CN109165963B - 一种数据预测方法、装置及电子设备 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了一种数据预测方法、装置及电子设备。所述方法包括：在满足目标平台交互条件的用户群中抽取多组目标用户，所述多组目标用户之间的用户信息均不相同；根据各组目标用户在目标平台上对目标多媒体数据的观看倾向数据，以及根据所述目标平台与指定平台的热度差异数据，确定所述目标多媒体数据在预设时段内的交易数据，依据上述方法确定的交易数据的可信度较高，可以准确反映目标多媒体数据上映时的交易数据。

Description

一种数据预测方法、装置及电子设备
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种数据预测方法、装置及电子设备。
背景技术
在线售票平台具有网络售卖电影票的功能，为了增加影片宣传，提高观众对影片的认知度，在线售票平台通常会在影片上映前对影片进行待映展示，用户可以通过在在线售票平台上对影片执行想看操作，表达预观看该影片的意愿。
在线售票平台会对不同用户对影片执行的想看操作进行统计，并根据统计结果预测影片的首日票房量。在线售票平台所属公司会根据预测的首日票房量确定影片的放映场次等信息，从而制定出影片的营销策略。
实际中，由于在在线售票平台上执行想看操作的用户并不一定会购买电影票，以及市场上存在多个属于不同公司的在线售票平台，因此受到线上实际转化率和多个平台竞争等多个因素的影响，使得某一在线售票平台根据想看操作预测的首日票房量的可信度不高，无法准确反映影片上映时的首日票房量。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题是提供一种数据预测方法，以使处理后的数据可以准确反映影片上映时的首日票房量。
相应的，本发明实施例还提供了一种数据预测装置和电子设备，用以保证上述方法的实现及应用。
为了解决上述问题，本发明公开了一种数据预测方法，具体包括：在满足目标平台交互条件的用户群中抽取多组目标用户，所述多组目标用户之间的用户信息均不相同；根据各组目标用户在目标平台上对目标多媒体数据的观看倾向数据，以及根据所述目标平台与指定平台的热度差异数据，确定所述目标多媒体数据在预设时段内的交易数据。
本发明实施例还公开了一种数据预测装置，具体包括：用户抽取模块，用于在满足目标平台交互条件的用户群中抽取多组目标用户，所述多组目标用户之间的用户信息均不相同；数据确定模块，用于根据各组目标用户在目标平台上对目标多媒体数据的观看倾向数据，以及根据所述目标平台与指定平台的热度差异数据，确定所述目标多媒体数据在预设时段内的交易数据。
本发明实施例还公开了一种可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如本发明实施例所述的数据预测方法。
本发明实施例还公开了一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如本发明实施例所述的数据预测步骤。
与现有技术相比，本发明实施例包括以下优点：
本发明实施例可以先根据用户信息，在满足目标平台交互条件的用户群中抽取多组目标用户，之后根据各组目标用户在目标平台上对目标多媒体数据的观看倾向数据，以及根据目标平台与指定平台的热度差异数据，确定目标多媒体数据在预设时段内的交易数据，依据上述方法确定的交易数据的可信度较高，可以准确反映目标多媒体数据上映时的交易数据。
附图说明
图1是本发明的一种数据预测方法实施例的步骤流程图；
图2是本发明的另一种数据预测方法实施例的步骤流程图；
图3是本发明的一种数据预测装置实施例的结构框图；
图4是本发明的另一种数据预测装置实施例的结构框图；
图5是本发明根据一示例性实施例示出的一种用于数据预测的电子设备的结构框图；
图6是本发明根据另一示例性实施例示出的一种用于数据预测的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明实施例的核心构思之一在于，在目标对媒体数据的待映展示阶段，在满足目标平台交互条件的用户群中抽取多组目标用户，多组目标用户之间的用户信息均不同，之后根据各组目标用户在目标平台上对目标多媒体数据的观看倾向数据，以及根据目标平台与指定平台的热度差异数据，确定目标多媒体数据在预设时段内的交易数据，依据上述方法确定的交易数据的可信度较高，可以准确反映目标多媒体数据上映时的交易数据。
参照图1，示出了本发明的一种数据预测方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤101、在满足目标平台交互条件的用户群中抽取多组目标用户，多组目标用户之间的用户信息均不相同。
平台在多媒体数据上映前对多媒体数据进行待映展示，展示多媒体数据的相关信息，如内容介绍、创作时间、创作团队等，用户查看多媒体数据的相关信息后初步了解多媒体数据的内容，可以通过执行想看操作如点击指定选项向平台发送想观看该多媒体数据的意愿，供平台进行数据统计。多媒体数据可以有多种，如影片、短视频、音频、图片以及文字中的一种或多种。具有上述功能的平台有多种，例如提供购票服务的网络购票平台，具体如电影购票平台、电子商务平台等。
目标平台可以包括上述的一个或两个以上平台，当目标平台包括两个以上平台时，两个以上平台可能存在一定关系，例如同属于一家公司等，目标平台所包括的平台数目和平台之间的关系可以根据实际进行设置。指定平台是不同于目标平台的平台，提供与目标平台相同的多媒体数据。
待多媒体数据上映时，用户需要通过交易方式来获取多媒体数据的观看权限，交易方式有多种，例如购买方式等；交易发生地可以有多种，例如网络平台、线下交易点等。发生多媒体数据交易时对应生成交易数据，多媒体数据的交易数据的数据内容可以有多种，如购买份数、购买金额等，例如对于影片类多媒体数据，用户需要购买电影票在影院观看电影，用户购买电影票时对应生成交易数据，如电影票被购买N张，N为1以上的正整数。
用户在平台上注册时可填写基本信息，如年龄、性别、职业等，平台会记录用户的基本信息。在用户使用平台的过程中，平台可以记录用户的行为信息，行为信息可以有多种，如用户的登录信息、评论信息等，其中，登录信息可以有多种，如登录时间、登录地点、登录次数等，评论信息可以有多种，如文字评述、图标评级等，当平台提供购票服务时，行为信息还可以包括购票信息，购票信息可以有多种，如购票时间、购票城市、购票城市的城市等级、购票数量等。可以根据用户的基本信息、行为信息、或者基本信息和行为信息的组合生成对应的用户信息。
