项目处理方法以及装置与流程

1.本说明书实施例涉及计算机技术领域，特别涉及一种项目处理方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种项目处理装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着经济的快速发展，以及经济发展方式日趋多样性，越来越多的金融工具随之应运而生，许多企业或用户可以从不同金融工具中进行借贷，以缓减短期的经济压力。
3.目前借贷资金作为各金融机构借贷项目的重要组成部分，往往会对金融机构的现金流产生很大的影响。而每日借贷额度是金融机构进行日常管理的重要目标和决策参考。然而由于用户行为和市场环境的不确定性，金融机构的借贷额度往往会有一定的波动。并且目前金融机构无法根据不同用户的需求进行用户触达并进行长期的序列化运营，导致用户资源的转化率较低，因此，亟需一种有效的方法以解决此类问题。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本说明书实施例提供了一种项目处理方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种项目处理装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质，以解决现有技术中存在的技术缺陷。
5.根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种项目处理方法，包括：
6.基于初始项目的项目属性以及所述初始项目下项目用户的用户属性，对所述项目用户进行类别划分，生成至少两个划分结果；
7.将所述初始项目的项目指标拆分为多个子项目指标，并确定目标划分结果中包含的目标项目用户在所述多个子项目指标的初始指标值和目标指标值，其中，所述目标划分结果为所述至少两个划分结果之一；
8.基于所述初始指标值和所述目标指标值确定所述目标项目用户的目标处理路径，并基于所述目标处理路径对所述目标项目用户的所述多个子项目指标进行处理。
9.可选地，所述确定目标划分结果中包含的目标项目用户在所述多个子项目指标的初始指标值和目标指标值，包括：
10.确定目标划分结果中包含的目标项目用户，并将所述目标项目用户的用户属性以及所述多个子项目指标输入指标值预测模型进行处理，生成所述目标项目用户在所述多个子项目指标的目标指标值；以及，
11.确定目标划分结果中包含的目标项目用户在所述多个子项目指标的初始指标值。
12.可选地，所述基于所述初始指标值和所述目标指标值确定所述目标项目用户的目标处理路径，包括：
13.根据所述初始指标值确定所述目标项目用户对应的初始关键点，并基于所述目标指标值确定所述目标项目用户的目标关键点；
14.根据所述初始指标值和所述目标指标值确定所述初始关键点与所述目标关键点间的距离；
15.基于所述初始关键点、所述目标关键点以及所述距离构建有向关系网络；
16.根据目标路径算法，确定所述有向关系网络中所述目标项目用户对应的初始关键点与所述目标关键点间的目标处理路径。
17.可选地，所述根据目标路径算法，确定所述有向关系网络中所述目标项目用户对应的初始关键点与所述目标关键点间的目标处理路径，包括：
18.将所述有向关系网络中的初始关键点对应的多个子项目指标的初始指标值，以及所述有向关系网络中的目标关键点对应的多个子项目指标的目标指标值，输入目标路径算法进行计算，生成所述有向关系网络中各初始关键点与所述目标关键点间的目标处理路径。
19.可选地，所述根据目标路径算法，确定所述有向关系网络中所述目标项目用户对应的初始关键点与所述目标关键点间的目标处理路径，包括：
20.基于目标路径算法及所述有向关系网络，生成所述初始关键点及所述目标关键点对应的初始邻接矩阵，其中，所述初始邻接矩阵中的元素用于表征不同关键点间的初始距离；
21.将所述初始关键点及所述目标关键点中的至少一个关键点作为中间关键点，并基于所述中间关键点对所述初始邻接矩阵中的元素进行更新，生成目标邻接矩阵；
22.根据所述目标邻接矩阵，确定所述初始关键点及所述目标关键点间的目标距离，并根据所述目标距离，确定所述有向关系网络中所述目标项目用户对应的初始关键点与所述目标关键点间的目标处理路径。
23.可选地，所述基于所述初始指标值和所述目标指标值确定所述目标项目用户的目标处理路径，包括：
24.基于所述初始指标值和所述目标指标值确定所述目标划分结果中至少两个目标项目用户的初始处理路径；
25.确定所述至少两个目标项目用户的初始处理路径间的相似度；
26.在所述相似度大于等于预设相似度阈值的情况下，将所述至少两个目标项目用户中任意一个目标项目用户的初始处理路径，作为所述至少两个目标项目用户的目标处理路径。
27.可选地，所述基于所述目标处理路径对所述目标项目用户的所述多个子项目指标进行处理之后，还包括：
28.检测预设时间区间内所述目标项目用户在所述多个子项目指标的指标增长值；
29.在确定存在目标子项目指标的指标增长值低于第一预设增长阈值的情况下，将预先生成的目标子项目指标对应的处理策略及所述目标项目用户的用户属性，输入策略推荐模型进行处理，生成与所述目标项目用户对应的目标处理策略；
