CN109460778A - 活动评估方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
活动评估方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109460778A CN109460778A CN201811191528.6A CN201811191528A CN109460778A CN 109460778 A CN109460778 A CN 109460778A CN 201811191528 A CN201811191528 A CN 201811191528A CN 109460778 A CN109460778 A CN 109460778A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- goal activities
- activity
- class cluster
- activities
- goal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 84
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 294
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 23
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims description 22
- 235000010894 Artemisia argyi Nutrition 0.000 claims description 12
- 244000030166 artemisia Species 0.000 claims description 12
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 7
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 7
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 4
- 238000000034 method Methods 0.000 abstract description 14
- 238000011158 quantitative evaluation Methods 0.000 abstract description 5
- 238000005457 optimization Methods 0.000 abstract description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 230000006854 communication Effects 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000005291 magnetic effect Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000013508 migration Methods 0.000 description 1
- 230000005012 migration Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/23—Clustering techniques
- G06F18/232—Non-hierarchical techniques
- G06F18/2321—Non-hierarchical techniques using statistics or function optimisation, e.g. modelling of probability density functions
- G06F18/23213—Non-hierarchical techniques using statistics or function optimisation, e.g. modelling of probability density functions with fixed number of clusters, e.g. K-means clustering
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Marketing (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
Abstract
本发明的实施例提供了一种活动评估方法、装置、电子设备及存储介质，涉及大数据技术领域。该方法包括：获取多个目标活动的活动内容信息；基于活动内容信息对多个目标活动进行聚类处理获得多个类簇；基于各个目标活动的产品销售数据以及用户行为数据评估每个类簇中的各个目标活动；基于评估的结果以及各个目标活动的上线时间对各个类簇中的目标活动进行排序。本发明实施例的技术方案能够从多个维度对目标活动进行量化评估，优化平台的资源配置。
Description
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，具体而言，涉及一种活动评估方法、活动评估装置、电子设备以及计算机可读存储介质。
背景技术
随着互联网技术的发展，许多应用平台都在网上推出了各种线上活动，如何对线上活动进行量化评估成为关注的焦点。
