CN111104596A - 一种信息处理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

一种信息处理方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请实施例提供了一种信息处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取目标用户关联的资源包的资源信息；根据所述资源信息确定所述目标用户的特征数据，所述特征数据包括用于表征权重值敏感特征的第一参数以及用于表征资源溢出特征的第二参数；根据所述第一参数和所述第二参数确定所述目标用户的类别。采用本申请，可以丰富确定用户的类别的方式，提升确定出的用户的类别的准确性和可参考性。

Description

一种信息处理方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种信息处理方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着科技的发展，更多时候需要获取用户的个人信息，如性别、年龄、爱好等数据来对用户进行分析，从而为该用户提供更高品质的服务。具体来讲，通常可以采用大数据分析技术来对用户的个人信息进行分析处理，得到该用户的类别，从而基于该用户的类别来为该用户提供更高品质的服务。然而，目前确定用户的类别的方式较为单一，准确性较低，可参考性较低。
发明内容
本申请实施例提供了一种信息处理方法、装置、电子设备及存储介质，可以丰富确定用户的类别的方式，提升确定出的用户的类别的准确性和可参考性。
第一方面，本申请实施例提供了一种信息处理方法，包括：
获取目标用户关联的资源包的资源信息；
根据所述资源信息确定所述目标用户的特征数据，所述特征数据包括用于表征权重值敏感特征的第一参数以及用于表征资源溢出特征的第二参数；
根据所述第一参数和所述第二参数确定所述目标用户的类别。
第二方面，本申请实施例提供了一种信息处理装置，包括：
获取单元，用于获取目标用户关联的资源包的资源信息；
处理单元，用于根据所述资源信息确定所述目标用户的特征数据，所述特征数据包括用于表征权重值敏感特征的第一参数以及用于表征资源溢出特征的第二参数；
所述处理单元，还用于根据所述第一参数和所述第二参数确定所述目标用户的类别。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器；所述存储器，用于存储程序指令；所述处理器，调用所述程序指令，用于实现如第一方面所述的方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有程序指令，所述程序指令被执行时，用于实现如第一方面所述的方法。
综上所述，电子设备可以获取目标用户关联的资源包的资源信息，并根据该资源信息确定该目标用户的特征数据，从而根据该特征数据包括用于表征权重值敏感特征的第一参数以及用于表征资源溢出特征的第二参数确定该目标用户的类别，丰富了确定用户的类别的方式，提升了确定出的用户的类别的准确性和可参考性。
附图说明
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，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地介绍，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他的附图。
图1a是本申请实施例提供的一种画像模型的示意图；
图1b是本申请实施例提供的另一种画像模型的示意图；
图1c是本申请实施例提供的一种区块链网络的架构示意图；
图2是本申请实施例提供的一种信息处理方法的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的另一种信息处理方法的流程示意图；
图4是本申请实施例提供的一种信息处理装置的结构示意图；
图5是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。
本申请实施例提出了一种信息处理方案以更准确地识别用户类别，该信息处理方案可以运用在电子设备中，该电子设备包括但不限于终端或服务器。此处的终端包括但不限于笔记本电脑、台式电脑，等等。此处的服务器包括但不限于信息处理服务器、web服务器(例如网站服务器)、应用服务器，等等；该服务器可以是一个独立的服务设备，也可以是由多个服务设备共同构成的集群设备，本申请实施对此不作限定。
电子设备在采用该信息处理方案识别用户类别时，可以先获取目标用户关联的资源包的资源信息，然后根据资源信息确定目标用户的特征数据，从而根据特征数据确定目标用户的类别。此处的特征数据可以包括用于表征权重值敏感特征的第一参数以及用于表征资源溢出特征的第二参数。在一个实施例中，权重值敏感特征可以是指权重值敏感度或对权重值是否敏感。资源溢出特征可以是指资源溢出度或资源是否溢出。
