【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本申請(qǐng)涉及保險(xiǎn)營(yíng)銷(xiāo)，具體涉及一種排序模型的訓(xùn)練方法、接觸渠道的排序方法及相關(guān)裝置。
技術(shù)介紹
1、在保險(xiǎn)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域，保險(xiǎn)代理人可能通過(guò)多種接觸渠道接觸客戶，包括但不限于一對(duì)一面訪、保司定期活動(dòng)、線上通信軟件等。客戶在不同的時(shí)間對(duì)于渠道的偏好也是變化的，例如，在生日之前客戶可能更偏好線上觸達(dá)，而在保單續(xù)期時(shí)則更偏好線下拜訪。每種渠道都有其特定的優(yōu)勢(shì)和局限性，而客戶在不同的時(shí)機(jī)也有不同的偏好。
2、多渠道推薦問(wèn)題是多標(biāo)簽分類(lèi)問(wèn)題，在已有的技術(shù)方案中，多渠道的推薦問(wèn)題通常拆分成多個(gè)二分類(lèi)問(wèn)題，通過(guò)為每個(gè)渠道單獨(dú)計(jì)算推薦分?jǐn)?shù)來(lái)解決。然而，在實(shí)際情況中，不同渠道的觸客并非是相互獨(dú)立的，不同客戶在不同的時(shí)間最優(yōu)的觸客渠道也不會(huì)相同。已有的技術(shù)方案并沒(méi)有考慮觸客時(shí)機(jī)等時(shí)序特征，且不同渠道的分?jǐn)?shù)缺乏統(tǒng)一的比較標(biāo)準(zhǔn)。這種方法只能提供推薦的渠道列表，而無(wú)法確定這些渠道的優(yōu)先級(jí)排序，無(wú)法幫助營(yíng)銷(xiāo)員在最好的時(shí)機(jī)選擇最優(yōu)的渠道觸達(dá)客戶。
3、因此，如何在多渠道推薦中綜合考慮不同渠道之間的相互依賴(lài)關(guān)系以及客戶的時(shí)序偏好變化，以確定觸達(dá)渠道的推薦順序，從而提高營(yíng)銷(xiāo)效果，是本領(lǐng)域技術(shù)人員急需解決的技術(shù)問(wèn)題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、基于上述問(wèn)題，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N排序模型的訓(xùn)練方法、接觸渠道的排序方法及相關(guān)裝置，可以在多渠道推薦中綜合考慮不同渠道之間的相互依賴(lài)關(guān)系以及客戶的時(shí)序偏好變化，以確定觸達(dá)渠道的推薦順序，從而提高營(yíng)銷(xiāo)效果。
2、本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了如下技術(shù)方案：
3、一
4、獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)；所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括多條具有推薦順序標(biāo)簽的樣本數(shù)據(jù)；一個(gè)所述樣本數(shù)據(jù)包括樣本用戶、樣本用戶的n個(gè)接觸渠道以及各個(gè)接觸渠道對(duì)應(yīng)的配平信息集；所述推薦順序標(biāo)簽用于指示所述樣本數(shù)據(jù)中所述接觸渠道的推薦順序；所述配平信息集是從接觸渠道的所述歷史全量信息集中獲取的；所述歷史全量信息集包括客戶基本信息集、客戶歷史保單信息集、歷史營(yíng)銷(xiāo)接觸時(shí)序信息集、客戶歷史主動(dòng)交互時(shí)序信息集以及歷史觸客時(shí)機(jī)時(shí)序信息集；n為正整數(shù)；
5、將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到排序模型。
6、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述配平信息集的獲取過(guò)程，包括：
7、針對(duì)每個(gè)所述接觸渠道，獲取所述樣本用戶的所述歷史全量信息集，并對(duì)所述歷史全量信息集中的信息進(jìn)行特征工程處理得到特征信息集；
8、對(duì)所述特征信息集中的特征變量進(jìn)行歸一化處理，得到處理信息集；
9、利用相關(guān)性分析方法從所述處理信息中篩選出m個(gè)與所述接觸渠道相關(guān)的特征變量作為目標(biāo)信息；m為正整數(shù)；
10、將所述接觸渠道的所有所述目標(biāo)信息整合為第一目標(biāo)信息集；
11、對(duì)所述第一目標(biāo)信息集中的特征變量進(jìn)行正負(fù)樣本配平操作，得到所述配平信息集。
12、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述方法還包括：
13、將二元交叉熵?fù)p失函數(shù)設(shè)置為目標(biāo)損失函數(shù)；
14、利用所述目標(biāo)損失函數(shù)對(duì)所述排序模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)整。
15、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、隱藏層以及輸出層；
16、其中，所述輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量與所述配平信息集中特征變量的數(shù)量相同；所述隱藏層的激活函數(shù)為修正線性單元relu函數(shù)；所述輸出層的輸出維度等于n，所述輸出層的激活函數(shù)為sigmoid函數(shù)。
17、一種接觸渠道的排序方法，所述方法包括：
18、確定目標(biāo)用戶，并獲取所述目標(biāo)用戶的n個(gè)接觸渠道對(duì)應(yīng)的n個(gè)第二目標(biāo)信息集；一個(gè)第二目標(biāo)信息集包括與所述目標(biāo)用戶的一個(gè)接觸渠道相關(guān)的m個(gè)特征變量；m為正整數(shù)；
19、基于所述目標(biāo)用戶的n個(gè)接觸渠道對(duì)應(yīng)的n個(gè)第二目標(biāo)信息集，通過(guò)排序模型對(duì)所述目標(biāo)用戶的n個(gè)接觸渠道進(jìn)行排序；所述排序模型是根據(jù)如上所述的排序模型的訓(xùn)練方法訓(xùn)練得到的。
20、一種排序模型的訓(xùn)練方法，所述方法包括：
21、第一獲取單元，用于獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)；所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括多條具有推薦順序標(biāo)簽的樣本數(shù)據(jù)；一個(gè)所述樣本數(shù)據(jù)包括樣本用戶、樣本用戶的n個(gè)接觸渠道以及各個(gè)接觸渠道對(duì)應(yīng)的配平信息集；所述推薦順序標(biāo)簽用于指示所述樣本數(shù)據(jù)中所述接觸渠道的推薦順序；所述配平信息集是從接觸渠道的所述歷史全量信息集中獲取的；所述歷史全量信息集包括客戶基本信息集、客戶歷史保單信息集、歷史營(yíng)銷(xiāo)接觸時(shí)序信息集、客戶歷史主動(dòng)交互時(shí)序信息集以及歷史觸客時(shí)機(jī)時(shí)序信息集；n為正整數(shù)；
