潜在用户的预测方法、系统、电子设备和存储介质与流程

技术特征：
1.一种潜在用户的预测方法，其特征在于，应用在电商平台中，所述预测方法包括：获取若干样本数据；其中，所述样本数据对应种子对象的对象特征关联信息，所述种子对象包括种子用户和/或种子产品；基于所述样本数据，构建设定数量的潜在用户预测模型，以分别输出预设潜客池中对应的第一潜在用户；根据每组所述第一潜在用户获取目标潜在用户。2.如权利要求1所述的潜在用户的预测方法，其特征在于，所述根据每组所述第一潜在用户获取目标潜在用户的步骤包括：获取业务需求信息；基于所述业务需求信息对每组所述第一潜在用户进行筛选处理得到对应的第二潜在用户；对每组所述第二潜在用户进行合并，得到所述目标潜在用户。3.如权利要求2所述的潜在用户的预测方法，其特征在于，所述对每组所述第二潜在用户进行合并，得到所述目标潜在用户的步骤之前还包括：获取每组所述第二潜在用户的用户关联信息；对所述用户关联信息进行评估处理，得到评估结果；在所述评估结果满足预设合并条件时，则执行所述对每组所述第二潜在用户进行合并，得到所述目标潜在用户的步骤。4.如权利要求1所述的潜在用户的预测方法，其特征在于，在所述种子对象为所述种子用户时，所述获取若干样本数据的步骤之前包括：选取若干满足预设购买行为的用户形成初始潜客池；判断若干满足预设购买行为的用户的用户特征信息之间是否满足预设人群共性检测条件，若满足，则将所述初始潜客池作为所述预设潜客池。5.如权利要求4所述的潜在用户的预测方法，其特征在于，在确定所述预设潜客池之后，所述获取若干样本数据的步骤包括：基于业务需求信息，从所述预设潜客池中获取与所述业务需求信息对应的历史订单信息，并基于所述历史订单信息获取所述种子用户和所述种子用户的用户特征关联信息，以作为所述样本数据；或，在所述预设潜客池中不存在与所述业务需求信息对应的历史订单信息时，则获取外部输入数据，并从所述外部输入数据获取所述种子用户的和所述种子用户的用户特征关联信息，以作为所述样本数据。6.如权利要求1-5中任一项所述的潜在用户的预测方法，其特征在于，在所述种子对象为所述种子用户时，所述基于所述样本数据，构建设定数量的潜在用户预测模型，以分别输出预设潜客池中对应的第一潜在用户的步骤包括：基于所述种子用户的用户特征关联信息和决策树算法训练得到潜在用户预测模型；根据所述潜在用户预测模型输出的预测概率值，选取所述预设潜客池中所述预测概率值大于第一设定阈值的用户作为所述第一潜在用户；
或，获取所述种子用户的用户特征关联信息的第一用户向量，以及所述预设潜客池中的用户的用户特征信息的第二用户向量；计算得到所述第一用户向量与所述第二用户向量的第一向量相似度，选取所述预设潜客池中所述第一向量相似度大于第二设定阈值的用户作为所述第一潜在用户；或，分别获取所述种子用户已购买产品的第一历史产品信息，以及所述预设潜客池中的用户已购买产品的第二历史产品信息；基于所述第一历史产品信息和所述第二历史产品信息，确定对所述种子用户的影响程度大于第三设定阈值的关键词；将所述预设潜客池中所述关键词对应的用户作为所述第一潜在用户；或，基于所述用户特征关联信息和有向图网络，确定所述种子用户与所述预设潜客池中的用户之间的用户相似度，选取所述预设潜客池中所述用户相似度大于第四设定阈值的用户作为所述第一潜在用户；或，获取所述种子用户的第一历史交易信息，并基于所述第一历史产品信息确定对应的第一社交属性信息；获取所述预设潜客池中的用户的第二历史交易信息，并基于所述第二历史产品信息确定对应的第二社交属性信息；计算得到所述第一社交属性信息与所述第二社交属性信息的社交属性相似度，选取所述社交属性相似度大于第五设定阈值的用户作为所述第一潜在用户。