权益推荐方法、装置及设备制造方法及图纸

本说明书提供一种权益推荐方法、装置及设备，所述方法包括：对权益的额度范围划分了多个区间，推荐模型的输入包括各类权益的各个区间，从而能获得用户对于每类权益的每个区间的预估核销率。并且，本实施例考虑到各个权益的各个区间的收益和成本，在具有成本约束的条件下，以用户集合中所有用户的预估收益最大化为优化问题，利用优化求解算法求解出成本控制系数，基于成本控制系数进行最终的推荐决策，本实施例的优化目标为最大化整体提升效果，解决了不同权益的成本约束问题。

Equity recommendation methods, devices and equipment

【技术实现步骤摘要】
权益推荐方法、装置及设备
本说明书涉及互联网
，尤其涉及权益推荐方法、装置及设备。
技术介绍
随着网络消费的盛行，为了增加用户数目、提升销量、扩大自身的影响力，业务方往往会给用户发放各种权益，如满减红包、保险保额、通信话费、折扣券或包邮卡等等。可以理解，业务方发放的权益有一定的成本，而用户对于不同权益的偏好不同，发放的权益将会影响用户后续的消费行为。基于此，提供一种既兼顾成本又具有正向促进效果的权益推荐方案，无疑具有重要意义。
技术实现思路
为克服相关技术中存在的问题，本说明书提供了权益推荐方法、装置及设备。根据本说明书实施例的第一方面，提供一种权益推荐方法，用于向待推荐用户集合中的用户推荐对应权益，所述权益具有多种类型，所述权益的额度范围被划分为一个或多个权益区间，每类权益对应有总成本；所述方法包括：将用户数据和各类权益的各个权益区间输入至推荐模型，由所述推荐模型输出用户对于每个权益区间的预估核销率；利用所述预估核销率预估：每类权益发放给用户的预估收益，以及每个权益区间发放给用户的预估成本；获取每类权益的成本控制系数；其中，所述成本控制系数根据所述预估结果和限定条件，以用户集合中所有用户的预估收益最大化为优化问题，利用优化求解算法求解得到，所述限定条件包括：对于每类权益，用户集合中所有用户所发放的权益区间的预估成本低于该类权益的总成本；计算每个权益区间对用户的推荐值后，确定推荐结果，其中，所述推荐值基于每个权益区间发放给用户的预估收益，并利用每类权益的成本控制系数限制该类权益的每个权益区间的成本而确定。可选的，所述优化求解算法包括拉格朗日乘子法，所述成本控制系数通过如下方式求解得到：利用拉格朗日系数，将表征所述限定条件的函数和所述用户集合中所有用户的预估收益最大化的函数组合后，基于所述拉格朗日乘子法进行求解，利用求解出的每类权益的拉格朗日系数确定所述每类权益的成本控制系数。可选的，所述每类权益发放给用户的预估收益，基于所述预估核销率与该类权益的成本的乘积而确定；和/或，所述每类权益的每个权益区间发放给用户的预估成本，基于所述预估核销率与该类权益的成本的乘积而确定。可选的，所述表征所述限定条件的函数，包括：∑i∈I,k∈Kjr(i，j，k)*c(j，k)≤B(j)；所述表征所述用户集合中所有用户的预估收益最大化的函数，包括：argmaxj∑i∈I,k∈Kjr(i，j，k)*g(j)；其中，r(i，j，k)为用户i对权益j的区间k的预估核销率，I为待推荐用户集合，B(j)为g(j)为权益j的收益系数，c(j，k)为权益j的区间k的成本，Kj为权益j划分的区间集合，g(j)为权益j的收益系数。可选的，所述计算每个权益区间对用户的推荐值，包括：利用如下公式：g(j)*r(i，j，k)-lambda(j)*c(j，k)计算所述推荐值。根据本说明书实施例的第二方面，提供一种权益推荐装置，用于向待推荐用户集合中的用户推荐对应权益，所述权益具有多种类型，所述权益的额度范围被划分为一个或多个权益区间，每类权益对应有总成本；所述装置包括：输入模块41，用于：将用户数据和各类权益的各个权益区间输入至推荐模型，由所述推荐模型输出用户对于每个权益区间的预估核销率；预估模块42，用于：利用所述预估核销率预估：每类权益发放给用户的预估收益，以及每个权益区间发放给用户的预估成本；系数获取模块43，用于：获取每类权益的成本控制系数；其中，所述成本控制系数根据所述预估结果和限定条件，以用户集合中所有用户的预估收益最大化为优化问题，利用优化求解算法求解得到，所述限定条件包括：对于每类权益，用户集合中所有用户所发放的权益区间的预估成本低于该类权益的总成本；推荐确定模块，用于：计算每个权益区间对用户的推荐值后，确定推荐结果，其中，所述推荐值基于每个权益区间发放给用户的预估收益，并利用每类权益的成本控制系数限制该类权益的每个权益区间的成本而确定。可选的，所述优化求解算法包括拉格朗日乘子法，所述成本控制系数通过如下方式求解得到：利用拉格朗日系数，将表征所述限定条件的函数和所述用户集合中所有用户的预估收益最大化的函数组合后，基于所述拉格朗日乘子法进行求解，利用求解出的每类权益的拉格朗日系数确定所述每类权益的成本控制系数。可选的，所述每类权益发放给用户的预估收益，基于所述预估核销率与该类权益的成本的乘积而确定；和/或，所述每类权益的每个权益区间发放给用户的预估成本，基于所述预估核销率与该类权益的成本的乘积而确定。可选的，所述表征所述限定条件的函数，包括：∑i∈I,k∈Kjr(i，j，k)*c(j，k)≤B(j)；所述表征所述用户集合中所有用户的预估收益最大化的函数，包括：argmaxj∑i∈I,k∈Kjr(i，j，k)*g(j)；其中，r(i，j，k)为用户i对权益j的区间k的预估核销率，I为待推荐用户集合，B(j)为g(j)为权益j的收益系数，c(j，k)为权益j的区间k的成本，Kj为权益j划分的区间集合，g(j)为权益j的收益系数。可选的，所述推荐确定模块，具体用于：利用如下公式：g(j)*r(i，j，k)-lambda(j)*c(j，k)计算所述推荐值。可选的，所述推荐确定模块，具体用于：选取推荐值最高的权益区间推荐给用户。根据本说明书实施例的第三方面，提供一种计算机设备，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，其中，所述处理器执行所述程序时实现前述权益推荐方法。本说明书的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本说明书实施例中，对权益的额度范围划分了多个区间，推荐模型的输入包括各类权益的各个区间，从而能获得精细化的用户对于每类权益的每个区间的预估核销率。并且，本实施例考虑到各个权益的各个区间的收益和成本，在具有成本约束的条件下，以用户集合中所有用户的预估收益最大化为优化问题，利用优化求解算法求解出成本控制系数，基于成本控制系数进行最终的推荐决策。本实施例优化目标为最大化整体提升效果，解决了不同权益的成本约束问题。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本说明书。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本说明书的实施例，并与说明书一起用于解释本说明书的原理。图1是本说明书根据一示例性实施例示出的一种权益推荐方法的流程图。图2是本说明书根据一示例性实施例示出的一种权益推荐方法的应用场景图。图3是本说明书根据一示例性实施例示出的权益推荐装置所在计算机设备的框图。图4是本说明书根据一示例性实施例示出的一种权益推荐装置的框图。具体实施方式这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本说明书相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本说明书的一些方面相一致的装置和方法的例子。在本说明书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。在本说明书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，本文中使用的术本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种权益推荐方法，用于向待推荐用户集合中的用户推荐对应权益，所述权益具有多种类型，所述权益的额度范围被划分为一个或多个权益区间，每类权益对应有总成本；所述方法包括：将用户数据和各类权益的各个权益区间输入至推荐模型，由所述推荐模型输出用户对于每个权益区间的预估核销率；利用所述预估核销率预估：每类权益发放给用户的预估收益，以及每个权益区间发放给用户的预估成本；获取每类权益的成本控制系数；其中，所述成本控制系数根据所述预估结果和限定条件，以用户集合中所有用户的预估收益最大化为优化问题，利用优化求解算法求解得到，所述限定条件包括：对于每类权益，用户集合中所有用户所发放的权益区间的预估成本低于该类权益的总成本；计算每个权益区间对用户的推荐值后，确定推荐结果，其中，所述推荐值基于每个权益区间发放给用户的预估收益，并利用每类权益的成本控制系数限制该类权益的每个权益区间的成本而确定。

