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申请/专利权人：浙江鸟潮供应链管理有限公司;拉扎斯网络科技(上海)有限公司

摘要：本申请实施例提供了一种商户决策的预测方法、装置、设备及存储介质，涉及AI技术领域。方法包括：提取目标商户的初始商户表征、所述目标商户对应的环境表征和决策表征，所述环境表征是指所述目标商户所处商圈环境的表征；根据所述环境表征对所述初始商户表征进行重编码得到商户表征；融合所述决策表征和所述商户表征得到待预测特征；调用所述目标商户匹配的预测算法处理所述待预测特征，得到所述目标商户根据所述决策表征对应的决策的预测结果，所述预测算法的参数根据所述商户表征计算得到。采用本技术方案，使得商户表征能够体现出目标商户在所处环境下的个性化特征，并且能够基于目标商户个性化的特征，对目标商户执行决策的结果精准预测。

主权项：1.一种商户决策的预测方法，其特征在于，所述方法包括：提取目标商户的初始商户表征、所述目标商户对应的环境表征和决策表征，所述环境表征是指所述目标商户所处商圈环境的表征，所述初始商户表征是对所述目标商户的商户信息编码得到的，所述商户信息包括所述目标商户的成立时间、商品种类、价格、商户评分、品牌影响力、广告投放、会员制度中的至少一项；所述商圈环境包括商圈的消费者流量、消费者特征、所述目标商户的竞争环境中的至少一项；所述决策表征用于指示所述目标商户待运营的决策；根据所述环境表征对所述初始商户表征进行重编码得到商户表征；融合所述决策表征和所述商户表征得到待预测特征；调用所述目标商户匹配的预测算法处理所述待预测特征，得到所述目标商户根据所述决策表征对应的决策的预测结果，所述预测算法的参数根据所述商户表征计算得到；所述方法还包括：获取目标样本表征，所述目标样本表征是预设置的多个商户样本表征之一；针对待预测决策生成第一样本特征纠偏参数和第二样本特征纠偏参数；根据所述第一样本特征纠偏参数和所述第二样本特征纠偏参数训练待训练模型以得到执行所述商户决策的预测方法的模型；所述针对所述待预测决策生成第二样本特征纠偏参数，包括：计算所述目标样本表征执行所述待预测决策的预测概率；根据所述预测概率和所述目标样本表征对所述待预测决策的实际执行结果计算所述目标样本表征的平衡权重，以使平衡后的多个商户样本表征对所述待预测决策变量的影响程度达到平衡；将所述平衡权重确定为所述第二样本特征纠偏参数。

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