一种目标事件数据的确定方法和装置

技术领域

本申请涉及数据挖掘研究领域，尤其涉及一种目标事件数据的确定方法和装置。

背景技术

随着互联网的发展，越来越多的业务可以通过网络实现。在很多业务场景中，在很多业务场景中需要对用户的业务操作情况进行累计、分析，以预测、预判用户未来的业务倾向，比如可以根据用户对一则广告浏览情况预测未来时间段的广告点击率等。相关技术通过时间序列的深度学习的方法对用户的业务倾向进行预测，然而在实际使用中会造成部分时间的数据缺失，导致时间序列数据不连续，从而导致预测数据的不准确。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请提供了一种目标事件数据的确定方法和装置，以至少解决相关技术中根据历史事件数据预测业务倾向的准确率较低的技术问题。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种目标事件数据的确定方法，包括：获取所述目标事件在参考时间段内第一子时间段的第一事件数据；基于所述目标事件的相似事件在所述参考时间段内第二子时间段的第二事件数据确定所述目标事件在所述第二子时间段的第三事件数据，并将所述第一事件数据和所述第三事件数据确定为所述目标事件在所述参考时间段的参考事件数据，其中，所述参考时间段包括所述第一子时间段和所述第二子时间段；根据所述参考事件数据确定所述目标事件在目标时间段内的目标事件数据，其中，所述目标时间段的起始时间晚于所述参考时间段的结束时间。

可选地，基于所述目标事件的所述相似事件在所述参考时间段内的所述第二子时间段的所述第二事件数据确定所述目标事件在所述第二子时间段的所述第三事件数据包括：按照预定规则对所述第二事件数据进行目标处理，以得到处理后的第四事件数据；将所述第四事件数据确定为所述目标事件在所述第二子时间段的所述第三事件数据。

可选地，按照所述预定规则对所述第二事件数据进行所述目标处理，以得到处理后的所述第四事件数据包括：确定所述目标事件与所述相似事件在所述第一子时间段的事件数据比值；基于所述事件数据比值对所述第二事件数据进行所述目标处理，以得到处理后的所述第四事件数据，其中，所述第二事件数据与所述第四事件数据的比值与所述事件数据比值相等。

可选地，按照所述预定规则对所述第二事件数据进行所述目标处理，以得到所述第四事件数据包括：确定所述第二子时间段的各个目标子时间戳；确实所述相似事件在各个所述目标子时间戳内的第一时间戳事件数据，其中，所述第二事件数据包括所述第一时间戳事件数据；按照所述预定规则对所述第一时间戳事件数据进行所述目标处理，以对应得到所述目标事件在各个所述目标子时间戳内的第二时间戳事件数据，其中，所述第四事件数据包括所述第二时间戳事件数据。

可选地，基于所述目标事件的所述相似事件在所述参考时间段内所述第二子时间段的所述第二事件数据确定所述目标事件在所述第二子时间段的所述第三事件数据之前，所述方法还包括：获取所述目标事件的目标事件特征；在事件数据库中确定与所述目标事件特征相似度最大的所述相似事件，其中，所述事件数据库中对应存储了各个历史时间段内各个事件的事件数据以及事件特征。

可选地，获取所述目标事件的所述目标事件特征包括：获取所述目标事件的多个维度的初始属性信息；基于多个所述初始属性信息确定所述目标事件的所述目标事件特征。

可选地，基于多个所述初始属性信息确定所述目标事件的所述目标事件特征包括：对每个所述初始属性信息进行归一化处理，以得到目标属性信息；基于各个维度的所述目标属性信息以及对应的权重信息确定所述目标事件的所述目标事件特征。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种目标事件数据的确定装置，包括：第一获取模块，用于获取所述目标事件在参考时间段内第一子时间段的第一事件数据；第一确定模块，用于基于所述目标事件的相似事件在所述参考时间段内第二子时间段的第二事件数据确定所述目标事件在所述第二子时间段的第三事件数据，并将所述第一事件数据和所述第三事件数据确定为所述目标事件在所述参考时间段的参考事件数据，其中，所述参考时间段包括所述第一子时间段和所述第二子时间段；第二确定模块，用于根据所述参考事件数据确定所述目标事件在目标时间段内的目标事件数据，其中，所述目标时间段的起始时间晚于所述参考时间段的结束时间。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，程序运行时执行上述的方法。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器通过计算机程序执行上述的方法。