在一种实施方式中，本申请实施例提及的信息处理方案可以应用于非标招商业务等等业务中，这个业务所具有的特点是：被售卖的非标资源并非以单独资源定价方式进行单一类别售卖，而是在非标招商项目中统一打包售卖。其中，非标招商项目可以为打包售卖含除硬广以外的非标准类资源的综艺招商项目。非标资源是指项目资源包内除硬广以外的非标准类资源。非标准类资源可以简称为非标资源。例如，一款综艺在进行招商售卖的过程中，其非标资源如包装权益、内容植入权益、创意广告等虽然会有各自的定价，但会与硬广类标准资源共同打包，并以整包价格售卖给招商客户，而并非包装权益、内容植入权益、创意广告分别单独定价，分别单独售卖给招商客户。通常来说同一个非标资源实际售卖的价格往往在不同非标招商项目中不同。
此外，这个业务还具有的特点是：资源售卖后具有交付阶段，即存在售中交付阶段。客户对于价格敏感的表现并非仅仅体现在打包售卖过程中，而是还会通过在售中交付执行时通过资源量溢出来间接降低资源单价。因上述非标资源所具有的非单独售卖，以及同一个非标资源实际售卖的价格往往在不同非标招商项目中不同的特征，因此现有技术的从单一产品售价与销量出发衡量价格敏感度的方式，并不能用于非标招商业务中客户对非标资源产品的价格敏感度的体现。因此，本申请实施例可通过打包售卖过程中的价格敏感度及交付过程中的溢出需求度两个指标来评估客户的类别，即可以通过用于表征权重值敏感特征的第一参数以及用于表征资源溢出特征的第二参数来确定目标用户的类别。
在一个实施例中，电子设备可以根据第一参数和第二参数构建目标用户的画像模型，并展示该画像模型。在一个实施例中，当电子设备为服务器时，电子设备可以通过相应终端展示画像模型。采用该方式，能够直观的体现目标用户的权重值需求和资源溢出需求，等等。其中，该画像模型包括但不限于以点、线、面、图像、字符串(如文字、数字、字母)等等形式表现。
在一个实施例中，电子设备可以根据第一参数和第二参数构建坐标，如坐标(第一参数，第二参数)，并确定该坐标在坐标系所处的位置，从而在该位置上绘制目标用户的画像模型。在一个实施例中，电子设备可以在该位置上添加标记信息，并将该标记信息作为目标用户的画像模型。其中，该标记信息可以包括标记点，和/或还可以包括目标用户的标识信息，如昵称、姓名或单位名称等信息。例如，采用该方式可以得到图1a所示的客户1的画像模型。其中，图1a坐标系的横轴为用于表征权重值敏感特征的参数(价格敏感度指标)对应的轴。图1a坐标系的纵轴为用于表征资源溢出特征的参数(资源要求度指标)对应的轴。其中，此处的资源要求度还可以称为资源需求度。
在一个实施例中，该资源信息可以包括该关联的资源包的权重值，电子设备还可以根据该关联的资源包的权重值在该位置上绘制目标用户的画像模型。在一个实施例中，电子设备可以以该坐标为中心点，并以该关联的资源包的权重值为半径(或还可以为长或宽)在该位置上绘制气泡图像，并将该气泡图像作为目标用户的画像模型。例如，采用该方式可以得到如图1b所示的不同用户的画像模型。其中，图1b坐标系的横轴是指用于表征权重值敏感特征的参数对应的轴。图1b坐标系的纵轴为用于表征资源溢出特征的参数对应的轴。其中，图1b中包含相应文字的方框是可选的，即图1b所示的界面可以仅保留方框内的文字，而无需保留方框。
在一个实施例中，电子设备还可以确定目标用户所属的行业，并根据目标用户所属的行业以及关联的资源包的权重值绘制目标用户的画像模型。例如，该行业可以分为食品饮料、网服、日化、IT3C、医务、金融、交通、教育、零售，等等，本申请实施例对其不做限制。在一个实施例中，电子设备可以根据行业与颜色的对应关系，确定目标用户所属的行业对应的颜色，并为气泡图像填充该目标用户所属的行业对应的颜色，得到填充了该目标用户所属的行业对应的颜色的气泡图像以作为该目标用户的画像模型。例如，参见图1b，以目标客户为客户1为例，客户1的行业为食品饮料，电子设备可以根据行业与颜色的对应关系确定食品饮料对应第一颜色，电子设备可以为气泡图像填充第一颜色，并将填充了第一颜色的客户1的气泡图像作为客户1的画像模型。
在一个实施例中，电子设备可以响应目标用户对气泡图像的颜色添加操作，并为气泡图像填充颜色添加操作指示的颜色。得到填充了该目标用户所属的行业对应的颜色的气泡图像以作为该目标用户的画像模型。
在一个实施例中，电子设备还可以根据目标用户的标识信息、目标用户所属的行业以及关联的资源包的权重绘制目标用户的画像模型。采用该方式，电子设备可以得到添加了该目标用户的标识信息以及填充了该目标用户所属的行业对应的颜色的气泡图像作为该目标用户的画像模型。在一个实施例中，电子设备可以响应目标用户对气泡图像的标识信息添加操作，将目标用户的标识信息添加至该气泡图像对应的位置范围内。例如，在图1b中，以目标客户为客户1为例，电子设备可以在填充了第一颜色的客户1的气泡图像下方添加文字“客户1”，得到添加了文字“客户1”以及填充了第一颜色的气泡图像作为客户1的画像模型。
