(19)中华 人民共和国 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 202111672025.2 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 上海淇玥信息技 术有限公司 地址 201500 上海市崇明区横沙乡富民支 路58号A2-8914室 (72)发明人 汪正阳　张潮华　胡秋萍　 (74)专利代理 机构 北京清诚知识产权代理有限 公司 11691 代理人 何怀燕 (51)Int.Cl. G06Q 30/06(2012.01) G06Q 30/02(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 20/20(2019.01) (54)发明名称 一种互联网资源服务产品推送方法、 装置和 计算机设备 (57)摘要 本发明提供了一种互联网资源服务产品推 送方法、 装置和计算机设备。 该方法包括： 构建用 户响应模型， 使用用户响应率作为用户标签建立 训练数据集以训练该用户响应模 型； 使用训练好 的用户响应模型， 确定待预测用户的用户响应 率； 根据所述待预测用户的行为表现数据确定所 述待预测用户的行为风险评估值； 基于所述用户 响应率、 行为风险评估值和调整策略， 确定向所 述待预测用户推送的互联网资源服务产品。 本发 明能够从用户风险、 用户响应敏感度、 产品收益 等多维度确定与待预测用户相对应的互联网资 源服务产品， 能够针对待预测用户提供更加合理 的互联网资源服务产品和更有效的产品推送策 略， 还能够有效提高互联网资源的安全性和可再 利用性。 权利要求书2页 说明书13页 附图4页 CN 114372849 A 2022.04.19 CN 114372849 A 1.一种互联网资源服 务产品推送方法， 其特 征在于， 包括： 构建用户响应模型， 使用用户响应率作为用户标签建立训练数据集以训练该用户响应 模型； 使用训练好的用户响应模型， 确定待预测用户的用户响应率； 根据所述待预测用户的行为表现数据确定所述待预测用户的行为 风险评估值； 基于所述用户响应率、 行为风险评估值和调整策略， 确定向所述待预测用户推送的互 联网资源服 务产品。 2.根据权利要求1所述的互联网资源服务产品推送方法， 其特征在于， 所述根据 所述待 预测用户的行为表现数据确定所述待预测用户的行为 风险评估值包括： 获取历史用户对于资源服务产品的历史行为表现数据， 建立用户行为评估模型； 所述 历史行为表现数据包括： 同一资源服务产品的资源归还数据、 资源使用数据， 以及其他资源 服务产品的欺诈数据、 违约数据或逾期数据； 使用所述用户行为评估 模型对所述历史用户进行风险划分， 得到多个风险区间； 以及 使用所述用户行为评估模型， 根据 所述待预测用户的行为表现数据确定所述待预测用 户的行为 风险评估值。 3.根据权利要求2所述的互联网资源服务产品推送方法， 其特征在于， 所述确定向所述 待预测用户推送的互联网资源服 务产品， 包括： 基于业务目标和所述风险区间， 计算各风险区间的资源调整量， 以确定资源定价调整 总量， 其中， 所述 业务目标包括特定时间内的产品收益目标。 4.根据权利要求1或2所述的互联网资源服 务产品推送方法， 其特 征在于， 还 包括： 使用训练好的用户响应模型， 计算历史用户的用户响应率； 对所述用户响应率进行划分， 得到响应率划分结果。 5.根据权利要求 4所述的互联网资源服 务产品推送方法， 其特 征在于， 还 包括： 根据响应率划分结果， 确定与各用户响应率相对应的调整策略， 所述调整策略包括提 高优先级和降低幅度。 6.根据权利要求1所述的互联网资源服务产品推送方法， 其特征在于， 所述基于所述用 户响应率、 行为风险评估值和调整策略， 确定 向所述待预测用户推送的互联网资源服务产 品， 包括： 根据所述行为风险评估值， 确定向所述待预测用户推送保持当前定价的互联网资源服 务产品或者向所述待预测用户推送低于当前定价的互联网资源服 务产品； 在向所述待预测用户推送的互联网资源服务产品时， 且所计算的用户响应率大于设定 阈值时， 根据所述用户响应率对应的提高优先级和降低幅度确定互联网资源服务产品， 并 将所述互联网资源服 务产品推送给 所述待预测用户。 7.根据权利要求6所述的互联网资源服务产品推送方法， 其特征在于， 根据所述用户响 应率对应的提高优先级和降低幅度确定互联网资源服 务产品， 包括： 根据所确定的提高优先级和降低幅度以及资源服务产品的当前定价， 确定目标定价， 根据所述目标定价向所述待预测用户推送对应的互联网资源服 务产品。 8.根据权利要求1所述的互联网资源服务产品推送方法， 其特征在于， 所述构建用户响 应模型包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114372849 A 2使用Adaboost算法， 构 建所述用户响应模型， 所述用户响应模型用于计算用户响应率； 或者 根据所述用户响应模型输出 所述待预测用户的互联网资源服 务产品的降低幅度。 9.一种互联网资源服 务产品推送装置， 其特 征在于， 包括： 模型构建模块， 用于构建用户响应模型， 使用用户响应率作为用户标签建立训练数据 集以训练该用户响应模型； 第一计算模块， 用于使用训练好的用户响应模型， 确定待预测用户的用户响应率； 第二计算模块， 用于根据所述待预测用户的行为表现数据确定所述待预测用户的行为 风险评估值； 确定模块， 基于所述用户响应率、 行为风险评估值和调 整策略， 确定向所述待预测用户 推送的互联网资源服 务产品。 10.根据权利要求9所述的互联网资源服 务产品推送装置， 其特 征在于， 包括： 使用训练好的用户响应模型， 计算历史用户的用户响应率； 对所述用户响应率进行划分， 得到响应率划分结果。 11.一种计算机设备， 包括处理器和存储器， 所述存储器用于存储计算机可执行程序， 当所述计算机程序被所述处理器执行时， 所述处理器执行如权利要求1所述的互联网资源 服务产品推送方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114372849 A 3