待优化业务据各所述待优化业务目标对应的分位点以及各所述用户对应的各所述待优化业务目标的据待优化业务目标的数量确定多任务学习模块中Gate模块的数量，构建多任务学习模型，得分以及各待优化业务目标对应的分位点确定各用户对应的各待优化业务目标的预测得[0095]图4为本发明实施例提供的一种目标用户确定装置的结构示意图。该装置与上述定所述当前用户对应的各所述待优化业务目标[0099]执行模块430，用于根据各所述待优化业务目标对应的分位点以及各所述用户对获取第一历史时间段内所述当前用户的历史用户行为特征以及所述当前用户对应的与各历史用户行为特征以及各所述用户对应的与各所述待优化业务目标相关的业务节点的节[0111]在确定所述用户对应的各所述待优化业务目标的预测得分与各所述待优化业务[0112]本发明实施例所提供的目标用户确定装置可执行本发明任意实施例所提供的目不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任[0116]总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器[0117]计算机设备5典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被[0124]根据各所述待优化业务目标对应的分位点以及各所述用户对应的各所述待优化[0129]根据各所述待优化业务目标对应的分位点以及各所述用户对应的各所述待优化[0131]计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波[0132]计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当[0133]可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编