用户信息可以包括一个或多个参数，可以根据参数的数值及属性对用户信息进行划分，划分出多个具有不同参数的用户信息。例如，用户信息可以包括年龄、性别以及购票城市的城市等级三个参数，基于上述三个参数，对用户信息进行划分，得到不同用户信息。
目标平台交互条件限定了用户与目标平台的交互条件，目标平台交互条件可以限定多种内容，例如用户在预设历史时段内登录目标平台并对待映展示的多媒体数据执行想看操作、用户在预设历史时段内在目标平台上完成对指定多媒体数据的购买等，其中指定多媒体数据可以为在预设历史时段内上映的可购买的多媒体数据。
本发明实施例使用目标平台交互条件对用户进行筛选，筛选出满足目标平台交互条件的用户群，之后根据用户信息抽取出具有不同用户信息的多组目标用户。用户群中目标用户的数目可以根据实际进行设置，如10万、100万等。多组目标用户中的任意两组目标用户的数目可以相同，也可以不同，可以根据实际进行设置。
步骤102、根据各组目标用户在目标平台上对目标多媒体数据的观看倾向数据，以及根据目标平台与指定平台的热度差异数据，确定目标多媒体数据在预设时段内的交易数据。
目标多媒体数据为在目标平台上进行待映展示的多媒体数据。
观看倾向数据能够反映每组目标用户在目标平台上表现出的对目标多媒体数据的观看倾向，通常某组目标用户的观看倾向数据越大，表示该组目标用户对目标多媒体数据的观看倾向越大，该组目标用户对目标多媒体数据在预设时段内的交易数据的贡献越大。
例如，目标平台为电影购票平台，目标多媒体数据为待映影片，目标用户可以登录该电影购票平台并在该电影购票平台上对待映影片执行想看操作，可以根据某一组目标用户中登录该电影购票平台的目标用户的数目以及根据对待映影片执行想看操作的目标用户的数目，确定该组目标用户在该电影购票平台上对待映影片的观看倾向数据。通常某一组目标用户中，登录该电影购票平台的目标用户的数目越多，对待映影片执行想看操作的目标用户的数目越多，表示该组目标用户在电影购票平台上表现出的对待映影片的观看倾向数据越大，反映待映影片上映时该组目标用户中购买待映影片的电影票的用户数目会越多。
市场中存在多个平台，基于不同平台对影片的宣传力度不同、用户对不同平台的使用偏好不同等多个因素，使得不同平台之间存在使用差异即热度差异，对应生成不同平台之间的热度差异数据。通常热度差异数据越大，表示两个平台的热度差异越明显，例如，一个平台被较多用户使用，而另一个平台被很少用户使用；在一个平台上对指定多媒体数据执行想看操作的用户较多，而在另一个平台上对指定多媒体数据执行想看操作的用户较少等，其中指定多媒体数据可以有多种，如预设历史时段内待映展示的多个多媒体数据等。
考虑不同平台之间的热度差异数据会对目标多媒体数据的交易数据的确定产生影响，本发明实施例在抽取具有不同用户信息的多组用户后，对观看倾向数据和目标平台与指定平台的热度差异数据进行综合分析，根据综合分析结果确定目标多媒体数据在预设时段内的交易数据。其中，可以根据实际设置预设时段的时长，如目标多媒体数据上映的首日，上映的前三天等等。由于对观看倾向数据和热度差异数据进行了综合分析，因此根据综合分析结果确定的交易数据能够较为准确地反映目标多媒体数据在预设时段内的实际交易数据。
参照图2，示出了本发明的另一种数据预测方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤201、在满足目标平台交互条件的用户群中，根据用户信息对应的用户比例抽取具有不同用户信息的多组目标用户。
为实现多组目标用户的抽取，本发明预先设置了用户信息与用户比例的对应关系，在根据目标平台交互条件抽取出满足条件的用户群后，按照预先设置的用户信息与用户比例的对应关系，按照用户比例对具有不同用户信息的用户进行抽取，得到具有不同用户信息的多组目标用户。不同用户信息对应的用户比例可以是平台统计得到的，也可以是相关部门公开的，还可以是通过其他方式获得的。
示例性地，目标平台为电影购票平台；目标平台交互条件包括近N1天在电影购买平台上至少贡献一次购票以及近N2天内在电影购票平台上至少贡献一次想看操作，其中，N1为30-34，N2为60-70；用户信息可以包括用户的年龄、性别以及购票城市的城市等级，用户注册电影购票平台时可填写用户的基本信息，如年龄、性别、所在城市、身份证信息等，电影购票平台记录目标用户的用户信息；不同用户信息对应的用户比例可以是影视相关部门公布的数据。
执行过程如下：首先，根据目标平台交互条件，从目标平台中抽取满足目标平台交互条件的用户群10万人；其次，表1为影视相关部门公布的购票信息，根据表1的数据确定具有不同用户信息的多组用户的用户比例，例如，某组目标用户的用户信息包括25岁以下、女性以及一线城市，这时将对应比例相乘，即50.43％×35.57％×17.57％，得到具有该用户信息的目标用户的比例约为3％；其次，将各组目标用户对应的用户比例乘以10万，得到各组目标用户的用户数目；最后，按照各组目标用户的用户数目，抽取具有指定用户数目的多组目标用户，所得结果如下表2所示。
Figure BDA0001700465660000061
Figure BDA0001700465660000071
表1
年龄 性别 城市等级 用户比例 用户数目
25岁以下 女 一线城市 3％ 3152
25岁以下 女 二线城市 8％ 7956
25岁以下 女 三线城市 3％ 2994
25岁以下 女 四线城市 4％ 3838
25岁以下 男 一线城市 3％ 3097
25岁以下 男 二线城市 8％ 7819
25岁以下 男 三线城市 3％ 2943
25岁以下 男 四线城市 4％ 3772
25岁以上 女 一线城市 6％ 5708
25岁以上 女 二线城市 14％ 14411
25岁以上 女 三线城市 5％ 5423
25岁以上 女 四线城市 7％ 6952
25岁以上 男 一线城市 6％ 5610
25岁以上 男 二线城市 14％ 14163
25岁以上 男 三线城市 5％ 5330
25岁以上 男 四线城市 7％ 6832
表2
因为用户购票时会使用身份证信息，因此平台可以根据用户的身份证信息确定用户的年龄和性别，可以根据历史时段内的购票地点确定购票城市，进一步确定购票城市等级。可以根据实际设置该历史时段，如过去三个月、一个月等。
在确定购票城市时，对于非节假日日期，可以按照常规的方法确定购票城市，即根据历史时段内的购票城市确定当前的购票城市；对于节假日日期，由于用户所在地点可能不同于平时，因此可以采用其他方法进行城市确定，例如，对于春节期间(如除夕至正月十五)，用户的购票城市可以为去年春节期间购票行为发生的城市；对于春节后期，用户的购票城市可以为除去春节期间的历史时段内最后一次购票的城市或登录的城市。
