投放对象筛选方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种投放对象筛选方法、装置、设备和存储介质，涉及计算机技术领域，可以应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等场景，方法包括获取候选对象集；向实验对象组中的候选对象进行策略投放；以目标评价指标为统计维度，基于标签粒度对实验对象组和对照对象组在预设实验周期内针对目标推广业务的对象操作数据进行差异统计，得到指标数据统计差异；进而从候选对象集中筛选出目标评价指标下目标标签值对应的待投放对象集；获取投放资源限制条件和目标标签值对应的待投放对象集的投放资源占用；根据投放资源限制条件、投放资源占用和指标数据统计差异确定出预设运营策略对应的目标对象集。本申请能够有效提高筛选准确性。准确性。准确性。

【技术实现步骤摘要】
投放对象筛选方法、装置、设备和存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种投放对象筛选方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]在业务运营的推广过程中，需要预先筛选出该业务的潜在有效对象，以降低无效推广投放量，进而降低推广成本。现有的对象筛选方案中，通常基于人工经验将对象标签与目标业务进行匹配，进而圈定实验对象或业务投放对象。然而该方案易受主观因素影响，筛选条件维度单一，有效对象筛选的准确性较差，且筛选成本高；并且针对不同的业务，该方案需从大量对象标签中重新进行标签圈定，可扩展性和普适性差。

技术实现思路

[0003]本申请提供了一种投放对象筛选方法、装置、设备和存储介质，可以显著提高投放对象筛选效率和可靠性。
[0004]一方面，本申请提供了一种投放对象筛选方法，所述方法包括：
[0005]获取候选对象集，所述候选对象集包括实验对象组和对照对象组，所述候选对象集中的候选对象具有至少一个属性标签的标签值，所述属性标签包括所述候选对象的基础属性标签、业务关联状态标签和业务交叉标签；
[0006]根据目标推广业务的预设运营策略向所述实验对象组中的候选对象进行策略投放；
[0007]以目标评价指标为统计维度，基于标签粒度对所述实验对象组和所述对照对象组在预设实验周期内针对所述目标推广业务的对象操作数据进行差异统计，得到所述候选对象集关联的每一标签值对应的指标数据统计差异，所述指标数据统计差异表征所述预设运营策略作用于所述候选对象集中同一标签值的候选对象后，在所述目标评价指标下产生的因果效应估计；
[0008]根据所述每一标签值对应的指标数据统计差异，从所述候选对象集中筛选出所述目标评价指标下目标标签值对应的待投放对象集；
[0009]获取所述预设运营策略对应的投放资源限制条件和所述目标标签值对应的待投放对象集的投放资源占用；
[0010]根据所述投放资源限制条件、所述投放资源占用和所述指标数据统计差异，从所述目标标签值对应的待投放对象集中确定出所述预设运营策略对应的目标对象集。
[0011]另一方面提供了一种投放对象筛选装置，所述装置包括：
[0012]对象集获取模块：用于获取候选对象集，所述候选对象集包括实验对象组和对照对象组，所述候选对象集中的候选对象具有至少一个属性标签的标签值，所述属性标签包括所述候选对象的基础属性标签、业务关联状态标签和业务交叉标签；
[0013]策略投放模块：用于根据目标推广业务的预设运营策略向所述实验对象组中的候
选对象进行策略投放；
[0014]差异统计模块：用于以目标评价指标为统计维度，基于标签粒度对所述实验对象组和所述对照对象组在预设实验周期内针对所述目标推广业务的对象操作数据进行差异统计，得到所述候选对象集关联的每一标签值对应的指标数据统计差异，所述指标数据统计差异表征所述预设运营策略作用于所述候选对象集中同一标签值的候选对象后，在所述目标评价指标下产生的因果效应估计；
[0015]待投放对象筛选模块：用于根据所述每一标签值对应的指标数据统计差异，从所述候选对象集中筛选出所述目标评价指标下目标标签值对应的待投放对象集；
[0016]投放资源获取模块：用于获取所述预设运营策略对应的投放资源限制条件和所述目标标签值对应的待投放对象集的投放资源占用；
[0017]目标对象集确定模块：用于根据所述投放资源限制条件、所述投放资源占用和所述指标数据统计差异，从所述目标标签值对应的待投放对象集中确定出所述预设运营策略对应的目标对象集。
[0018]另一方面提供了一种计算机设备，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如上述的投放对象筛选方法。
[0019]另一方面提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如上述的投放对象筛选方法。
[0020]另一方面提供了一种服务器，所述服务器包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如上述的投放对象筛选方法。
[0021]另一方面提供了一种终端，所述终端包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如上述的投放对象筛选方法。
[0022]另一方面提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现如上述的投放对象筛选方法。
[0023]本申请提供的投放对象筛选方法、装置、设备、存储介质、服务器、终端、计算机程序和计算机程序产品，具有如下技术效果：
[0024]本申请的技术方案首先获取候选对象集，候选对象集包括实验对象组和对照对象组，候选对象集中的候选对象具有至少一个属性标签的标签值，属性标签包括候选对象的基础属性标签、业务关联状态标签和业务交叉标签；并根据目标推广业务的预设运营策略向实验对象组中的候选对象进行策略投放；以目标评价指标为统计维度，基于标签粒度对实验对象组和对照对象组在预设实验周期内针对目标推广业务的对象操作数据进行差异统计，得到候选对象集关联的每一标签值对应的指标数据统计差异，指标数据统计差异表征预设运营策略作用于候选对象集中同一标签值的候选对象后，在目标评价指标下产生的因果效应估计；然后根据每一标签值对应的指标数据统计差异，从候选对象集中筛选出目标评价指标下目标标签值对应的待投放对象集；获取预设运营策略对应的投放资源限制条件和目标标签值对应的待投放对象集的投放资源占用；进而根据投放资源限制条件、投放
资源占用和指标数据统计差异，从目标标签值对应的待投放对象集中确定出预设运营策略对应的目标对象集。通过设置实验对像组和对照对象组进行投放实验，进而确定在标签值维度上进行目标评价指标下的指标数据统计差异，即确定出指标增益，进而自动化筛选出近似最优的投放对象集，通过数据驱动替代人工先验信息的筛选方式，降低筛选成本，普适性好；且基于属性标签值和评价指标的多维度筛选条件，优化对象筛选标准，进而有效提高筛选准确性。此外，对待投放对象集进行进一步筛选，以精准定位出运营策略所匹配的能够带来核心指标增益的近似最优对象集，显著提高业务推广效果等后续任务的实施效果。
附图说明
[0025]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0026]图1是本申请实施例提供的一种应用环境的示意图；
[0027]图2是本申请实施例提供的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种投放对象筛选方法，其特征在于，所述方法包括：获取候选对象集，所述候选对象集包括实验对象组和对照对象组，所述候选对象集中的候选对象具有至少一个属性标签的标签值，所述属性标签包括所述候选对象的基础属性标签、业务关联状态标签和业务交叉标签；根据目标推广业务的预设运营策略向所述实验对象组中的候选对象进行策略投放；以目标评价指标为统计维度，基于标签粒度对所述实验对象组和所述对照对象组在预设实验周期内针对所述目标推广业务的对象操作数据进行差异统计，得到所述候选对象集关联的每一标签值对应的指标数据统计差异，所述指标数据统计差异表征所述预设运营策略作用于所述候选对象集中同一标签值的候选对象后，在所述目标评价指标下产生的因果效应估计；根据所述每一标签值对应的指标数据统计差异，从所述候选对象集中筛选出所述目标评价指标下目标标签值对应的待投放对象集；获取所述预设运营策略对应的投放资源限制条件和所述目标标签值对应的待投放对象集的投放资源占用；根据所述投放资源限制条件、所述投放资源占用和所述指标数据统计差异，从所述目标标签值对应的待投放对象集中确定出所述预设运营策略对应的目标对象集。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以目标评价指标为统计维度，基于标签粒度对所述实验对象组和所述对照对象组在预设实验周期内针对所述目标推广业务的对象操作数据进行差异统计，得到所述候选对象集关联的每一标签值对应的指标数据统计差异包括：基于所述标签值对预设实验周期内所述实验对象组和所述对照对象组中的响应候选对象进行分类统计，得到所述每一标签值对应的第一标签对象集和第二标签对象集，所述响应候选对象为在所述预设实验周期内对所述目标推广业务产生所述对象操作数据的候选对象，所述第一标签对象集属于所述实验对象组，所述第二标签对象集属于所述对照对象组；基于所述目标评价指标对所述第一标签对象集和所述第二标签对象集的对象操作数据进行差异统计，得到所述每一标签值对应的指标数据统计差异。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标评价指标对所述第一标签对象集和所述第二标签对象集的对象操作数据进行差异统计，得到所述每一标签值对应的指标数据统计差异包括：基于所述目标评价指标对所述响应候选对象在所述预设实验周期内产生的对象操作数据进行指标数据统计，得到所述响应候选对象在所述目标评价指标下的对象指标数据；针对所述每一标签值，根据所述响应候选对象的对象指标数据确定所述预设实验周期内所述第一标签对象集的平均指标数据和第二标签对象集的平均指标数据；基于所述第一标签对象集的平均指标数据和所述第二标签对象集的平均指标数据生成所述指标数据统计差异。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述每一标签值对应的指标数据统计差异，从所述候选对象集中筛选出所述目标评价指标下目标标签值对应的待投放对象集包括：
根据所述指标数据统计差异和所述对象指标数据从所述候选对象集关联的每一标签值中确定出所述目标标签值；基于所述候选对象集中具备所述目标标签值的候选对象生成所述待投放对象集。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述指标数据统计差异和所述对象指标数据从所述候选对象集关联的每一标签值中确定出所述目标标签值包括：根据所述每一标签值对应的响应候选对象的对象指标数据和所述指标数据统计差异进行显著性检验，得到所述每一标签值的显著性信息，所述显著性信息表征所述预设运营策略作用于所述候选对象集中同一标签值的候选对象前后，所述目标评价指标的差异显著程度；将所述显著性信息满足所述目标评价指标对应的显著条件的标签值确定为所述目标标签值。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述投放资源限制条件、所述投放资源占用和所述指标...

【专利技术属性】
技术研发人员：高磊，郭棋林，王飞，谢梁，
申请(专利权)人：深圳市腾讯计算机系统有限公司，
类型：发明
国别省市：