在一个实施例中，本申请实施例提及的信息处理方案还可以结合区块链技术来实现。例如，以电子设备为独立于该区块链网络中的所有区块链节点的设备为例，电子设备可以从区块链获取目标用户关联的资源包的资源信息，和/或还可以将所述目标用户的类别写入区块链中。通过区块链记录这些信息，可以防止信息被非法用户篡改，确保信息的真实性和可靠性。再如，电子设备可以为区块链网络中的任一区块链节点，电子设备可以部署智能合约，并可以当智能合约在检测到触发条件满足时执行该信息处理方案。其中，该检测到触发条件满足包括但不限于为检测到用户类别识别请求。又如，以电子设备为独立于该区块链网络中的所有区块链节点的设备为例，电子设备可以在区块链网络中广播该用户类别识别请求，并由区块链网络中的区块链节点在检测到该用户类别识别请求时执行该信息处理方案。
例如，请参见图1c，是本申请实施例提供的一种区块链网络的架构图。该区块链网络中可包括一个或多个区块链节点，作为示例，如图1c所示，该区块链网络示出了3个区块链节点，包括该电子设备、区块链节点1和区块链节点2。可以理解，在其它可选的实施例中，该电子设备可以为区块链网络以外的设备，从而电子设备可通过将该目标用户的类别等上传至该区块链网络中的目标区块链节点，由该目标区块链节点对该目标用户的类别等进行上链处理。其中，该上链处理的过程可以为该目标区块链节点根据目标用户的类别生成区块，该区块包括目标用户的类别，进而该目标区块链节点可以将该区块发布至该区块链网络，等等。其中，该目标区块链节点可以为该区块链网络中的任一区块链节点，或者可以为该区块链网络中的指定节点，比如与该目标用户关联的区块链节点，等等，本申请不做限定。
在一些实施例中，该资源包的资源信息可以为存储于区块链网络中的资源信息，也即，区块链网络中可以存储有多个用户中每个用户关联的资源包的资源信息。从而电子设备可以从区块链网络获取目标用户关联的资源包的资源信息，以基于该资源信息确定该目标用户的特征数据，进而根据该特征数据包括的第一参数和第二参数确定该目标用户的类型，由此能够提升获取的关联的资源包的资源信息的可靠性，进而有助于进一步提升确定出的目标用户的类别的可靠性。
在一些实施例中，电子设备还可以根据类别与处理策略的对应关系，确定目标用户的类别对应的处理策略作为该目标用户的处理策略，进而可对该目标用户的处理策略进行上链处理，以便于区块链网络中的区块链节点基于该目标用户的处理策略为该目标用户推荐信息或进行其它处理。
区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Block chain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层。
区块链底层平台可以包括用户管理、基础服务、智能合约以及运营监控等处理模块。其中，用户管理模块负责所有区块链参与者的身份信息管理，包括维护公私钥生成(账户管理)、密钥管理以及用户真实身份和区块链地址对应关系维护(权限管理)等，并且在授权的情况下，监管和审计某些真实身份的交易情况，提供风险控制的规则配置(风控审计)；基础服务模块部署在所有区块链节点设备上，用来验证业务请求的有效性，并对有效请求完成共识后记录到存储上，对于一个新的业务请求，基础服务先对接口适配解析和鉴权处理(接口适配)，然后通过共识算法将业务信息加密(共识管理)，在加密之后完整一致的传输至共享账本上(网络通信)，并进行记录存储；智能合约模块负责合约的注册发行以及合约触发和合约执行，开发人员可以通过某种编程语言定义合约逻辑，发布到区块链上(合约注册)，根据合约条款的逻辑，调用密钥或者其它的事件触发执行，完成合约逻辑，同时还提供对合约升级注销的功能；运营监控模块主要负责产品发布过程中的部署、配置的修改、合约设置、云适配以及产品运行中的实时状态的可视化输出，例如：告警、监控网络情况、监控节点设备(例如区块链节点)健康状态等。
平台产品服务层提供典型应用的基本能力和实现框架，开发人员可以基于这些基本能力，叠加业务的特性，完成业务逻辑的区块链实现。应用服务层提供基于区块链方案的应用服务给业务参与方进行使用。
请参阅图2，为本申请实施例提供的一种信息处理方法的流程示意图。该方法可以应用于电子设备中，该方法可以包括如下步骤：
S201、获取目标用户关联的资源包的资源信息。
其中，该关联的资源包可以包括至少一种资源包，该至少一种资源包中每种资源包的数量为至少一个，每种资源包包括至少一种资源。在一个实施例中，该至少一种资源可以是指至少一种非标资源。该至少一种为一种或多种，该至少一个为一个或多个。在一个实施例中，该关联的资源包可以为在预设时间范围内统计的目标用户已购买且已执行的资源包。该资源信息可以包括该每种资源包的标识信息，如每种资源包的名称或编号，等等。
