(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210837732.0 (22)申请日 2022.07.15 (71)申请人 平安科技 （深圳） 有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区福田街 道福安社区益田路5033号平 安金融中 心23楼 (72)发明人 钱娟　孙柯　张国辉　吴震操　 (74)专利代理 机构 深圳市世联合知识产权代理 有限公司 4 4385 专利代理师 郝少剑 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06Q 30/06(2012.01) (54)发明名称 活动目标用户筛 选的方法及其相关 设备 (57)摘要 本申请实施例属于大数据领域， 应用于数据 分析智能筛选技术领域中， 涉及一种活动目标用 户筛选方法， 包括通过预设算法模 型确定各活动 阶段时每小时的目标曝光量， 基于所述目标曝光 量进行各 活动阶段活动推送， 获取各活动阶段推 送结果， 基于所述推送结果， 筛选出活动初选用 户和活动目标用户， 实现了在活动推荐测试期阶 段筛选初选用户， 在活动推荐推广期阶段筛选目 标用户， 在活动推荐优化期阶段进一步的再筛选 目标用户， 其中， 再进行筛选时， 不在通过报名用 户的方式进行筛选， 而是根据预设监测组件从活 动推荐界面进行多源的筛选， 避免了单一选择 源， 规则配置不丰富， 用户人群筛选不够细致， 同 时也能更好的做到目标用户精确筛 选。 权利要求书3页 说明书9页 附图4页 CN 115330434 A 2022.11.11 CN 115330434 A 1.一种活动目标用户筛 选方法， 其特 征在于， 包括下述 步骤： 在进入当前活动阶段时获取活动剩余名额、 剩余天数、 活动阶段的预设时长， 其中， 所 述活动阶段包括： 测试期、 推广期和优化期阶段； 获取当前活动阶段的参数值， 并基于预设第一算法公式： 确定当前活动阶 段时每小时 目标曝光量,其中， x为当前活动阶段 活动剩余名额， d为当前活动阶段 活动剩余 天数， p为当前活动阶段的参数值， h为当前活动阶段的预设时长； 基于所述目标曝光 量进行各活动阶段活动推送， 获取 各活动阶段推送结果； 基于所述推送结果， 筛 选出活动初选用户和活动目标用户。 2.根据权利要求1所述的活动目标用户筛选方法， 其特征在于， 所述获取各活动阶段推 送结果的步骤， 具体包括： 预先对活动推荐 界面内各活动推荐小类进行分区， 并为所述各活动推荐小类设置活动 区别标签； 基于预设监测 组件， 获取各活动阶段时各活动推荐小类被推送的总次数、 所述各活动 推荐小类被点击的次数、 所述各活动推荐小类被点击时点击用户标识、 所述各活动推荐小 类的推荐任务被完成时完成用户标识、 所述各活动推荐 小类被评论时评论用户标识。 3.根据权利要求2所述的活动目标用户筛选方法， 其特征在于， 所述获取各活动阶段时 各活动推荐 小类被推送的总次数的步骤， 具体包括： 基于预设第二算法公式： 获取各活动阶段时各活动推荐小类被推送的总 次数， 其中， h为当前活动阶段的预设时长， m为当前活动阶段时的推送频率； n为当前 活动阶 段时的单次推送量。 4.根据权利要求2所述的活动目标用户筛选方法， 其特征在于， 所述获取当前活动阶段 的参数值的步骤， 具体包括： 预设初始点击率， 将所述初始点击率作为测试期阶段的参数值p； 基于测试期 阶段和推广期阶段各活动推荐小类被推送的总次数和各活动推荐小类被 点击的次数； 统计测试期阶段所述各活动推荐小类被点击的次数与被推送的总次数的比例， 作为所 述各活动推荐 小类测试期点击率， 将所述测试期点击率作为推广期阶段的参数值p； 统计测试期 阶段和推广期阶段所述各活动推荐小类被点击的次数与被推送的总次数 的比例， 作为累计点击率， 将所述累加点击率作为优化期阶段的参数值p。 5.根据权利要求2所述的活动目标用户筛选方法， 其特征在于， 所述基于所述推送结 果， 筛选出活动初选用户的步骤， 具体包括： 在活动测试期阶段， 基于所述监测 组件和预设确认条件， 确定各活动推荐小类的初选 用户； 将所述各活动推荐小类的活动 区别标签， 作为对应初选用户的活动标签， 并基于预设 统计模型， 统计 每个所述初选用户分别对应的活动标签。 6.根据权利要求5所述的活动目标用户筛选方法， 其特征在于， 所述基于所述监测组件 和预设确认条件， 确定各活动推荐 小类的初选用户的步骤， 具体包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115330434 A 2所述监测组件监测用户的行为； 若所述监测组件监测到非特定用户点击任一活动推荐小类超过预设次数阈值， 则将所 述非特定用户作为所述活动推荐 小类的一个初选用户； 若所述监测组件监测到非特定用户完成了某个活动推荐小类的推荐任务， 则将所述非 特定用户作为所述活动推荐 小类的一个初选用户； 若所述监测组件监测到非特定用户对某个活动推荐小类进行了评论， 则将所述非特定 用户作为所述活动推荐 小类的一个初选用户。 7.根据权利要求5所述的活动目标用户筛选方法， 其特征在于， 所述基于所述推送结 果， 筛选出活动目标用户的步骤， 具体包括： 判断推广期 阶段是否存在所述初选用户对应的活动标签的数量达到预设活动标签数 量阈值； 若存在初选用户对应的活动标签的数量达到预设活动标签数量阈值， 将所述初选用户 作为活动推广期阶段时的一个目标用户； 若不存在初选用户对应的活动标签的数量达到预设活动标签数量阈值， 则 重新执行活 动测试期阶段初始用户筛 选。 8.根据权利要求7所述的活动目标用户筛选方法， 其特征在于， 所述基于所述推送结 果， 筛选出活动目标用户的步骤， 还 包括： 预先对各活动推荐小类的活动区别标签进行分组， 判断优化期阶段所述各分组内的活 动推荐小类的总点击率是否 达到预设点击率阈值； 若达到， 则 筛选出同时符合分组内所有活动区别标签的推广期阶段目标用户作为优化 期阶段目标用户； 若未达到， 则重新执行活动测试期阶段初始用户筛选和活动推广期阶段目标用户筛 选。 9.一种活动目标用户筛 选装置， 其特 征在于， 包括： 准备模块， 用于在进入当前活动阶段时获取活动剩余名额、 剩余天数、 活动阶段的预设 时长， 其中， 所述活动阶段包括： 测试期、 推广期和优化期阶段； 目标曝光量确定模块， 用于获取当前活动阶段的参数值， 并基于预设第一算法公式： 确定当前活动 阶段时每小时目标曝光量,其中， x为当前活动 阶段活动剩余名 额， d为当前活动阶段活动剩余天数， p为当前活动阶段的参数值， h为当前活动阶段的预设 时长； 推送结果获取模块， 用于基于所述目标曝光量进行各活动阶段活动推送， 获取各活动 阶段推送结果； 用户筛选模块， 用于基于所述推送结果， 筛 选出活动初选用户和活动目标用户。 10.一种计算机设备， 包括存储器和 处理器， 所述存储器中存储有计算机可读指令， 所 述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至8 中任一项所述的活动目标用户 筛选方法的步骤。 11.一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上存储有计算机 可读指令， 所述计算机可读指 令被处理器执行时实现如权利要求 1至8中任一项 所述的活动权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115330434 A 3