22、模型訓(xùn)練單元，用于將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到排序模型。
23、一種接觸渠道的排序方法，所述方法包括：
24、確定單元，用于確定目標(biāo)用戶；
25、第二獲取單元，用于獲取所述目標(biāo)用戶的n個(gè)接觸渠道對(duì)應(yīng)的n個(gè)第二目標(biāo)信息集；一個(gè)第二目標(biāo)信息集包括與所述目標(biāo)用戶的一個(gè)接觸渠道相關(guān)的m個(gè)特征變量；m為正整數(shù)；
26、第二排序單元，用于基于所述目標(biāo)用戶的n個(gè)接觸渠道對(duì)應(yīng)的n個(gè)第二目標(biāo)信息集，通過(guò)排序模型對(duì)所述目標(biāo)用戶的n個(gè)接觸渠道進(jìn)行排序；所述排序模型是根據(jù)如上所述的排序模型的訓(xùn)練方法訓(xùn)練得到的。
27、一種排序模型的訓(xùn)練設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器，處理器，及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)，實(shí)現(xiàn)如上所述的排序模型的訓(xùn)練方法。
28、一種接觸渠道的排序設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器，處理器，及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)，實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求5任一項(xiàng)所述的接觸渠道的排序方法。
29、一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有指令，當(dāng)所述指令在終端設(shè)備上運(yùn)行時(shí)，使得所述終端設(shè)備執(zhí)行如上所述的排序模型的訓(xùn)練方法，或者執(zhí)行如上所述的接觸渠道的排序方法。
30、相較于現(xiàn)有技術(shù)，本申請(qǐng)具有以下有益效果：
31、本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N排序模型的訓(xùn)練方法、接觸渠道的排序方法及相關(guān)裝置。具體地，在執(zhí)行本申請(qǐng)實(shí)施例提供的排序模型的訓(xùn)練方法時(shí)，首先可以獲取包括多條具有推薦順序標(biāo)簽的樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，一個(gè)樣本數(shù)據(jù)包括樣本用戶、樣本用戶的n個(gè)接觸渠道以及各個(gè)接觸渠道對(duì)應(yīng)的配平信息集，推薦順序標(biāo)簽用于指示樣本數(shù)據(jù)中所述接觸渠道的推薦順序；配平信息集是從接觸渠道的包括客戶基本信息集、客戶歷史保單信息集、歷史營(yíng)銷(xiāo)接觸時(shí)序信息集、客戶歷史主動(dòng)交互時(shí)序信息集以及歷史觸客時(shí)機(jī)時(shí)序信息集的歷史全量信息集中獲取的。再將訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到排序模型。本申請(qǐng)通過(guò)歷史全量信息集中的客戶基本信息、保單信息、營(yíng)銷(xiāo)接觸時(shí)序信息、主動(dòng)交互時(shí)序信息以及觸客時(shí)機(jī)時(shí)序信息，使得模型能夠基于學(xué)習(xí)到的不同渠道之間的相互依賴(lài)關(guān)系來(lái)確定最佳的接觸渠道推薦順序。同時(shí)結(jié)合歷史主動(dòng)交互時(shí)序信息和觸客時(shí)機(jī)時(shí)序信息，可以更好地了解客戶在不同時(shí)間點(diǎn)的偏好變化趨勢(shì)，幫助模型確定客戶的時(shí)序偏好，并本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種排序模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述配平信息集的獲取過(guò)程，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、隱藏層以及輸出層；
5.一種接觸渠道的排序方法，其特征在于，所述方法包括：
6.一種排序模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括：
7.一種接觸渠道的排序方法，其特征在于，所述方法包括：
8.一種排序模型的訓(xùn)練設(shè)備，其特征在于，包括：存儲(chǔ)器，處理器，及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)，實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-4任一項(xiàng)所述的排序模型的訓(xùn)練方法。
9.一種接觸渠道的排序設(shè)備，其特征在于，包括：存儲(chǔ)器，處理器，及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)，實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求5任一項(xiàng)所述的接觸渠道的排序方法。
10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種排序模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述配平信息集的獲取過(guò)程，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、隱藏層以及輸出層；
5.一種接觸渠道的排序方法，其特征在于，所述方法包括：
6.一種排序模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括：
7.一種接觸渠道的排序方法，其特征在于，所述方法包括：
8.一種排序模型的訓(xùn)練設(shè)備，其特征在于，包括：存儲(chǔ)器，處理器...
【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：張新宇，
申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人：太保科技有限公司，
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