30.基于所述目标处理策略对所述目标项目用户的所述目标子项目指标进行处理。
31.可选地，所述基于初始项目的项目属性以及所述初始项目下项目用户的用户属性，对所述项目用户进行类别划分，生成至少两个划分结果，包括：
32.对初始项目的项目属性以及初始项目下项目用户的用户属性进行离散化处理，得
到多个枚举值；
33.对所述项目属性的至少一个枚举值及所述用户属性的至少一个枚举值进行组合，生成至少两个组合结果；
34.根据所述至少两个组合结果分别包含的枚举值对所述项目用户进行类别划分，生成与所述至少两个组合结果对应的划分结果。
35.可选地，所述项目处理方法，还包括：
36.检测预设时间区间内所述目标项目用户在所述项目指标的第一增长值；
37.获取与所述目标项目用户的用户属性间的相似度大于预设相似度阈值的参考用户，并确定所述预设时间区间内所述参考用户在所述项目指标的第二增长值；
38.判断所述第一增长值是否大于所述第二增长值；
39.若否，则通过所述参考用户的用户属性以及所述多个子项目指标对所述指标值预测模型进行优化处理。
40.根据本说明书实施例的第二方面，提供了一种项目处理装置，包括：
41.划分模块，被配置为基于初始项目的项目属性以及所述初始项目下项目用户的用户属性，对所述项目用户进行类别划分，生成至少两个划分结果；
42.拆分模块，被配置为将所述初始项目的项目指标拆分为多个子项目指标，并确定目标划分结果中包含的目标项目用户在所述多个子项目指标的初始指标值和目标指标值，其中，所述目标划分结果为所述至少两个划分结果之一；
43.处理模块，被配置为基于所述初始指标值和所述目标指标值确定所述目标项目用户的目标处理路径，并基于所述目标处理路径对所述目标项目用户的所述多个子项目指标进行处理。
44.根据本说明书实施例的第三方面，提供了一种计算设备，包括：
45.存储器和处理器；
46.所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令：
47.基于初始项目的项目属性以及所述初始项目下项目用户的用户属性，对所述项目用户进行类别划分，生成至少两个划分结果；
48.将所述初始项目的项目指标拆分为多个子项目指标，并确定目标划分结果中包含的目标项目用户在所述多个子项目指标的初始指标值和目标指标值，其中，所述目标划分结果为所述至少两个划分结果之一；
49.基于所述初始指标值和所述目标指标值确定所述目标项目用户的目标处理路径，并基于所述目标处理路径对所述目标项目用户的所述多个子项目指标进行处理。
50.根据本说明书实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该指令被处理器执行时实现所述项目处理方法的步骤。
51.本说明书一个实施例通过基于初始项目的项目属性以及所述初始项目下项目用户的用户属性，对所述项目用户进行类别划分，生成至少两个划分结果，将所述初始项目的项目指标拆分为多个子项目指标，并确定目标划分结果中包含的目标项目用户在所述多个子项目指标的初始指标值和目标指标值，其中，所述目标划分结果为所述至少两个划分结果之一，基于所述初始指标值和所述目标指标值确定所述目标项目用户的目标处理路径，
并基于所述目标处理路径对所述目标项目用户的所述多个子项目指标进行处理。
52.本说明书实施例通过对项目用户进行类别划分，并基于将项目指标拆分获得的多个子项目指标，为不同类别中的项目用户确定其初始指标值至目标指标值之间的处理路径，以基于该处理路径对项目用户进行长期运营处理，从而实现根据不同用户的需求进行用户触达并进行长期的序列化运营，通过这种方式有利于提升用户在该初始项目的转化率。
附图说明
53.图1是本说明书一个实施例提供的一种项目处理方法的处理流程图；
54.图2是本说明书一个实施例提供的一种项目处理方法的处理过程流程图；
55.图3是本说明书一个实施例提供的一种项目处理装置的示意图；
56.图4是本说明书一个实施例提供的一种计算设备的结构框图。
具体实施方式
57.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本说明书。但是本说明书能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本说明书内涵的情况下做类似推广，因此本说明书不受下面公开的具体实施的限制。
58.在本说明书一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书一个或多个实施例。在本说明书一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本说明书一个或多个实施例中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
59.应当理解，尽管在本说明书一个或多个实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本说明书一个或多个实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”。
