(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 202111509654.3 (22)申请日 2021.12.10 (71)申请人 深圳前海微众 银行股份有限公司 地址 518027 广东省深圳市前海深港合作 区前湾一路1号A栋201室 (72)发明人 陈雯　钟皓明　张海川　梁剑　 邹京甫　吕晟东　许阿虹　李泓佑　 (74)专利代理 机构 北京同达信恒知识产权代理 有限公司 1 1291 代理人 彭燕 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种访问频次的预测方法及装置 (57)摘要 本申请提供一种访问频次的预测方法及装 置， 包括： 获取采集数据， 采集数据包括： 各目标 对象的重复访问频次、 各目标对象第一次访问距 离最近一次访问的时间间隔以及各目标对象第 一次访问距离当前时间的时间间隔； 将采集数据 输入至参数预测模型， 获取各目标对象在预设时 间段内访问频次的中间值； 基于目标对象的属性 信息以及各中间值进行线性拟合， 确定各目标对 象在预设时间段内的访问频次。 该方式在确定目 标对象在预设时间段内的访问频次时， 通过对目 标对象的属性信息以及中间值线性拟合后确定， 通过该方式可以保证访问频次的预测的准确度， 确定访问频次更加可靠 。 权利要求书2页 说明书13页 附图4页 CN 114170002 A 2022.03.11 CN 114170002 A 1.一种访问频次的预测方法， 其特 征在于， 包括： 获取采集数据， 所述采集数据包括： 各目标对象的重复访问频次、 各所述目标对象第一 次访问距离最近一次访问的时间间隔以及各所述目标对 象第一次访问距离当前时间的时 间间隔； 将所述采集数据输入至参数预测模型， 获取各所述目标对象在预设时间段内访问频次 的中间值； 基于所述目标对象的属性信 息以及各所述中间值进行线性拟合， 确定各所述目标对象 在预设时间段内的访问频次。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述目标对象的属性信息包括M个； 所述M 为正整数； 所述基于所述 目标对象的属性信息以及各所述中间值进行线性拟合， 确定各所 述目标对象在预设时间段内的访问频次之前， 还 包括： 对第i个所述目标对象的属性信息进行分类处理， 得到Xi个子属性值； 所述i取遍1～M； 所述Xi为整数； 将所述M个目标对象的属性信息的子属性 值进行排列组合， 得到 个组合； 确定每个所述组合对应的中间值的均值； 基于所述中间值的均值进行参数拟合， 确定线性拟合模型的参数值。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 任一目标对象的属性信 息的子属性值对应 的目标对象的数量分布均匀。 4.根据权利要求2或3所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述目标对象的属性信息以 及各所述中间值进行线性拟合， 确定各 所述目标对象在预设时间段内的访问频次， 包括： 将各目标对象的中间值输入至所述线性拟合模型， 确定各所述目标对象在预设时间段 内的访问频次。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述采集数据输入至参数预测模 型， 获取各所述目标对象在预设时间段内访问频次的中间值， 包括： 构建任一目标对象的重复访问频次、 第 一次访问距离最近一 次访问的时间间隔以及第 一次访问距离当前时间的时间 间隔的三元组； 将各目标对象的所述三元组输入至参数预测模型， 获取各所述目标对象在预设时间段 内访问频次的中间值； 所述 参数预设模型为贝塔几何BG ‑负二项分布NBD模型。 6.根据权利 要求5所述的方法， 其特征在于， 所述BG ‑NBD模型基于各目标对象访问的时 间间隔的分布情况、 各目标对象不访问的概率的分布情况以及所述各目标对象的三元组进 行预测， 确定各 所述目标对象在预设时间段内访问频次的中间值。 7.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述线性拟合模型的参数通过如下方式确 定： 将j个所述目标对象的属性信息输入至预训练的所述线性拟合模型中， 确定1组线性拟 合模型的参数 预设值； 所述j取变1～M； 基于筛选规则对多组线性拟合模型的参数预设值进行筛选， 确定所述线性模型的参 数。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114170002 A 28.根据权利要求7 所述的方法， 其特 征在于， 所述筛 选规则通过如下公式确定： 其中， 所述adjusted  R2指示校正决定系数； 所述R2指示决定系数； n指示目标对象的采 集数据总条数， k指示属性信息的个数， yi指示目标对象i的中间值， 指示线性拟合模型的 运行结果， 指示中间值的均值。 9.一种访问频次的预测装置， 其特 征在于， 包括： 获取单元， 用于获取采集数据， 所述采集数据包括： 各目标对象的重复访 问频次、 各所 述目标对象第一次访问距离最近一次访问的时间间隔以及各所述目标对 象第一次访问距 离当前时间的时间 间隔； 预测单元， 用于将所述采集数据输入至参数预测模型， 获取各所述目标对象在预设时 间段内访问频次的中间值； 确定单元， 用于基于所述目标对象的属性信息以及各所述中间值进行线性拟合， 确定 各所述目标对象在预设时间段内的访问频次。 10.一种计算装置， 其特 征在于， 包括： 存 储器以及处 理器； 存储器， 用于存 储程序指令； 处理器， 用于调用所述存储器 中存储的程序指令， 按照获得的程序 执行权利要求1 ‑8中 任一项所述的方法。 11.一种计算机存储介质， 存储有计算机可执行指令， 其特征在于， 所述计算机可执行 指令用于执 行如权利要求1 ‑8中任一权利要求所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114170002 A 3