在一个实施例中，该资源信息还可以包括该每种资源包中各种资源的标识信息，例如该各种资源的名称或描述信息，等等。在一个实施例中，该资源信息还可以包括该每种资源包中各种资源的数量。在一个实施例中，该资源信息还可以包括该每种资源包的资源溢出量。在一个实施例中，该资源溢出量可以根据该每种资源包对应的初始资源量与实际执行资源量确定出的。例如，客户1购买了资源包A，资源包A对应的初始资源量共计30个，在执行资源包A的过程中，客户1要求增加3个资源a，在执行资源包A后，便可得到对资源包A的实际执行资源量为33个，因此可以确定资源包A的资源溢出量为3个。
在一个实施例中，可以列出各个用户(如目标用户)对应的溢出变动类资源(即存在资源溢出情况的资源)的初始资源量(如购买量)及对应的实际执行资源量(如实际执行量)，分析每一个初始资源量与实际执行资源量不一致的资源变动原因。为更好地区分由用户侧主动要求产生的资源溢出量，下面以非标招商项目为例，引入如表1所示的资源变动原因划分。
表1
Figure BDA0002322805120000081
在一个实施例中，在获取资源溢出量的过程中，可以只取“客户要求”类的变动资源部分进行计算。即，可以不考虑客户要求以外因素导致的资源溢出，仅查看由于客户要求导致的资源溢出。相应地，可以确定目标用户针对每种资源包对应的属于“客户要求”类的变动资源部分，并根据每种资源包对应的属于“客户要求”类的变动资源部分统计每种资源包的资源溢出量。
S202、根据所述资源信息确定所述目标用户的特征数据，所述特征数据包括用于表征权重值敏感特征的第一参数以及用于表征资源溢出特征的第二参数。
在一个实施例中，该资源信息包括该每种资源包中各种资源的标识信息以及该每种资源包中各种资源的数量，电子设备根据该资源信息确定该目标用户的特征数据的方式为电子设备根据该每种资源包中各种资源的标识信息获取该关联的资源包中各种资源各自对应的权重值均值；根据该每种资源包中每种资源的数量以及该关联的资源包中各种资源各自对应的权重值均值，计算该目标用户对该关联的资源包的预估权重值总值；电子设备获取该目标用户对该关联的资源包的实际权重值总值，并根据该预估权重值总值以及该实际权重值总值，确定用于表征权重值敏感特征的第一参数。通过该方式能够有效确定用于表征权重值敏感特征的第一参数。
例如，目标用户为客户1，该关联的资源包包括资源包A和资源包B，其中，资源包A的数量为1个，资源包B的数量为2个，资源包A包括1个资源1、1个资源2和1个资源3，每个资源包B包括1个资源3、1个资源4和2个资源5。电子设备根据该每种资源包中每种资源的标识信息获取资源1的权重值均值a，资源2的权重值均值b、资源3的权重值均值c，资源4的权重值均值d和资源5的权重值均值e。电子设备可以根据该每种资源包中各种资源的数量以及该关联的资源包中各种资源各自对应的权重值均值，计算得到该目标用户对该关联的资源包的预估权重值总值(a+b+3c+2d+4e)。电子设备获取该目标用户对该关联的资源包的实际权重值总值，并根据该预估权重值总值以及该实际权重值总值，确定用于表征权重值敏感特征的第一参数。
在一个实施例中，电子设备根据每种资源包中各种资源的标识信息获取关联的资源包中各种资源各自对应的权重值均值的方式可以为电子设备根据每种资源包中各种资源的标识信息查询出每种资源对应的历史使用记录；电子设备根据该历史使用记录中记录的每种资源中各个资源各自的实际权重值(例如可以为实际售卖价格)以及统计的每种资源的总的使用量(例如总的售卖数量)，计算该关联的资源包中各种资源各自对应的权重值均值。
在一个实施例中，电子设备根据该预估权重值总值以及该实际权重值总值，确定用于表征权重值敏感特征的第一参数的方式可以为电子设备计算该预估权重值总值与该实际权重值总值之间的差值，并将该预估权重值总值与该实际权重值总值之间的差值，确定为用于表征权重值敏感特征的第一参数。下面以目标用户为客户1、该关联的资源包为综艺招商类项目资源包(以下简称项目资源包)为例，来描述确定第一参数的过程。
首先给到了计算非标资源的价格敏感度指标的方式，即利用客户1在该项目中采购的非标资源的市场平均购买价乘以该客户1的购买量，来对比客户所购买资源实际总价，得到敏感度指标；其次，考量了客户1在完整交付流程中对价格的态度——通过价格敏感度指标衡量了客户1是否在售前阶段对打包价格表现敏感，又通过溢出需求度指标衡量了客户1是否在交付阶段对资源溢出有强烈需求，从而导致资源单价被压低。
具体地，可以使用客户1购买的该项目资源包中各种资源(如为每种非标资源)的净均价(即权重值均值)乘以相应资源的购买量(即相应资源的数量)来计算以市场价购买该项目资源包时的总价(即预估权重值总值)，以此与客户1对该项目资源包的实际购买价(即实际权重值总值)进行对比。客户1的实际购买价相对低，则表明客户1对价格敏感；反之，则为不敏感。使用公式可以表达为：
Figure BDA0002322805120000101