60.在本说明书中，提供了一种项目处理方法，本说明书同时涉及一种项目处理装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质，在下面的实施例中逐一进行详细说明。
61.在借贷领域，分人群的差异化运营是常用的用于提升经营规模的运营手段。经典的人群运营主要以目标用户在项目指标上的不同表现进行人群划分，并对人群划分结果进行差异化运营，但这种方式是以流量为中心的短链运营，往往存在运营周期短，需耗费大量时间和人力，并且运营效果无法满足需求等问题。另外，随着用户流量所带来的经济效果，构建以长期目标为主的序列化运营手段刻不容缓。但是如何能做到差异化的长链运营是一个较为复杂的问题，如何划分人群网格，构建差异化的路径，从而产出白盒化的用户进阶地图以达到长链运营提余额规模的目的，是亟需解决的问题。
62.基于此，本说明书实施例提供的项目处理方法，通过对项目用户进行类别划分，并基于将项目指标拆分获得的多个子项目指标，为不同类别中的项目用户确定其初始指标值至目标指标值之间的处理路径，以基于该处理路径对项目用户进行长期运营处理，从而实
现根据不同用户的需求进行用户触达并进行长期的序列化运营，以提升用户在该初始项目的转化率。
63.图1示出了根据本说明书一个实施例提供的一种项目处理方法的处理流程图，包括步骤102至步骤106。
64.步骤102，基于初始项目的项目属性以及所述初始项目下项目用户的用户属性，对所述项目用户进行类别划分，生成至少两个划分结果。
65.具体的，所述初始项目，即待处理的项目，包括但不限于借贷项目、资源交易项目、资源租赁项目等。
66.本说明书实施例中，以所述初始项目为借贷项目为例进行说明，资源交易项目、资源租赁项目的具体实现与借贷项目的具体实现类似，参照借贷项目的具体实现即可，在此不再赘述。
67.所述项目属性，即与初始项目相关的属性信息；例如，在所述初始项目为借贷项目的情况下，其项目属性即可以是风险类型、风险等级、风险评估指标等；所述项目用户，即参与到所述初始项目中的用户，例如参与到借贷项目中的用户即为借贷项目的借贷用户；所述用户属性，即项目用户的属性信息，包括但不限于用户的年龄、性别、职业、学历、消费习惯以及信用记录等。
68.本说明书实施例中，在确定待处理项目为该初始项目的情况下，即可获取该初始项目的项目属性以及该初始项目下项目用户的用户属性，然后基于项目属性和用户属性对项目用户进行类别划分，得到对应的类别划分结果，以为各类别划分结果中的项目用户确定目标处理路径。
69.具体实施时，基于初始项目的项目属性以及所述初始项目下项目用户的用户属性，对所述项目用户进行类别划分，生成至少两个划分结果，具体可通过以下方式实现：
70.对初始项目的项目属性以及初始项目下项目用户的用户属性进行离散化处理，得到多个枚举值；
71.对所述项目属性的至少一个枚举值及所述用户属性的至少一个枚举值进行组合，生成至少两个组合结果；
72.根据所述至少两个组合结果分别包含的枚举值对所述项目用户进行类别划分，生成与所述至少两个组合结果对应的划分结果。
73.具体的，若将项目属性和用户属性分别作为两种固定的类型，即两个枚举，而一个枚举对应着几个定义好的值，即为枚举值，因此，对于项目属性而言，其枚举值则包括但不限于风险类型、风险等级、风险评估指标等；对于用户属性而言，其枚举值包括但不限于年龄、性别、职业、学历、消费习惯以及信用记录等。
74.在获取该初始项目的项目属性以及该初始项目下项目用户的用户属性后，若项目属性和/或用户属性为连续的数据，则可对其进行离散化处理，得到项目属性和/或用户属性对应的多个枚举值；然后可将项目属性对应的一个、两个或多个枚举值与用户属性对应的一个、两个或多个枚举值进行随机组合或进行排列组合，得到两个或多个组合结果；再根据每个组合结果中包含的枚举值对项目用户进行归类，一个组合结果即为一类，按照组合结果对项目用户进行类别划分，即可生成与各组合结果对应的划分结果。
75.以所述初始项目为借贷项目为例，所述项目属性对应的枚举值则可以是风险评估
指标，具体可以是借贷资源逾期归还风险评估指标，所述用户属性对应的枚举值则可以是职业、消费习惯以及信用记录；将上述四个枚举值进行组合，得到的组合结果可以是组合1和组合2，其中组合1包含风险评估指标、职业和消费习惯这三个枚举值；组合2包含风险评估指标、职业和信用记录三个枚举值；组合1中的三个枚举值对应的具体信息为10％、自由职业、线上购买；组合2中的三个枚举值对应的具体信息为3％、上班族、信用良好；然后可根据组合1和组合2中包含的枚举值所对应的具体信息对借贷用户进行归类，将符合组合1中三个枚举值对应信息的借贷用户归为一类，将符合组合2中三个枚举值对应信息的借贷用户归为另一类即可。
76.另外，还可结合用户需求对借贷用户进行类别划分，例如，借贷项目中的用户需求包括但不限于消费、转账、还款等枚举值；同样的，可将项目属性对应的枚举值、用户属性对应的枚举值以及用户需求对应的枚举值进行聚合，得到两个或多个组合结果；再根据每个组合结果中包含的枚举值对借贷用户进行归类，一个组合结果即为一类，按照组合结果对项目用户进行类别划分，即将全量借贷用户通过用户属性 用户需求 业务属性(如：信用记录 消费 风险评估指标)进行人群划分，生成与各组合结果对应的划分结果。