步骤202、根据各组目标用户的观看倾向数据和热点差异数据，确定多组目标用户在预设时段内对目标多媒体数据贡献的部分交易数据。
本发明根据各组目标用户在目标平台上对目标多媒体数据的观看倾向数据以及根据目标平台与指定平台的热度差异数据，预测多组目标用户在预设时段内对目标多媒体数据贡献的部分交易数据。通常各组目标用户在目标平台上对目标多媒体数据的观看倾向数据的数值越大，用户对目标平台的热度越大，预测的多组目标用户在预设时段内对目标多媒体数据贡献的部分交易数据的数值越大。
在所述的根据观看倾向数据和热点差异数据，确定多组目标用户在预设时段内对目标多媒体数据贡献的部分交易数据之前，还可以包括：获取各组目标用户在目标平台上对目标多媒体数据的观看倾向数据以及获取所目标平台与指定平台的热度差异数据。
其中，每组目标用户的观看倾向数据可以包括第一数目、第二数目以及第一比例，第一数目可以为在第一历史时段内在目标平台上对目标多媒体数据执行想看操作的目标用户的数目，第二数目可以为在第一历史时段内登录目标平台的目标用户的数目，第一比例可以为第一数目与第二数目的比值。
例如，目标用户共有三组，在获取第一组目标用户的观看倾向数据时，获取第一组目标用户中在过去60天内在目标电影购票平台上对目标影片执行想看操作的目标用户的数目a1，获取第一组目标用户中在过去60天内登录目标电影购票平台的目标用户的数目b1，计算数目a1和数目b1的比值；按照上述方法，分别获取第二组目标用户的观看倾斜数据以及第三组目标用户的观看倾斜数据。
当目标平台包括两个以上平台时，对在第一历史时段内在各平台上对目标多媒体数据执行想看操作的目标用户的数目进行加和，当某一目标用户对目标多媒体数据执行多次想看操作时，对多次想看操作进行去重处理，限定该目标用户在第一历史时段内对目标多媒体数据仅贡献一次想看操作，加和后的数目作为第一数目；对在第一历史时段内登录各平台的目标用户的数目进行加和，当某一目标用户在第一历史时段内登录某一平台多次时，限定仅将在第一历史时段内登录该平台的目标用户的数目累计加一即可，加和后的数目为第二数目。
热度差异数据可以包括第三数目、第四数据以及第二比例，第三数目可以为在第二历史时段内在目标平台上对特定多媒体数据执行想看操作的用户的数目，第四数目可以为在该第二历史时段内在指定平台上对特定多媒体数据执行想看操作的用户的数目，第二比例可以为第三数目与第四数目的比值。
特定多媒体数据的数据内容有多种，例如在第二历史时段内在目标平台上进行待映展示的所有多媒体数据或满足某些条件的部分多媒体数据等。具体例如，目标平台为第一电影购票平台，指定平台为第二电影购票平台，特定多媒体数据为在过去一年内在第一电影购票平台上进行待映展示的所有影片，这些影片在过去一年内同时在第二电影购票平台上进行待映展示。
基于观看倾向数据和热点差异数据所包括的数据内容，所述的根据观看倾向数据和热点差异数据，确定多组目标用户在预设时段内对目标多媒体数据贡献的部分交易数据的步骤可以包括：
第一步，对各组目标用户的第一数目与其第一比例的乘积进行加和，得到第一数据。
对目标多媒体数据执行想看操作的目标用户与交易多媒体数据的目标用户存在分布差异，每组目标用户中，如果执行想看操作的目标用户的数目占登录目标平台的目标用户的数目越多，则表明该组目标用户对目标多媒体数据的观看活跃度越大，即第一比例越大，执行想看操作的目标用户转变成交易多媒体数据的目标用户的可能性越大，反之，如果第一比例越小，则表明执行想看操作的目标用户转变成交易多媒体数据的目标用户的可能性越小，可见第一比例对数据处理结果产生较大影响。
为了提高方法的准确性，本发明实施例使用第一比例对第一数目进行调整，将第一比例于第一数目相乘，得到第一数据。某一组目标用户的第一数据越大，表示该组目标用户在预设时段内对目标多媒体数据贡献的部分交易数据越大。使用第一数据确定目标多媒体数据的交易数据，使得确定的交易数据更加接近实际交易数据。
第二步，加和各组目标用户的第一数据，得到第二数据。
根据第一步所述的方法，计算各组目标用户的第一数据，之后对各组目标用户的第一数据进行加和处理，得到第二数据。
第二数据越大，表示多组目标用户在预设时段内对目标多媒体数据贡献的部分交易数据越大，反映目标多媒体数据在预设时段内的交易数据越大。
第三步，根据第二数据和第二比例，确定目标多媒体数据在预设时段内的部分交易数据。
目标平台和指定平台之间的热度差异数据包括第二比例，第二比例越大，表示用户对目标平台的使用热度越大，而对指定平台的使用热度越小。
考虑不同平台的热度差异对目标多媒体数据的交易数据产生影响，本发明在得到第二数据后，使用第二比例对第二数据进行处理，例如将第二比例与第二数据相乘，将处理后的数据作为目标多媒体数据在预设时段内的部分交易数据。
本发明实施例提供的部分交易数据的计算公式如下：
M＝SUM(Mn×An)×B
其中，M为部分交易数据；Mn为第n组目标用户中在第一历史时段内在目标平台上对目标多媒体数据执行想看操作的目标用户的数目；An为Mn与第n组目标用户中在第一历史时段内登录目标平台的目标用户的数目的比值；n为1以上的正整数；B为目标平台与指定平台的热度差异数据。
使用上述数据预测方法对影片的票房量进行预测，具体地，在影片上映前五天，对影片的首映票房量进行预测，预测的首日票房量与影片上映首日的实际首日票房量的相关系数达到0.8以上，可见使用上述数据预测方法预测的首日票房量的可信度较高，能够准确反映影片的实际首日票房量。
本发明综合考虑对目标多媒体数据执行想看操作的用户与交易目标多媒体数据的用户之间存在分布差异、不同平台之间存在热度差异等因素，使用第一数据、第二数据以及第二比例进行数据处理，使得确定出的交易数据更加接近实际交易数据，能够准确反映实际交易数据，提高了数据预测方法的预测结果的准确性。
本发明在根据第二数据和第二比例，确定部分交易数据之前还可以包括：判断第二比例是否满足比例条件；根据判断结果对第二比例进行校正；这时所述的根据第二数据和第二比例，确定部分交易数据的步骤可以包括：根据第二数据与校正后的第二比例，确定部分交易数据。
判断第二比例是否满足比例条件的方式可以有多种，例如，判断第二比例是否为离群点，其中，离群点是根据箱形图(Box-plot)确定的，箱形图是根据第二历史时段内在目标平台和在指定平台上对特定多媒体数据执行想看操作的用户的数目的比例绘制的。判断第二比例是否为离群点时，可以判断第二比例是否大于Q3+1.5IQR以及第二比例是否小于Q1-1.5IQR，如果第二比例大于Q3+1.5IQR，则该第二比例为离群点，如果第二比例小于Q1-1.5IQR，则该第二比例为离群点，如果该第二比例在Q1-1.5IQR和Q3+1.5IQR之间，则该第二比例为非离群点，其中，Q3为上四分位数，Q1为下四分位数，IQR为四分位距，IQR＝Q3-Q1。根据比例绘制箱形图以及基于箱形图确定比例是否为离群点均是现有技术，本发明在此不再赘述。
