(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 202211009614.7 (22)申请日 2022.08.22 (71)申请人 浙江网商银行股份有限公司 地址 310012 浙江省杭州市西湖区古 荡街 道西溪路556号阿里中心D幢9层、 E幢 3-8层 (72)发明人 方亮亮　赵云安　郭晓波　韩冰　 黄若木　 (74)专利代理 机构 北京智信禾专利代理有限公 司 11637 专利代理师 赵杰 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) (54)发明名称 任务推荐方法及装置 (57)摘要 本说明书实施例提供任务推荐 方法及装置， 其中所述任务推荐方法包括： 基于目标用户的用 户特征数据和任务推荐数据， 确定初始任务推荐 策略； 基于所述用户特征数据以及所述初始任务 推荐策略， 确定所述初始任务推荐策略的策略增 益参数； 基于所述策略增益参数以及所述初始任 务推荐策略， 获得所述初始任务推荐策略的评估 结果； 基于所述评估结果以及所述初始任务推荐 策略， 确定目标任务推荐策略， 并基于所述目标 任务推荐策略对 所述目标用户进行任务推荐。 使 得在确定目标任务推荐策略的过程中， 充分考虑 到任务推荐策略的实际增益效率， 从而准确的确 定营销敏感人群， 降低了营销推广的成本 。 权利要求书3页 说明书17页 附图8页 CN 115423505 A 2022.12.02 CN 115423505 A 1.一种任务推荐方法， 包括： 基于目标用户的用户特 征数据和任务推荐数据， 确定初始任务推荐策略； 基于所述用户特征数据以及所述初始任务推荐策略， 确定所述初始任务推荐策略的策 略增益参数； 基于所述策略增益参数以及所述初始任务推荐策略， 获得所述初始任务推荐策略的评 估结果； 基于所述评估结果以及所述初始任务推荐策略， 确定目标任务推荐策略， 并基于所述 目标任务推荐策略对所述目标用户进行任务推荐。 2.根据权利要求1所述的任务推荐方法， 所述基于目标用户的用户特征数据和任务推 荐数据， 确定初始任务推荐策略， 包括： 获取目标用户的用户特 征数据， 以及所述目标用户的任务推荐数据； 将所述用户特征数据以及所述任务推荐数据， 输入策略生成模型， 获得初始任务推荐 策略。 3.根据权利要求2所述的任务推荐方法， 所述基于所述评估结果以及所述初始任务推 荐策略， 确定目标任务推荐策略， 包括： 在所述评估结果不满足评估条件的情况下， 基于所述评估结果以及所述初始任务推荐 策略， 对所述策略生成模型进行 更新； 直至所述策略生成模型输出的初始任务推荐策略的评估结果， 满足所述评估条件， 将 所述初始任务推荐策略作为目标任务推荐策略。 4.根据权利要求1所述的任务推荐方法， 所述基于所述用户特征数据以及所述初始任 务推荐策略， 确定所述初始任务推荐策略的策略增益 参数， 包括： 将所述用户特征数据以及所述初始任务推荐策略输入增益预测模型， 获得所述初始任 务推荐策略的策略增益 参数。 5.根据权利要求4所述的任务推荐方法， 所述将所述用户特征数据以及所述初始任务 推荐策略输入增益预测模型， 获得 所述初始任务推荐策略的策略增益 参数， 包括： 将所述用户特征数据以及所述初始任务推荐策略输入增益预测模型， 获得第 一增益参 数以及第二增益 参数； 基于所述第 一增益参数以及所述第 二增益参数， 获得所述初始任务推荐策略的策略增 益参数。 6.根据权利要求5所述的任务推荐方法， 所述将所述用户特征数据以及所述初始任务 推荐策略输入增益预测模型， 获得第一增益 参数以及第二增益 参数， 包括： 将所述用户特征数据以及所述初始任务推荐策略， 输入增益预测模型中的增益特征提 取模块， 获得所述用户特征数据对应的第一增 益特征， 以及所述初始任务推荐策略对应的 第二增益特 征； 利用所述增益预测模型中的第 一参数预测模块对所述第 一增益特征进行分析， 获得第 一增益参数； 利用所述增益预测模型中的第二参数预测模块对所述第一增益特征以及所述第二增 益特征进行分析， 获得第二增益 参数。 7.根据权利要求1所述的任务推荐方法， 所述基于所述策略增益参数以及所述初始任权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115423505 A 2务推荐策略， 获得 所述初始任务推荐策略的评估结果， 包括： 将所述初始任务推荐策略输入策略评估模型， 获得所述初始任务推荐策略的评估参 数； 基于所述评估参数以及所述策略增益 参数， 获得 所述初始任务推荐策略的评估结果。 8.根据权利要求7所述的任务推荐方法， 所述将所述初始任务推荐策略输入策略评估 模型， 获得 所述初始任务推荐策略的评估参数， 包括： 将所述用户特征数据以及所述初始任务推荐策略， 输入策略评估模型中的评估特征提 取模块， 获得所述用户特征数据对应的第一评估特征， 以及所述初始任务推荐策略对应的 第二评估特 征； 利用所述策略评估模型中评估单元对所述第一评估特征以及所述第二评估特征进行 分析， 获得 所述初始任务推荐策略的评估参数。 9.根据权利要求1所述的任务推荐方法， 还 包括： 将待推荐用户的用户特征数据和任务推荐数据输入策略生成模型， 获得任务推荐策 略； 基于所述任务推荐策略对所述待推荐用户进行任务推荐。 10.根据权利要求9所述的任务推荐方法， 所述将待推荐用户的用户特征数据和任务推 荐数据输入策略生成模型， 获得任务推荐策略， 包括： 将待推荐用户的用户特征数据和任务推荐数据， 输入策略生成模型中的策略特征提取 模块， 获得所述用户特征数据对应的第一策略特征， 以及所述任务推荐数据对应的第二策 略特征； 通过所述策略生成模型中策略生成单元， 利用所述第 一策略特征以及所述第 二策略特 征构建任务推荐策略。 11.根据权利要求2所述的任务推荐方法， 所述用户特征数据和任务推荐数据为训练样 本， 所述初始任务推荐策略为基于所述训练样本生成的样本任务推荐策略； 相应地， 所述基于所述评估结果以及所述初始任务推荐策略， 确定目标任务推荐策略， 包括： 基于所述样本任务推荐策略以及所述样本任务推荐策略的评估结果， 对所述策略生成 模型进行训练， 获得训练后的策略生成模型； 基于所述训练后的策略生成模型生成目标任务推荐策略。 12.一种任务推荐装置， 包括： 第一确定模块， 被配置为基于目标用户的用户特征数据和任务推荐数据， 确定初始任 务推荐策略； 第二确定模块， 被配置为基于所述用户特征数据以及所述初始任务推荐策略， 确定所 述初始任务推荐策略的策略增益 参数； 获取模块， 被配置为基于所述策略增益参数以及所述初始任务推荐策略， 获得所述初 始任务推荐策略的评估结果； 推荐模块， 被配置为基于所述评估结果以及所述初始任务推荐策略， 确定目标任务推 荐策略， 并基于所述目标任务推荐策略对所述目标用户进行任务推荐。 13.一种计算设备， 包括：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115423505 A 3