在一种技术方案中，通过统计线上活动的交易量，基于交易量来评估该线上活动。然而，在这种方案中，仅根据交易量不能反映不同类型的活动的差异，难以准确对活动进行量化评估，从而难以根据评估结果对平台资源进行优化配置。
因此，需要提供一种能够解决上述问题中的一个或多个问题的一种活动评估方法、活动评估装置、电子设备以及计算机可读存储介质。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种活动评估方法、活动评估装置、电子设备以及计算机可读存储介质，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。
根据本发明实施例的第一方面，提供了一种活动评估方法，包括：获取多个目标活动的活动内容信息；基于所述活动内容信息对所述多个目标活动进行聚类处理获得多个类簇；基于各个目标活动的产品销售数据以及用户行为数据评估每个类簇中的各个目标活动；基于评估的结果以及各个目标活动的上线时间对各个类簇中的目标活动进行排序。
在本发明的一些实施例中，基于前述方案，基于各个目标活动的产品销售数据以及用户行为数据评估每个类簇中的各个目标活动，包括：基于各个目标活动的产品销售数据确定各个目标活动的第一评估指标；基于各个目标活动的用户行为数据确定各个目标活动的第二评估指标；对所述第一评估指标以及所述第二评估指标进行加权运算以评估每个类簇中的各个目标活动。
在本发明的一些实施例中，基于前述方案，所述第一评估指标包括所述目标活动的销售金额，所述第二评估指标包括所述目标活动的活动参与人数；对所述第一评估指标以及所述第二评估指标进行加权运算以评估每个类簇中的各个目标活动，包括：基于所述销售金额和所述活动参与人数分别确定所述第一评估指标和所述第二评估指标的权重；基于所述权重对所述第一评估指标和所述第二评估指标进行加权运算以评估每个类簇中的各个目标活动。
在本发明的一些实施例中，基于前述方案，基于评估的结果以及各个目标活动的上线时间对每个类簇中的各个目标活动进行排序，包括：基于所述评估的得分对每一类簇中的目标活动进行降序排列；基于各个目标活动的上线时间确定各个目标活动的时间权重；将各个目标活动的所述时间权重与所述评估的得分相乘，基于相乘的结果对所述降序排列的排序进行调整。
在本发明的一些实施例中，基于前述方案，基于各个目标活动的上线时间确定各个目标活动的时间权重，包括：根据目标活动的上线时间以及艾宾浩斯遗忘曲线，确定所述目标活动在目标时间所对应的艾宾浩斯遗忘曲线的值；将所述艾宾浩斯遗忘曲线的值作为所述目标活动在所述目标时间的时间权重。
在本发明的一些实施例中，基于前述方案，所述活动评估方法还包括：获取各个类簇的类簇中心，将与所述类簇中心距离最近的目标活动确定为各个类簇的代表活动；基于评估的结果以及所述代表活动的上线时间对各个类簇的代表活动进行排序；基于排序的结果向用户推荐各个类簇中的目标活动。
在本发明的一些实施例中，基于前述方案，基于所述活动内容信息对所述多个目标活动进行聚类处理获得多个类簇，包括：对所述多个目标活动的活动内容信息进行分词处理，得到各个目标活动的活动内容的词向量；计算各个目标活动的活动内容的词向量之间的距离；基于所述词向量之间的距离对各个目标活动进行聚类处理获得多个类簇。
根据本发明实施例的第二方面，提供了一种活动评估装置，包括：获取单元，用于获取多个目标活动的活动内容信息；聚类单元，用于基于所述活动内容信息对所述多个目标活动进行聚类处理获得多个类簇；评估单元，用于基于各个目标活动的产品销售数据以及用户行为数据评估每个类簇中的各个目标活动；排序单元，用于基于评估的结果以及各个目标活动的上线时间对各个类簇中的目标活动进行排序。
根据本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现如上述第一方面所述的活动评估方法。
根据本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的活动评估方法。
在本发明的一些实施例所提供的技术方案中，一方面，基于活动内容信息对目标活动进行聚类，能够对不同类型的目标活动进行分类评估，使得评估结果更合理准确；另一方面，基于产品销售数据以及用户行为数据评估每个类簇中的各个目标活动，能够从多个维度更准确地对目标活动进行量化评估；再一方面，基于评估结果以及上线时间对各个类簇中的目标活动进行排序，能够基于排序结果向用户推荐目标活动，从而能够优化平台的资源配置。
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，并不能限制本发明。
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，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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他的附图。在附图中：
图1示出了根据本发明的一些实施例的活动评估方法的流程示意图；
图2示出了根据本发明的一些实施例基于产品销售数据以及用户行为数据评估目标活动的流程示意图；
图3示出了根据本发明的一些实施例向用户推荐各个类簇中的目标活动的流程示意图；
图4示出了根据本发明的一些实施例的活动评估装置的示意框图；
图5示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而，示例实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例使得本发明将全面和完整，并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。