在本申请实施例中，采用获取所述目标事件在参考时间段内第一子时间段的第一事件数据；基于目标事件的相似事件在参考时间段内第二子时间段的第二事件数据确定目标事件在第二子时间段的第三事件数据，并将第一事件数据和第三事件数据确定为目标事件在参考时间段的参考事件数据，其中，参考时间段包括第一子时间段和第二子时间段；根据参考事件数据确定目标事件在目标时间段内的目标事件数据，其中，目标时间段的起始时间晚于参考时间段的结束时间的方式，通过获取目标事件的相似事件在第二子时间段的第二事件数据，根据相似事件的第二事件数据确定目标事件在第二子时间段的第三事件数据，从而根据获取到的目标事件在参考时间段内的第一子时间段的第一事件数据，以及确定的目标事件在第二子时间段的第三事件数据从而确定出目标事件在参考时间段内连续的参考事件数据，并根据参考事件数据确定目标事件在未来的目标时间段内的目标事件数据，达到了根据相似事件在第二子时间段内的第二数据来确定目标事件在第二子时间段内的第三事件数据的目的，而不是相关技术中对不连续的数据进行忽略或者随机赋值处理，从而实现了提高根据历史事件数据预测业务倾向的准确性的技术效果，进而解决了根据历史事件数据预测业务倾向的准确率较低的技术问题。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

为了更清楚地说明本发明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简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，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是根据本申请实施例的目标事件数据的确定方法的硬件环境的示意图；

图2是根据本申请实施例的一种可选的目标事件数据的确定方法的流程图；

图3是根据本申请实施例的一种可选的事件数据的预测流程图；

图4是根据本申请实施例的一种可选的目标事件数据的确定装置的示意图；

图5是根据本申请实施例的一种电子装置的结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，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数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。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，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，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步骤或单元。

根据本申请实施例的一方面，提供了一种目标事件数据的确定的方法实施例。

可选地，在本实施例中，上述目标事件数据的确定方法可以应用于如图1所示的由终端101和服务器103所构成的硬件环境中。图1是根据本申请实施例的目标事件数据的确定方法的硬件环境的示意图，如图1所示，服务器103通过网络与终端101进行连接，可用于为终端或终端上安装的客户端提供服务，可在服务器上或独立于服务器设置数据库，用于为服务器103提供数据存储服务，上述网络包括但不限于：广域网、城域网或局域网，终端101并不限定于PC、手机、平板电脑等。本申请实施例的目标事件数据的确定方法可以由服务器103来执行，也可以由终端101来执行，还可以是由服务器103和终端101共同执行。其中，终端101执行本申请实施例的目标事件数据的确定方法也可以是由安装在其上的客户端来执行。

图2是根据本申请实施例的一种可选的目标事件数据的确定方法的流程图，如图2所示，该方法可以包括以下步骤：

步骤S202，获取所述目标事件在参考时间段内第一子时间段的第一事件数据；

步骤S204，基于所述目标事件的相似事件在所述参考时间段内第二子时间段的第二事件数据确定所述目标事件在所述第二子时间段的第三事件数据，并将所述第一事件数据和所述第三事件数据确定为所述目标事件在所述参考时间段的参考事件数据，其中，所述参考时间段包括所述第一子时间段和所述第二子时间段；

步骤S206，根据所述参考事件数据确定所述目标事件在目标时间段内的目标事件数据，其中，所述目标时间段的起始时间晚于所述参考时间段的结束时间。

通过上述步骤S202至步骤S206，通过获取目标事件的相似事件在第二子时间段的第二事件数据，根据相似事件的第二事件数据确定目标事件在第二子时间段的第三事件数据，从而根据获取到的目标事件在参考时间段内的第一子时间段的第一事件数据，以及确定的目标事件在第二子时间段的第三事件数据从而确定出目标事件在参考时间段内连续的参考事件数据，并根据参考事件数据确定目标事件在未来的目标时间段内的目标事件数据，达到了根据相似事件在第二子时间段内的第二数据来确定目标事件在第二子时间段内的第三事件数据的目的，而不是相关技术中对不连续的数据进行忽略或者随机赋值处理，从而实现了提高根据历史事件数据预测业务倾向的准确性的技术效果，进而解决了根据历史事件数据预测业务倾向的准确率较低的技术问题。