77.步骤104，将所述初始项目的项目指标拆分为多个子项目指标，并确定目标划分结果中包含的目标项目用户在所述多个子项目指标的初始指标值和目标指标值。
78.具体的，所述目标划分结果为至少两个划分结果之一，并且所述目标项目用户即为目标划分结果中包含的项目用户。
79.在确定待处理的初始项目后，可继续确定该初始项目的项目指标，然后可根据该初始项目的项目属性将全量用户的项目指标通过高维拆解为可运营的n个维度，即将项目指标拆分为多个子项目指标，将提升项目指标的指标值的目标拆解为提升多个子项目指标的指标值，然后根据各划分结果中包含的目标项目用户在子项目指标的初始指标值和目标指标值，为不同项目用户进行运营路径的规划。
80.例如，该初始项目可以是借贷项目，则初始项目的项目指标则可以是预设时间区间内项目用户的借贷资源总额度；确定该项目指标后，则需对借贷用户采取一定的运营策略，以使得借贷用户在预设时间区间内的借贷资源额度大于等于该借贷资源总额度，而该运营策略则可以根据借贷项目的项目属性将项目指标进行拆分，并将其拆分为三个子项目指标，分别为借贷次数、每次借贷资源额度、借贷资源使用天数；然后再从这三个子项目指标出发，确定借贷用户对应的运营策略(运营路径)。
81.具体实施时，确定目标划分结果中包含的目标项目用户在所述多个子项目指标的初始指标值和目标指标值，具体可通过以下方式实现：
82.确定目标划分结果中包含的目标项目用户，并将所述目标项目用户的用户属性以及所述多个子项目指标输入指标值预测模型进行处理，生成所述目标项目用户在所述多个子项目指标的目标指标值；以及，
83.确定目标划分结果中包含的目标项目用户在所述多个子项目指标的初始指标值。
84.具体的，对项目用户进行类别划分得到对应的划分结果后，可确定每个划分结果中包含的项目用户，然后分别将每个划分结果中项目用户的用户属性以及多个子项目指标输入指标值预测模型，由该指标值预测模型根据该划分结果中各项目用户的用户属性，确定各划分结果中的项目用户在多个子项目指标的目标指标值，并且，每个划分结果中的多
个项目用户在多个子项目指标的目标指标值相同。
85.另外，在对用户进行类别划分得到对应的划分结果后，可将每个划分结果中的项目用户在多个子项目指标的当前指标值作为初始指标值。
86.确定前述的初始指标值和目标指标值后，即可基于二者为不同项目用户进行运营路径的规划。
87.其中，确定目标指标值即针对划分结果进行稳定点(即进阶目标)的构建，使得用户在多个子项目指标的波动随着时间变化趋近于0。即当用户处于某种高维状态时在未来一段时间内会持续保持该周期性行为而非一次性行为(如：用户一旦养成某一个借贷习惯，则在未来一段时间内持续保持该借贷习惯)。
88.步骤106，基于所述初始指标值和所述目标指标值确定所述目标项目用户的目标处理路径，并基于所述目标处理路径对所述目标项目用户的所述多个子项目指标进行处理。
89.具体实施时，基于所述初始指标值和所述目标指标值确定所述目标项目用户的目标处理路径，具体可通过以下方式实现：
90.根据所述初始指标值确定所述目标项目用户对应的初始关键点，并基于所述目标指标值确定所述目标项目用户的目标关键点；
91.根据所述初始指标值和所述目标指标值确定所述初始关键点与所述目标关键点间的距离；
92.基于所述初始关键点、所述目标关键点以及所述距离构建有向关系网络；
93.根据目标路径算法，确定所述有向关系网络中所述目标项目用户对应的初始关键点与所述目标关键点间的目标处理路径。
94.进一步的，根据目标路径算法，确定所述有向关系网络中所述目标项目用户对应的初始关键点与所述目标关键点间的目标处理路径，具体可通过以下方式实现：
95.将所述有向关系网络中的初始关键点对应的多个子项目指标的初始指标值，以及所述有向关系网络中的目标关键点对应的多个子项目指标的目标指标值，输入目标路径算法进行计算，生成所述有向关系网络中各初始关键点与所述目标关键点间的目标处理路径。
96.具体的，通过前述步骤确定目标划分结果中目标项目用户在多个子项目指标的初始指标值和目标指标值后，即可基于目标划分结果中每个用户在多个子项目指标的初始指标值确定初始关键点，以及，基于多个子项目指标的目标指标值确定目标关键点。其中，在子项目指标的数量为2或3的情况下，可将二维或三维坐标系中2个或3个子项目指标对应的坐标点作为初始关键点，在子项目指标的数量为2的情况下，所述初始关键点的横纵坐标即为2个子项目指标对应的指标值，在子项目指标的数量为3的情况下，所述初始关键点的横、纵以及竖坐标即为3个子项目指标对应的指标值；在子项目指标的数量大于3的情况下，则可在二维平面中的任意一个点作为目标划分结果中任意一个目标项目用户对应的初始关键点，然后根据其他目标项目用户的初始指标值与该目标项目用户的初始指标值间的距离确定其他目标项目用户的初始关键点；
97.而其他目标项目用户的初始指标值与该目标项目用户的初始指标值间的距离，则可通过基于目标划分结果中每个目标项目用户在多个子项目指标的指标值构建一维向量，