此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本发明的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本发明的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本发明的各方面。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
图1示出了根据本发明的一些实施例的活动评估方法的流程示意图。
参照图1所示，在步骤S110中，获取多个目标活动的活动内容信息。
在示例实施例中，多个目标活动可以包括保险类活动、理财类活动、基金类活动、健康类活动以及生活类活动中的一种或多种。目标活动的活动内容信息可以为过去一年或半年的各个目标活动的活动内容信息。活动内容信息可以包括：目标活动的活动名称、活动内容、优惠方式以及参与方式等信息。
在步骤S120中，基于所述活动内容信息对所述多个目标活动进行聚类处理获得多个类簇。
在示例实施例中，可以根据目标活动的活动名称、活动内容、优惠方式以及参与方式将目标活动聚类成相应的类簇例如保险类、理财类、基金类、健康类营销活动，以便于针对不同类型的活动采用适当的评估指标进行合理评估。
进一步地，可以对所述多个目标活动的活动内容信息进行分词处理，获得各个目标活动的活动内容的词向量，基于各目标活动的活动内容的词向量对各目标活动进行聚类。例如，可以采用word2vec对多个目标活动的活动内容信息进行分词处理，得到目标活动的活动内容的词向量，计算各目标活动的活动内容的词向量之间的距离，基于各目标活动的词向量之间的距离对各目标活动进行聚类。通过对多个目标活动进行聚类处理，能够对不同类型的目标活动进行分类评估，从而能够提高评估的准确性。
在示例实施例中，聚类运算可以包括K均值聚类运算或K中心点聚类运算，也可以为其他聚类运算例如层次聚类运算或基于密度的聚类运算。
需要说明的是，词向量之间距离可以为海明距离、欧式距离、余弦距离，但是本发明的示例性实施例中的距离不限于此，例如距离还可以为马氏距离、曼哈顿距离等。
在步骤S130中，基于各个目标活动的产品销售数据以及用户行为数据评估每个类簇中的各个目标活动。
在示例实施例中，可以统计最近一年或半年中各目标活动的产品销售数据和用户行为数据，例如，可以统计某一理财产品在最近一年的销售数据如销售金额和销售数量，还可以统计该理财产品在最近一年的用户行为数据例如活动参与人数、新用户量以及用户增长量，用户行为数据也可以包括登录次数、点击次数、累计访问时长、评论次数以及优惠劵使用次数等。
可以根据产品销售数据的统计结果得到目标活动的销售金额、销售数量等数据；根据用户行为数据的统计结果得到目标活动的参与人数以及用户活跃度等数据。基于目标活动的销售金额、销售数据、参与人数以及用户活跃度等数据评估每个类簇中的各个目标活动。
在步骤S140中，基于评估的结果以及各个目标活动的上线时间对各个类簇中的目标活动进行排序。
在示例实施例中，可以基于评估的结果对每一类簇中的各目标活动进行排序，基于各目标活动的上线时间对排序的结果进行调整。进一步地，在一些实施例中，可以基于所述评估的得分对每一类簇中的目标活动进行降序排列；基于各个目标活动的上线时间确定各个目标活动的时间权重；将各个目标活动的所述时间权重与所述评估的得分相乘，基于相乘的结果对所述降序排列的排序进行调整。对目标活动进行排序可以根据评估结果调整运营策略以提升活动的用户活动度并且提高活动产品的销售量。
进一步地，在一些实施例中，对于短期活动例如一周的抢购活动，可以根据目标活动的上线时间以及艾宾浩斯遗忘曲线，计算该目标活动在目标时间所对应的艾宾浩斯遗忘曲线的值，将该值作为各目标活动的评估结果的时间权重。例如，某一目标活动上线两天后，与两天对应的艾宾浩斯遗忘曲线的值为27.8％，将该值作为该目标活动上线两天时的时间权重。
此外，为了保护新上线的活动，对于上线天数不满3天的新的运营活动，按照运营活动的上线时间固定放在排序列表的第2、4、6、8位，从而让新运营活动有足够时间验证效果。
根据图1的实施例中的活动评估方法，一方面，基于活动内容信息对目标活动进行聚类，能够对不同类型的目标活动进行分类评估，使得评估结果更合理准确；另一方面，基于产品销售数据以及用户行为数据评估每个类簇中的各个目标活动，能够从多个维度更准确地对目标活动进行量化评估；再一方面，基于评估结果以及上线时间对各个类簇中的目标活动进行排序，能够基于排序结果向用户推荐目标活动，从而能够优化平台的资源配置。
图2示出了根据本发明的一些实施例基于产品销售数据以及用户行为数据评估目标活动的流程示意图。
参照图2所示，在步骤S210中，基于各个目标活动的产品销售数据确定各个目标活动的第一评估指标。
在示例实施例中，可以基于统计的目标活动的产品销售数据确定该目标活动的第一评估指标，第一评估指标用于表示该目标活动的产品销售情况，第一评估指标可以包括销售金额、销售数量以及销售额增长量等。
在步骤S220中，基于各个目标活动的用户行为数据确定各个目标活动的第二评估指标。
在示例实施例中，可以基于统计的目标活动的用户行为数据确定该目标活动的第二评估指标，第二评估指标用于表示该目标活动的用户参与情况，第二评估指标可以包括用户活跃度、活动参与人数以及用户增长量、评论次数以及优惠劵使用次数等。
在步骤S230中，对所述第一评估指标以及所述第二评估指标进行加权运算以评估每个类簇中的各个目标活动。
在一些实施例中，可以基于所述产品销售数据确定所述目标活动的销售金额，基于所述销售金额确定第一评估指标的权重；基于所述用户行为数据确定所述目标活动的活动参与人数，基于所述活动参与人数确定第二评估指标的权重；基于第一评估指标的权重和第二评估指标的权重对第一评估指标和第二评估指标进行加权运算以评估每个类簇中的各个目标活动。