在步骤S202提供的技术方案中，目标事件可以但不限于包括某一商品的点击率、某一广告的浏览量等等。

可选地，在本实施例中，参考时间段是一段历史的时间段，参考时间段的长度不限，比如可以是10分钟、20分钟、1小时等等。

获取目标事件在第一时间段的第一事件数据可以是其他设备发送的也可以是自身对目标事件进行检测并计算得到的，比如，当目标事件为对某一广告的点击率时，第一事件数据就为第一时间段内该广告的点击率值，该点击率值可以是获取的其他广告平台进行统计并计算得到的结果，也可以是获取的广告平台的各个广告点击事件的，并对各个事件进行计算得到的，本方案对此不作限定。

在步骤S204提供的技术方案中，目标事件的相似事件可以是和目标事件特征属性相似的事件，比如当目标事件为某一广告视频的点击率时，相似事件就可以为与该广告特征相似的广告(比如广告中的产品属性相似等)。

可选地，在本实施例中，根据相似事件在参考时间段内的第二子时间段的第二事件数据确定目标事件在第二子时间段的第三事件数据的方法可以是将第二事件数据直接确定为目标事件在第二子时间段内的第三事件数据，也可以是根据相似事件与目标事件在其他时间段的事件数据的比值对第二事件数据进行调整，并将调整后的第二事件数据确定为目标事件在第二子时间段的第三事件数据，本方案对此不作限定。

可选地，在本事实例中，第一子时间段和第二子时间段之间可以存在交集，也可以不存在交集，比如，参考时间段为历史某一天的上午10:00～11:00，第一子时间段为当日上午的10:30～11:00，第二子时间段可以为10:00～10：30、10:00～10：35、10:00～10：50等等。

在步骤S206提供的技术方案中，根据参考事件数据确定目标事件在目标时间段内的目标事件数据可以但不限于通过模型或者数学公式等确定的，本方案对此不作限定，比如，通过一个预先训练好的Transformer网络模型，将一段参考时间段内的时间数据输入到Transformer网络模型中，输出目标事件的目标事件数据值。

作为一种可选的实施例，基于所述目标事件的所述相似事件在所述参考时间段内的所述第二子时间段的所述第二事件数据确定所述目标事件在所述第二子时间段的所述第三事件数据包括：

S11，按照预定规则对所述第二事件数据进行目标处理，以得到处理后的第四事件数据；

S12，将所述第四事件数据确定为所述目标事件在所述第二子时间段的所述第三事件数据。

可选地，在本实施例中，预定规则可以是由设备开发人员预先设置的，也可以是其他职能终端设备发送的。

可选地，在本实施例中，根据预设规则对第二事件数据进行目标处理的方法可以是对第二事件数据的数值进行处理，也可以是将第二子时间段内的第二事件数据的顺序进行调整，还可以是同时对第二子时间段内的第二事件数据的数值和第二事件数据的排序进行调整，本方案对此不作限定。

通过以上步骤，通过对第二事件进行目标处理，并将处理后的第四事件作为目标事件在第二子时间段的第三事件数据，从而提高了确定后的目标事件在第二子时间段的第三事件数据的准确性。

作为一种可选的实施例，按照所述预定规则对所述第二事件数据进行所述目标处理，以得到处理后的所述第四事件数据包括：

S21，确定所述目标事件与所述相似事件在所述第一子时间段的事件数据比值；

S22，基于所述事件数据比值对所述第二事件数据进行所述目标处理，以得到处理后的所述第四事件数据，其中，所述第二事件数据与所述第四事件数据的比值与所述事件数据比值相等。

可选地，在本实施例中，确定目标事件与相似事件在第一子时间段的时间数据比值可以是对第一子时间段内各个对应时间戳上的事件数据进行比较，计算出目标事件与相似事件在各个时间戳的事件数据比值，还可以是在第一子时间段内的目标事件与相似事件的整体的事件数据进行比较得到的整体事件数据比值。

可选地，在本实施例中，根据事件数据比值对第二事件数据进行处理可以是根据事件数据比值对第二事件数据的数值进行缩放处理，比如，第二事件数据为80，第一子时间段内的相似事件与目标事件的事件数据比值为2:1，则相似事件的事件数据值是对应时间的目标事件的事件数据值2倍，所以需要对第二事件数据进行缩小数值处理，处理后得到的第四事件数据为40，第二事件数据与第四事件数据的比值为2:1。

通过以上步骤，通过比较目标事件数据与相似事件数据在第一子时间段的事件数据比值，并根据事件数据比值对第二子时间段内的第二事件数据进行处理，从而将目标处理后得到的第四事件数据作为目标事件在第二子时间段内的第三事件数据，从而提高了目标事件在第二子时间段内的第三事件数据的准确性与可靠性。

作为一种可选的实施例，按照所述预定规则对所述第二事件数据进行所述目标处理，以得到所述第四事件数据包括：

S31，确定所述第二子时间段的各个目标子时间戳；

S32，确实所述相似事件在各个所述目标子时间戳内的第一时间戳事件数据，其中，所述第二事件数据包括所述第一时间戳事件数据；

S33，按照所述预定规则对所述第一时间戳事件数据进行所述目标处理，以对应得到所述目标事件在各个所述目标子时间戳内的第二时间戳事件数据，其中，所述第四事件数据包括所述第二时间戳事件数据。

可选地，在本实施例中，目标子时间戳是组成第二子时间段的各个时间点，每个目标子时间戳都对应一个时间戳事件数据。

可选地，在本实施例中，将相似事件在目标子时间戳的第一时间戳事件数据确定为目标事件在对应的目标子时间戳的第二时间戳事件数据，从而使得确定后的第四事件数据的更加贴近真实值，为后续的目标时间段的目标事件数据预测提供了较为准确的数据参考。

作为一种可选的实施例，基于所述目标事件的所述相似事件在所述参考时间段内所述第二子时间段的所述第二事件数据确定所述目标事件在所述第二子时间段的所述第三事件数据之前，所述方法还包括：

S41，获取所述目标事件的目标事件特征；

S42，在事件数据库中确定与所述目标事件特征相似度最大的所述相似事件，其中，所述事件数据库中对应存储了各个历史时间段内各个事件的事件数据以及事件特征。

可选地，在本实施例中，目标事件特征可以是目标事件的各个维度的特征，也可以是对目标事件的各个维度的特征进行融合处理后得到的目标事件的总事件特征值。

通过以上步骤，通过设置事件数据库，将历史的事件数据和时间数据值对应存储在事件数据库中，在使用时可根据事件特征的相似度为目标事件在事件特征数据库中查找相似度最大的相似事件，从而实现高效快速的确定目标事件的相似事件的目的。

作为一种可选的实施例，获取所述目标事件的所述目标事件特征包括：

S51，获取所述目标事件的多个维度的初始属性信息；

S52，基于多个所述初始属性信息确定所述目标事件的所述目标事件特征。

可选地，在本实施例中，目标事件的各个维度的初始属性信息可以但不限于包括目标事件的外观、尺寸、功能、受众人群等维度的属性信息。

可选地，基于多个初始属性信息确定目标事件的目标事件特征的方法可以但不限于包括对多个初始属性信息进行融合处理，从而得到融合后的融合事件特征，并将融合事件特征确定为目标事件特征。

作为一种可选的实施例，基于多个所述初始属性信息确定所述目标事件的所述目标事件特征包括：

S61，对每个所述初始属性信息进行归一化处理，以得到目标属性信息；

S62，基于各个维度的所述目标属性信息以及对应的权重信息确定所述目标事件的所述目标事件特征。

可选地，在本实施例中，初始属性信息的维度不同，进而单位也不同，通过归一化处理，使得各个维度的初始属性信息分布到(0，1)区间内，从而使得不同维度的初始属性信息具有可比性。

可选地，在本事实例中，对各维度的目标属性信息按照权重不同计算目标事件的融合后的目标事件特征，对目标属性信息赋权的方法可以是采用主观赋权发，也可以是通过客观赋权法确定的，本方案对此不作限定。

通过以上步骤，通过对初始属性信息进行归一化处理，使得处理后的各个维度的目标属性信息具有可比性，并对目标属性信息进行赋权，按照权重对各个维度的目标属性信息进行计算，从而得到目标事件特征，从而提高了确定目标事件特征的科学性以及可靠性。

图3是根据本申请实施例的一种可选的事件数据的预测流程图，该方法应用于对未来某一时间段的某一广告点击率进行预测，如图3所示：

S301，在投放平台上收集目标广告的数据信息，包括广告素材图片(可以是随机在目标广告中抽取的一帧图像)、广告文本标题、广告素材投放媒体、目标时间段内的点击信息等等；对获取的目标广告的数据进行预先处理，比如，为了方便进行特征提取，对获取的广告素材图片进行上下采样处理，将广告素材图片统一为224×224×3的大小，对广告文本标题使用结巴分词等中文分词工具先进行分词处理，然后去掉停用词和低频词，通过计算目标时间段内的广告的点击信息与广告曝光数的比值，从而得到广告的初始点击率，由于初始点击率的数值通常很小，并且为长尾分布，所以为了方便后期运算，需要对初始点击率进行变换处理，以便模型计算使用，所以需要对初始点击率加1后再取对数，最后得到处理后的点击率。