然后计算各一维向量之间欧式距离的方式确定。同样的，目标划分结果中初始关键点与初始关键点间的距离、初始关键点与目标关键点间的距离同样可通过前述构建一维向量，并计算向量间欧式距离的方式确定。
98.确定目标划分结果中初始关键点与初始关键点以及初始关键点与目标关键点间的距离后，即可基于初始关键点、目标关键点以及距离构建有向关系网络，有向关系网络中的节点即为初始关键点或目标关键点，节点间的边即表征两个相连接的节点间的距离。
99.构建有向关系网络后，即可根据目标路径算法确定有向关系网络中初始关键点至目标关键点间的目标处理路径，该目标处理路径为初始关键点至目标关键点间的多条路径中距离较小的路径。
100.实际应用中，目标路径算法即可以是弗洛伊德算法，因此，可利用弗洛伊德算法对有向关系网络中的初始关键点对应的多个子项目指标的初始指标值、所述有向关系网络中的目标关键点对应的多个子项目指标的目标指标值以及目标项目用户的用户属性进行处理，生成所述有向关系网络中各初始关键点与所述目标关键点间的目标处理路径。
101.或者，根据目标路径算法，确定所述有向关系网络中所述目标项目用户对应的初始关键点与所述目标关键点间的目标处理路径，还可通过以下方式实现：
102.基于目标路径算法及所述有向关系网络，生成所述初始关键点及所述目标关键点对应的初始邻接矩阵，其中，所述初始邻接矩阵中的元素用于表征不同关键点间的初始距离；
103.将所述初始关键点及所述目标关键点中的至少一个关键点作为中间关键点，并基于所述中间关键点对所述初始邻接矩阵中的元素进行更新，生成目标邻接矩阵；
104.根据所述目标邻接矩阵，确定所述初始关键点及所述目标关键点间的目标距离，并根据所述目标距离，确定所述有向关系网络中所述目标项目用户对应的初始关键点与所述目标关键点间的目标处理路径。
105.具体的，所述目标路径算法即可以是弗洛伊德算法，在利用弗洛伊德算法确定目标处理路径时，由于从初始关键点到目标关键点的过程中，要经过很多的中间节点，这些中间节点即使其他初始关键点，因此在确定初始关键点至目标关键点间的目标处理路径时，可基于有向关系网络生成对应的初始邻接矩阵，其中，该初始邻接矩阵中的元素用于表征不同关键点间的初始距离；然后可先将1个其他初始关键点作为一个初始关键点与目标关键点间的中间节点，并对初始邻接矩阵中的元素进行更新，更新完成后，将中间节点的数量加1，然后再次对初始邻接矩阵中的元素进行更新，直至中间节点的数量等于目标划分结果中初始关键点的数量减1，则停止更新，生成目标邻接矩阵。
106.根据前述过程生成目标邻接矩阵后，即可根据目标邻接矩阵中元素值的大小，确定初始关键点与目标关键点间的距离，然后根据距离确定二者间的目标处理路径。
107.本说明书实施例中，目标处理路径的表现形式可以是一个序列，由于初始关键点和目标关键点均由多个子项目指标的指标值确定，因此，目标处理路径即可以由多个子项目指标构成，例如，初始项目为借贷项目，目标划分结果中目标借贷用户的目标指标值为：月均支用次数1次、月均支用金额3000元、平均支用时长30天，则该目标处理路径可以是：运营借贷次数
‑
>每次借贷资源额度
‑
>借贷资源使用天数，该路径的含义为按照借贷次数、每次借贷资源额度、借贷资源使用天数分别对应的运营策略依次对项目用户进行运营处理，
以使用户的借贷数据达到该目标指标值。
108.另外，基于所述初始指标值和所述目标指标值确定所述目标项目用户的目标处理路径，还可通过以下方式实现：
109.基于所述初始指标值和所述目标指标值确定所述目标划分结果中至少两个目标项目用户的初始处理路径；
110.确定所述至少两个目标项目用户的初始处理路径间的相似度；
111.在所述相似度大于等于预设相似度阈值的情况下，将所述至少两个目标项目用户中任意一个目标项目用户的初始处理路径，作为所述至少两个目标项目用户的目标处理路径。
112.具体的，确定初始指标值和目标指标值后，可先基于初始指标值和目标指标值确定目标划分结果中至少两个目标项目用户的初始处理路径，具体的确定过程与前述基于初始指标值和目标指标值确定目标处理路径的处理过程类似，在此不再赘述。
113.确定目标项目用户的初始处理路径后，可计算目标划分结果中至少两个目标项目用户的初始处理路径间的相似度，并在确定其相似度大于等于预设相似度阈值的情况下，即可将该至少两个目标项目的初始处理路径进行合并处理，具体可将该至少两个目标项目用户中任意一个目标项目用户的初始处理路径，作为该至少两个目标项目用户的目标处理路径，或者，可对该至少两个目标项目用户的初始处理路径进行微调，使得其初始处理路径更为接近或一致。
114.或者，还可计算不同目标划分结果中目标项目用户的初始处理路径间的相似度，并在确定其相似度大于等于预设相似度阈值的情况下，即可对各目标划分结果中目标项目用户的初始处理路径进行调整，使得其初始处理路径具有差异化。
115.通过这种方式进行人群划分的调整，使得不同人群的进阶稳定点以及进阶路径达到差异化。
116.具体实施时，基于所述目标处理路径对所述目标项目用户的所述多个子项目指标进行处理之后，还包括：
117.检测预设时间区间内所述目标项目用户在所述多个子项目指标的指标增长值；