其中，S为第一参数。在此处，该第一参数可以为价格敏感度指标。
Figure BDA0002322805120000102
为第i种资源(如为第i种非标资源)的净均价。Pi为客户1针对第i种资源的购买净单价(权重值)。第ni为第i种资源的购买量(资源的数量)，N为资源的类别数(如为非标资源的种类数)。在一个实施例中，为保证公式单位统一，所选择的资源的计价单位(即权重值计算单位)需要匹配，如资源按“次”售卖，则净单价为“万元/次”或“元/次”。其中，该净单价是指将资源的刊例价进行折扣后的实际成交价格。
在一个实施例中，上述过程的具体计算步骤可以包括步骤1-4：
1、计算该项目资源包中各种资源的售卖净单价的平均值
Figure BDA0002322805120000103
2、统计客户1对该项目资源包中每种资源包包括的各种资源的购买量ni以及购买净单价Pi。
3、计算每种资源包包括的各种资源的购买量ni*购买净单价Pi后的加总：
Figure BDA0002322805120000104
(即前述提及的对该项目资源包的实际购买价)，以及项目资源包包括的每种资源包中各种资源的购买量*每种资源包包括的各种资源的净均价后的加总：
Figure BDA0002322805120000105
以进行对比(即前述提及的以市场价购买项目资源包的总价)。
4、计算
Figure BDA0002322805120000106
得到S。如计算结果为正值，则表明客户1对资源购买(如对非标资源购买)具有价格敏感度(即权重值敏感特征)，S越大则说明敏感度越高；如计算结果为负值，则表明客户1对资源购买不具有价格敏感度，S越小则说明敏感度越低。
综上所述，因非标招商业务中，项目资源包涵盖不止一种非标资源，因此使用某一种非标资源来衡量客户对价格敏感度的方法无疑是不理想的。而采用本申请实施例，在极端情况下，当某项目中只有一个客户购买了某一非标资源，则敏感度计算结果为0，也不会对该客户所购买总结果产生任何影响。
在一个实施例中，该资源信息包括该每种资源包的资源溢出量，电子设备根据该资源信息确定该目标用户的特征数据的方式可以为电子设备根据该每种资源包的资源溢出量获得该关联的资源包的资源溢出量，并将该关联的资源包的资源溢出量确定为用于表征资源溢出特征的第二参数。例如，目标客户为客户1，客户1购买了资源包A，资源包A对应的初始资源量共计30个，在执行资源包A的过程中，客户1要求增加3个资源a，在执行资源包A后，便可得到对资源包A的实际执行资源量为33个，因此可以确定资源包A的资源溢出量为3个，相应的第二参数可以为3。再如，关联的资源包为综艺招商类项目资源包。参见表1，可以计算客户1在项目期间的资源溢出量作为溢出需求度指标O。此结果为正值则为客户要求溢出，值越大则说明溢出需求度越高；结果为零则为未要求溢出；小于零则实际情况可能为实结或未完成实际交付量。在一个实施例中，内部原因如节目自动增加期数记为“策略赠送或自然溢出”、赔偿类赠送记为“补偿赠送”，客户要求溢出记为“客户要求”(客户基于一定补偿原因，主动提出要求溢出也记为“客户要求”)。
S203、根据所述第一参数和所述第二参数确定所述目标用户的类别。
在一个实施例中，若第一参数大于零且第二参数大于零，则确定该目标用户的类别为第一类别。例如，该第一类别为权重值谈判难度高(如价格谈判难度高)且交付溢出需求高的类别。若第一参数小于零且第二参数大于零，则确定该目标用户的类别为第二类别。例如，该第二类别为权重值谈判较易且交付溢出需求高的类别。若第一参数小于零且第二参数小于零，则确定该目标用户的类别为第三类别。例如，该第三类别为权重值谈判较易且交付溢出需求不高的类别。若第一参数大于零且第二参数小于零，则确定该目标用户的类别为第四类别。例如，该第四类别为权重值谈判难度高且交付溢出需求不高的类别。
在一个实施例中，电子设备可以根据第一参数和第二参数构建目标用户的画像模型，并根据画像模型确定目标用户的类别。若第一参数大于零且第二参数大于零，则可以确定该画像模型位于该坐标系第一区间，该第一区间为0°-90°的区间，此时可以确定该目标用户的类别为第一类别。若第一参数小于零且第二参数大于零，则可以确定该画像模型位于第二区间，该第二区间为90°-180°此时可以确定该目标用户的类别为第二类别。若第一参数小于零且第二参数小于零，则可以确定该画像模型位于180°-270°，此时可以确定该目标用户的类别为第三类别。若第一参数大于零且第二参数小于零，此时可以确定该画像模型位于第四区间，此时可以确定该目标用户的类别为第四类别。例如，参见图1b，目标用户为客户1，客户1的第一参数大于零且第二参数小于零。可以确定客户1的画像模型位于第二区间，此时可以确定客户1的类别为第二类别。
在一个实施例中，本申请实施例权重值除了可以表示价格外，还可以为虚拟货币量，其中，该虚拟货币包括但不限于比特币、Q币、点券等等。
