申请/专利权人：中国邮政储蓄银行股份有限公司

申请日：2024-01-24

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117934060A

主分类号：G06Q30/0202

分类号：G06Q30/0202;G06F18/24;G06F18/27;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本申请提供了一种产品购买概率的确定方法和产品购买概率的确定装置，该方法包括：获取目标历史销售数据和目标生成网络，并将目标历史销售数据输入至目标生成网络中进行处理，得到目标样本数据；获取概率预测模型，其中，概率预测模型为使用多组历史数据通过机器学习训练出的，多组历史数据中的每组数据均包括：目标样本数据和目标样本数据对应的购买概率；获取待预测用户数据，并将待预测用户数据输入至概率预测模型，得到待预测用户数据对应的购买概率，待预测用户数据为当前时刻未购买产品的待预测用户的销售数据，购买概率为待预测用户购买产品的概率。上述方法解决了概率预测模型的训练数据中的不平衡现象。

主权项：1.一种产品购买概率的确定方法，其特征在于，包括：获取目标历史销售数据和目标生成网络，并将所述目标历史销售数据输入至所述目标生成网络中进行处理，得到目标样本数据，其中，所述目标历史销售数据为当前时刻之前用户的销售数据，所述销售数据至少用于表征所述用户是否购买产品，所述目标生成网络包括生成器、与所述生成器的输出端连接的第一鉴别器、与所述生成器的输出端连接的第二鉴别器以及与所述生成器的输出端连接的分类器，所述第一鉴别器用于鉴别所述生成器的输出数据是否符合所述目标历史销售数据的数据分布，所述第二鉴别器用于鉴别所述生成器的输出数据是否符合所述生成器的数据分布，所述分类器用于学习所述目标历史销售数据的分类，所述目标样本数据为均衡样本数据；获取概率预测模型，其中，所述概率预测模型为使用多组历史数据通过机器学习训练出的，多组所述历史数据中的每组数据均包括：所述目标样本数据和所述目标样本数据对应的购买概率；获取待预测用户数据，并将所述待预测用户数据输入至所述概率预测模型，得到所述待预测用户数据对应的购买概率，所述待预测用户数据为所述当前时刻未购买所述产品的待预测用户的销售数据，所述购买概率为所述待预测用户购买所述产品的概率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国邮政储蓄银行股份有限公司 产品购买概率的确定方法和产品购买概率的确定装置

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