例如，对每一类的活动，可以基于活动的销售金额以及用户规模设置不同的权重。对于以销售产品为主要目标的活动，主要通过销售金额、销售数量、销售额增长量等指标进行评估，销售金额、销售数量、销售额增长量的权重较大即第一评估指标的权重较大；对于以用户增长为主要目标的活动，主要通过新用户量以及用户增长量等指标进行评估，即第二评估指标的权重较大。
图3示出了根据本发明的一些实施例向用户推荐各个类簇中的目标活动的流程示意图。
在步骤S310中，获取各个类簇的类簇中心，将与所述类簇中心距离最近的目标活动确定为各个类簇的代表活动。
在在示例实施例中，在聚类运算采用K均值算法或K中心点算法时，可以用均值或中心点代表每个类簇的类簇中心。在确定了每个类簇中心之后，就可以得到类簇中心向量，计算类簇中各目标活动的活动内容的词向量与类簇中心向量之间的距离，将与类簇中心向量距离最近的目标活动确定为各个类簇的代表活动。
在步骤S320中，基于评估的结果以及所述代表活动的上线时间对各个类簇的代表活动进行排序。
在示例实施例中，可以基于评估的结果对各类簇的代表活动进行排序，基于各代表活动的上线时间对排序的结果进行调整。进一步地，在一些实施例中，可以基于所述评估的得分对各类簇的代表活动进行降序排列；基于各个代表活动的上线时间确定各个代表活动的时间权重；将各个代表活动的所述时间权重与所述评估的得分相乘，基于相乘的结果对所述降序排列的排序进行调整。
在步骤S330中，基于排序的结果向用户推荐各个类簇中的目标活动。
在示例实施例中，可以基于各类簇的代表活动的排序的结果向用户推荐各个类簇中的目标活动。例如，在确定了各类簇的代表活动的排序之后，可以根据该排序的结果依次从每个类簇中选取排序最前的目标活动向用户推荐。例如，各类簇的代表活动的排序为{代表活动1、代表活动2}，代表活动1所处类簇的类簇内的排序为{目标活动5、代表活动1、目标活动10}，代表活动2所处类簇的类簇内的排序为{目标活动8、代表活动2、目标活动6}，则将向用户推荐的活动顺序为变成{目标活动5、目标活动8、代表活动1、目标活动2、目标活动10、目标活动6}。
此外，在本发明的实施例中，还提供了一种活动评估装置。参照图4所示，活动评估装置400可以包括：获取单元410、聚类单元420、评估单元430以及排序单元440。其中，获取单元410用于获取多个目标活动的活动内容信息；聚类单元420用于基于所述活动内容信息对所述多个目标活动进行聚类处理获得多个类簇；评估单元430用于基于各个目标活动的产品销售数据以及用户行为数据评估每个类簇中的各个目标活动；排序单元440用于基于评估的结果以及各个目标活动的上线时间对各个类簇中的目标活动进行排序。
在本发明的一些实施例中，基于前述方案，评估单元430包括：第一评估指标确定单元，用于基于各个目标活动的产品销售数据确定各个目标活动的第一评估指标；第二评估指标确定单元，用于基于各个目标活动的用户行为数据确定各个目标活动的第二评估指标；评估运算单元，用于对所述第一评估指标以及所述第二评估指标进行加权运算以评估每个类簇中的各个目标活动。
在本发明的一些实施例中，基于前述方案，所述第一评估指标包括所述目标活动的销售金额，所述第二评估指标包括所述目标活动的活动参与人数；评估运算单元被配置为：基于所述销售金额和所述活动参与人数分别确定所述第一评估指标和所述第二评估指标的权重；基于所述权重对所述第一评估指标和所述第二评估指标进行加权运算以评估每个类簇中的各个目标活动。
在本发明的一些实施例中，基于前述方案，排序单元440包括：降序排列单元，用于基于所述评估的得分对每一类簇中的目标活动进行降序排列；权重确定单元，用于基于各个目标活动的上线时间确定各个目标活动的时间权重；调整单元，用于将各个目标活动的所述时间权重与所述评估的得分相乘，基于相乘的结果对所述降序排列的排序进行调整。
在本发明的一些实施例中，基于前述方案，权重确定单元被配置为：根据目标活动的上线时间以及艾宾浩斯遗忘曲线，确定所述目标活动在目标时间所对应的艾宾浩斯遗忘曲线的值；将所述艾宾浩斯遗忘曲线的值作为所述目标活动在所述目标时间的时间权重。
在本发明的一些实施例中，基于前述方案，所述活动评估装置400还包括：代表活动确定单元，用于获取各个类簇的类簇中心，将与所述类簇中心距离最近的目标活动确定为各个类簇的代表活动；代表活动排序单元，用于基于评估的结果以及所述代表活动的上线时间对各个类簇的代表活动进行排序；推荐单元，用于基于排序的结果向用户推荐各个类簇中的目标活动。
在本发明的一些实施例中，基于前述方案，聚类单元420包括：分词单元，用于对所述多个目标活动的活动内容信息进行分词处理，得到各个目标活动的活动内容的词向量；距离计算单元，用于计算各个目标活动的活动内容的词向量之间的距离；聚类处理单元，用于基于所述词向量之间的距离对各个目标活动进行聚类处理获得多个类簇。
由于本发明的示例实施例的活动评估装置400的各个功能模块与上述活动评估方法的示例实施例的步骤对应，因此在此不再赘述。
在本发明的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。
下面参考图5，其示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统500的结构示意图。图5示出的电子设备的计算机系统500仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，计算机系统500包括中央处理单元(CPU)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。
以下部件连接至I/O接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。