可见，图2所示的实施例中，电子设备可以获取目标用户关联的资源包的资源信息，并根据该资源信息确定该目标用户的特征数据，从而根据该特征数据包括用于表征权重值敏感特征的第一参数以及用于表征资源溢出特征的第二参数确定该目标用户的类别，丰富了确定用户的类别的方式，提升了确定出的用户的类别的准确性和可参考性。
请参阅图3，为本申请实施例提供的另一种信息处理方法的流程示意图。该方法可以应用于电子设备。具体的，该方法可以包括以下步骤：
S301、获取目标用户关联的资源包的资源信息；
S302、根据所述资源信息确定所述目标用户的特征数据，所述特征数据包括用于表征权重值敏感特征的第一参数以及用于表征资源溢出特征的第二参数；
S303、根据所述第一参数和所述第二参数确定所述目标用户的类别。
其中，步骤S301和步骤S302可参见图2实施例，本申请实施例在此不做赘述。
S304、根据类别与处理策略之间的对应关系，确定所述目标用户的类别对应的处理策略作为对所述目标用户的处理策略。
本申请实施例中，电子设备可以根据该目标用户的类别进行业务处理。
例如，电子设备可以根据该目标用户的类别确定针对该目标用户的待推送资源包，并将该待推送资源包的信息发送至该目标用户对应的终端。
再如，电子设备可以根据类别与处理策略之间的对应关系，确定该目标用户的类别对应的处理策略作为对该目标用户的处理策略。本申请给到了针对画像模型所在区域的不同解读及策略方法，例如，若客户售前对打包价格不敏感，而后期交付要求资源溢出，则为了将资源控制在一定的底价范围之上，售前需要进行相应的溢出资源预留策略。
在一个实施例中，上述类别与处理策略之间的对应关系可以包括第一类别与第一处理策略之间的对应关系、第二类别与第二处理策略之间的对应关系、第三类别与第三处理策略之间的对应关系、第四类别与第四处理策略之间的对应关系。例如，第一处理策略可以是指在交付时需要严格把控溢出需求的交付策略，该第二处理策略可以是指在资源打包时提前预留一定资源池作为用户溢出空间的打包策略。由于用户可能产生过资源实结情况，该第三处理策略可以是需要避免再次因用户在项目中的实结而造成收入损失。该第四处理策略可以是正常交付，避免产生资源实结的情况。
可见，电子设备可以在得到目标用户的类别后，确定该目标用户的类别对应的处理策略作为对该目标用户的处理策略，进而提升为目标用户确定出的处理策略的可靠性。
请参阅图4，为本申请实施例提供的一种信息处理装置的结构示意图。该装置可以应用于电子设备。具体地，该装置可以包括：
获取单元401，用于获取目标用户关联的资源包的资源信息；
处理单元402，用于根据所述资源信息确定所述目标用户的特征数据，所述特征数据包括用于表征权重值敏感特征的第一参数以及用于表征资源溢出特征的第二参数；
处理单元402，还用于根据所述第一参数和所述第二参数确定所述目标用户的类别。
在一种可选的实施方式中，该装置还可以包括展示单元403。
在一种可选地实施方式中，处理单元402，还用于在确定所述目标用户的特征数据后，根据所述第一参数和所述第二参数构建所述目标用户的画像模型。
在一种可选的实施方式中，展示单元403，用于展示所述画像模型。
在一种可选的实施方式中，所述资源信息包括所述关联的资源包的权重值，处理单元402根据所述第一参数和所述第二参数构建所述目标用户的画像模型，具体为根据第一参数和第二参数构建坐标；确定所述坐标在坐标系所处的位置，并根据所述关联的资源包的权重值在所述位置上绘制所述目标用户的画像模型。
在一种可选的实施方式中，所述关联的资源包包括至少一种资源包，所述至少一种资源包中每种资源包的数量为至少一个，所述每种资源包包括至少一种资源，所述资源信息包括所述每种资源包中各种资源的标识信息以及所述每种资源包中各种资源的数量；处理单元402根据所述资源信息确定所述目标用户的特征数据，具体为根据所述每种资源包中各种资源的标识信息获取所述关联的资源包中各种资源各自对应的权重值均值；根据所述每种资源包中各种资源的数量以及所述关联的资源包中各种资源各自对应的权重值均值，计算所述目标用户对所述关联的资源包的预估权重值总值；获取所述目标用户对所述关联的资源包的实际权重值总值；根据所述预估权重值总值以及所述实际权重值总值，确定用于表征权重值敏感特征的第一参数。
在一种可选的实施方式中，处理单元402根据所述预估权重值总值以及所述实际权重值总值，确定用于表征权重值敏感特征的第一参数，具体为计算所述预估权重值总值与所述实际权重值总值之间的差值；将所述预估权重值总值与所述实际权重值总值之间的差值，确定为用于表征权重值敏感特征的第一参数。
在一种可选的实施方式中，所述关联的资源包包括至少一种资源包，所述至少一种资源包中每种资源包的数量为至少一个，所述每种资源包包括至少一种资源，所述资源信息包括所述每种资源包的资源溢出量；处理单元402根据所述资源信息确定所述目标用户的特征数据，具体为根据所述每种资源包的资源溢出量获得所述关联的资源包的资源溢出量；将所述关联的资源包的资源溢出量确定为用于表征资源溢出特征的第二参数。
