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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本发明实施例公开了一种基于数据分析的信息推送方法、装置、计算机设备及存储介质。本发明应用于智能决策中的预测模型领域。所述方法包括：通过网络爬虫的方式采集用户的行为数据；通过独热编码和归一化的方式对所述行为数据进行特征工程处理以得到目标数据；将所述目标数据输入至预先训练好的潜在用户挖掘模型中以输出潜在用户预测值，所述潜在用户预测值用于表征所述用户属于潜在用户的可能性；根据所述潜在用户预测值与预设阈值进行对比以确定潜在用户并对所述潜在用户进行信息推送。通过实施本发明实施例的方法可实现提高挖掘潜在的投保用户的准确度，有效地进行广告推送，降低企业获取用户信息的成本。

主权项：1.一种基于数据分析的信息推送方法，其特征在于，包括：通过网络爬虫的方式采集用户的行为数据；通过独热编码和归一化的方式对所述行为数据进行特征工程处理以得到目标数据；将所述目标数据输入至预先训练好的潜在用户挖掘模型中以输出潜在用户预测值，所述潜在用户预测值用于表征所述用户属于潜在用户的可能性；根据所述潜在用户预测值与预设阈值进行对比以确定潜在用户并对所述潜在用户进行信息推送；所述通过独热编码和归一化的方式对所述行为数据进行特征工程处理以得到目标数据，包括：对非数值型的所述行为数据进行独热编码得到目标数据，具体地，对于非数值型的特征采用分解类别的方式进行特征工程，分解类别属性的方式具体是通过独热编码即one-hot编码的方式对行为数据进行编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效；对数值型的所述行为数据根据预设公式进行归一化得到目标数据，具体地，对于数值型的特征采用特征缩放的方式进行特征工程，采用预设公式来对数值型的目标数据进行归一化，预设公式具体如下：X′＝X-minXmaxX-minX其中，X′为归一化特征值，X为当前用户特征参数，minX为当前用户特征的最小参数，maxX为当前用户特征的最大参数；所述将所述目标数据输入至预先训练好的潜在用户挖掘模型中以输出潜在用户预测值，所述潜在用户预测值用于表征所述用户属于潜在用户的可能性，包括：根据所述目标数据构建目标样本；将所述目标样本输入至梯度提升决策树模型中进行迭代更新输出潜在用户的预测值,其中，梯度提升决策树算法的公式如下： ；其中，表示模型，表示决策树，为决策树参数，m为决策树个数，L为损失函数，x为样本特征，y为样本标签，样本特征和样本标签组成目标样本，标签值为0或1，i为样本数量，T采用CART决策树；具体地，初始化决策树即令，根据目标样本计算损失函数，根据损失函数更新模型，继续迭代模型直到迭代结束从而得到最终模型，将模型中的每棵决策树的预测值进行求和平均得到潜在用户的预测值；所述根据所述潜在用户预测值与预设阈值进行对比以确定潜在用户并对所述潜在用户进行信息推送之后，还包括：获取广告推送的反馈结果；根据所述反馈结果通过邮件对所述潜在用户挖掘模型提示优化；所述用户挖掘模型是否需要进行优化通过转化率来进行判断，其中，转化率指的是浏览了所推送的广告链接的潜在用户数量对所有潜在用户数量的占比；将实际转化率与期望转化率进行对比，若实际转化率小于期望转化率，则对模型进行优化。

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