特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)501执行时，执行本申请的系统中限定的上述功能。
需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本发明实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现如上述实施例中所述的活动评估方法。
例如，所述电子设备可以实现如图1中所示的：步骤S110，获取多个目标活动的活动内容信息；步骤S120，基于所述活动内容信息对所述多个目标活动进行聚类处理获得多个类簇；步骤S130，基于各个目标活动的产品销售数据以及用户行为数据评估每个类簇中的各个目标活动；步骤S140，基于评估的结果以及各个目标活动的上线时间对各个类簇中的目标活动进行排序。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备或装置的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本发明实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本发明实施方式的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (10)
1.一种活动评估方法，其特征在于，包括：
获取多个目标活动的活动内容信息；
基于所述活动内容信息对所述多个目标活动进行聚类处理获得多个类簇；
基于各个目标活动的产品销售数据以及用户行为数据评估每个类簇中的各个目标活动；
基于评估的得分以及各个目标活动的上线时间对各个类簇中的目标活动进行排序。
2.根据权利要求1所述的活动评估方法，其特征在于，基于各个目标活动的产品销售数据以及用户行为数据评估每个类簇中的各个目标活动，包括：
基于各个目标活动的产品销售数据确定各个目标活动的第一评估指标；
基于各个目标活动的用户行为数据确定各个目标活动的第二评估指标；
对所述第一评估指标以及所述第二评估指标进行加权运算以评估每个类簇中的各个目标活动。
3.根据权利要求2所述的活动评估方法，其特征在于，所述第一评估指标包括所述目标活动的销售金额，所述第二评估指标包括所述目标活动的活动参与人数；对所述第一评估指标以及所述第二评估指标进行加权运算以评估每个类簇中的各个目标活动，包括：
基于所述销售金额和所述活动参与人数分别确定所述第一评估指标和所述第二评估指标的权重；
基于所述权重对所述第一评估指标和所述第二评估指标进行加权运算以评估每个类簇中的各个目标活动。
4.根据权利要求1所述的活动评估方法，其特征在于，基于评估的结果以及各个目标活动的上线时间对每个类簇中的各个目标活动进行排序，包括：
基于所述评估的得分对每一类簇中的目标活动进行降序排列；
基于各个目标活动的上线时间确定各个目标活动的时间权重；
将各个目标活动的所述时间权重与所述评估的得分相乘，基于相乘的结果对所述降序排列的排序进行调整。
5.根据权利要求4所述的活动评估方法，其特征在于，基于各个目标活动的上线时间确定各个目标活动的时间权重，包括：
根据目标活动的上线时间以及艾宾浩斯遗忘曲线，确定所述目标活动在目标时间所对应的艾宾浩斯遗忘曲线的值；
将所述艾宾浩斯遗忘曲线的值作为所述目标活动在所述目标时间的时间权重。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的活动评估方法，其特征在于，所述活动评估方法还包括：
获取各个类簇的类簇中心，将与所述类簇中心距离最近的目标活动确定为各个类簇的代表活动；
基于评估的结果以及所述代表活动的上线时间对各个类簇的代表活动进行排序；
基于各个类簇的代表活动的排序先后顺序确定各个类簇中的目标活动的推荐顺序；
按照所述推荐顺序依次向用户推荐各个类簇中的目标活动。
7.根据权利要求6所述的活动评估方法，其特征在于，基于所述活动内容信息对所述多个目标活动进行聚类处理获得多个类簇，包括：
对所述多个目标活动的活动内容信息进行分词处理，得到各个目标活动的活动内容的词向量；
计算各个目标活动的活动内容的词向量之间的距离；
基于所述词向量之间的距离对各个目标活动进行聚类处理获得多个类簇。
8.一种活动评估装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取多个目标活动的活动内容信息；
聚类单元，用于基于所述活动内容信息对所述多个目标活动进行聚类处理获得多个类簇；
评估单元，用于基于各个目标活动的产品销售数据以及用户行为数据评估每个类簇中的各个目标活动；
排序单元，用于基于评估的结果以及各个目标活动的上线时间对各个类簇中的目标活动进行排序。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；以及
存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的活动评估方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的活动评估方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811191528.6A CN109460778B (zh) | 2018-10-12 | 2018-10-12 | 活动评估方法、装置、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811191528.6A CN109460778B (zh) | 2018-10-12 | 2018-10-12 | 活动评估方法、装置、电子设备及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109460778A true CN109460778A (zh) | 2019-03-12 |