示例性地，在过去一年内同时在目标平台和指定平台上待映展示了多部影片，对多部影片中的每部影片进行统计，针对每部影片，统计在过去一年内在目标平台上对该影片执行想看操作的用户的数目a、在过去一年内在指定平台上对该影片执行想看操作的用户的数目b，将数目a除以数目b，得到该比例，按照上述方法，计算每部影片对应的比例。根据计算的多个比例，绘制箱形图。
判断第二比例是否为离群点后，所述的根据判断结果对第二比例进行校正的步骤可以包括：根据离群点判断结果，对第二比例进行校正。
不同的离群点判断结果对应不同的校正方法，例如，当第二比例为离群点时，确定第二比例为其本身；当第二比例为非离群点时，第二比例校正为1，即校正后的第二比例为1。还可以是其他适用的校正方式，本发明在此不做限制。
为保证本方法的预测结果不过于受其他平台异常情况的影响，例如其他平台加大对多媒体数据的宣传力度使得其他平台上对多媒体数据的想看操作的数目较大，其他平台执行某些优惠政策使得其他平台上对多媒体数据的想看操作的数目较大等，可选地，可以限定当第二比例大于预设数值如1.5时，第二比例均为预设数值如1.5；当第二比例小于预设数值如0.5时，第二比例均为预设数值如0.5。
本发明在得到第二比例后，根据对第二比例的判断结果对第二比例进行校正，使得校正后的第二比例能够更真实地反映不同平台之间的热度差异，进而使得根据第二比例确定的交易数据更加接近实际交易数据，能够准确反映实际交易数据。
步骤203、根据多组目标用户在预设时段内对目标多媒体数据贡献的部分交易数据，确定目标多媒体数据在预设时段内的交易数据。
在确定出多组目标用户在预设时段内对目标多媒体数据贡献的部分交易数据后，由于多组目标用户贡献的部分交易数据能够反映目标多媒体数据在预设时段内的交易数据，因此可以根据该部分交易数据确定该交易数据。通常部分交易数据越大，反映目标多媒体数据在预设时段内的交易数据越大。
例如，目标平台为电影购票平台，目标多媒体数据为影片，预设时段为影片上映首日，交易数据为影片的首映票房量，依据前述方法计算得到的多组目标用户贡献的部分首映票房量越大，表示该影片的首映票房量越大，即该影片首映时卖出的影票量越大。
根据多组目标用户在预设时段内对目标多媒体数据贡献的部分交易数据，确定目标多媒体数据在预设时段内的交易数据的方式有多种，例如，根据针对指定多媒体数据历史统计的部分交易数据与交易数据的对应关系，以及根据多组目标用户对目标多媒体数据贡献的部分交易数据，确定目标多媒体数据在预设时段内的交易数据。
本发明对历史时段内已经进行待映展示和上映的指定多媒体数据进行统计，得到指定多媒体数据的部分交易数据与交易数据的对应关系，在确定出多组目标用户对目标多媒体数据贡献的部分交易数据后，基于预先得到的对应关系，计算目标多媒体数据在预设时段内的交易数据。
该历史时段可以是过去一个月、三个月、半年等，可以根据实际进行设置。指定多媒体数据可以是一个多媒体数据，如一部影片、一段视频等，也可以是多个多媒体数据，如多部影片，多段视频等。当指定多媒体数据包括多个多媒体数据时，可以先计算出每个多媒体数据的部分交易数据与交易数据的对应关系，再对多个对应关系进行处理，处理后的对应关系供后续使用。对多个对应关系的处理方式有多种，例如，当对应关系为部分交易数据的数值与交易数据的数值的比例时，多个对应关系为多个比值，可以计算多个比值的平均值，使用比值的平均值计算交易数据。
本发明实施例可以先根据用户信息，在满足目标平台交互条件的用户群中抽取多组目标用户，之后根据各组目标用户在目标平台上对目标多媒体数据的观看倾向数据，以及根据目标平台与指定平台的热度差异数据，确定目标多媒体数据在预设时段内的交易数据，依据上述方法确定的交易数据的可信度较高，可以准确反映目标多媒体数据上映时的交易数据。
其次，本发明实施例综合考虑对目标多媒体数据执行想看操作的用户与交易目标多媒体数据的用户存在分布差异、不同平台之间存在热度差异等因素，使用第一数据、第二数据以及第二比例进行数据处理，使得确定出的交易数据更加接近实际交易数据，提高了数据预测方法的准确性。
需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
参照图3，示出了本发明一种数据预测装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：用户抽取模块301和数据确定模块302，其中，
用户抽取模块301，用于在满足目标平台交互条件的用户群中抽取多组目标用户，所述多组目标用户之间的用户信息均不相同；
数据确定模块302，用于根据各组目标用户在目标平台上对目标多媒体数据的观看倾向数据，以及根据所述目标平台与指定平台的热度差异数据，确定所述目标多媒体数据在预设时段内的交易数据。
参照图4，示出了本发明另一种数据预测装置实施例的结构框图，在本发明另一个实施例中，具体可以包括如下模块：
用户抽取模块401，用于在满足所述目标平台交互条件的用户群中，根据用户信息对应的用户比例抽取具有不同用户信息的多组目标用户。
数据确定模块402，用于根据各组目标用户在目标平台上对目标多媒体数据的观看倾向数据，以及根据所述目标平台与指定平台的热度差异数据，确定所述目标多媒体数据在预设时段内的交易数据。
所述数据确定模块402包括：
第一数据确定子模块4021，用于根据各组所述目标用户的观看倾向数据和所述热点差异数据，确定所述多组目标用户在所述预设时段内对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据；
第二数据确定子模块4022，用于根据所述多组目标用户在所述预设时段内对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据，确定所述目标多媒体数据在所述预设时段内的所述交易数据。
本发明一个可选的实施例中，所述用户抽取模块401，具体用于在满足所述目标平台交互条件的用户群中，根据用户信息对应的用户比例抽取具有不同用户信息的多组目标用户。
本发明一个可选的实施例中，所述第二数据确定子模块4022，具体用于根据针对指定多媒体数据历史统计的部分交易数据与交易数据的对应关系，以及根据所述多组目标用户对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据，确定所述目标多媒体数据在所述预设时段内的所述交易数据。
本发明一个可选的实施例中，所述装置还包括：