118.在确定存在目标子项目指标的指标增长值低于第一预设增长阈值的情况下，将预先生成的目标子项目指标对应的处理策略及所述目标项目用户的用户属性，输入策略推荐模型进行处理，生成与所述目标项目用户对应的目标处理策略；
119.基于所述目标处理策略对所述目标项目用户的所述目标子项目指标进行处理。
120.具体的，在利用目标处理路径对目标项目用户进行处理后，还可通过实验的方式检测预设时间区间内目标项目用户在多个子项目指标的指标增长值，以确定当前的运营处理策略，即当前的目标处理路径是否能够达到预期的效果，而在确定存在某个目标子项目指标的指标增长值低于第一预设增长阈值的情况下，则确定该目标子项目指标的处理策略不满足条件，这种情况下，则可将预先生成的该目标子项目指标对应的处理策略及所述目标项目用户的用户属性，输入策略推荐模型进行处理，生成与所述目标项目用户对应的目标处理策略；然后基于该目标处理策略重新对该目标项目用户的目标子项目指标进行处理即可。
121.此外，基于目标处理路径对目标项目用户的多个子项目指标进行处理后，还可检
测预设时间区间内所述目标项目用户在所述项目指标的第一增长值；
122.获取与所述目标项目用户的用户属性间的相似度大于预设相似度阈值的参考用户，并确定所述预设时间区间内所述参考用户在所述项目指标的第二增长值；
123.判断所述第一增长值是否大于所述第二增长值；
124.若否，则通过所述参考用户的用户属性以及所述多个子项目指标对所述指标值预测模型进行优化处理。
125.具体的，在利用目标处理路径对目标项目用户进行处理后，可进行一系列的合理性验证，具体可获取与目标项目用户较为相似的其他参考用户，即获取与目标项目用户的用户属性间的相似度大于预设相似度阈值的参考用户，并确定预设时间区间内该参考用户在该项目指标的第二增长值，然后在确定第一增长值大于第二增长值的情况下，则表明在当前的目标处理路径下用户在该项目指标的目标增长值并不满足预期，需对其进行优化，即需通过所述参考用户的用户属性以及所述多个子项目指标对所述指标值预测模型进行优化处理，以使得指标值预测模型的输出结果更加准确。
126.另外，对于多个子项目指标，若按照各子项目指标对应的运营策略对项目用户进行运营处理后，可能对于整个项目用户而言，在某个子项目指标这一方向对应的一些运营策略不足，则可以在这个方向上对运营策略进行一些补充。并且通常可基于项目用户的消费或借贷习惯和/或者项目用户的一些偏好，训练一个策略推荐模型，以利用该策略推荐模型进行运营策略推荐。
127.本说明书一个实施例通过基于初始项目的项目属性以及所述初始项目下项目用户的用户属性，对所述项目用户进行类别划分，生成至少两个划分结果，将所述初始项目的项目指标拆分为多个子项目指标，并确定目标划分结果中包含的目标项目用户在所述多个子项目指标的初始指标值和目标指标值，其中，所述目标划分结果为所述至少两个划分结果之一，基于所述初始指标值和所述目标指标值确定所述目标项目用户的目标处理路径，并基于所述目标处理路径对所述目标项目用户的所述多个子项目指标进行处理。
128.本说明书实施例通过对项目用户进行类别划分，并基于将项目指标拆分获得的多个子项目指标，为不同类别中的项目用户确定其初始指标值至目标指标值之间的处理路径，以基于该处理路径对项目用户进行长期运营处理，从而实现根据不同用户的需求进行用户触达并进行长期的序列化运营，通过这种方式有利于提升用户在该初始项目的转化率。
129.下述结合附图2，以本说明书提供的项目处理方法在借贷场景的应用为例，对所述项目处理方法进行进一步说明。其中，图2示出了本说明书一个实施例提供的一种项目处理方法应用于借贷场景的处理过程流程图，具体步骤包括步骤202至步骤222。
130.步骤202，基于借贷项目的项目属性以及借贷项目下项目用户的用户属性，对所述项目用户进行类别划分，生成至少两个划分结果。
131.步骤204，将借贷项目的项目指标拆分为多个子项目指标。
132.步骤206，确定目标划分结果中包含的目标借贷用户，并将所述目标借贷用户的用户属性以及所述多个子项目指标输入指标值预测模型进行处理，生成所述目标借贷用户在所述多个子项目指标的目标指标值。
133.其中，所述目标划分结果为所述至少两个划分结果之一。
134.步骤208，确定目标划分结果中包含的目标借贷用户在所述多个子项目指标的初始指标值。
135.步骤210，根据所述初始指标值确定所述目标借贷用户对应的初始关键点，并基于所述目标指标值确定所述目标借贷用户的目标关键点。
136.步骤212，根据所述初始指标值和所述目标指标值确定所述初始关键点与所述目标关键点间的距离。
137.步骤214，基于所述初始关键点、所述目标关键点以及所述距离构建有向关系网络。
138.步骤216，根据弗洛伊德算法，确定有向关系网络中目标借贷用户对应的初始关键点与所述目标关键点间的初始处理路径。
139.步骤218，确定所述至少两个目标借贷用户的初始处理路径间的相似度。
140.步骤220，在所述相似度大于等于预设相似度阈值的情况下，将所述至少两个目标借贷用户中任意一个目标借贷用户的初始处理路径，作为所述至少两个目标借贷用户的目标处理路径。
141.步骤222，基于所述目标处理路径对所述目标借贷用户的所述多个子项目指标进行处理。
