投放策略生成方法、装置、介质、设备及产品与流程

本说明书实施例涉及营销，尤其涉及一种投放策略生成方法、装置、计算机可读存储介质、电子设备以及计算机程序产品。

背景技术：

1、根据行为保险经济学理论，人们通过风险判断来进行投保决策，进而分散风险。大多数人会低估风险，进而在整体上表现出投保意愿不高、保障范围不足的行业现状；而那些经历过风险事件或与风险事件距离很近的人，往往会在一段时间内产生风险判断偏差导致高估风险，也就是说事件的发生会提升人们对风险的认知，从而激发对保险的需求。

2、保险营销有很多用户主动触达渠道，可以主动激发用户需求，例如短信、ivr(interactive voice response，互动式语音应答)、push、消息卡片，时机选择在这些渠道投放中尤为重要。而目前的投放策略生产从人、货、场三要素出发，产生的是“对什么样的用户，用什么货，在什么场景进行触达”这样的人货场匹配关系。这里还缺乏一个时机的维度，即“在什么时候触达用户”。由于目前的投放策略缺失触达时机，导致投放策略难以精确的投放至用户，因此需要提供更可靠的方案以提升投放策略的投放精准度。

3、需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本说明书实施例的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

1、本说明书实施例提供了一种投放策略生成方法、装置、计算机可读存储介质、电子设备以及计算机程序产品，至少能够提升投放策略的投放精准度。

2、本说明书实施例的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本说明书实施例的实践而习得。

3、第一方面，提供了一种投放策略生成方法，该投放策略生成方法包括：根据外部资讯文本获取描述环境事件的事件标签；根据用户日志数据确定描述用户事件的用户画像；根据上述事件标签和上述用户画像，确定投放用户、投放产品、投放渠道以及投放时机；根据上述投放用户、上述投放产品、上述投放渠道以及上述投放时机，生成投放策略。

4、结合第一方面，在某些可能的实现方式中，上述根据外部资讯文本获取描述环境事件的事件标签的步骤包括：从预处理文本中提取上述事件标签，上述预处理文本通过清洗上述外部资讯文本得到。

5、结合第一方面，在某些可能的实现方式中，上述从上述预处理文本中提取上述事件标签的步骤包括：采用预训练的分类模型对上述预处理文本进行环境事件分类，得到上述预处理文本对应的第一事件类型；在上述第一事件类型存在于预设环境事件集合中的情况下，采用预训练的抽取模型从上述预处理文本中提取上述事件标签；其中，上述预设环境事件集合包括多种不同的预设事件类型。

6、结合第一方面，在某些可能的实现方式中，上述采用预训练的分类模型对上述预处理文本进行环境事件分类，得到上述预处理文本对应的第一事件类型的步骤之后，上述投放策略生成方法还包括：在上述第一事件类型未存在于上述预设环境事件集合中的情况下，对上述预处理文本进行聚类，得到上述预处理文本对应的第二事件类型；在上述第二事件类型存在于上述预设环境事件集合中的情况下，执行上述采用预训练的抽取模型从上述预处理文本中提取上述事件标签的步骤。

7、结合第一方面，在某些可能的实现方式中，上述对上述预处理文本进行聚类，得到上述预处理文本对应的第二事件类型的步骤包括：获取预训练的聚类模型，上述聚类模型包括多个子模型；提取上述预处理文本的句子向量；将上述句子向量分别输入多个上述子模型，得到多个待选类型；确定上述多个待选类型中相同待选类型的数量；将数量大于预设值的相同待选类型，确定为上述第二事件类型。

8、结合第一方面，在某些可能的实现方式中，上述在上述第一事件类型未存在于上述预设环境事件集合中的情况下，对上述预处理文本进行聚类，得到上述预处理文本对应的第二事件类型的步骤之后，上述投放策略生成方法还包括：在上述第二事件类型未存在于上述预设环境事件集合中的情况下，提取上述预处理文本的关键词；根据词频确定上述关键词的热度值；基于上述热度值确定上述预处理文本的第三事件类型；采用上述第三事件类型更新上述预设环境事件集合，并执行上述采用预训练的抽取模型从上述预处理文本中提取上述事件标签的步骤。

9、结合第一方面，在某些可能的实现方式中，上述根据用户日志数据确定描述用户事件的用户画像的步骤包括：基于数据的产生类别对上述用户日志数据进行属性分类，得到预处理数据；对上述预处理数据进行数据加工，得到具有语义的用户行为信息；根据上述用户行为信息判断用户行为是否属于有效行为；在上述用户行为属于有效行为的情况下，从上述预处理数据中提取用户基础信息和用户喜好信息；根据上述用户行为信息、上述用户基础信息以及上述用户喜好信息，生成上述用户画像。

10、结合第一方面，在某些可能的实现方式中，上述根据上述用户行为信息判断用户行为是否属于有效行为的步骤包括：根据上述用户行为信息构建关于上述用户行为和转化的因果图；采用上述因果图判断上述用户行为是否属于有效行为。

11、结合第一方面，在某些可能的实现方式中，上述事件标签包括风险类型、事件影响范围和关于事件发生的基本信息；上述根据上述事件标签和上述用户画像，确定投放用户、投放产品、投放渠道以及投放时机的步骤包括：根据上述用户画像确定上述投放渠道；根据上述风险类型确定上述投放产品；根据上述用户画像、上述基本信息和上述事件影响范围，确定上述投放用户；根据上述事件影响范围和上述基本信息，确定上述投放时机。