第一数据获取模块403，用于在所述根据各组所述目标用户的观看倾向数据和所述热点差异数据，确定所述多组目标用户在所述预设时段内对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据之前，分别获取每组所述目标用户的观看倾向数据，每组所述目标用户的观看倾向数据包括第一数目、第二数目以及第一比例，其中，所述第一数目为在所述目标平台上对所述目标多媒体数据执行想看操作的目标用户的数目，所述第二数目为登录所述目标平台的目标用户的数目，所述第一比例为所述第一数目与所述第二数目的比值；
第二数据获取模块404，用于获取所述热度差异数据，所述热度差异数据包括第三数目、第四数据以及第二比例，其中，所述第三数目为在历史时段内在所述目标平台上对特定多媒体数据执行想看操作的用户的数目，所述第四数目为在所述历史时段内在所述指定平台上对所述特定多媒体数据执行想看操作的用户的数目，所述第二比例为所述第三数目与所述第四数目的比值。
本发明一个可选的实施例中，所述第一数据确定子模块4021包括：
第一数据得到单元40211，用于对所述各组用户的所述第一数目与其所述第一比例的乘积进行加和，得到第一数据；
第二数据得到单元40212，用于加和各组目标用户的第一数据，得到第二数据；
部分数据确定单元40213，用于根据所述第二数据和所述第二比例，确定所述部分交易数据。
本发明一个可选的实施例中，所述第一数据确定子模块4021还包括：
比例判断单元40214，用于在所述根据所述第二数据和所述第二比例，确定所述部分交易数据之前，判断所述第二比例是否满足比例条件；
比例校正单元40215，用于根据判断结果对所述第二比例进行校正；
所述部分数据确定单元40213，具体用于根据所述第二数据和校正后的所述第二比例，确定所述部分交易数据。
本发明一个可选的实施例中，所述比例判断单元40214，具体用于判断所述第二比例是否为离群点，所述离群点是根据箱形图确定的，所述箱形图是根据所述第二历史时段内在所述目标平台和在所述指定平台上对所述特定多媒体数据执行想看操作的用户的数目的比例绘制的；
所述比例校正单元40215，具体用于确定与所述判断结果对应的校正系数，使用所述校正系数校正所述第二比例。
本发明实施例可以先根据用户信息，在满足目标平台交互条件的用户群中抽取多组目标用户，之后根据各组目标用户在目标平台上对目标多媒体数据的观看倾向数据，以及根据目标平台与指定平台的热度差异数据，确定目标多媒体数据在预设时段内的交易数据，依据上述方法确定的交易数据的可信度较高，可以准确反映目标多媒体数据上映时的交易数据。
其次，本发明实施例综合考虑对目标多媒体数据执行想看操作的用户与交易目标多媒体数据的用户之间存在分布差异、不同平台之间存在热度差异等因素，使用第一数据、第二数据以及第二比例进行数据处理，使得确定出的交易数据更加接近实际交易数据，能够准确反映实际交易数据，提高了数据预测方法的预测结果的准确性。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
图5是根据一示例性实施例示出的一种用于数据预测的电子设备500的结构框图。例如，电子设备500可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
参照图5，电子设备500可以包括以下一个或多个组件：处理组件502，存储器504，电源组件506，多媒体组件508，音频组件510，输入/输出(I/O)的接口512，传感器组件514，以及通信组件516。
处理组件502通常控制电子设备500的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理元件502可以包括一个或多个处理器520来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件502可以包括一个或多个模块，便于处理组件502和其他组件之间的交互。例如，处理部件502可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件508和处理组件502之间的交互。
存储器504被配置为存储各种类型的数据以支持在设备500的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备500上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器504可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电力组件506为电子设备500的各种组件提供电力。电力组件506可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备500生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件508包括在所述电子设备500和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件508包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备500处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件510被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件510包括一个麦克风(MIC)，当电子设备500处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器504或经由通信组件516发送。在一些实施例中，音频组件510还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口512为处理组件502和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件514包括一个或多个传感器，用于为电子设备500提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件514可以检测到设备500的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备500的显示器和小键盘，传感器组件514还可以检测电子设备500或电子设备500一个组件的位置改变，用户与电子设备500接触的存在或不存在，电子设备500方位或加速/减速和电子设备500的温度变化。