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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113643068A(43)申请公布日2021.11.12(21)申请号202110949478.9(22)申请日2021.08.18(71)申请人北京小米移动软件有限公司地址100085北京市海淀区西二旗中路33号院6号楼8层018号申请人北京小米松果电子有限公司(72)发明人潘康(74)专利代理机构北京英创嘉友知识产权代理事务所(普通合伙)11447代理人曾尧(51)Int.Cl.G06Q30/02(2012.01)权利要求书2页说明书11页附图3页(54)发明名称商品购买意图确定方法、装置、存储介质及电子设备(57)摘要本公开涉及一种商品购买意图确定方法、装置、存储介质及电子设备,涉及智能学习技术领域,该方法包括:确定待筛选用户针对预设类型的商品的用户特征信息;基于所述用户特征信息,确定所述待筛选用户中具有目标购买意图的目标用户,其中,所述目标购买意图是指具有购买所述预设类型的商品中的目标商品的意图。本公开的有益效果是:通过多维度的用户特征信息,可以准确对待筛选用户购买预设类型的商品中的目标商品的意图的大小进行预测,从而在待筛选用户中精准定位潜在的目标用户,为后续的营销策略提供数据支持,提高营销策略的成功率。CN113643068ACN113643068A权利要求书1/2页1.一种商品购买意图确定方法,其特征在于,包括:确定待筛选用户针对预设类型的商品的用户特征信息;基于所述用户特征信息,确定所述待筛选用户中具有目标购买意图的目标用户,其中,所述目标购买意图是指具有购买所述预设类型的商品中的目标商品的意图。2.根据权利要求1所述的商品购买意图确定方法,其特征在于,所述用户特征信息包括以下至少一项:用户画像信息、行为特征信息以及广告推送特征信息,其中,所述行为特征信息表征所述用户针对与所述预设类型的商品相关的广告消息的操作统计信息,所述广告推送特征信息表征所述用户接收到的与所述预设类型的商品相关的广告消息的属性信息。3.根据权利要求1所述的商品购买意图确定方法,其特征在于,所述用户特征信息包括用户画像信息、行为特征信息以及广告推送特征信息;所述基于所述用户特征信息,确定所述待筛选用户中具有目标购买意图的目标用户,包括:将所述用户画像信息、所述行为特征信息以及所述广告推送特征信息输入训练好的商品购买预测模型,确定所述待筛选用户中具有目标购买意图的目标用户。4.根据权利要求3所述的商品购买意图确定方法,其特征在于,所述商品购买预测模型包括第一子模型和第二子模型,其中,所述第一子模型用于提取表征所述待筛选用户购买所述预设类型的商品的意图的特征向量,所述第二子模型用于提取表征所述待筛选用户购买所述目标商品的意图的特征向量;所述将所述用户画像信息、所述行为特征信息以及所述广告推送特征信息输入训练好的商品购买预测模型,确定所述待筛选用户中具有目标购买意图的目标用户,包括:对所述用户画像信息、所述行为特征信息以及所述广告推送特征信息分别进行编码,得到用户特征向量、行为特征向量以及广告推送特征向量;拼接所述用户画像向量、所述行为特征向量以及所述广告推送特征向量,得到综合特征向量;将所述综合特征向量分别作为所述第一子模型和所述第二子模型的输入,提取得到第一特征向量以及第二特征向量;基于所述第一特征向量以及所述第二特征向量,确定所述待筛选用户中具有目标购买意图的目标用户。5.根据权利要求4所述的商品购买意图确定方法,其特征在于,所述方法还包括:拼接所述第一特征向量和所述第二特征向量,得到拼接向量;所述基于所述第一特征向量以及所述第二特征向量,确定所述待筛选用户中具有目标购买意图的目标用户,包括:基于所述第一特征向量、所述第二特征向量以及所述拼接向量,确定所述待筛选用户中具有目标购买意图的目标用户。6.根据权利要求5所述的商品购买意图确定方法,其特征在于,所述基于所述第一特征向量、所述第二特征向量以及所述拼接向量,确定所述待筛选用户中具有目标购买意图的目标用户,包括:基于所述第一特征向量,确定第一评分,所述第一评分表征所述待筛选用户购买所述2CN113643068A权利要求书2/2页预设类型的商品的意图的大小;基于所述第二特征向量,确定第二评分,所述第二评分表征所述待筛选用户购买所述目标商品的意图的大小;基于所述拼接向量,确定第三评分,所述第三评分表征所述待筛选用户同时购买所述预设类型的商品、且购买所述预设类型的商品中的所述目标商品的意图的大小;基于所述第一评分、所述第二评分以及所述第三评分中的最大值,确定所述待筛选用户中具有目标购买意图的目标用户。7.根据权利要求4所述的商品购买意图确定方法,其特征在于,所述第一子模型和所述第二子模型为CNN卷积神经网络模型。8.一