7.如权利要求1-5中任一项所述的潜在用户的预测方法，其特征在于，在所述种子对象为所述种子产品时，所述基于所述样本数据，构建设定数量的潜在用户预测模型，以分别输出预设潜客池中对应的第一潜在用户的步骤包括：获取所述种子产品的产品特征关联信息；对所述产品特征关联信息进行文本分析处理，获取分析结果；基于所述分析结果构建对应的目标向量库；其中，所述目标向量库对应与每个所述种子产品对应的第一词向量库和产品向量库；获取所述预设潜客池中的用户已购买产品的第二历史产品信息；基于所述目标向量库，确定所述种子产品对应的所述第一词向量与所述第二历史产品信息的第二词向量之间的词向量相似度；将所述词向量相似度大于第六设定阈值的产品对应的所述预设潜客池中的用户作为所述第一潜在用户。8.如权利要求7所述的潜在用户的预测方法，其特征在于，所述对所述产品特征关联信息进行文本分析处理，获取分析结果的步骤之后、所述基于所述分析结果构建对应的目标向量库的步骤之前还包括：采用预设检测算法，判断所述分析结果是否满足预设合理性要求，若是，则执行所述基于所述分析结果构建对应的目标向量库的步骤；
和/或，所述对所述产品特征关联信息进行文本分析处理，获取分析结果的步骤包括：基于nlp文本分析技术对所述产品特征关联信息进行文本分析处理，获取所述分析结果。9.如权利要求4所述的潜在用户的预测方法，其特征在于，所述判断所述若干满足预设购买行为的用户的用户特征信息之间是否满足预设人群共性检测条件，若满足，则将所述初始潜客池作为所述预设潜客池的步骤包括：计算得到所述样本数据中的正样本和负样本之间的设定指标的差异值；当所述差异值小于第七设定阈值时，则确定所述用户特征信息之间满足具有共性；否则，生成提示信息。10.如权利要求9所述的潜在用户的预测方法，其特征在于，所述差异值对应均值、方差、缺失率、分位数、比例差值和模型指标值中的至少一种。11.一种潜在用户的预测系统，其特征在于，应用在电商平台中，所述预测系统包括：样本数据获取模块，用于获取若干样本数据；其中，所述样本数据对应种子对象的对象特征关联信息，所述种子对象包括种子用户和/或种子产品；第一潜在用户获取模块，用于基于所述样本数据，构建设定数量的潜在用户预测模型，以分别输出预设潜客池中对应的第一潜在用户；目标用户获取模块，用于根据每组所述第一潜在用户获取目标潜在用户。12.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至10中任一项所述的潜在用户的预测方法。13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10中任一项所述的潜在用户的预测方法。

技术总结
本发明公开了一种潜在用户的预测方法、系统、电子设备和存储介质，该方法包括：获取若干样本数据；样本数据对应种子对象的对象特征关联信息，种子对象包括种子用户和/或种子产品；基于样本数据，构建设定数量的潜在用户预测模型，以分别输出预设潜客池中对应的第一潜在用户；根据每组第一潜在用户获取目标潜在用户。本发明有效地提高了挖掘潜在用户的准确率和效率；在利用种子产品挖掘潜在用户的链路中，基于电商平台的数据库内产品的专业词库构建多个向量库，利用了多个向量库进行融合推荐，保证了潜在用户输出的精度和效率，保证了潜在用户确定的数量和质量，满足高质量的广告等信息投放的目的。息投放的目的。息投放的目的。


技术研发人员：骆四毛 禹光凯 林博 王程 仇文彬
受保护的技术使用者：上海宝尊电子商务有限公司
技术研发日：2022.05.27
技术公布日：2022/9/2