传感器组件514可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件514还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件514还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件516被配置为便于电子设备500和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备500可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信部件514经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信部件514还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，电子设备500可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器504，上述指令可由电子设备500的处理器520执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行一种数据预测方法，所述方法包括：在满足目标平台交互条件的用户群中抽取多组目标用户，所述多组目标用户之间的用户信息均不相同；根据各组目标用户在目标平台上对目标多媒体数据的观看倾向数据，以及根据所述目标平台与指定平台的热度差异数据，确定所述目标多媒体数据在预设时段内的交易数据。
可选地，所述在满足目标平台交互条件的用户群中抽取多组目标用户，包括：
在满足所述目标平台交互条件的用户群中，根据用户信息对应的用户比例抽取具有不同用户信息的多组目标用户。
可选地，所述根据各组目标用户在目标平台上对目标多媒体数据的观看倾向数据，以及根据所述目标平台与指定平台的热度差异数据，确定所述目标多媒体数据在预设时段内的交易数据，包括：
根据各组所述目标用户的观看倾向数据和所述热点差异数据，确定所述多组目标用户在所述预设时段内对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据；
根据所述多组目标用户在所述预设时段内对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据，确定所述目标多媒体数据在所述预设时段内的所述交易数据。
可选地，所述根据所述多组目标用户在所述预设时段内对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据，确定所述目标多媒体数据在所述预设时段内的所述交易数据，包括：
根据针对指定多媒体数据历史统计的部分交易数据与交易数据的对应关系，以及根据所述多组目标用户对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据，确定所述目标多媒体数据在所述预设时段内的所述交易数据。
可选地，在所述根据各组所述目标用户的观看倾向数据和所述热点差异数据，确定所述多组目标用户在所述预设时段内对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据之前，所述方法还包括：
分别获取每组所述目标用户的观看倾向数据，每组所述目标用户的观看倾向数据包括第一数目、第二数目以及第一比例，其中，所述第一数目为在第一历史时段内在所述目标平台上对所述目标多媒体数据执行想看操作的目标用户的数目，所述第二数目为在所述第一历史时段内登录所述目标平台的目标用户的数目，所述第一比例为所述第一数目与所述第二数目的比值；
获取所述热度差异数据，所述热度差异数据包括第三数目、第四数据以及第二比例，其中，所述第三数目为在第二历史时段内在所述目标平台上对特定多媒体数据执行想看操作的用户的数目，所述第四数目为在所述第二历史时段内在所述指定平台上对所述特定多媒体数据执行想看操作的用户的数目，所述第二比例为所述第三数目与所述第四数目的比值。
可选地，所述根据各组所述目标用户的观看倾向数据和所述热点差异数据，确定所述多组目标用户在所述预设时段内对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据，包括：
对所述各组用户的所述第一数目与其所述第一比例的乘积进行加和，得到第一数据；
加和各组目标用户的第一数据，得到第二数据；
根据所述第二数据和所述第二比例，确定所述部分交易数据。
可选地，在所述根据所述第二数据和所述第二比例，确定所述部分交易数据之前，所述方法还包括：
判断所述第二比例是否满足比例条件；
根据判断结果对所述第二比例进行校正；
所述根据所述第二数据和所述第二比例，确定所述部分交易数据，包括：
根据所述第二数据和校正后的所述第二比例，确定所述部分交易数据。
可选地，所述判断所述第二比例是否满足比例条件包括：
判断所述第二比例是否为离群点，所述离群点是根据箱形图确定的，所述箱形图是根据所述第二历史时段内在所述目标平台和在所述指定平台上对所述特定多媒体数据执行想看操作的用户的数目的比例绘制的；
所述根据判断结果对所述第二比例进行校正包括：
根据离群点判断结果，对所述第二比例进行校正。
图6是本发明根据另一示例性实施例示出的一种用于数据预测的电子设备600的结构示意图。该电子设备600可以是服务器，该服务器可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(central processing units，CPU)622(例如，一个或一个以上处理器)和存储器632，一个或一个以上存储应用程序642或数据644的存储介质630(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器632和存储介质630可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质630的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器622可以设置为与存储介质630通信，在服务器上执行存储介质630中的一系列指令操作。
服务器还可以包括一个或一个以上电源626，一个或一个以上有线或无线网络接口650，一个或一个以上输入输出接口658，一个或一个以上键盘656，和/或，一个或一个以上操作系统641，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。