142.本说明书实施例通过对借贷项目下的借贷用户进行类别划分，并基于将借贷总额这一指标拆分获得的多个子项目指标，为不同类别中的借贷用户确定其初始借贷总额至目标借贷总额之间的运营路径，以基于该运营路径对借贷用户进行长期运营处理，从而实现根据不同用户的需求进行用户触达并进行长期的序列化运营，通过这种方式有利于提升用户与借贷项目之间的粘性，并有利于提升用户在该借贷项目下借贷资源的转化率。
143.与上述方法实施例相对应，本说明书还提供了项目处理装置实施例，图3示出了本说明书一个实施例提供的一种项目处理装置的示意图。如图3所示，该装置包括：
144.划分模块302，被配置为基于初始项目的项目属性以及所述初始项目下项目用户的用户属性，对所述项目用户进行类别划分，生成至少两个划分结果；
145.拆分模块304，被配置为将所述初始项目的项目指标拆分为多个子项目指标，并确定目标划分结果中包含的目标项目用户在所述多个子项目指标的初始指标值和目标指标值，其中，所述目标划分结果为所述至少两个划分结果之一；
146.处理模块306，被配置为基于所述初始指标值和所述目标指标值确定所述目标项目用户的目标处理路径，并基于所述目标处理路径对所述目标项目用户的所述多个子项目指标进行处理。
147.可选地，所述拆分模块304，进一步被配置为：
148.确定目标划分结果中包含的目标项目用户，并将所述目标项目用户的用户属性以及所述多个子项目指标输入指标值预测模型进行处理，生成所述目标项目用户在所述多个子项目指标的目标指标值；以及，
149.确定目标划分结果中包含的目标项目用户在所述多个子项目指标的初始指标值。
150.可选地，所述处理模块306，包括：
151.第一确定子模块，被配置为根据所述初始指标值确定所述目标项目用户对应的初始关键点，并基于所述目标指标值确定所述目标项目用户的目标关键点；
152.第二确定子模块，被配置为根据所述初始指标值和所述目标指标值确定所述初始关键点与所述目标关键点间的距离；
153.构建子模块，被配置为基于所述初始关键点、所述目标关键点以及所述距离构建有向关系网络；
154.第三确定子模块，被配置为根据目标路径算法，确定所述有向关系网络中所述目标项目用户对应的初始关键点与所述目标关键点间的目标处理路径。
155.可选地，所述第三确定子模块，进一步被配置为：
156.将所述有向关系网络中的初始关键点对应的多个子项目指标的初始指标值，以及所述有向关系网络中的目标关键点对应的多个子项目指标的目标指标值，输入目标路径算法进行计算，生成所述有向关系网络中各初始关键点与所述目标关键点间的目标处理路径。
157.可选地，所述第三确定子模块，进一步被配置为：
158.基于目标路径算法及所述有向关系网络，生成所述初始关键点及所述目标关键点对应的初始邻接矩阵，其中，所述初始邻接矩阵中的元素用于表征不同关键点间的初始距离；
159.将所述初始关键点及所述目标关键点中的至少一个关键点作为中间关键点，并基于所述中间关键点对所述初始邻接矩阵中的元素进行更新，生成目标邻接矩阵；
160.根据所述目标邻接矩阵，确定所述初始关键点及所述目标关键点间的目标距离，并根据所述目标距离，确定所述有向关系网络中所述目标项目用户对应的初始关键点与所述目标关键点间的目标处理路径。
161.可选地，所述处理模块306，进一步被配置为：
162.基于所述初始指标值和所述目标指标值确定所述目标划分结果中至少两个目标项目用户的初始处理路径；
163.确定所述至少两个目标项目用户的初始处理路径间的相似度；
164.在所述相似度大于等于预设相似度阈值的情况下，将所述至少两个目标项目用户中任意一个目标项目用户的初始处理路径，作为所述至少两个目标项目用户的目标处理路径。
165.可选地，所述项目处理装置，还包括第一检测模块，被配置为：
166.检测预设时间区间内所述目标项目用户在所述多个子项目指标的指标增长值；
167.在确定存在目标子项目指标的指标增长值低于第一预设增长阈值的情况下，将预先生成的目标子项目指标对应的处理策略及所述目标项目用户的用户属性，输入策略推荐模型进行处理，生成与所述目标项目用户对应的目标处理策略；
168.基于所述目标处理策略对所述目标项目用户的所述目标子项目指标进行处理。
169.可选地，所述划分模块302，进一步被配置为：
170.对初始项目的项目属性以及初始项目下项目用户的用户属性进行离散化处理，得到多个枚举值；
171.对所述项目属性的至少一个枚举值及所述用户属性的至少一个枚举值进行组合，生成至少两个组合结果；
172.根据所述至少两个组合结果分别包含的枚举值对所述项目用户进行类别划分，生
成与所述至少两个组合结果对应的划分结果。
173.可选地，所述项目处理装置，还包括第二检测模块，被配置为：
174.检测预设时间区间内所述目标项目用户在所述项目指标的第一增长值；
175.获取与所述目标项目用户的用户属性间的相似度大于预设相似度阈值的参考用户，并确定所述预设时间区间内所述参考用户在所述项目指标的第二增长值；
176.判断所述第一增长值是否大于所述第二增长值；
177.若否，则通过所述参考用户的用户属性以及所述多个子项目指标对所述指标值预测模型进行优化处理。
