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申请/专利权人：北京淇瑀信息科技有限公司

摘要：本公开涉及一种交易拒绝用户的用户策略分配方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：获取交易拒绝用户的用户信息，所述用户信息包括基础信息和行为信息、远端信息；将所述用户信息输入捞回模型中，生成捞回评分，所述捞回模型基于欠采样的多个历史用户信息和分类模型训练生成；在所述捞回评分大于阈值时，将所述用户信息输入提升模型中，生成提升评分，所述提升模型通过历史用户信息和其对应的特享资源信息对分类模型训练生成；通过所述提升评分、所述用户信息为所述交易拒绝用户分配用户策略。本公开能够在保证资源安全的前提下，尽最大可能的为用户提供资源服务，提高用户满意度、提高资源利用效率，减少人力成本、提高服务器利用率。

主权项：1.一种交易拒绝用户的用户策略分配方法，其特征在于，包括：基于欠采样的方式抽取一定数量的多数类样本，和少数类样组成训练数据集S，由训练数据集S中提取一个历史用户；基于所述历史用户对分类模型进行训练以生成初始模型，所述初始模型包括多个弱分类子模型h1t和其对应的权重；将所有的样本输入到h1t中，h1t对第i个样本判为样本实际类别的概率为p1i,判为与样本实际类别相反类别的概率为p2i；计算误差e；根据误差e更新该样本S的权重,并进行归一化处理；根据更新后的样本再次训练生成中间模型h2t；再次根据h2t更新样本并进行训练，直至训练中误差小于阈值，生成捞回模型；将所述多个历史用户分为实验组和对照组；在所述观测时间段内为所述实验组分配特享资源信息，生成实验组行为信息；在所述观测时间段内为所述对照组不分配特享资源信息，生成对照组行为信息；基于所述多个历史用户、所述实验组行为信息、所述对照组行为信息对分类模型进行训练以生成提升模型；获取交易拒绝用户的用户信息，所述用户信息包括本地的基础信息、网页埋点方式获取的行为信息、其他业务平台上的远端信息；通过所述用户信息生成第一用户特征；将所述第一用户特征输入捞回模型中，所述捞回模型基于欠采样的多个历史用户的用户信息和分类模型训练生成；所述捞回模型对所述第一用户特征进行计算，生成多个叶子节点数值；基于所述多个叶子节点数值确定捞回评分；通过所述用户信息生成第二用户特征；将所述第二用户特征输入提升模型中，所述提升模型通过历史用户的用户信息、特享资源信息对分类模型训练生成；所述提升模型对所述第二用户特征进行计算，生成差分响应数值；基于所述差分响应数值确定提升评分；基于所述用户信息确定用户特征参数；将所述提升评分、所述用户特征参数和预设准则进行比对以确定用户策略；实时监控多个交易拒绝用户的行为信息；根据多个交易拒绝用户的行为信息计算交易拒绝用户的提升率；基于所述提升率更新所述预设准则。

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百度查询： 北京淇瑀信息科技有限公司 交易拒绝用户的用户策略分配方法、装置及电子设备