在示例性实施例中，服务器经配置以由一个或者一个以上中央处理器622执行一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：在满足目标平台交互条件的用户群中抽取多组目标用户，所述多组目标用户之间的用户信息均不相同；根据各组目标用户在目标平台上对目标多媒体数据的观看倾向数据，以及根据所述目标平台与指定平台的热度差异数据，确定所述目标多媒体数据在预设时段内的交易数据。
可选地，所述在满足目标平台交互条件的用户群中抽取多组目标用户，包括：
在满足所述目标平台交互条件的用户群中，根据用户信息对应的用户比例抽取具有不同用户信息的多组目标用户。
可选地，所述根据各组目标用户在目标平台上对目标多媒体数据的观看倾向数据，以及根据所述目标平台与指定平台的热度差异数据，确定所述目标多媒体数据在预设时段内的交易数据，包括：
根据各组所述目标用户的观看倾向数据和所述热点差异数据，确定所述多组目标用户在所述预设时段内对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据；
根据所述多组目标用户在所述预设时段内对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据，确定所述目标多媒体数据在所述预设时段内的所述交易数据。
可选地，所述根据所述多组目标用户在所述预设时段内对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据，确定所述目标多媒体数据在所述预设时段内的所述交易数据，包括：
根据针对指定多媒体数据历史统计的部分交易数据与交易数据的对应关系，以及根据所述多组目标用户对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据，确定所述目标多媒体数据在所述预设时段内的所述交易数据。
可选地，在所述根据各组所述目标用户的观看倾向数据和所述热点差异数据，确定所述多组目标用户在所述预设时段内对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据之前，所述方法还包括：
分别获取每组所述目标用户的观看倾向数据，每组所述目标用户的观看倾向数据包括第一数目、第二数目以及第一比例，其中，所述第一数目为在第一历史时段内在所述目标平台上对所述目标多媒体数据执行想看操作的目标用户的数目，所述第二数目为在所述第一历史时段内登录所述目标平台的目标用户的数目，所述第一比例为所述第一数目与所述第二数目的比值；
获取所述热度差异数据，所述热度差异数据包括第三数目、第四数据以及第二比例，其中，所述第三数目为在第二历史时段内在所述目标平台上对特定多媒体数据执行想看操作的用户的数目，所述第四数目为在所述第二历史时段内在所述指定平台上对所述特定多媒体数据执行想看操作的用户的数目，所述第二比例为所述第三数目与所述第四数目的比值。
可选地，所述根据各组所述目标用户的观看倾向数据和所述热点差异数据，确定所述多组目标用户在所述预设时段内对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据，包括：
对所述各组用户的所述第一数目与其所述第一比例的乘积进行加和，得到第一数据；
加和各组目标用户的第一数据，得到第二数据；
根据所述第二数据和所述第二比例，确定所述部分交易数据。
可选地，在所述根据所述第二数据和所述第二比例，确定所述部分交易数据之前，所述方法还包括：
判断所述第二比例是否满足比例条件；
根据判断结果对所述第二比例进行校正；
所述根据所述第二数据和所述第二比例，确定所述部分交易数据，包括：
根据所述第二数据和校正后的所述第二比例，确定所述部分交易数据。
可选地，所述判断所述第二比例是否满足比例条件包括：
判断所述第二比例是否为离群点，所述离群点是根据箱形图确定的，所述箱形图是根据所述第二历史时段内在所述目标平台和在所述指定平台上对所述特定多媒体数据执行想看操作的用户的数目的比例绘制的；
所述根据判断结果对所述第二比例进行校正包括：
根据离群点判断结果，对所述第二比例进行校正。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种数据预测方法、一种数据预测装置、一种可读存储介质和一种电子设备，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (16)

1.一种数据预测方法，其特征在于，所述方法包括：
在满足目标平台交互条件的用户群中抽取多组目标用户，所述多组目标用户之间的用户信息均不相同；
根据各组目标用户在目标平台上对目标多媒体数据的观看倾向数据，以及根据所述目标平台与指定平台的热度差异数据，确定所述目标多媒体数据在预设时段内的交易数据，包括：
根据各组所述目标用户的观看倾向数据和所述热度差异数据，确定所述多组目标用户在所述预设时段内对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据；
根据所述多组目标用户在所述预设时段内对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据，确定所述目标多媒体数据在所述预设时段内的所述交易数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在满足目标平台交互条件的用户群中抽取多组目标用户，包括：
在满足所述目标平台交互条件的用户群中，根据用户信息对应的用户比例抽取具有不同用户信息的多组目标用户。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多组目标用户在所述预设时段内对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据，确定所述目标多媒体数据在所述预设时段内的所述交易数据，包括：
根据针对指定多媒体数据历史统计的部分交易数据与交易数据的对应关系，以及根据所述多组目标用户对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据，确定所述目标多媒体数据在所述预设时段内的所述交易数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据各组所述目标用户的观看倾向数据和所述热度差异数据，确定所述多组目标用户在所述预设时段内对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据之前，所述方法还包括：