| CN109460778B CN109460778B (zh) | 2024-04-09 |
Family
ID=65607571
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811191528.6A Active CN109460778B (zh) | 2018-10-12 | 2018-10-12 | 活动评估方法、装置、电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109460778B (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111915115A (zh) * | 2019-05-10 | 2020-11-10 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 执行策略设置方法和装置 |
| CN112651590A (zh) * | 2020-10-10 | 2021-04-13 | 武汉烽火众智数字技术有限责任公司 | 一种指令处理流程推荐的方法 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140081680A1 (en) * | 2012-08-08 | 2014-03-20 | Mastercard International Incorporated | Methods and systems for evaluating technology assets using data sets to generate evaluation outputs |
| CN104346523A (zh) * | 2013-08-02 | 2015-02-11 | 诺基亚公司 | 用于活动识别的方法、设备和计算机程序产品 |
| CN106600007A (zh) * | 2016-11-29 | 2017-04-26 | 上海亿账通互联网科技有限公司 | 活动质量评估方法及装置 |
| CN106682053A (zh) * | 2015-11-10 | 2017-05-17 | 网易（杭州）网络有限公司 | 一种游戏充值促销活动投放方案优化方法及装置 |
| CN107688876A (zh) * | 2017-09-04 | 2018-02-13 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 业务目标预估方法及装置、存储介质和电子设备 |
| CN107766449A (zh) * | 2017-09-26 | 2018-03-06 | 杭州云赢网络科技有限公司 | 热点挖掘方法、装置、电子设备及存储介质 |
| KR20180039332A (ko) * | 2016-10-10 | 2018-04-18 | 성균관대학교산학협력단 | 다면지표를 활용한 기술평가장치, 시스템 및 이에 대한 평가 방법 |
| CN108205682A (zh) * | 2016-12-19 | 2018-06-26 | 同济大学 | 一种用于个性化推荐的融合内容和行为的协同过滤方法 |
-
2018
- 2018-10-12 CN CN201811191528.6A patent/CN109460778B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140081680A1 (en) * | 2012-08-08 | 2014-03-20 | Mastercard International Incorporated | Methods and systems for evaluating technology assets using data sets to generate evaluation outputs |
| CN104346523A (zh) * | 2013-08-02 | 2015-02-11 | 诺基亚公司 | 用于活动识别的方法、设备和计算机程序产品 |
| CN106682053A (zh) * | 2015-11-10 | 2017-05-17 | 网易（杭州）网络有限公司 | 一种游戏充值促销活动投放方案优化方法及装置 |
| KR20180039332A (ko) * | 2016-10-10 | 2018-04-18 | 성균관대학교산학협력단 | 다면지표를 활용한 기술평가장치, 시스템 및 이에 대한 평가 방법 |
| CN106600007A (zh) * | 2016-11-29 | 2017-04-26 | 上海亿账通互联网科技有限公司 | 活动质量评估方法及装置 |
| CN108205682A (zh) * | 2016-12-19 | 2018-06-26 | 同济大学 | 一种用于个性化推荐的融合内容和行为的协同过滤方法 |
| CN107688876A (zh) * | 2017-09-04 | 2018-02-13 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 业务目标预估方法及装置、存储介质和电子设备 |