在一种可选的实施方式中，处理单元402，还用于根据类别与处理策略之间的对应关系，确定所述目标用户的类别对应的处理策略作为对所述目标用户的处理策略。
可见，图4所示的实施例中，电子设备可以获取目标用户关联的资源包的资源信息，并根据该资源信息确定该目标用户的特征数据，从而根据该特征数据包括用于表征权重值敏感特征的第一参数以及用于表征资源溢出特征的第二参数确定该目标用户的类别，丰富了确定用户的类别的方式，提升了确定出的用户的类别的准确性和可参考性。
请参阅图5，为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。如图5所示的本实施例中的电子设备可以包括：一个或多个处理器501；一个或多个输入设备502，一个或多个输出设备503和存储器504。上述处理器501、输入设备502、输出设备503和存储器504通过总线或其他方式连接。其中，输入设备502和输出设备503是可选的设备。存储器504用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，处理器501用于执行所述存储器504存储的程序指令，以实现上述涉及的各种方法。
所述存储器504可以包括易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(random-access memory，RAM)；存储器504也可以包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如快闪存储器(flash memory)，固态硬盘(solid-state drive，SSD)等；所述存储器504还可以包括上述种类的存储器的组合。
在一个实施例中，该处理器501可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器，即微处理器或者任何常规的处理器。该存储器504可以包括只读存储器和随机存取存储器。因此，在此对于处理器501和存储器504不作限定。
在一个实施例中，处理器501调用存储器504中存储的程序指令，用于获取目标用户关联的资源包的资源信息；根据所述资源信息确定所述目标用户的特征数据，所述特征数据包括用于表征权重值敏感特征的第一参数以及用于表征资源溢出特征的第二参数；根据所述第一参数和所述第二参数确定所述目标用户的类别。
在一种可选的实施方式中，处理器501调用存储器504中存储的程序指令，还用于在确定所述目标用户的特征数据后，根据所述第一参数和所述第二参数构建所述目标用户的画像模型；展示所述画像模型。
在一种可选的实施方式中，所述资源信息包括所述关联的资源包的权重值，处理器501调用存储器504中存储的程序指令根据所述第一参数和所述第二参数构建所述目标用户的画像模型，具体用于根据第一参数和第二参数构建坐标；确定所述坐标在坐标系所处的位置，并根据所述关联的资源包的权重值在所述位置上绘制所述目标用户的画像模型。
在一种可选的实施方式中，所述关联的资源包包括至少一种资源包，所述至少一种资源包中每种资源包的数量为至少一个，所述每种资源包包括至少一种资源，所述资源信息包括所述每种资源包中各种资源的标识信息以及所述每种资源包中各种资源的数量；处理器501调用存储器504中存储的程序指令，用于根据所述资源信息确定所述目标用户的特征数据，具体用于根据所述每种资源包中各种资源的标识信息获取所述关联的资源包中各种资源各自对应的权重值均值；根据所述每种资源包中各种资源的数量以及所述关联的资源包中各种资源各自对应的权重值均值，计算所述目标用户对所述关联的资源包的预估权重值总值；获取所述目标用户对所述关联的资源包的实际权重值总值；根据所述预估权重值总值以及所述实际权重值总值，确定用于表征权重值敏感特征的第一参数。
在一种可选的实施方式中，处理器501调用存储器504中存储的程序指令，用于根据所述预估权重值总值以及所述实际权重值总值，确定用于表征权重值敏感特征的第一参数，具体用于计算所述预估权重值总值与所述实际权重值总值之间的差值；将所述预估权重值总值与所述实际权重值总值之间的差值，确定为用于表征权重值敏感特征的第一参数。
在一种可选的实施方式中，所述关联的资源包包括至少一种资源包，所述至少一种资源包中每种资源包的数量为至少一个，所述每种资源包包括至少一种资源，所述资源信息包括所述每种资源包的资源溢出量；处理器501调用存储器504中存储的程序指令，用于根据所述资源信息确定所述目标用户的特征数据，具体用于根据所述每种资源包的资源溢出量获得所述关联的资源包的资源溢出量；将所述关联的资源包的资源溢出量确定为用于表征资源溢出特征的第二参数。
在一种可选的实施方式中，处理器501调用存储器504中存储的程序指令，还用于根据类别与处理策略之间的对应关系，确定所述目标用户的类别对应的处理策略作为对所述目标用户的处理策略。