分别获取每组所述目标用户的观看倾向数据，每组所述目标用户的观看倾向数据包括第一数目、第二数目以及第一比例，其中，所述第一数目为在第一历史时段内在所述目标平台上对所述目标多媒体数据执行想看操作的目标用户的数目，所述第二数目为在所述第一历史时段内登录所述目标平台的目标用户的数目，所述第一比例为所述第一数目与所述第二数目的比值；
获取所述热度差异数据，所述热度差异数据包括第三数目、第四数据以及第二比例，其中，所述第三数目为在第二历史时段内在所述目标平台上对特定多媒体数据执行想看操作的用户的数目，所述第四数目为在所述第二历史时段内在所述指定平台上对所述特定多媒体数据执行想看操作的用户的数目，所述第二比例为所述第三数目与所述第四数目的比值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各组所述目标用户的所述观看倾向数据和所述热度差异数据，确定所述多组目标用户在所述预设时段内对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据，包括：
对各组所述目标用户的所述第一数目与其所述第一比例的乘积进行加和，得到第一数据；
加和各组目标用户的第一数据，得到第二数据；
根据所述第二数据和所述第二比例，确定所述部分交易数据。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述根据所述第二数据和所述第二比例，确定所述部分交易数据之前，所述方法还包括：
判断所述第二比例是否满足比例条件；
根据判断结果对所述第二比例进行校正；
所述根据所述第二数据和所述第二比例，确定所述部分交易数据，包括：
根据所述第二数据和校正后的所述第二比例，确定所述部分交易数据。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述判断所述第二比例是否满足比例条件包括：
判断所述第二比例是否为离群点，所述离群点是根据箱形图确定的，所述箱形图是根据所述第二历史时段内在所述目标平台和在所述指定平台上对所述特定多媒体数据执行想看操作的用户的数目的比例绘制的；
所述根据判断结果对所述第二比例进行校正包括：
根据离群点判断结果，对所述第二比例进行校正。
8.一种数据预测装置，其特征在于，所述装置包括：
用户抽取模块，用于在满足目标平台交互条件的用户群中抽取多组目标用户，所述多组目标用户之间的用户信息均不相同；
数据确定模块，用于根据各组目标用户在目标平台上对目标多媒体数据的观看倾向数据，以及根据所述目标平台与指定平台的热度差异数据，确定所述目标多媒体数据在预设时段内的交易数据，包括：
第一数据确定子模块，用于根据各组所述目标用户的观看倾向数据和所述热度差异数据，确定所述多组目标用户在所述预设时段内对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据；
第二数据确定子模块，用于根据所述多组目标用户在所述预设时段内对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据，确定所述目标多媒体数据在所述预设时段内的所述交易数据。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述用户抽取模块，具体用于在满足所述目标平台交互条件的用户群中，根据用户信息对应的用户比例抽取具有不同用户信息的多组目标用户。
10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第二数据确定子模块，具体用于根据针对指定多媒体数据历史统计的部分交易数据与交易数据的对应关系，以及根据所述多组目标用户对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据，确定所述目标多媒体数据在所述预设时段内的所述交易数据。
11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第一数据获取模块，用于在所述根据各组所述目标用户的观看倾向数据和所述热度差异数据，确定所述多组目标用户在所述预设时段内对所述目标多媒体数据贡献的部分交易数据之前，分别获取每组所述目标用户的观看倾向数据，每组所述目标用户的观看倾向数据包括第一数目、第二数目以及第一比例，其中，所述第一数目为在所述目标平台上对所述目标多媒体数据执行想看操作的目标用户的数目，所述第二数目为登录所述目标平台的目标用户的数目，所述第一比例为所述第一数目与所述第二数目的比值；
第二数据获取模块，用于获取所述热度差异数据，所述热度差异数据包括第三数目、第四数据以及第二比例，其中，所述第三数目为在历史时段内在所述目标平台上对特定多媒体数据执行想看操作的用户的数目，所述第四数目为在所述历史时段内在所述指定平台上对所述特定多媒体数据执行想看操作的用户的数目，所述第二比例为所述第三数目与所述第四数目的比值。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第一数据确定子模块包括：
第一数据得到单元，用于对各组所述目标用户的所述第一数目与其所述第一比例的乘积进行加和，得到第一数据；
第二数据得到单元，用于加和各组目标用户的第一数据，得到第二数据；
部分数据确定单元，用于根据所述第二数据和所述第二比例，确定所述部分交易数据。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第一数据确定子模块还包括：还包括：
比例判断单元，用于在所述根据所述第二数据和所述第二比例，确定所述部分交易数据之前，判断所述第二比例是否满足比例条件；
比例校正单元，用于根据判断结果对所述第二比例进行校正；
所述部分数据确定单元，具体用于根据所述第二数据和校正后的所述第二比例，确定所述部分交易数据。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述比例判断单元，具体用于判断所述第二比例是否为离群点，所述离群点是根据箱形图确定的，所述箱形图是根据第二历史时段内在所述目标平台和在所述指定平台上对所述特定多媒体数据执行想看操作的用户的数目的比例绘制的；
所述比例校正单元，具体用于根据离群点判断结果，对所述第二比例进行校正。
15.一种可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如方法权利要求1-7任一所述的数据预测方法。
16.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的数据预测步骤。
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