【技术特征摘要】
1.一种权益推荐方法，用于向待推荐用户集合中的用户推荐对应权益，所述权益具有多种类型，所述权益的额度范围被划分为一个或多个权益区间，每类权益对应有总成本；所述方法包括：将用户数据和各类权益的各个权益区间输入至推荐模型，由所述推荐模型输出用户对于每个权益区间的预估核销率；利用所述预估核销率预估：每类权益发放给用户的预估收益，以及每个权益区间发放给用户的预估成本；获取每类权益的成本控制系数；其中，所述成本控制系数根据所述预估结果和限定条件，以用户集合中所有用户的预估收益最大化为优化问题，利用优化求解算法求解得到，所述限定条件包括：对于每类权益，用户集合中所有用户所发放的权益区间的预估成本低于该类权益的总成本；计算每个权益区间对用户的推荐值后，确定推荐结果，其中，所述推荐值基于每个权益区间发放给用户的预估收益，并利用每类权益的成本控制系数限制该类权益的每个权益区间的成本而确定。2.根据权利要求1所述的方法，所述优化求解算法包括拉格朗日乘子法，所述成本控制系数通过如下方式求解得到：利用拉格朗日系数，将表征所述限定条件的函数和所述用户集合中所有用户的预估收益最大化的函数组合后，基于所述拉格朗日乘子法进行求解，利用求解出的每类权益的拉格朗日系数确定所述每类权益的成本控制系数。3.根据权利要求1或2所述的方法，所述每类权益发放给用户的预估收益，基于所述预估核销率与该类权益的成本的乘积而确定；和/或，所述每类权益的每个权益区间发放给用户的预估成本，基于所述预估核销率与该类权益的成本的乘积而确定。4.根据权利要求2或3所述的方法，所述表征所述限定条件的函数，包括：∑i∈I,k∈Kjr(i，j，k)*c(j，k)≤B(j)；所述表征所述用户集合中所有用户的预估收益最大化的函数，包括：argmaxj∑i∈I,k∈Kjr(i，j，k)*g(j)；其中，r(i，j，k)为用户i对权益j的区间k的预估核销率，I为待推荐用户集合，B(j)为g(j)为权益j的收益系数，c(j，k)为权益j的区间k的成本，Kj为权益j划分的区间集合，g(j)为权益j的收益系数。5.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：高弘剑，张冠男，钟文亮，段超，朱慧莹，顾立宏，卢星宇，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY