CN116611861A

CN116611861A - 一种消费预测方法及其相关设备

Info

Publication number: CN116611861A
Application number: CN202310372707.4A
Authority: CN
Inventors: 武楚涵; ***; 李璟洁; 祝宏; 唐睿明
Original assignee: Huawei Technologies Co Ltd
Current assignee: Huawei Technologies Co Ltd
Priority date: 2023-03-31
Filing date: 2023-03-31
Publication date: 2023-08-18

Abstract

本申请公开了一种消费预测方法及其相关设备，在针对用户进行消费预测的过程中，所考虑的因素较为全面，可以使得最终得到的用户的预测消费额度具备足够高的准确度。本申请的方法包括：当需要针对用户进行消费预测时，可先获取与用户相关联的信息，并将该信息输入至目标模型中。接着，目标模型可对该信息进行特征提取处理，从而得到用户的消费概率。与此同时，目标模型还可对该信息进行第一回归处理，从而得到用户的第一消费额度，并对该信息进行第二回归处理，从而得到用户的第二消费额度。最后，目标模型可对消费概率、第一消费额度以及第二消费额度进行处理，从而得到用户的预测消费额度。

Description

一种消费预测方法及其相关设备

技术领域

本申请实施例涉及人工智能(artificial intelligence，AI)技术领域，尤其涉及一种消费预测方法及其相关设备。

背景技术

推荐***是当前许多互联网应用的核心技术之一，该***可以基于用户的消费行为，来为用户推荐一些商品或服务，以供用户进行消费。可见，针对用户的消费预测是推荐***所需具备的重要功能之一。

在相关技术中，可利用AI技术的神经网络模型实现针对用户的消费预测。具体地，可先将与用户相关联的信息输入至神经网络模型。然后，神经网络模型可对该信息进行一系列的处理，从而得到用户的消费概率以及用户的初始消费额度。最后，神经网络模型可基于用户的消费概率以及用户的初始消费额度，来确定用户的最终消费额度。

上述过程中，由于神经网络仅利用用户的初始消费额度来确定用户的最终消费额度，所考虑的因素较为单一，导致预测得到用户的最终消费额度不够准确。

发明内容

本申请实施例提供了一种消费预测方法及其相关设备，在针对用户进行消费预测的过程中，所考虑的因素较为全面，可以使得最终得到的用户的预测消费额度具备足够高的准确度。

本申请实施例的第一方面提供了一种消费预测方法，该方法包括：

当需要针对用户进行消费预测时，可先获取与用户相关联的信息。

得到与用户相关联的信息后，可将该信息输入至目标模型。那么，目标模型可对该信息进行特征提取处理，从而得到用户的消费概率，也就是用户可能进行消费的概率。与此同时，目标模型还可对该信息进行第一回归处理，从而得到用户的第一消费额度。与此同时，目标模型还可对该信息进行第二回归处理，从而得到用户的第二消费额度。其中，第一回归处理和第二回归处理为不同的两种回归处理。

得到用户的消费概率、用户的第一消费额度和用户的第二消费额度，目标模型可对消费概率、第一消费额度以及第二消费额度进行计算，从而得到用户的预测消费额度。至此，则完成了针对用户的消费预测。

从上述方法可以看出：当需要针对用户进行消费预测时，可先获取与用户相关联的信息，并将该信息输入至目标模型中。接着，目标模型可对该信息进行特征提取处理，从而得到用户的消费概率。与此同时，目标模型还可对该信息进行第一回归处理，从而得到用户的第一消费额度，并对该信息进行第二回归处理，从而得到用户的第二消费额度。最后，目标模型可对消费概率、第一消费额度以及第二消费额度进行处理，从而得到用户的预测消费额度。前述过程中，第一回归处理以及第二回归处理为不同的两种回归处理，也就是说，目标模型包含了不同的两个回归分支，可以从不同的两个视角来初步得到用户的两个消费额度。那么，目标模型可基于这两个消费额度最终确定用户的预测消费额度，该确定过程中所考虑的因素较为全面，可以使得用户的预测消费额度具备足够高的准确度。

在一种可能实现的方式中，该方法还包括：对信息进行第三回归处理，得到用户的第三消费额度，第一回归处理、第二回归处理以及第三回归处理为不同的回归处理；基于消费概率、第一消费额度以及第二消费额度，获取用户的预测消费额度包括：基于消费概率、第一消费额度、第二消费额度以及第三消费额度，获取用户的预测消费额度。前述实现方式中，得到与用户相关联的信息后，目标模型还可对该信息进行第三回归处理，从而得到用户的第三消费额度。其中，第一回归处理、第二回归处理以及第三回归处理为不同的三种回归处理。那么，目标模型可对消费概率、第一消费额度、第二消费额度以及第三消费额度进行计算，从而得到用户的预测消费额度。

在一种可能实现的方式中，对信息进行第一回归处理，得到用户的第一消费额度包括：对信息进行基于第一多层感知机的处理，得到信息的第一特征；基于第一特征构建目标分布，目标分布用于指示多个消费额度与多个消费概率之间的对应关系；对目标分布指示的多个消费额度进行求均值处理，得到用户的第一消费额度。前述实现方式中，接收到与用户相关联的信息后，目标模型可先对该信息进行基于第一多层感知机的处理，从而得到该信息的第一特征，再对第一特征进行计算，从而得到目标分布的核心参数，并利用该核心参数来构建目标分布，目标分布用于指示多个消费额度与多个消费概率之间的对应关系。得到目标分布后，目标模型可对目标分布指示的多个消费额度进行求均值计算，从而可准确得到用户的第一消费额度。

在一种可能实现的方式中，对信息进行第二回归处理，得到用户的第二消费额度包括：对信息进行基于第二多层感知机的处理，得到信息的第二特征；对第二特征进行线性修正处理，得到用户的第二消费额度。前述实现方式中，接收到与用户相关联的信息后，目标模型可先对该信息进行基于第二多层感知机的处理，从而得到该信息的第二特征，并对第二特征后进行线性修正计算，从而可准确得到用户的第二消费额度。

在一种可能实现的方式中，对信息进行第三回归处理，得到用户的第三消费额度包括：对信息进行基于第三多层感知机的处理，得到信息的第三特征；对第三特征进行归一化处理，得到用户的第三消费额度。前述实现方式中，接收到与用户相关联的信息后，目标模型可先对该信息进行基于第三多层感知机的处理，从而得到该信息的第三特征，并对第三特征后进行归一化计算，从而可准确得到用户的第三消费额度。

在一种可能实现的方式中，对信息进行特征提取处理，得到用户的消费概率包括：对信息进行基于第四多层感知机的处理，得到信息的第四特征；对第四特征进行映射处理，得到用户的消费概率。前述实现方式中，接收到与用户相关联的信息后，目标模型可先对该信息进行基于第四多层感知机的处理，从而得到该信息的第四特征，并对第四特征进行映射计算，从而可准确得到用户的消费概率。

在一种可能实现的方式中，基于消费概率、第一消费额度、第二消费额度以及第三消费额度，获取用户的预测消费额度包括：对第一消费额度、第二消费额度以及第三消费额度进行求平均处理，得到第四消费额度；对消费概率以及第四消费额度进行相乘处理，得到用户的预测消费额度。前述实现方式中，得到用户的消费概率、用户的第一消费额度、用户的第二消费额度以及用户的第三消费额度后，目标模型可先对第一消费额度、第二消费额度以及第三消费额度进行求平均计算，从而得到用户的第四消费额度。然后，目标模型可将消费概率以及第四消费额度进行相乘计算，从而得到并对外输出用户的预测消费额度。

本申请实施例的第二方面提供了一种模型训练方法，该方法包括：获取与用户相关联的信息；通过待训练模型对信息进行处理，得到用户的预测消费额度，待训练模型用于：对信息进行特征提取处理，得到用户的消费概率；对信息进行第一回归处理，得到用户的第一消费额度；对信息进行第二回归处理，得到用户的第二消费额度，第一回归处理以及第二回归处理为不同的回归处理；基于消费概率、第一消费额度以及第二消费额度，获取用户的预测消费额度；基于消费概率、第一消费额度以及第二消费额度，获取目标损失；基于目标损失，对待训练模型的参数进行更新，直至满足模型训练条件，得到目标模型。

上述方法训练得到的目标模型，具备消费预测的功能。具体地，当需要针对用户进行消费预测时，可先获取与用户相关联的信息，并将该信息输入至目标模型中。接着，目标模型可对该信息进行特征提取处理，从而得到用户的消费概率。与此同时，目标模型还可对该信息进行第一回归处理，从而得到用户的第一消费额度，并对该信息进行第二回归处理，从而得到用户的第二消费额度。最后，目标模型可对消费概率、第一消费额度以及第二消费额度进行处理，从而得到用户的预测消费额度。前述过程中，第一回归处理以及第二回归处理为不同的两种回归处理，也就是说，目标模型包含了不同的两个回归分支，可以从不同的两个视角来初步得到用户的两个消费额度。那么，目标模型可基于这两个消费额度最终确定用户的预测消费额度，该确定过程中所考虑的因素较为全面，可以使得用户的预测消费额度具备足够高的准确度。

在一种可能实现的方式中，待训练模型，还用于对信息进行第三回归处理，得到用户的第三消费额度，第一回归处理、第二回归处理以及第三回归处理为不同的回归处理；待训练模型，用于基于消费概率、第一消费额度、第二消费额度以及第三消费额度，获取用户的预测消费额度；基于消费概率、第一消费额度以及第二消费额度，获取目标损失包括：基于消费概率、第一消费额度、第二消费额度以及第三消费额度，获取目标损失。

在一种可能实现的方式中，基于消费概率、第一消费额度、第二消费额度以及第三消费额度，获取目标损失包括：基于消费概率、用户的真实消费概率、第一消费额度、第二消费额度、第三消费额度以及用户的真实消费额度，获取目标损失。

在一种可能实现的方式中，待训练模型，用于：对信息进行基于第一多层感知机的处理，得到信息的第一特征；基于第一特征构建目标分布，目标分布用于指示多个消费额度与多个消费概率之间的对应关系；对目标分布指示的多个消费额度进行求平均处理，得到用户的第一消费额度。

在一种可能实现的方式中，待训练模型，用于：对信息进行基于第二多层感知机的处理，得到信息的第二特征；对第二特征进行线性修正处理，得到用户的第二消费额度。

在一种可能实现的方式中，待训练模型，用于：对信息进行基于第三多层感知机的处理，得到信息的第三特征；对第三特征进行归一化处理，得到用户的第三消费额度。

在一种可能实现的方式中，待训练模型，用于：对信息进行基于第四多层感知机的处理，得到信息的第四特征；对第四特征进行映射处理，得到用户的消费概率。

在一种可能实现的方式中，待训练模型，用于：对第一消费额度、第二消费额度以及第三消费额度进行求平均处理，得到第四消费额度；对消费概率以及第四消费额度进行相乘处理，得到用户的预测消费额度。

本申请实施例的第三方面提供了一种消费预测装置，该装置包括目标模型，该装置包括：第一获取模块，用于获取与用户相关联的信息；第一处理模块，用于对信息进行特征提取处理，得到用户的消费概率；第二处理模块，用于对信息进行第一回归处理，得到用户的第一消费额度；第三处理模块，用于对信息进行第二回归处理，得到用户的第二消费额度，第一回归处理以及第二回归处理为不同的回归处理；第二获取模块，用于基于消费概率、第一消费额度以及第二消费额度，获取用户的预测消费额度。

从上述装置可以看出：当需要针对用户进行消费预测时，可先获取与用户相关联的信息，并将该信息输入至目标模型中。接着，目标模型可对该信息进行特征提取处理，从而得到用户的消费概率。与此同时，目标模型还可对该信息进行第一回归处理，从而得到用户的第一消费额度，并对该信息进行第二回归处理，从而得到用户的第二消费额度。最后，目标模型可对消费概率、第一消费额度以及第二消费额度进行处理，从而得到用户的预测消费额度。前述过程中，第一回归处理以及第二回归处理为不同的两种回归处理，也就是说，目标模型包含了不同的两个回归分支，可以从不同的两个视角来初步得到用户的两个消费额度。那么，目标模型可基于这两个消费额度最终确定用户的预测消费额度，该确定过程中所考虑的因素较为全面，可以使得用户的预测消费额度具备足够高的准确度。

在一种可能实现的方式中，该装置还包括：第四处理模块，用于对信息进行第三回归处理，得到用户的第三消费额度，第一回归处理、第二回归处理以及第三回归处理为不同的回归处理；第二获取模块，用于基于消费概率、第一消费额度、第二消费额度以及第三消费额度，获取用户的预测消费额度。

在一种可能实现的方式中，第二处理模块，用于：对信息进行基于第一多层感知机的处理，得到信息的第一特征；基于第一特征构建目标分布，目标分布用于指示多个消费额度与多个消费概率之间的对应关系；对目标分布指示的多个消费额度进行求均值处理，得到用户的第一消费额度。

在一种可能实现的方式中，第三处理模块，用于：对信息进行基于第二多层感知机的处理，得到信息的第二特征；对第二特征进行线性修正处理，得到用户的第二消费额度。

在一种可能实现的方式中，第四处理模块，用于：对信息进行基于第三多层感知机的处理，得到信息的第三特征；对第三特征进行归一化处理，得到用户的第三消费额度。

在一种可能实现的方式中，第一处理模块，用于：对信息进行基于第四多层感知机的处理，得到信息的第四特征；对第四特征进行映射处理，得到用户的消费概率。

在一种可能实现的方式中，第二获取模块，用于：对第一消费额度、第二消费额度以及第三消费额度进行求平均处理，得到第四消费额度；对消费概率以及第四消费额度进行相乘处理，得到用户的预测消费额度。

本申请实施例的第四方面提供了一种模型训练装置，该装置包括：第一获取模块，用于获取与用户相关联的信息；处理模块，用于通过待训练模型对信息进行处理，得到用户的预测消费额度，待训练模型用于：对信息进行特征提取处理，得到用户的消费概率；对信息进行第一回归处理，得到用户的第一消费额度；对信息进行第二回归处理，得到用户的第二消费额度，第一回归处理以及第二回归处理为不同的回归处理；基于消费概率、第一消费额度以及第二消费额度，获取用户的预测消费额度；第二获取模块，用于基于消费概率、第一消费额度以及第二消费额度，获取目标损失；更新模块，用于基于目标损失，对待训练模型的参数进行更新，直至满足模型训练条件，得到目标模型。

上述装置训练得到的目标模型，具备消费预测的功能。具体地，当需要针对用户进行消费预测时，可先获取与用户相关联的信息，并将该信息输入至目标模型中。接着，目标模型可对该信息进行特征提取处理，从而得到用户的消费概率。与此同时，目标模型还可对该信息进行第一回归处理，从而得到用户的第一消费额度，并对该信息进行第二回归处理，从而得到用户的第二消费额度。最后，目标模型可对消费概率、第一消费额度以及第二消费额度进行处理，从而得到用户的预测消费额度。前述过程中，第一回归处理以及第二回归处理为不同的两种回归处理，也就是说，目标模型包含了不同的两个回归分支，可以从不同的两个视角来初步得到用户的两个消费额度。那么，目标模型可基于这两个消费额度最终确定用户的预测消费额度，该确定过程中所考虑的因素较为全面，可以使得用户的预测消费额度具备足够高的准确度。

在一种可能实现的方式中，待训练模型，还用于对信息进行第三回归处理，得到用户的第三消费额度，第一回归处理、第二回归处理以及第三回归处理为不同的回归处理；待训练模型，用于基于消费概率、第一消费额度、第二消费额度以及第三消费额度，获取用户的预测消费额度；更新模块，用于基于消费概率、第一消费额度、第二消费额度以及第三消费额度，获取目标损失。

在一种可能实现的方式中，更新模块，用于基于消费概率、用户的真实消费概率、第一消费额度、第二消费额度、第三消费额度以及用户的真实消费额度，获取目标损失。

本申请实施例的第五方面提供了一种消费预测装置，该装置包括存储器和处理器；存储器存储有代码，处理器被配置为执行代码，当代码被执行时，消费预测装置执行如第一方面或第一方面中任意一种可能的实现方式所述的方法。

本申请实施例的第六方面提供了一种模型训练装置，该装置包括存储器和处理器；存储器存储有代码，处理器被配置为执行代码，当代码被执行时，模型训练装置执行如第二方面或第二方面中任意一种可能的实现方式所述的方法。

本申请实施例的第七方面提供了一种电路***，该电路***包括处理电路，该处理电路配置为执行如第一方面、第一方面中的任意一种可能的实现方式、第二方面或第二方面中任意一种可能的实现方式所述的方法。

本申请实施例的第八方面提供了一种芯片***，该芯片***包括处理器，用于调用存储器中存储的计算机程序或计算机指令，以使得该处理器执行如第一方面、第一方面中的任意一种可能的实现方式、第二方面或第二方面中任意一种可能的实现方式所述的方法。

在一种可能的实现方式中，该处理器通过接口与存储器耦合。

在一种可能的实现方式中，该芯片***还包括存储器，该存储器中存储有计算机程序或计算机指令。

本申请实施例的第九方面提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有计算机程序，该程序在由计算机执行时，使得计算机实施如第一方面、第一方面中的任意一种可能的实现方式、第二方面或第二方面中任意一种可能的实现方式所述的方法。

本申请实施例的第十方面提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品存储有指令，该指令在由计算机执行时，使得计算机实施如第一方面、第一方面中的任意一种可能的实现方式、第二方面或第二方面中任意一种可能的实现方式所述的方法。

本申请实施例中，当需要针对用户进行消费预测时，可先获取与用户相关联的信息，并将该信息输入至目标模型中。接着，目标模型可对该信息进行特征提取处理，从而得到用户的消费概率。与此同时，目标模型还可对该信息进行第一回归处理，从而得到用户的第一消费额度，并对该信息进行第二回归处理，从而得到用户的第二消费额度。最后，目标模型可对消费概率、第一消费额度以及第二消费额度进行处理，从而得到用户的预测消费额度。前述过程中，第一回归处理以及第二回归处理为不同的两种回归处理，也就是说，目标模型包含了不同的两个回归分支，可以从不同的两个视角来初步得到用户的两个消费额度。那么，目标模型可基于这两个消费额度最终确定用户的预测消费额度，该确定过程中所考虑的因素较为全面，可以使得用户的预测消费额度具备足够高的准确度。

附图说明

图1为人工智能主体框架的一种结构示意图；

图2a为本申请实施例提供的消费预测***的一个结构示意图；

图2b为本申请实施例提供的消费预测***的另一结构示意图；

图2c为本申请实施例提供的消费预测的相关设备的一个示意图；

图3为本申请实施例提供的***100架构的一个示意图；

图4为本申请实施例提供的目标模型的一个结构示意图；

图5为本申请实施例提供的消费预测方法的一个流程示意图；

图6为本申请实施例提供的目标模型的另一结构示意图；

图7为本申请实施例提供的目标模型的另一结构示意图；

图8为本申请实施例提供的统计分布的一个示意图；

图9为本申请实施例提供的模型训练方法的一个流程示意图；

图10a为本申请实施例提供的模型训练框架的一个结构示意图；

图10b为本申请实施例提供的模型训练框架的另一结构示意图；

图11为本申请实施例提供的消费预测装置的一个结构示意图；

图12为本申请实施例提供的模型训练装置的一个结构示意图；

图13为本申请实施例提供的执行设备的一个结构示意图；

图14为本申请实施例提供的训练设备的一个结构示意图；

图15为本申请实施例提供的芯片的一个结构示意图。

具体实施方式

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换，这仅仅是描述本申请的实施例中对相同属性的对象在描述时所采用的区分方式。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，以便包含一系列单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于那些单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它单元。

推荐***是当前许多互联网应用的核心技术之一，该***可以基于用户的消费行为(例如，用户是否消费以及用户的消费额度等等)，来为用户推荐一些商品或服务，以供用户进行消费。可见，针对用户的消费预测是推荐***所需具备的重要功能之一。

在相关技术中，可利用AI技术的神经网络模型实现针对用户的消费预测。具体地，可先将与用户相关联的信息(例如，用户的个人信息，用户的商品信息，用户的上下文信息等等)输入至神经网络模型。然后，神经网络模型可对该信息进行一系列的处理，从而得到用户的消费概率以及用户的初始消费额度。最后，神经网络模型可基于用户的消费概率以及用户的初始消费额度，来确定用户的最终消费额度。例如，设模型得到的用户的初始消费额度为100块，当模型得到的用户的消费概率为0时，用户的最终消费额度为0，当模型得到的用户的消费概率为1时，用户的最终消费额度等于用户的初始消费额度，也就是100块。

为了解决上述问题，本申请实施例提供了一种消费预测方法，该方法可结合人工智能(artificial intelligence，AI)技术实现。AI技术是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能的技术学科，AI技术通过感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果。换句话说，人工智能技术是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。利用人工智能进行数据处理是人工智能常见的一个应用方式。

首先对人工智能***总体工作流程进行描述，请参见图1，图1为人工智能主体框架的一种结构示意图，下面从“智能信息链”(水平轴)和“IT价值链”(垂直轴)两个维度对上述人工智能主题框架进行阐述。其中，“智能信息链”反映从数据的获取到处理的一列过程。举例来说，可以是智能信息感知、智能信息表示与形成、智能推理、智能决策、智能执行与输出的一般过程。在这个过程中，数据经历了“数据—信息—知识—智慧”的凝练过程。“IT价值链”从人智能的底层基础设施、信息(提供和处理技术实现)到***的产业生态过程，反映人工智能为信息技术产业带来的价值。

(1)基础设施

基础设施为人工智能***提供计算能力支持，实现与外部世界的沟通，并通过基础平台实现支撑。通过传感器与外部沟通；计算能力由智能芯片(CPU、NPU、GPU、ASIC、FPGA等硬件加速芯片)提供；基础平台包括分布式计算框架及网络等相关的平台保障和支持，可以包括云存储和计算、互联互通网络等。举例来说，传感器和外部沟通获取数据，这些数据提供给基础平台提供的分布式计算***中的智能芯片进行计算。

(2)数据

基础设施的上一层的数据用于表示人工智能领域的数据来源。数据涉及到图形、图像、语音、文本，还涉及到传统设备的物联网数据，包括已有***的业务数据以及力、位移、液位、温度、湿度等感知数据。

(3)数据处理

数据处理通常包括数据训练，机器学习，深度学习，搜索，推理，决策等方式。

其中，机器学习和深度学习可以对数据进行符号化和形式化的智能信息建模、抽取、预处理、训练等。

推理是指在计算机或智能***中，模拟人类的智能推理方式，依据推理控制策略，利用形式化的信息进行机器思维和求解问题的过程，典型的功能是搜索与匹配。

决策是指智能信息经过推理后进行决策的过程，通常提供分类、排序、预测等功能。

(4)通用能力

对数据经过上面提到的数据处理后，进一步基于数据处理的结果可以形成一些通用的能力，比如可以是算法或者一个通用***，例如，翻译，文本的分析，计算机视觉的处理，语音识别，图像的识别等等。

(5)智能产品及行业应用

智能产品及行业应用指人工智能***在各领域的产品和应用，是对人工智能整体解决方案的封装，将智能信息决策产品化、实现落地应用，其应用领域主要包括：智能终端、智能交通、智能医疗、自动驾驶、智慧城市等。

接下来介绍几种本申请的应用场景。

图2a为本申请实施例提供的消费预测***的一个结构示意图，该消费预测***包括用户设备以及数据处理设备。其中，用户设备包括手机、个人电脑或者信息处理中心等智能终端。用户设备为消费预测的发起端，作为消费预测请求的发起方，通常由用户通过用户设备发起请求。

上述数据处理设备可以是云服务器、网络服务器、应用服务器以及管理服务器等具有数据处理功能的设备或服务器。数据处理设备通过交互接口接收来自智能终端的消费预测请求，再通过存储数据的存储器以及数据处理的处理器环节进行机器学习，深度学习，搜索，推理，决策等方式的消费预测。数据处理设备中的存储器可以是一个统称，包括本地存储以及存储历史数据的数据库，数据库可以在数据处理设备上，也可以在其它网络服务器上。

在图2a所示的消费预测***中，用户设备可以接收用户的指令，例如用户设备可以获取用户输入/选择的与用户相关的信息，然后向数据处理设备发起请求，使得数据处理设备针对用户设备得到的该信息执行消费预测处理，从而得到针对该信息的对应的处理结果。示例性的，用户设备可以获取用户输入的与用户相关的信息，然后向数据处理设备发起消费预测请求，使得数据处理设备基于消费预测请求，对该信息进行一系列的处理，从而得到该信息的处理结果，也就是用户的预测消费额度。

在图2a中，数据处理设备可以执行本申请实施例的消费预测方法。

图2b为本申请实施例提供的消费预测***的另一结构示意图，在图2b中，用户设备直接作为数据处理设备，该用户设备能够直接获取来自用户的输入并直接由用户设备本身的硬件进行处理，具体过程与图2a相似，可参考上面的描述，在此不再赘述。

在图2b所示的消费预测***中，用户设备可以接收用户的指令，例如用户设备可以获取用户输入/选择的与用户相关的信息，然后对该信息进行一系列的处理，从而得到该信息的处理结果，也就是用户的预测消费额度。

在图2b中，用户设备自身就可以执行本申请实施例的消费预测方法。

图2c为本申请实施例提供的消费预测的相关设备的一个示意图。

上述图2a和图2b中的用户设备具体可以是图2c中的本地设备301或者本地设备302，图2a中的数据处理设备具体可以是图2c中的执行设备210，其中，数据存储***250可以存储执行设备210的待处理数据，数据存储***250可以集成在执行设备210上，也可以设置在云上或其它网络服务器上。

图2a和图2b中的处理器可以通过神经网络模型或者其它模型(例如，基于支持向量机的模型)进行数据训练/机器学习/深度学习，并利用数据最终训练或者学习得到的模型针对图像执行消费预测应用，从而得到相应的处理结果。

图3为本申请实施例提供的***100架构的一个示意图，在图3中，执行设备110配置输入/输出(input/output，I/O)接口112，用于与外部设备进行数据交互，用户可以通过客户设备140向I/O接口112输入数据，所述输入数据在本申请实施例中可以包括：各个待调度任务、可调用资源以及其他参数。

在执行设备110对输入数据进行预处理，或者在执行设备110的计算模块111执行计算等相关的处理(比如进行本申请中神经网络的功能实现)过程中，执行设备110可以调用数据存储***150中的数据、代码等以用于相应的处理，也可以将相应处理得到的数据、指令等存入数据存储***150中。

最后，I/O接口112将处理结果返回给客户设备140，从而提供给用户。

值得说明的是，训练设备120可以针对不同的目标或称不同的任务，基于不同的训练数据生成相应的目标模型/规则，该相应的目标模型/规则即可以用于实现上述目标或完成上述任务，从而为用户提供所需的结果。其中，训练数据可以存储在数据库130中，且来自于数据采集设备160采集的训练样本。

在图3中所示情况下，用户可以手动给定输入数据，该手动给定可以通过I/O接口112提供的界面进行操作。另一种情况下，客户设备140可以自动地向I/O接口112发送输入数据，如果要求客户设备140自动发送输入数据需要获得用户的授权，则用户可以在客户设备140中设置相应权限。用户可以在客户设备140查看执行设备110输出的结果，具体的呈现形式可以是显示、声音、动作等具体方式。客户设备140也可以作为数据采集端，采集如图所示输入I/O接口112的输入数据及输出I/O接口112的输出结果作为新的样本数据，并存入数据库130。当然，也可以不经过客户设备140进行采集，而是由I/O接口112直接将如图所示输入I/O接口112的输入数据及输出I/O接口112的输出结果，作为新的样本数据存入数据库130。

值得注意的是，图3仅是本申请实施例提供的一种***架构的示意图，图中所示设备、器件、模块等之间的位置关系不构成任何限制，例如，在图3中，数据存储***150相对执行设备110是外部存储器，在其它情况下，也可以将数据存储***150置于执行设备110中。如图3所示，可以根据训练设备120训练得到神经网络。

本申请实施例还提供的一种芯片，该芯片包括神经网络处理器NPU。该芯片可以被设置在如图3所示的执行设备110中，用以完成计算模块111的计算工作。该芯片也可以被设置在如图3所示的训练设备120中，用以完成训练设备120的训练工作并输出目标模型/规则。

神经网络处理器NPU，NPU作为协处理器挂载到主中央处理器(centralprocessing unit，CPU)(host CPU)上，由主CPU分配任务。NPU的核心部分为运算电路，控制器控制运算电路提取存储器(权重存储器或输入存储器)中的数据并进行运算。

在一些实现中，运算电路内部包括多个处理单元(process engine,PE)。在一些实现中，运算电路是二维脉动阵列。运算电路还可以是一维脉动阵列或者能够执行例如乘法和加法这样的数学运算的其它电子线路。在一些实现中，运算电路是通用的矩阵处理器。

举例来说，假设有输入矩阵A，权重矩阵B，输出矩阵C。运算电路从权重存储器中取矩阵B相应的数据，并缓存在运算电路中每一个PE上。运算电路从输入存储器中取矩阵A数据与矩阵B进行矩阵运算，得到的矩阵的部分结果或最终结果，保存在累加器(accumulator)中。

向量计算单元可以对运算电路的输出做进一步处理，如向量乘，向量加，指数运算，对数运算，大小比较等等。例如，向量计算单元可以用于神经网络中非卷积/非FC层的网络计算，如池化(pooling)，批归一化(batch normalization)，局部响应归一化(localresponse normalization)等。

在一些实现种，向量计算单元能将经处理的输出的向量存储到统一缓存器。例如，向量计算单元可以将非线性函数应用到运算电路的输出，例如累加值的向量，用以生成激活值。在一些实现中，向量计算单元生成归一化的值、合并值，或二者均有。在一些实现中，处理过的输出的向量能够用作到运算电路的激活输入，例如用于在神经网络中的后续层中的使用。

统一存储器用于存放输入数据以及输出数据。

权重数据直接通过存储单元访问控制器(direct memory access controller，DMAC)将外部存储器中的输入数据搬运到输入存储器和/或统一存储器、将外部存储器中的权重数据存入权重存储器，以及将统一存储器中的数据存入外部存储器。

总线接口单元(bus interface unit，BIU)，用于通过总线实现主CPU、DMAC和取指存储器之间进行交互。

与控制器连接的取指存储器(instruction fetch buffer)，用于存储控制器使用的指令；

控制器，用于调用指存储器中缓存的指令，实现控制该运算加速器的工作过程。

一般地，统一存储器，输入存储器，权重存储器以及取指存储器均为片上(On-Chip)存储器，外部存储器为该NPU外部的存储器，该外部存储器可以为双倍数据率同步动态随机存储器(double data rate synchronous dynamic random access memory，DDRSDRAM)、高带宽存储器(high bandwidth memory，HBM)或其他可读可写的存储器。

由于本申请实施例涉及大量神经网络的应用，为了便于理解，下面先对本申请实施例涉及的相关术语及神经网络等相关概念进行介绍。

(1)神经网络

神经网络可以是由神经单元组成的，神经单元可以是指以xs和截距1为输入的运算单元，该运算单元的输出可以为：

其中，s＝1、2、……n，n为大于1的自然数，Ws为xs的权重，b为神经单元的偏置。f为神经单元的激活函数(activation functions)，用于将非线性特性引入神经网络中，来将神经单元中的输入信号转换为输出信号。该激活函数的输出信号可以作为下一层卷积层的输入。激活函数可以是sigmoid函数。神经网络是将许多个上述单一的神经单元联结在一起形成的网络，即一个神经单元的输出可以是另一个神经单元的输入。每个神经单元的输入可以与前一层的局部接受域相连，来提取局部接受域的特征，局部接受域可以是由若干个神经单元组成的区域。

神经网络中的每一层的工作可以用数学表达式y＝a(Wx+b)来描述：从物理层面神经网络中的每一层的工作可以理解为通过五种对输入空间(输入向量的集合)的操作，完成输入空间到输出空间的变换(即矩阵的行空间到列空间)，这五种操作包括：1、升维/降维；2、放大/缩小；3、旋转；4、平移；5、“弯曲”。其中1、2、3的操作由Wx完成，4的操作由+b完成，5的操作则由a()来实现。这里之所以用“空间”二字来表述是因为被分类的对象并不是单个事物，而是一类事物，空间是指这类事物所有个体的集合。其中，W是权重向量，该向量中的每一个值表示该层神经网络中的一个神经元的权重值。该向量W决定着上文所述的输入空间到输出空间的空间变换，即每一层的权重W控制着如何变换空间。训练神经网络的目的，也就是最终得到训练好的神经网络的所有层的权重矩阵(由很多层的向量W形成的权重矩阵)。因此，神经网络的训练过程本质上就是学习控制空间变换的方式，更具体的就是学习权重矩阵。

因为希望神经网络的输出尽可能的接近真正想要预测的值，所以可以通过比较当前网络的预测值和真正想要的目标值，再根据两者之间的差异情况来更新每一层神经网络的权重向量(当然，在第一次更新之前通常会有初始化的过程，即为神经网络中的各层预先配置参数)，比如，如果网络的预测值高了，就调整权重向量让它预测低一些，不断的调整，直到神经网络能够预测出真正想要的目标值。因此，就需要预先定义“如何比较预测值和目标值之间的差异”，这便是损失函数(loss function)或目标函数(objective function)，它们是用于衡量预测值和目标值的差异的重要方程。其中，以损失函数举例，损失函数的输出值(loss)越高表示差异越大，那么神经网络的训练就变成了尽可能缩小这个loss的过程。

(2)反向传播算法

神经网络可以采用误差反向传播(back propagation，BP)算法在训练过程中修正初始的神经网络模型中参数的大小，使得神经网络模型的重建误差损失越来越小。具体地，前向传递输入信号直至输出会产生误差损失，通过反向传播误差损失信息来更新初始的神经网络模型中参数，从而使误差损失收敛。反向传播算法是以误差损失为主导的反向传播运动，旨在得到最优的神经网络模型的参数，例如权重矩阵。

下面从神经网络的训练侧和神经网络的应用侧对本申请提供的方法进行描述。

本申请实施例提供的模型训练方法，涉及数据序列的处理，具体可以应用于数据训练、机器学习、深度学习等方法，对训练数据(例如，本申请实施例提供的模型训练方法中与用户相关联的信息)进行符号化和形式化的智能信息建模、抽取、预处理、训练等，最终得到训练好的神经网络(例如，本申请实施例提供的模型训练方法中的目标模型)；并且，本申请实施例提供的消费预测方法可以运用上述训练好的神经网络，将输入数据(例如，本申请实施例提供的消费预测方法中与用户相关联的信息)输入到所述训练好的神经网络中，得到输出数据(例如，本申请实施例提供的消费预测方法中用户的预测消费额度)。需要说明的是，本申请实施例提供的模型训练方法和消费预测方法是基于同一个构思产生的发明，也可以理解为一个***中的两个部分，或一个整体流程的两个阶段：如模型训练阶段和模型应用阶段。

本申请实施例提供的消费预测方法可通过目标模型实现，如图4所示(图4为本申请实施例提供的目标模型的一个结构示意图)，目标模型包括：分类器(classifier)、第一回归器(regressor)、第二回归器以及融合器(fusion)。其中，分类器、第一回归器、第二回归器为三个并行的分支，且分类器的输入端、第一回归器的输入端、第二回归器的输入端作为整个目标模型的输入端，分类器的输出端、第一回归器的输出端、第二回归器的输出端与融合器的输入端连接，融合器的输出端作为整个目标模型的输出端。为了了解目标模型的工作流程，下文结合图5对该工作流程进行介绍，图5为本申请实施例提供的消费预测方法的一个流程示意图，如图5所示，该方法包括：

501、获取与用户相关联的信息。

本实施例中，当需要针对用户进行消费预测时，可先获取与用户相关联的信息，其中，该信息可以是用户的自身信息(例如，用户的姓名、用户的年龄、用户的性别、用户的职业以及用户的身高体重等等)，也可以是用户所感兴趣的商品或服务(例如，用户感兴趣的软件，用户感兴趣的服饰以及用户刚兴趣的运动等等)，还可以是用户当前在浏览的一些上下文信息等等。

502、对信息进行特征提取处理，得到用户的消费概率。

503、对信息进行第一回归处理，得到用户的第一消费额度。

504、对信息进行第二回归处理，得到用户的第二消费额度，第一回归处理以及第二回归处理为不同的回归处理。

得到与用户相关联的信息后，可将该信息输入至目标模型。那么，目标模型的分类器可对该信息进行特征提取处理，从而得到用户的消费概率(也可以称为用户可能进行消费的概率)。与此同时，目标模型的第一回归器可对该信息进行第一回归处理，从而得到用户的第一消费额度(也可以称为用户可能消费的某个金额)，目标模型的第二回归器也可以对该信息进行第二回归处理，从而得到用户的第二消费额度(也可以称为用户可能消费的另一个金额)。其中，第一回归处理和第二回归处理为不同的两种回归处理。

具体地，如图6所示(图6为本申请实施例提供的目标模型的另一结构示意图)，目标模型还包含第三回归器。其中，分类器、第一回归器、第二回归器、第三回归器为三个并行的分支，且分类器的输入端、第一回归器的输入端、第二回归器的输入端、第三回归器的输入端作为整个目标模型的输入端，分类器的输出端、第一回归器的输出端、第二回归器的输出端、第三回归器的输出端与融合器的输入端连接，融合器的输出端作为整个目标模型的输出端。那么，目标模型还可执行以下操作：

目标模型的第三回归器可对该信息进行第三回归处理，从而得到用户的第三消费额度(也可以称为用户可能消费的又一个金额)。其中，第一回归处理、第二回归处理以及第三回归处理为不同的三种回归处理。

更具体地，如图6所示，第一回归器可包含第一多层感知机以及构建模块。那么，第一回归器可通过以下方式获取用户的第一消费额度：

接收到与用户相关联的信息后，第一回归器的第一多层感知机可先对该信息进行一系列的处理(例如，全连接等等)，从而得到该信息的第一特征，并将该信息的第一特征发送至构建模块。得到该信息的第一特征后，构建模块可以第一特征进行计算，从而得到目标分布的核心参数，并利用该核心参数来构建目标分布，目标分布用于指示多个消费额度与多个消费概率之间的对应关系。得到目标分布后，构建模块可对目标分布指示的多个消费额度进行求均值处理，从而得到用户的第一消费额度。

更具体地，如图6所示，第二回归器可包含第二多层感知机以及线性修正模块(例如，ReLU函数等等)。那么，第二回归器可通过以下方式获取用户的第二消费额度：

接收到与用户相关联的信息后，第二回归器的第二多层感知机可先对该信息进行一系列的处理(例如，全连接等等)，从而得到该信息的第二特征，并将该信息的第二特征发送至线性修正模块。得到该信息的第二特征后，线性修正模块可对第二特征进行计算，从而得到用户的第二消费额度。

更具体地，如图6所示，第三回归器可包含第三多层感知机以及归一化模块(例如，softmax函数等等)。那么，第三回归器可通过以下方式获取用户的第三消费额度：

接收到与用户相关联的信息后，第三回归器的第三多层感知机可先对该信息进行一系列的处理(例如，全连接等等)，从而得到该信息的第三特征，并将该信息的第三特征发送至归一化模块。得到该信息的第三特征后，归一化模块可对第三特征进行计算，从而得到用户的第三消费额度。

更具体地，如图6所示，分类器可包含第四多层感知机以及映射模块(例如，sigmoid函数等等)。那么，分类器可通过以下方式获取用户的消费概率：

接收到与用户相关联的信息后，分类器的第四多层感知机可先对该信息进行一系列的处理(例如，全连接等等)，从而得到该信息的第四特征，并将该信息的第四特征发送至映射模块。得到该信息的第四特征后，映射模块可对第四特征进行计算，从而得到用户的消费概率。

例如，如图7所示(图7为本申请实施例提供的目标模型的另一结构示意图)，设与用户相关的信息为x，目标模型包含基础特征表示模型(basic feature representationmode)，消费分类器(purchase classifier)，基于分布的回归器(distribution-basedregressor)，基于对数的回归器(logarithm-based regressor)，基于分类的回归器(classification-based regressor)以及预测融合器(prediction fusion)，其中，基础特征表示模型可以为任意的深度学习模型。那么，将x输入到目标模型后，基础特征表示模型可对x进行处理，从而得到特征隐含表示h，并发送至基于分布的回归器。

在目标模型中，消费分类器包含多层感知机(muti-layer percepron，MLP)以及sigmoid函数。接收到h后，消费分类器中的多层感知机可对h执行如公式(2)所示的处理：

h_p＝w_ph+b_p

h′_p＝w_ph_p+b_p (2)

上式中，w_p、b_p为消费分类器中的多层感知机的参数，h′_p为消费分类器中的多层感知机输出的特征(前述的第四特征)。然后，消费分类器中的sigmoid函数可对h′_p进行如公式(3)所示的处理：

上式中，为用户的(预测)消费概率。

在目标模型中，基于分布的回归器包含多层感知机以及构建模块。接收到h后，基于分布的回归器中的多层感知机可对h执行如公式(4)所示的处理：

h_d＝ReLU(w_dh+b_d)

θ′＝w_dh_d+b_d (4)

上式中，w_d、b_d为基于分布的回归器中的多层感知机的参数，θ′为基于分布的回归器中的多层感知机输出的特征(前述的第一特征)。然后，消费分类器中的构建模块可对θ′进行如公式(5)所示的处理：

θ＝log[1+exp(θ′)] (5)

上式中，θ为目标分布的核心参数。随后，构建模块可利用θ来构建目标分布f，表示多个消费概率与多个消费额度之间的对应关系，那么，构建模块可对这多个消费额度进行求均值计算，从而得到用户的消费额度(即前述的第一消费额度)。

在目标模型中，基于对数的回归器包含多层感知机以及ReLU函数。接收到h后，基于对数的回归器中的多层感知机可对h执行如公式(6)所示的处理：

h_l＝ReLU(w_lh+b_l)

h_l′＝w_lh_l+b_l (6)

上式中，w_l、b_l为基于对数的回归器中的多层感知机的参数，h_l′为基于对数的回归器中的多层感知机输出的特征(前述的第二特征)。然后，基于对数的回归器中的ReLU函数可对h_l′进行如公式(7)所示的处理：

上式中，为用户的消费额度(即前述的第二消费额度)。

在目标模型中，基于分类的回归器包含多层感知机以及softmax函数。接收到h后，基于分类的回归器中的多层感知机可对h执行如公式(8)所示的处理：

h_c＝ReLU(w_ch+b_c)

h_c′＝V_ch_c+v_c (8)

上式中，w_c、b_c、V_c、v_c为基于分类的回归器中的多层感知机的参数，h_c′为基于分类的回归器中的多层感知机输出的特征(前述的第三特征)。然后，基于分类的回归器中的softmax函数可对h_c′进行如公式(9)所示的处理：

上式中，为用户的消费额度(即前述的第三消费额度)。

505、基于消费概率、第一消费额度以及第二消费额度，获取用户的预测消费额度。

得到用户的消费概率、用户的第一消费额度和用户的第二消费额度，目标模型的分类器可将用户的消费概率发送至融合器，目标模型的第一回归器可将用户的第一消费额度发送至融合器，目标模型的第二回归器可将用户的第二消费额度发送至融合器。那么，融合器可对消费概率、第一消费额度以及第二消费额度进行计算，从而得到用户的预测消费额度。至此，则完成了针对用户的消费预测。

具体地，若目标模型还包含第三回归器，在得到用户的第三消费额度后，第三回归器可将第三消费额度发送至融合器，故融合器可对消费概率、第一消费额度、第二消费额度以及第三消费额度进行计算，从而得到用户的预测消费额度。

更具体地，融合器可通过以下方式来获取用户的预测消费额度：

得到用户的消费概率、用户的第一消费额度、用户的第二消费额度以及用户的第三消费额度后，融合器可先对第一消费额度、第二消费额度以及第三消费额度进行求平均计算，从而得到用户的第四消费额度。然后，融合器可将消费概率以及第四消费额度进行相乘计算，从而得到并对外输出用户的预测消费额度。

依旧如上述例子，融合器可求取的平均值/>

然后，融合器将y′_a与为进行相乘，从而预测出用户的最终消费额度/>

那么，可作为目标模型的最终输出，至此，则完成了用户的消费预测。

应理解，本实施例中，仅以目标模型包含两个回归器或三个回归器进行示意性介绍，并不对目标模型中回归器的数量构成限制。在实际应用中，目标模型可包含至少两个回归器，例如，两个回归器、三个回归器、四个回归器等等，可根据实际需求进行设置，此处不做限制。

还应理解，本实施例中，仅以第一回归器为基于分布的回归器，第二回归器为基于对数的回归器，第三回归器为基于分类的回归器进行示意性介绍，并不对目标模型中回归器的类型构成限制。在实际应用中，目标模型的回归器的类型可根据实际需求进行设置，此处不做一一介绍。

此外，可将本申请实施例提供的目标模型在某个数据集上进行测试实验，从而得到模型在该数据集上的消费额度统计分布，该分布如图8所示(图8为本申请实施例提供的统计分布的一个示意图)。

进一步地，还可将本申请实施例提供的目标模型(即表1中的CMLTV)以及相关技术提供的模型(即表1中除CMLTV之外的其余模型，如Linear、MLP等等)在该数据集上进行比较，比较结果如表1所示：

表1

基于表1可知，目标模型在该数据集的全部样本上的回归均方根误差(root meansquared error，RMSE)、决定系数(R2_score)和分类(AUC)，以及正样本的RMSE和R2_score均取得了最好的表现。

进一步地，本申请实施例中，目标模型还可对该信息进行第三回归处理，从而得到用户的第三消费额度。那么，目标模型可对消费概率、第一消费额度、第二消费额度以及第三消费额度进行处理，从而得到用户的预测消费额度。由于第一回归处理、第二回归处理以及第三回归处理为不同的三种回归处理，也就是说，目标模型包含了不同的三个回归分支，可以从不同的三个视角来初步得到用户的三个消费额度。那么，目标模型可基于这三个消费额度最终确定用户的预测消费额度，该确定过程中所考虑的因素更为全面，可以使得用户的预测消费额度具备更高的准确度。

以上是对本申请实施例提供的消费预测方法所进行的详细说明，以下将对本申请实施例提供的模型训练方法进行介绍。图9为本申请实施例提供的模型训练方法的一个流程示意图，如图9所示，该方法包括：

901、获取与用户相关联的信息。

本实施例中，当需要对待训练模型进行训练时，可先获取一批训练数据，该批训练数据包含与用户相关联的信息。需要说明的是，对于与用户相关联的信息而言，用户的真实消费概率和用户的真实消费额度是已知的。

902、通过待训练模型对信息进行处理，得到用户的预测消费额度，待训练模型用于：对信息进行特征提取处理，得到用户的消费概率；对信息进行第一回归处理，得到用户的第一消费额度；对信息进行第二回归处理，得到用户的第二消费额度，第一回归处理以及第二回归处理为不同的回归处理；基于消费概率、第一消费额度以及第二消费额度，获取用户的预测消费额度。

得到与用户相关联的信息后，可将该信息输入至待训练模型，以通过待训练模型对信息进行一系列的处理，从而得到用户的预测消费额度。其中，待训练模型可先对该信息进行特征提取处理，得到用户的消费概率。与此同时，待训练模型还可对该信息进行第一回归处理，得到用户的第一消费额度，并对该信息进行第二回归处理，得到用户的第二消费额度，第一回归处理以及第二回归处理为不同的回归处理。最后，待训练模型可基于消费概率、第一消费额度以及第二消费额度，获取用户的预测消费额度。

在一种可能实现的方式中，待训练模型，还用于对信息进行第三回归处理，得到用户的第三消费额度，第一回归处理、第二回归处理以及第三回归处理为不同的回归处理；待训练模型，用于基于消费概率、第一消费额度、第二消费额度以及第三消费额度，获取用户的预测消费额度；

在一种可能实现的方式中，待训练模型，用于：对第一消费额度、第二消费额度以及第三消费额度进行求平均处理，得到第四消费额度；对消费概率以及第四消费额度进行相乘处理，得到用户的预测消费额度

需要说明的是，关于步骤902的介绍，可参考图5所示实施例中步骤502至步骤505的相关说明部分，此处不再赘述。

903、基于消费概率、第一消费额度以及第二消费额度，获取目标损失。

得到用户的消费概率、用户的第一消费额度以及用户的第二消费额度后，可对消费概率、第一消费额度以及第二消费额度进行计算，从而得到目标损失。

具体地，若待训练模型不仅得到了用户的消费概率、用户的第一消费额度以及用户的第二消费额度，还得到了用户的第三消费额度，则可对消费概率、第一消费额度、第二消费额度以及第三消费额度进行计算，从而得到目标损失。

更具体地，可通过以下方式，对消费概率、第一消费额度、第二消费额度以及第三消费额度进行计算，从而得到目标损失：

(1)对用户的消费概率以及用户的真实消费概率进行计算，从而得到第一损失。

(2)对用户的第一消费额度以及用户的真实消费额度进行计算，从而得到第二损失。

(3)对用户的第二消费额度以及用户的真实消费额度进行计算，从而得到第三损失。

(4)对用户的第三消费额度以及用户的真实消费额度进行计算，从而得到第四损失。

(5)对用户的消费概率进行计算，从而得到第五损失。

(6)对用户的消费概率以及用户的第一消费额度进行计算，从而得到第六损失。

(7)对用户的消费概率以及用户的第二消费额度进行计算，从而得到第七损失。

(8)对用户的消费概率以及用户的第三消费额度进行计算，从而得到第八损失。

(9)将第一损失、第二损失、第三损失、第四损失、第五损失、第六损失、第七损失以及第八损失进行叠加，得到目标损失。

依旧如上述例子，如图10a和图10b所示(图10a为本申请实施例提供的模型训练框架的一个结构示意图，图10b为本申请实施例提供的模型训练框架的另一结构示意图，图10a和图10b是在图7的基础上进行绘制得到的)，设某一批训练数据中的任意一个与用户相关联的信息为x，x经过待训练模型处理后(该处理过程可参考图7所示的例子，此处不再赘述)，可得到以及/>

那么，可通过以下公式对以及/>进行计算：

L_d＝-logf(y)

上式中，对于x而言，z为与x对应的用户的真实消费概率，y为与x对应的用户的真实消费额度,是对/>进行重构得到的。

假设输入至待训练模型的该批训练数据包含K个与用户相关联的信息[x₁,...,x_K]，那么，待训练模型对[x₁,...,x_K]进行处理后，可相应得到以及/>基于公式(12)分别对以及/>进行处理，则可得到[L_p,1,...,L_p,K]、[L_d,1,...,L_d,K]、[L_l,1,...,L_l,K]以及[L_c,1,...,L_c,K]。如此一来，可计算损失L′_p＝L_p,1+...+L_p,K，损失L′_d＝L_d,1+...+L_d,K，损失L′_l＝L_l,1+...+L_l,K，损失L′_c＝L_c,1+...+L_c,K。/>

进一步地，还可通过以下公式对以及进行处理：

上式中，为K个信息(即K个样本)中，所有正样本(即这些样本对应的用户的真实消费概率为1)对应的用户的预测消费概率的平均值，/>为K个信息中，所有正样本(即这些样本对应的用户的真实消费概率为0)对应的用户的预测消费概率的平均值。

最后，可通过以下公式计算目标损失：

904、基于目标损失，对待训练模型的参数进行更新，直至满足模型训练条件，得到目标模型。

得到目标损失后，可利用目标损失对待训练模型的参数进行更新，从而得到更新参数后的待训练模型。然后，可利用下一批训练数据对更新参数后的待训练模型继续进行训练，直至满足模型训练条件(例如，目标损失收敛等等)，从而得到图5所示实施例中的目标模型。

本申请实施例训练得到的目标模型，具备消费预测的功能。具体地，当需要针对用户进行消费预测时，可先获取与用户相关联的信息，并将该信息输入至目标模型中。接着，目标模型可对该信息进行特征提取处理，从而得到用户的消费概率。与此同时，目标模型还可对该信息进行第一回归处理，从而得到用户的第一消费额度，并对该信息进行第二回归处理，从而得到用户的第二消费额度。最后，目标模型可对消费概率、第一消费额度以及第二消费额度进行处理，从而得到用户的预测消费额度。前述过程中，第一回归处理以及第二回归处理为不同的两种回归处理，也就是说，目标模型包含了不同的两个回归分支，可以从不同的两个视角来初步得到用户的两个消费额度。那么，目标模型可基于这两个消费额度最终确定用户的预测消费额度，该确定过程中所考虑的因素较为全面，可以使得用户的预测消费额度具备足够高的准确度。

以上是对本申请实施例提供的模型训练方法所进行的详细说明，以下将对本申请实施例提供的消费预测装置以及模型训练装置进行介绍。图11为本申请实施例提供的消费预测装置的一个结构示意图，如图11所示，该装置包含目标模型，该装置包括：

第一获取模块1101，用于获取与用户相关联的信息；

第一处理模块1102，用于对信息进行特征提取处理，得到用户的消费概率；

第二处理模块1103，用于对信息进行第一回归处理，得到用户的第一消费额度；

第三处理模块1104，用于对信息进行第二回归处理，得到用户的第二消费额度，第一回归处理以及第二回归处理为不同的回归处理；

第二获取模块1105，用于基于消费概率、第一消费额度以及第二消费额度，获取用户的预测消费额度。

在一种可能实现的方式中，该装置还包括：第四处理模块，用于对信息进行第三回归处理，得到用户的第三消费额度，第一回归处理、第二回归处理以及第三回归处理为不同的回归处理；第二获取模块1105，用于基于消费概率、第一消费额度、第二消费额度以及第三消费额度，获取用户的预测消费额度。

在一种可能实现的方式中，第二处理模块1103，用于：对信息进行基于第一多层感知机的处理，得到信息的第一特征；基于第一特征构建目标分布，目标分布用于指示多个消费额度与多个消费概率之间的对应关系；对目标分布指示的多个消费额度进行求均值处理，得到用户的第一消费额度。

在一种可能实现的方式中，第三处理模块1104，用于：对信息进行基于第二多层感知机的处理，得到信息的第二特征；对第二特征进行线性修正处理，得到用户的第二消费额度。

在一种可能实现的方式中，第一处理模块1102，用于：对信息进行基于第四多层感知机的处理，得到信息的第四特征；对第四特征进行映射处理，得到用户的消费概率。

在一种可能实现的方式中，第二获取模块1105，用于：对第一消费额度、第二消费额度以及第三消费额度进行求平均处理，得到第四消费额度；对消费概率以及第四消费额度进行相乘处理，得到用户的预测消费额度。

图12为本申请实施例提供的模型训练装置的一个结构示意图，如图12所示，该装置包括：

第一获取模块1201，用于获取与用户相关联的信息；

处理模块1202，用于通过待训练模型对信息进行处理，得到用户的预测消费额度，待训练模型用于：对信息进行特征提取处理，得到用户的消费概率；对信息进行第一回归处理，得到用户的第一消费额度；对信息进行第二回归处理，得到用户的第二消费额度，第一回归处理以及第二回归处理为不同的回归处理；基于消费概率、第一消费额度以及第二消费额度，获取用户的预测消费额度；

第二获取模块1203，用于基于消费概率、第一消费额度以及第二消费额度，获取目标损失；

更新模块1204，用于基于目标损失，对待训练模型的参数进行更新，直至满足模型训练条件，得到目标模型。

在一种可能实现的方式中，待训练模型，还用于对信息进行第三回归处理，得到用户的第三消费额度，第一回归处理、第二回归处理以及第三回归处理为不同的回归处理；待训练模型，用于基于消费概率、第一消费额度、第二消费额度以及第三消费额度，获取用户的预测消费额度；更新模块1204，用于基于消费概率、第一消费额度、第二消费额度以及第三消费额度，获取目标损失。

在一种可能实现的方式中，更新模块1204，用于基于消费概率、用户的真实消费概率、第一消费额度、第二消费额度、第三消费额度以及用户的真实消费额度，获取目标损失。

需要说明的是，上述装置各模块/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本申请方法实施例相同，具体内容可参考本申请实施例前述所示的方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

本申请实施例还涉及一种执行设备，图13为本申请实施例提供的执行设备的一个结构示意图。如图13所示，执行设备1300具体可以表现为手机、平板、笔记本电脑、智能穿戴设备、服务器等，此处不做限定。其中，执行设备1300上可部署有图11对应实施例中所描述的消费预测装置，用于实现图5对应实施例中消费预测的功能。具体的，执行设备1300包括：接收器1301、发射器1302、处理器1303和存储器1304(其中执行设备1300中的处理器1303的数量可以一个或多个，图13中以一个处理器为例)，其中，处理器1303可以包括应用处理器13031和通信处理器13032。在本申请的一些实施例中，接收器1301、发射器1302、处理器1303和存储器1304可通过总线或其它方式连接。

存储器1304可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器1303提供指令和数据。存储器1304的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器(non-volatile randomaccess memory，NVRAM)。存储器1304存储有处理器和操作指令、可执行模块或者数据结构，或者它们的子集，或者它们的扩展集，其中，操作指令可包括各种操作指令，用于实现各种操作。

处理器1303控制执行设备的操作。具体的应用中，执行设备的各个组件通过总线***耦合在一起，其中总线***除包括数据总线之外，还可以包括电源总线、控制总线和状态信号总线等。但是为了清楚说明起见，在图中将各种总线都称为总线***。

上述本申请实施例揭示的方法可以应用于处理器1303中，或者由处理器1303实现。处理器1303可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器1303中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器1303可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signal processing，DSP)、微处理器或微控制器，还可进一步包括专用集成电路(application specific integratedcircuit，ASIC)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。该处理器1303可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器1304，处理器1303读取存储器1304中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

接收器1301可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与执行设备的相关设置以及功能控制有关的信号输入。发射器1302可用于通过第一接口输出数字或字符信息；发射器1302还可用于通过第一接口向磁盘组发送指令，以修改磁盘组中的数据；发射器1302还可以包括显示屏等显示设备。

本申请实施例中，在一种情况下，处理器1303，用于通过图5对应实施例中的目标模型，获取用户的消费额度。

本申请实施例还涉及一种训练设备，图14为本申请实施例提供的训练设备的一个结构示意图。如图14所示，训练设备1400由一个或多个服务器实现，训练设备1400可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以***处理器(centralprocessing units，CPU)1414(例如，一个或一个以上处理器)和存储器1432，一个或一个以上存储应用程序1442或数据1444的存储介质1430(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器1432和存储介质1430可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1430的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对训练设备中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器1414可以设置为与存储介质1430通信，在训练设备1400上执行存储介质1430中的一系列指令操作。

训练设备1400还可以包括一个或一个以上电源1426，一个或一个以上有线或无线网络接口1450，一个或一个以上输入输出接口1458；或，一个或一个以上操作***1441，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。

具体的，训练设备可以执行图9对应实施例中的模型训练方法。

本申请实施例还涉及一种计算机存储介质，该计算机可读存储介质中存储有用于进行信号处理的程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如前述执行设备所执行的步骤，或者，使得计算机执行如前述训练设备所执行的步骤。

本申请实施例还涉及一种计算机程序产品，该计算机程序产品存储有指令，该指令在由计算机执行时使得计算机执行如前述执行设备所执行的步骤，或者，使得计算机执行如前述训练设备所执行的步骤。

本申请实施例提供的执行设备、训练设备或终端设备具体可以为芯片，芯片包括：处理单元和通信单元，所述处理单元例如可以是处理器，所述通信单元例如可以是输入/输出接口、管脚或电路等。该处理单元可执行存储单元存储的计算机执行指令，以使执行设备内的芯片执行上述实施例描述的数据处理方法，或者，以使训练设备内的芯片执行上述实施例描述的数据处理方法。可选地，所述存储单元为所述芯片内的存储单元，如寄存器、缓存等，所述存储单元还可以是所述无线接入设备端内的位于所述芯片外部的存储单元，如只读存储器(read-only memory，ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(random access memory，RAM)等。

具体的，请参阅图15，图15为本申请实施例提供的芯片的一个结构示意图，所述芯片可以表现为神经网络处理器NPU 1500，NPU 1500作为协处理器挂载到主CPU(Host CPU)上，由Host CPU分配任务。NPU的核心部分为运算电路1503，通过控制器1504控制运算电路1503提取存储器中的矩阵数据并进行乘法运算。

在一些实现中，运算电路1503内部包括多个处理单元(Process Engine,PE)。在一些实现中，运算电路1503是二维脉动阵列。运算电路1503还可以是一维脉动阵列或者能够执行例如乘法和加法这样的数学运算的其它电子线路。在一些实现中，运算电路1503是通用的矩阵处理器。

举例来说，假设有输入矩阵A，权重矩阵B，输出矩阵C。运算电路从权重存储器1502中取矩阵B相应的数据，并缓存在运算电路中每一个PE上。运算电路从输入存储器1501中取矩阵A数据与矩阵B进行矩阵运算，得到的矩阵的部分结果或最终结果，保存在累加器(accumulator)1508中。

统一存储器1506用于存放输入数据以及输出数据。权重数据直接通过存储单元访问控制器(Direct Memory Access Controller，DMAC)1505，DMAC被搬运到权重存储器1502中。输入数据也通过DMAC被搬运到统一存储器1506中。

BIU为Bus Interface Unit即，总线接口单元1513，用于AXI总线与DMAC和取指存储器(Instruction Fetch Buffer，IFB)1509的交互。

总线接口单元1513(Bus Interface Unit，简称BIU)，用于取指存储器1509从外部存储器获取指令，还用于存储单元访问控制器1505从外部存储器获取输入矩阵A或者权重矩阵B的原数据。

DMAC主要用于将外部存储器DDR中的输入数据搬运到统一存储器1506或将权重数据搬运到权重存储器1502中或将输入数据数据搬运到输入存储器1501中。

向量计算单元1507包括多个运算处理单元，在需要的情况下，对运算电路1503的输出做进一步处理，如向量乘，向量加，指数运算，对数运算，大小比较等等。主要用于神经网络中非卷积/全连接层网络计算，如Batch Normalization(批归一化)，像素级求和，对预测标签平面进行上采样等。

在一些实现中，向量计算单元1507能将经处理的输出的向量存储到统一存储器1506。例如，向量计算单元1507可以将线性函数；或，非线性函数应用到运算电路1503的输出，例如对卷积层提取的预测标签平面进行线性插值，再例如累加值的向量，用以生成激活值。在一些实现中，向量计算单元1507生成归一化的值、像素级求和的值，或二者均有。在一些实现中，处理过的输出的向量能够用作到运算电路1503的激活输入，例如用于在神经网络中的后续层中的使用。

控制器1504连接的取指存储器(instruction fetch buffer)1509，用于存储控制器1504使用的指令；

统一存储器1506，输入存储器1501，权重存储器1502以及取指存储器1509均为On-Chip存储器。外部存储器私有于该NPU硬件架构。

其中，上述任一处提到的处理器，可以是一个通用中央处理器，微处理器，ASIC，或一个或多个用于控制上述程序执行的集成电路。

另外需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本申请提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。

通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件的方式来实现，当然也可以通过专用硬件包括专用集成电路、专用CPU、专用存储器、专用元器件等来实现。一般情况下，凡由计算机程序完成的功能都可以很容易地用相应的硬件来实现，而且，用来实现同一功能的具体硬件结构也可以是多种多样的，例如模拟电路、数字电路或专用电路等。但是，对本申请而言更多情况下软件程序实现是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在可读取的存储介质中，如计算机的软盘、U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，训练设备，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。

所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、训练设备或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、训练设备或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存储的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的训练设备、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(Solid State Disk，SSD))等。

Claims

1.一种消费预测方法，其特征在于，所述方法通过目标模型实现，所述方法包括：

获取与用户相关联的信息；

对所述信息进行特征提取处理，得到所述用户的消费概率；

对所述信息进行第一回归处理，得到所述用户的第一消费额度；

对所述信息进行第二回归处理，得到所述用户的第二消费额度，所述第一回归处理以及所述第二回归处理为不同的回归处理；

基于所述消费概率、所述第一消费额度以及所述第二消费额度，获取所述用户的预测消费额度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述信息进行第三回归处理，得到所述用户的第三消费额度，所述第一回归处理、所述第二回归处理以及所述第三回归处理为不同的回归处理；

所述基于所述消费概率、所述第一消费额度以及所述第二消费额度，获取所述用户的预测消费额度包括：

基于所述消费概率、所述第一消费额度、所述第二消费额度以及所述第三消费额度，获取所述用户的预测消费额度。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述信息进行第一回归处理，得到所述用户的第一消费额度包括：

对所述信息进行基于第一多层感知机的处理，得到所述信息的第一特征；

基于所述第一特征构建目标分布，所述目标分布用于指示多个消费额度与多个消费概率之间的对应关系；

对所述目标分布指示的所述多个消费额度进行求均值处理，得到所述用户的第一消费额度。

4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述对所述信息进行第二回归处理，得到所述用户的第二消费额度包括：

对所述信息进行基于第二多层感知机的处理，得到所述信息的第二特征；

对所述第二特征进行线性修正处理，得到所述用户的第二消费额度。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述信息进行第三回归处理，得到所述用户的第三消费额度包括：

对所述信息进行基于第三多层感知机的处理，得到所述信息的第三特征；

对所述第三特征进行归一化处理，得到所述用户的第三消费额度。

6.根据权利要求2或5所述的方法，其特征在于，所述基于所述消费概率、所述第一消费额度、所述第二消费额度以及所述第三消费额度，获取所述用户的预测消费额度包括：

对所述第一消费额度、所述第二消费额度以及所述第三消费额度进行求平均处理，得到第四消费额度；

对所述消费概率以及所述第四消费额度进行相乘处理，得到所述用户的预测消费额度。

7.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：

获取与用户相关联的信息；

通过待训练模型对所述信息进行处理，得到所述用户的预测消费额度，所述待训练模型用于：对所述信息进行特征提取处理，得到所述用户的消费概率；对所述信息进行第一回归处理，得到所述用户的第一消费额度；对所述信息进行第二回归处理，得到所述用户的第二消费额度，所述第一回归处理以及所述第二回归处理为不同的回归处理；基于所述消费概率、所述第一消费额度以及所述第二消费额度，获取所述用户的预测消费额度；

基于所述消费概率、所述第一消费额度以及所述第二消费额度，获取目标损失；

基于所述目标损失，对所述待训练模型的参数进行更新，直至满足模型训练条件，得到目标模型。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述待训练模型，还用于对所述信息进行第三回归处理，得到所述用户的第三消费额度，所述第一回归处理、所述第二回归处理以及所述第三回归处理为不同的回归处理；

所述待训练模型，用于基于所述消费概率、所述第一消费额度、所述第二消费额度以及所述第三消费额度，获取所述用户的预测消费额度；

所述基于所述消费概率、所述第一消费额度以及所述第二消费额度，获取目标损失包括：

基于所述消费概率、所述第一消费额度、所述第二消费额度以及所述第三消费额度，获取目标损失。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述消费概率、所述第一消费额度、所述第二消费额度以及所述第三消费额度，获取目标损失包括：

基于所述消费概率、所述用户的真实消费概率、所述第一消费额度、所述第二消费额度、所述第三消费额度以及所述用户的真实消费额度，获取目标损失。

10.根据权利要求7至9任意一项所述的方法，其特征在于，所述待训练模型，用于：

对所述目标分布指示的所述多个消费额度进行求平均处理，得到所述用户的第一消费额度。

11.根据权利要求7至10任意一项所述的方法，其特征在于，所述待训练模型，用于：

12.根据权利要求8或9所述的方法，其特征在于，所述待训练模型，用于：

13.根据权利要求8、9或12所述的方法，其特征在于，所述待训练模型，用于：

14.一种消费预测装置，其特征在于，所述装置包括目标模型，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取与用户相关联的信息；

第一处理模块，用于对所述信息进行特征提取处理，得到所述用户的消费概率；

第二处理模块，用于对所述信息进行第一回归处理，得到所述用户的第一消费额度；

第三处理模块，用于对所述信息进行第二回归处理，得到所述用户的第二消费额度，所述第一回归处理以及所述第二回归处理为不同的回归处理；

第二获取模块，用于基于所述消费概率、所述第一消费额度以及所述第二消费额度，获取所述用户的预测消费额度。

15.一种模型训练装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取与用户相关联的信息；

处理模块，用于通过待训练模型对所述信息进行处理，得到所述用户的预测消费额度，所述待训练模型用于：对所述信息进行特征提取处理，得到所述用户的消费概率；对所述信息进行第一回归处理，得到所述用户的第一消费额度；对所述信息进行第二回归处理，得到所述用户的第二消费额度，所述第一回归处理以及所述第二回归处理为不同的回归处理；基于所述消费概率、所述第一消费额度以及所述第二消费额度，获取所述用户的预测消费额度；

第二获取模块，用于基于所述消费概率、所述第一消费额度以及所述第二消费额度，获取目标损失；

更新模块，用于基于所述目标损失，对所述待训练模型的参数进行更新，直至满足模型训练条件，得到目标模型。

16.一种消费预测装置，其特征在于，所述装置包括存储器和处理器；所述存储器存储有代码，所述处理器被配置为执行所述代码，当所述代码被执行时，所述消费预测装置执行如权利要求1至13任意一项所述的方法。

17.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有一个或多个指令，所述指令在由一个或多个计算机执行时使得所述一个或多个计算机实施权利要求1至13任一所述的方法。

18.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品存储有指令，所述指令在由计算机执行时，使得所述计算机实施权利要求1至13任意一项所述的方法。