需要说明的是，上述描述的电子设备和单元的具体工作过程，可以参考前述各个实施例中的相关描述，在此不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机存储介质中，该计算机存储介质可以为计算机可读存储介质，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。
以上所揭露的仅为本申请的部分实施例而已，当然不能以此来限定本申请之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本申请权利要求所作的等同变化，仍属于本申请所涵盖的范围。

Claims (10)

1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：
获取目标用户关联的资源包的资源信息；
根据所述资源信息确定所述目标用户的特征数据，所述特征数据包括用于表征权重值敏感特征的第一参数以及用于表征资源溢出特征的第二参数；
根据所述第一参数和所述第二参数确定所述目标用户的类别。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标用户的特征数据后，所述方法还包括：
根据所述第一参数和所述第二参数构建所述目标用户的画像模型；
展示所述画像模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述资源信息包括所述关联的资源包的权重值，所述根据所述第一参数和所述第二参数构建所述目标用户的画像模型，包括：
根据第一参数和第二参数构建坐标；
确定所述坐标在坐标系所处的位置，并根据所述关联的资源包的权重值在所述位置上绘制所述目标用户的画像模型。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述关联的资源包包括至少一种资源包，所述至少一种资源包中每种资源包的数量为至少一个，所述每种资源包包括至少一种资源，所述资源信息包括所述每种资源包中各种资源的标识信息以及所述每种资源包中各种资源的数量；
所述根据所述资源信息确定所述目标用户的特征数据，包括：
根据所述每种资源包中各种资源的标识信息获取所述关联的资源包中各种资源各自对应的权重值均值；
根据所述每种资源包中各种资源的数量以及所述关联的资源包中各种资源各自对应的权重值均值，计算所述目标用户对所述关联的资源包的预估权重值总值；
获取所述目标用户对所述关联的资源包的实际权重值总值；
根据所述预估权重值总值以及所述实际权重值总值，确定用于表征权重值敏感特征的第一参数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述预估权重值总值以及所述实际权重值总值，确定用于表征权重值敏感特征的第一参数，包括：
计算所述预估权重值总值与所述实际权重值总值之间的差值；
将所述预估权重值总值与所述实际权重值总值之间的差值，确定为用于表征权重值敏感特征的第一参数。
6.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述关联的资源包包括至少一种资源包，所述至少一种资源包中每种资源包的数量为至少一个，所述每种资源包包括至少一种资源，所述资源信息包括所述每种资源包的资源溢出量；
所述根据所述资源信息确定所述目标用户的特征数据，包括：
根据所述每种资源包的资源溢出量获得所述关联的资源包的资源溢出量；
将所述关联的资源包的资源溢出量确定为用于表征资源溢出特征的第二参数。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据类别与处理策略之间的对应关系，确定所述目标用户的类别对应的处理策略作为对所述目标用户的处理策略。
8.一种信息处理装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取目标用户关联的资源包的资源信息；
处理单元，用于根据所述资源信息确定所述目标用户的特征数据，所述特征数据包括用于表征权重值敏感特征的第一参数以及用于表征资源溢出特征的第二参数；
所述处理单元，还用于根据所述第一参数和所述第二参数确定所述目标用户的类别。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；所述存储器，用于存储程序指令；所述处理器，调用所述程序指令，用于实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有程序指令，所述程序指令被执行时，用于实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
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