(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 202211355749.9 (22)申请日 2022.11.01 (71)申请人 中国建设银行股份有限公司 地址 100033 北京市西城区金融大街25号 申请人 建信金融科技有限责任公司 (72)发明人 程朗琨　李真彦　卢凯文　吴俊杰　 高婷婷　赖志忠　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 许曼　刘飞 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 30/02(2012.01) (54)发明名称 一种推广活动的预算分配方法及装置 (57)摘要 本文涉及大数据领域， 提供了一种推广活动 的预算分配方法及装置， 方法包括： 接收待推广 活动的预算配置信息、 商户的目标评估指标及初 选商户列表； 获取初选商户列表中各商户的非文 本及文本数据； 对初选商户列表中每一商户的非 文本及文本数据进行清洗加工处理及统计计算 得到各商户在目标评估指标下子指标的观测值； 根据各商户在目标评估指标下子指标的观测值 及商户筛选模 型确定目标商户； 根据各目标商户 在目标评估指标下子指标的观测值计算各目标 商户的目标评估指标值及权重； 根据各目标商户 的目标评估指标值及权重， 计算各目标商户的评 分； 根据目标商户的评分及预算配置信息确定目 标商户的预算分配信息。 本文能实现目标商户自 动筛选及预算配 置。 权利要求书4页 说明书15页 附图6页 CN 115545547 A 2022.12.30 CN 115545547 A 1.一种推广活动的预算分配方法， 其特 征在于， 应用于推广活动举办平台， 包括： 接收待推广活动的预算配置信息、 商户的目标评估指标及初选商户列表， 其中， 各目标 评估指标包括多个子指标； 获取所述初选商户列表中每一商户的非文本数据及文本数据， 其中， 所述非文本数据 包括用户交易信息及商户参加推广活动信息， 所述文本数据包括用户对商户评价信息； 对所述初选商户列表中每一商户的非文本数据及文本数据进行清洗、 加工处理及统计 计算， 得到各商户在目标评估指标 下子指标的观测值； 根据各商户在目标评估指标下子指标的观测值及商户筛选模型， 确定所述待推广活动 的目标商户， 其中， 所述商户筛选模型根据样 本商户的非文本数据以及文本数据训练得到， 所述样本商户包括历史推广活动参与商户及非参与商户； 根据各目标商户在目标评估指标下子指标的观测值， 计算各目标商户的目标评估指标 值及目标评估指标的权 重； 根据各目标商户的目标评估指标值及目标评估指标的权 重， 计算各目标商户的评分； 根据各目标商户的评分及所述预算配置信息， 确定各目标商户的预算分配信息 。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述目标评估指标包括商户收单能力指标、 商户交易的用户质量指标、 商户促活能力指标、 商户拉新能力指标与商户合作情况指标中 的一个或多个。 3.如权利要求1所述方法， 其特征在于， 获取所述初选商户列表中每一商户的非文本数 据及文本数据包括： 判断所述初选商户列表中的商户是否为所述举办平台中已有商户以及该商户是否参 与过推广活动； 若判断结果均为是， 则根据所述目标评估指标， 从所述举办平台的数据库中获取商户 的非文本数据及文本数据； 若其中一判断结果为否， 则发送提示信息至商户终端， 以使商户通过商户终端输入商 户的非文本数据及文本数据； 接收商户终端根据提 示信息输入的商户的非文本数据及文本数据。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对所述初选商户列表中每一商户的非文本数 据及文本数据进行清洗、 加工处理及统计计算， 得到各商户在目标评估指标下子指标的观 测值包括： 对初选商户列表中每一商户执 行如下处 理： 对该商户的文本数据进行关键 字识别及关键 字统计处 理； 对该商户的非文本数据进行清洗、 加工处 理； 根据该商户的关键字统计信 息以及处理后的非文本数据， 统计得到该商户在目标评估 指标下子指标的观测值。 5.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 对该商户的非文本数据进行清洗、 加工处理 包括： 对该商户的非文本数据进行排重、 去异常值及填补缺失值处 理。 6.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 在对该商户的非文本数据进行清洗、 加工处 理之前还 包括： 对该商户的非文本数据进行脱敏处 理。权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115545547 A 27.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 对该商户的文本数据进行关键字识别及 关键 字统计处 理包括： 对该商户的每条文本数据进行 数据切分处 理， 得到多个子串； 提取每一子串中的关键 字； 将提取的关键字分别与客诉处理关键字库、 正面评价关键字库及负面评价关键字库中 的关键字进行匹配； 统计匹配客诉处 理关键字库成功的关键 字的数量； 统计匹配正 面关键字库成功的关键 字的数量； 统计匹配负面关键 字库成功的关键 字的数量。 8.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据各目标商户的目标评估指标值及目标评 估指标的权 重， 计算各目标商户的评分包括： 利用如下公式计算各目标商户的评分： 目标商户j得分＝∑i∈I((该商户目标评估指标i的值 ‑目标评估指标i均值)/目标评估 指标i标准差 ×目标评估指标i权 重)； 其中， 各目标评估指标的权 重利用各指标 数据差异而定 。 9.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述用户交易信 息包括： 用户交易 时间、 交易 额、 交易单价、 支付渠道、 交易 量、 是否参与推广活动、 推广活动信息； 所述商户参加推广活动信息包括： 推广活动名称、 推广活动日期； 所述商户收单能力指标的子指标包括： 有推广活动交易金额信息、 无推广活动交易金 额信息、 有推广 活动交易笔数信息、 无推广 活动交易笔数信息、 整体投资回报系数、 优惠拉 动整体交易 量系数； 所述交易用户质量指标的子指标包括： 用户年日均AUM值、 用户评分星级、 低频用户信 息、 高频用户信息； 所述商户促活能力指标的子指标包括： 有推广活动促活人数、 推广活动促活人数占参 与推广活动人数比值、 有推广活动促活成本、 无推广活动促活人数、 未参与推广活动的促活 人数占未参与推广活动人 数比值； 所述商户拉新能力指标的子指标包括： 推广活动拉新人数、 推广活动拉新人数占参与 推广活动人数比值、 无推广活动拉新人数、 未参与推广 活动的新客人数占未参与推广活动 人数比值； 所述商户合作情况指标的子指标包括： 客诉处理信息、 合作态度信息及合作配合度信 息。 10.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述商户筛 选模型训练过程包括： 获取样本商户最近第一预定时间段内的非文本数据及文本数据； 按照最近第一预定时间段内推广活动时间对各样本商户的非文本数据及文本数据进 行划分， 得到各样本商户的多组数据； 根据样本商户的各组数据清洗、 加工处理后的数据， 计算各样本商户在各组数据时的 目标评估指标 下子指标观测值； 根据样本商户在各组数据中是否参与历史推广活动， 确定样本商户标签； 以样本商户的目标评估指标下子指标观测值为自变量及样本商户标签为因变量训练权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115545547 A 3