| CN107766449A (zh) * | 2017-09-26 | 2018-03-06 | 杭州云赢网络科技有限公司 | 热点挖掘方法、装置、电子设备及存储介质 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111915115A (zh) * | 2019-05-10 | 2020-11-10 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 执行策略设置方法和装置 |
| CN112651590A (zh) * | 2020-10-10 | 2021-04-13 | 武汉烽火众智数字技术有限责任公司 | 一种指令处理流程推荐的方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109460778B (zh) | 2024-04-09 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Agarwal et al. | An interdisciplinary review of research in conjoint analysis: Recent developments and directions for future research | |
| US9152969B2 (en) | Recommendation ranking system with distrust | |
| CN110111139B (zh) | 行为预估模型生成方法、装置、电子设备及可读介质 | |
| CN109345368A (zh) | 基于大数据的信用评估方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN109299356A (zh) | 基于大数据的活动推荐方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN109190028A (zh) | 基于大数据的活动推荐方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN112163963B (zh) | 业务推荐方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| US20200234218A1 (en) | Systems and methods for entity performance and risk scoring | |
| CN109214585A (zh) | 用户消费预测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN109543940A (zh) | 活动评估方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| US11321654B2 (en) | Skew-mitigated evolving prediction model | |
| Chaudhuri | Modified fuzzy support vector machine for credit approval classification | |
| CN109685537A (zh) | 用户行为的分析方法、装置、介质和电子设备 | |
| CN109656967A (zh) | 基于空间的大数据挖掘处理方法、装置、介质及电子设备 | |
| Wang et al. | Context-aware personalized crowdtesting task recommendation | |
| CN108596765A (zh) | 一种金融电子资源推荐方法和装置 | |
| Pinar et al. | Sensitivity of university rankings: Implications of stochastic dominance efficiency analysis | |
| Kim et al. | Box office forecasting considering competitive environment and word-of-mouth in social networks: a case study of Korean film market | |
| CN109460778A (zh) | 活动评估方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN113508406A (zh) | 用于异步协作和基于机器的仲裁的结构化论证的系统 | |
| Proselkov et al. | Financial ripple effect in complex adaptive supply networks: an agent-based model | |
| Deng et al. | Stock price change rate prediction by utilizing social network activities | |
| WO2020150597A1 (en) | Systems and methods for entity performance and risk scoring | |
| US11983609B2 (en) | Dual machine learning pipelines for transforming data and optimizing data transformation | |
| CN109800138B (zh) | 一种cpu测试方法、电子装置及存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |