技术摘要：
本申请提供一种渠道质量评估方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取通过待评估渠道发展的M个用户开户N天内的通信行为信息；根据多个样本用户开户N天内的通信行为信息，获取开户N天内每天的应用程序使用总得分；针对M个用户中的每个用户，根据所述用户的所述通信行为  全部
背景技术：
目前，运营商发展新用户的渠道数量较多，如何在用户发展早期评价和监控新用 户质量，评估渠道的质量已经成为运营商关注的重要问题。一个优秀的渠道不仅要有稳定 的新增用户和活跃用户，还应在数据上体现用户的行为的真实性。 现有技术中，运营商通过观察用户在新入网至少3个月的用户通信行为是否会出 现异常，来评价用户质量，从而评估渠道的质量。 但是，现有技术中对用户的观察期较长，不能做到在用户发展早期便对该渠道进 行监控，评估效率低。
技术实现要素：
本申请实施例提供一种渠道质量评估方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现 有技术中因观察期较长导致的渠道评估效率较低的问题。 第一方面，本申请实施例提供一种渠道质量评估方法，包括：获取通过待评估渠道 发展的M个用户开户N天内的通信行为信息，所述N、M为大于等于1；根据多个样本用户开户N 天内的通信行为信息，获取开户N天内每天的应用程序使用总得分；针对M个用户中的每个 用户，根据所述用户的所述通信行为信息、所述开户N天内每天的应用程序使用总得分，以 及预先训练得到的真实用户预测模型，预测所述用户是否为真实用户；所述真实用户预测 模型是根据所述多个样本用户开户N天内的通信行为信息、用于标识用户为真实用户或虚 假用户的信息以及开户N天内每天的应用程序使用总得分，训练得到的；根据所述M个用户 中真实用户的数量以及所述M，评估所述渠道的质量。 可选地，所述根据多个样本用户开户N天内的通信行为信息，获取开户N天内每天 的应用程序使用总得分，包括：根据每个样本用户的用于标识用户为真实用户或虚假用户 的信息，确定所述样本用户为真实用户或虚假用户；针对每个应用程序，根据如下公式一获 取真实用户使用所述应用程序的概率及虚假用户使用所述应用程序的概率；根据真实用户 使用所述应用程序的概率及虚假用户使用所述应用程序的概率，获取每天各应用程序的贡 献度。 公式一中，Pik表示真实用户中使用第i个应用程序的概率；Ki表示一天内所述多个 样本用户中使用第i个应用程序的真实用户的人数；K表示所述多个样本用户中真实用户的 总人数；Piq表示所述虚假用户中使用第i个应用程序的概率；Qi表示一天内所述多个样本用 户中使用第i个应用程序的虚假用户的人数；Q表示所述多个样本用户中虚假用户的总人 5 CN 111612366 A 说　明　书 2/16 页 数。 根据每天各应用程序的贡献度及如下公式二，获取每天各应用程序评分。 公式二中，APPi评分表示一天的第i个应用程序评分；min(APP贡献度)表示一天中 各应用程序的贡献度的最小值；APPi贡献度表示一天所述第i个应用程序的贡献度。 根据所述多个样本用户开户N天内每天各应用程序的使用次数，获取开户N天内每 天各应用程序的使用次数档位；根据所述每天各应用程序评分以及所述开户N天内每天各 应用程序的使用次数档位，获取开户N天内每天的应用程序使用总得分。 可选地，所述根据所述多个样本用户开户N天内每天各应用程序的使用次数，获取 开户N天内每天各应用程序的使用次数档位，包括：根据所述样本用户开户N天内每天各应 用程序的使用次数，获取所述样本用户开户N天内每天各应用程序的使用次数的下四分位 数、中位数、上四分位数；根据所述样本用户开户N天内每天各应用程序的使用次数的下四 分位数、中位数、上四分位数，获取所述样本用户开户N天内每天各应用程序的使用次数档 位。 可选地，所述方法，还包括：根据所述多个样本用户中每个样本用户的所述通信行 为信息，获得部分样本用户中每个样本用户的平均通话次数；根据每个样本用户的平均通 话次数以及所述每天的应用程序使用总得分，确定样本用户的用户类型，所述用户类型为 应用程序与语音均不活跃用户，或者，应用程序活跃用户，或者，语音活跃用户，或者，应用 程序与语音均活跃用户；将属于同一用户类型的样本用户的所述通信行为信息、开户N天内 每天的应用程序使用总得分、用于标识用户为真实用户或虚假用户的信息，训练获得所述 用户类型对应的真实用户预测模型；所述针对M个用户中的每个用户，根据所述用户的所述 通信行为信息、开户N天内每天的应用程序使用总得分，以及预先训练得到的真实用户预测 模型，预测所述用户是否为真实用户，包括：根据所述每个用户的所述通信行为信息，获得 每个用户的平均通话次数；根据每个用户的平均通话次数以及所述样本用户每天的应用程 序使用总得分，确定所述用户的用户类型；根据所述用户的用户类型，确定所述用户类型对 应的真实用户预测模型；根据所述用户的所述通信行为信息、所述开户N天内每天的应用程 序使用总得分，以及所述用户的用户类型对应的真实用户预测模型，预测所述用户是否为 真实用户。 可选地，将属于同一用户类型的样本用户的所述通信行为信息、开户N天内每天的 应用程序使用总得分、用于标识用户为真实用户或虚假用户的信息，训练获得所述用户类 型对应的真实用户预测模型，包括：根据属于同一用户类型的部分样本用户中每个样本用 户的所述通信行为信息、开户N天内每天的应用程序使用总得分、用于标识用户为真实用户 或虚假用户的信息，训练获得所述用户类型对应的初始真实用户预测模型；根据属于同一 用户类型的另一部分样本用户中每个样本用户的所述通信行为信息、开户N天内每天的应 用程序使用总得分、用于标识用户为真实用户或虚假用户的信息，校正所述用户类型对应 的初始真实用户预测模型，获得所述用户类型的真实用户预测模型。 可选地，根据所述M个用户中真实用户的数量以及所述M，评估所述渠道的质量，包 6 CN 111612366 A 说　明　书 3/16 页 括：根据所述M个用户中真实用户的数量以及所述M，获取所述M个用户中真实用户的数量与 所述M的比值；根据所述M个用户中真实用户的数量与所述M的比值，评估所述渠道的质量。 可选地，每天的通信行为信息包括如下至少一项：每天通话次数、每天流量、每天 各应用程序的使用次数、充值金额以及用于标识用户为真实用户或虚假用户的信息。 第二方面，本申请实施例提供一种渠道质量评估装置，包括：获取模块、处理模块 和评估模块。 所述获取模块，用于获取通过待评估渠道发展的M个用户开户N天内的通信行为信 息，所述N、M为大于等于1；以及根据多个样本用户开户N天内的通信行为信息，获取开户N天 内每天的应用程序使用总得分。 所述处理模块，用于针对M个用户中的每个用户，根据所述用户的所述通信行为信 息、所述开户N天内每天的应用程序使用总得分，以及预先训练得到的真实用户预测模型， 预测所述用户是否为真实用户；所述真实用户预测模型是根据所述多个样本用户开户N天 内的通信行为信息、用于标识用户为真实用户或虚假用户的信息以及开户N天内每天的应 用程序使用总得分，训练得到的。 所述评估模块，用于根据所述M个用户中真实用户的数量以及所述M，评估所述渠 道的质量。 可选地，所述获取模块，具体用于：根据每个样本用户的用于标识用户为真实用户 或虚假用户的信息，确定所述样本用户为真实用户或虚假用户；以及针对每个应用程序，根 据如下公式一获取真实用户使用所述应用程序的概率及虚假用户使用所述应用程序的概 率；根据真实用户使用所述应用程序的概率及虚假用户使用所述应用程序的概率，获取每 天各应用程序的贡献度。 公式一中，Pik表示真实用户中使用第i个应用程序的概率；Ki表示一天内所述多个 样本用户中使用第i个应用程序的真实用户的人数；K表示所述多个样本用户中真实用户的 总人数；Piq表示所述虚假用户中使用第i个应用程序的概率；Qi表示一天内所述多个样本用 户中使用第i个应用程序的虚假用户的人数；Q表示所述多个样本用户中虚假用户的总人 数。 所述获取模块，具体用于：根据每天各应用程序的贡献度及如下公式二，获取每天 各应用程序评分。 公式二中，APPi评分表示一天的第i个应用程序评分；min(APP贡献度)表示一天中 各应用程序的贡献度的最小值；APPi贡献度表示一天所述第i个应用程序的贡献度。 所述获取模块，具体用于：根据所述多个样本用户开户N天内每天各应用程序的使 用次数，获取开户N天内每天各应用程序的使用次数档位；以及根据所述每天各应用程序评 分以及所述开户N天内每天各应用程序的使用次数档位，获取开户N天内每天的应用程序使 用总得分。 7 CN 111612366 A 说　明　书 4/16 页 可选地，所述获取模块，具体用于：根据所述样本用户开户N天内每天各应用程序 的使用次数，获取所述样本用户开户N天内每天各应用程序的使用次数的下四分位数、中位 数、上四分位数；以及根据所述样本用户开户N天内每天各应用程序的使用次数的下四分位 数、中位数、上四分位数，获取所述样本用户开户N天内每天各应用程序的使用次数档位。 可选地，所述处理模块，还用于：根据所述多个样本用户中每个样本用户的所述通 信行为信息，获得部分样本用户中每个样本用户的平均通话次数；以及根据每个样本用户 的平均通话次数以及所述每天的应用程序使用总得分，确定样本用户的用户类型，所述用 户类型为应用程序与语音均不活跃用户，或者，应用程序活跃用户，或者，语音活跃用户，或 者，应用程序与语音均活跃用户；以及将属于同一用户类型的样本用户的所述通信行为信 息、开户N天内每天的应用程序使用总得分、用于标识用户为真实用户或虚假用户的信息， 训练获得所述用户类型对应的真实用户预测模型。 所述处理模块，具体用于：根据所述每个用户的所述通信行为信息，获得每个用户 的平均通话次数；以及根据每个用户的平均通话次数以及所述样本用户每天的应用程序使 用总得分，确定所述用户的用户类型；以及根据所述用户的用户类型，确定所述用户类型对 应的真实用户预测模型；以及根据所述用户的所述通信行为信息、所述开户N天内每天的应 用程序使用总得分，以及所述用户的用户类型对应的真实用户预测模型，预测所述用户是 否为真实用户。 可选地，所述处理模块，具体用于：根据属于同一用户类型的部分样本用户中每个 样本用户的所述通信行为信息、开户N天内每天的应用程序使用总得分、用于标识用户为真 实用户或虚假用户的信息，训练获得所述用户类型对应的初始真实用户预测模型；以及根 据属于同一用户类型的另一部分样本用户中每个样本用户的所述通信行为信息、开户N天 内每天的应用程序使用总得分、用于标识用户为真实用户或虚假用户的信息，校正所述用 户类型对应的初始真实用户预测模型，获得所述用户类型的真实用户预测模型。 可选地，所述评估模块，具体用于：根据所述M个用户中真实用户的数量以及所述 M，获取所述M个用户中真实用户的数量与所述M的比值；以及根据所述M个用户中真实用户 的数量与所述M的比值，评估所述渠道的质量。 可选地，每天的通信行为信息包括如下至少一项：每天通话次数、每天流量、每天 各应用程序的使用次数、充值金额以及用于标识用户为真实用户或虚假用户的信息。 第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括： 存储器，用于存储程序指令； 处理器，用于调用所述存储器中的程序指令，执行如本申请第一方面所述的渠道 质量评估方法。 第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存 储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本申请第一方面所述的渠道质量 评估方法。 第五方面，本申请实施例提供一种程序产品，所述程序产品包括计算机程序，所述 计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从所述可读存储介质 读取所述计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序使得电子设备实施如第一 方面本申请实施例所述的渠道质量评估方法。 8 CN 111612366 A 说　明　书 5/16 页 本申请实施例提供的渠道质量评估方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取通 过待评估渠道发展的M个用户开户N天内的通信行为信息；根据多个样本用户开户N天内的 通信行为信息，获取开户N天内每天的应用程序使用总得分；针对M个用户中的每个用户，根 据所述用户的所述通信行为信息、所述开户N天内每天的应用程序使用总得分，以及预先训 练得到的真实用户预测模型，预测所述用户是否为真实用户；所述真实用户预测模型是根 据所述多个样本用户开户N天内的通信行为信息、用于标识用户为真实用户或虚假用户的 信息以及开户N天内每天的应用程序使用总得分，训练得到的；根据所述M个用户中真实用 户的数量以及所述M，评估所述渠道的质量。因此，上述方法对待评估渠道发展的M个用户开 户N天内的用户的行为质量方面对渠道进行评估，实现对渠道质量的早期监控，提高了评估 效率。 附图说明 为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申 请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以 根据这些附图获得其他的附图。 图1为本申请实施例提供的应用场景示意图； 图2为本申请一实施例提供的渠道质量评估方法的流程示意图； 图3为本申请另一实施例提供的渠道质量评估方法的流程示意图； 图4为本申请一实施例提供的渠道质量评估装置的结构示意图； 图5为本申请一实施例提供的电子设备的结构示意图； 图6为本申请另一实施例提供的电子设备的结构示意图。