178.上述为本实施例的一种项目处理装置的示意性方案。需要说明的是，该项目处理装置的技术方案与上述的项目处理方法的技术方案属于同一构思，项目处理装置的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述项目处理方法的技术方案的描述。
179.图4示出了根据本说明书一个实施例提供的一种计算设备400的结构框图。该计算设备400的部件包括但不限于存储器410和处理器420。处理器420与存储器410通过总线430相连接，数据库450用于保存数据。
180.计算设备400还包括接入设备440，接入设备440使得计算设备400能够经由一个或多个网络460通信。这些网络的示例包括公用交换电话网(pstn)、局域网(lan)、广域网(wan)、个域网(pan)或诸如因特网的通信网络的组合。接入设备440可以包括有线或无线的任何类型的网络接口(例如，网络接口卡(nic))中的一个或多个，诸如ieee802.11无线局域网(wlan)无线接口、全球微波互联接入(wi
‑
max)接口、以太网接口、通用串行总线(usb)接口、蜂窝网络接口、蓝牙接口、近场通信(nfc)接口，等等。
181.在本说明书的一个实施例中，计算设备400的上述部件以及图4中未示出的其他部件也可以彼此相连接，例如通过总线。应当理解，图4所示的计算设备结构框图仅仅是出于示例的目的，而不是对本说明书范围的限制。本领域技术人员可以根据需要，增添或替换其他部件。
182.计算设备400可以是任何类型的静止或移动计算设备，包括移动计算机或移动计算设备(例如，平板计算机、个人数字助理、膝上型计算机、笔记本计算机、上网本等)、移动电话(例如，智能手机)、可佩戴的计算设备(例如，智能手表、智能眼镜等)或其他类型的移动设备，或者诸如台式计算机或pc的静止计算设备。计算设备400还可以是移动式或静止式的服务器。
183.其中，所述存储器410用于存储计算机可执行指令，处理器420用于执行如下计算机可执行指令：
184.基于初始项目的项目属性以及所述初始项目下项目用户的用户属性，对所述项目用户进行类别划分，生成至少两个划分结果；
185.将所述初始项目的项目指标拆分为多个子项目指标，并确定目标划分结果中包含的目标项目用户在所述多个子项目指标的初始指标值和目标指标值，其中，所述目标划分结果为所述至少两个划分结果之一；
186.基于所述初始指标值和所述目标指标值确定所述目标项目用户的目标处理路径，并基于所述目标处理路径对所述目标项目用户的所述多个子项目指标进行处理。
187.上述为本实施例的一种计算设备的示意性方案。需要说明的是，该计算设备的技
术方案与上述的项目处理方法的技术方案属于同一构思，计算设备的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述项目处理方法的技术方案的描述。
188.本说明书一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，该指令被处理器执行时以用于实现所述项目处理方法的步骤。
189.上述为本实施例的一种计算机可读存储介质的示意性方案。需要说明的是，该存储介质的技术方案与上述的项目处理方法的技术方案属于同一构思，存储介质的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述项目处理方法的技术方案的描述。
190.上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
191.所述计算机指令包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read
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only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
192.需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本说明书实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本说明书实施例，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本说明书实施例所必须的。
193.在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
194.以上公开的本说明书优选实施例只是用于帮助阐述本说明书。可选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书实施例的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本说明书实施例的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本说明书。本说明书仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。