12、第二方面，提供了一种投放策略生成装置，该投放策略生成装置包括：

13、标签确定模块，用于根据外部资讯文本获取描述环境事件的事件标签；

14、画像确定模块，用于根据用户日志数据确定描述用户事件的用户画像；

15、目标确定模块，用于根据上述事件标签和上述用户画像，确定投放用户、投放产品、投放渠道以及投放时机；

16、策略生成模块，用于根据上述投放用户、上述投放产品、上述投放渠道以及上述投放时机，生成投放策略。

17、结合第二方面，在某些可能的实现方式中，上述标签确定模块具体用于从预处理文本中提取上述事件标签，上述预处理文本通过清洗上述外部资讯文本得到。

18、结合第二方面，在某些可能的实现方式中，上述标签确定模块在从预处理文本中提取上述事件标签方面，包括：

19、第一识别单元，用于采用预训练的分类模型对上述预处理文本进行环境事件分类，得到上述预处理文本对应的第一事件类型；

20、第一提取单元，用于在上述第一事件类型存在于预设环境事件集合中的情况下，采用预训练的抽取模型从上述预处理文本中提取上述事件标签；其中，上述预设环境事件集合包括多种不同的预设事件类型。

21、结合第二方面，在某些可能的实现方式中，上述标签确定模块在从预处理文本中提取上述事件标签方面，还包括：

22、第二识别单元，用于在上述第一事件类型未存在于上述预设环境事件集合中的情况下，对上述预处理文本进行聚类，得到上述预处理文本对应的第二事件类型；

23、第二提取单元，用于在上述第二事件类型存在于上述预设环境事件集合中的情况下，执行上述采用预训练的抽取模型从上述预处理文本中提取上述事件标签的步骤。

24、结合第二方面，在某些可能的实现方式中，上述第二识别单元包括：

25、模型获取子单元，用于获取预训练的聚类模型，上述聚类模型包括多个子模型；

26、向量提取子单元，用于提取上述预处理文本的句子向量；

27、分类子单元，用于将上述句子向量分别输入多个上述子模型，得到多个待选类型；

28、类型确定子单元，用于确定上述多个待选类型中相同待选类型的数量，将数量大于预设值的相同待选类型，确定为上述第二事件类型。

29、结合第二方面，在某些可能的实现方式中，上述标签确定模块在从预处理文本中提取上述事件标签方面，还包括：

30、关键词提取单元，用于在上述第二事件类型未存在于上述预设环境事件集合中的情况下，提取上述预处理文本的关键词；

31、热度值确定单元，用于根据词频确定上述关键词的热度值；

32、第三识别单元，用于基于上述热度值确定上述预处理文本的第三事件类型；

33、第三提取单元，用于采用上述第三事件类型更新上述预设环境事件集合，并执行上述采用预训练的抽取模型从上述预处理文本中提取上述事件标签的步骤。

34、结合第二方面，在某些可能的实现方式中，上述画像确定模块包括：

35、预处理单元，用于基于数据的产生类别对上述用户日志数据进行属性分类，得到预处理数据；

36、数据加工单元，用于对上述预处理数据进行数据加工，得到具有语义的用户行为信息；

37、行为判断单元，用于根据上述用户行为信息判断用户行为是否属于有效行为；

38、信息提取单元，用于在上述用户行为属于有效行为的情况下，从上述预处理数据中提取用户基础信息和用户喜好信息；

39、画像生成单元，用于根据上述用户行为信息、上述用户基础信息以及上述用户喜好信息，生成上述用户画像。

40、结合第二方面，在某些可能的实现方式中，上述行为判断单元包括：

41、因果图构建子单元，用于根据上述用户行为信息构建关于上述用户行为和转化的因果图；

42、行为判断子单元，用于采用上述因果图判断上述用户行为是否属于有效行为。

43、结合第二方面，在某些可能的实现方式中，上述事件标签包括风险类型、事件影响范围和关于事件发生的基本信息，上述目标确定模块包括：

44、渠道确定单元，用于根据上述用户画像确定上述投放渠道；

45、产品确定单元，用于根据上述风险类型确定上述投放产品；

46、用户确定单元，用于根据上述用户画像、上述基本信息和上述事件影响范围，确定上述投放用户；

47、时机确定单元，用于根据上述事件影响范围和上述基本信息，确定上述投放时机。

48、第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述计算机程序时实现如上述实施例中的投放策略生成方法。

49、第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质中存储有指令，当上述指令在计算机或处理器上运行时，使得上述计算机或处理器执行如上述实施例中的投放策略生成方法。

50、第五方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当上述计算机程序产品在计算机或处理器上运行时，使得上述计算机或处理器执行如上述实施例中的投放策略生成方法。

51、本说明书实施例所提供的投放策略生成方法、装置、计算机可读存储介质、电子设备以及计算机程序产品，具备以下技术效果：

52、本说明书示例性的实施例提供的方案中，通过采用根据外部资讯文本获取描述环境事件的事件标签，根据用户日志数据确定描述用户事件的用户画像，根据事件标签和用户画像，确定投放用户、投放产品、投放渠道以及投放时机，根据投放用户、投放产品、投放渠道以及投放时机，生成投放策略的技术方案，通过在投放策略中加入投放时机，通过按照投放时机在投放渠道向用户投放保险产品，可以根据投放时机对保险产品进行有效投放，有利于提高产品投放的精准度。

53、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，并不能限制本说明书。