S302，输入的广告数据信息并不适合直接进行广告特征融合，需先进行广告特征提取，将各种数据映射到连续的向量空间中，比如，对于广告素材图片用在大数据集ImageNet上预训练好的VGGNet16模型进行特征提取，取最后一层(池化层)的输出作为特征，对于文本标题特征，将文本标题数据使用one-hot编码和word2vec模型对文本标题进行编码，以得到文本标题特征，对于广告素材投放媒体使用独热编码进行处理，以得到媒体列表特征；对处理后的各个维度的特征进行融合处理，以得到融合后的目标广告特征。

S303，使用欧式距离计算公式计算在预设的广告素材数据库中与目标广告特征相似度最高的相似广告。

S304，确定目标广告的点击率序列缺失值对应的缺失时间段，在广告素材数据库中提取出相似广告在缺失时间段的点击率数据，对缺失时间段的目标广告素材数的点击率序列缺失值进行补充，得到目标广告的目标时间段内完整的点击率时间序列。

S305，将完整的点击率时间序列输入到训练好的Transformer网络模型中，从而预测该广告未来某一时间段的点击率信息，得到最终预测结果。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种用于实施上述目标事件数据的确定方法的目标事件数据的确定装置。图4是根据本申请实施例的一种可选的目标事件数据的确定装置的示意图，如图4所示，该装置可以包括：

第一获取模块42，用于获取所述目标事件在参考时间段内第一子时间段的第一事件数据；

第一确定模块44，用于基于所述目标事件的相似事件在所述参考时间段内第二子时间段的第二事件数据确定所述目标事件在所述第二子时间段的第三事件数据，并将所述第一事件数据和所述第三事件数据确定为所述目标事件在所述参考时间段的参考事件数据，其中，所述参考时间段包括所述第一子时间段和所述第二子时间段；

第二确定模块46，用于根据所述参考事件数据确定所述目标事件在目标时间段内的目标事件数据，其中，所述目标时间段的起始时间晚于所述参考时间段的结束时间。

需要说明的是，该实施例中的第一获取模块42可以用于执行本申请实施例中的步骤S202，该实施例中的第一确定模块44可以用于执行本申请实施例中的步骤S204，该实施例中的第二确定模块46可以用于执行本申请实施例中的步骤S206。

此处需要说明的是，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在如图1所示的硬件环境中，可以通过软件实现，也可以通过硬件实现。

通过上述模块，可以解决了根据历史事件数据预测业务倾向的准确率较低的技术问题，进而达到提高根据历史事件数据预测业务倾向的准确性的技术效果。

作为一种可选的实施例，所述第一确定模块包括：处理单元，用于按照预定规则对所述第二事件数据进行目标处理，以得到处理后的第四事件数据；第一确定单元，用于将所述第四事件数据确定为所述目标事件在所述第二子时间段的所述第三事件数据。

作为一种可选的实施例，所述处理单元用于：确定所述目标事件与所述相似事件在所述第一子时间段的事件数据比值；基于所述事件数据比值对所述第二事件数据进行所述目标处理，以得到处理后的所述第四事件数据，其中，所述第二事件数据与所述第四事件数据的比值与所述事件数据比值相等。

作为一种可选的实施例，所述处理单元用于：确定所述第二子时间段的各个目标子时间戳；确实所述相似事件在各个所述目标子时间戳内的第一时间戳事件数据，其中，所述第二事件数据包括所述第一时间戳事件数据；按照所述预定规则对所述第一时间戳事件数据进行所述目标处理，以对应得到所述目标事件在各个所述目标子时间戳内的第二时间戳事件数据，其中，所述第四事件数据包括所述第二时间戳事件数据。

作为一种可选的实施例，所述装置还包括：第二获取模块，用于基于所述目标事件的所述相似事件在所述参考时间段内所述第二子时间段的所述第二事件数据确定所述目标事件在所述第二子时间段的所述第三事件数据之前，获取所述目标事件的目标事件特征；第三确定单元，用于在事件数据库中确定与所述目标事件特征相似度最大的所述相似事件，其中，所述事件数据库中对应存储了各个历史时间段内各个事件的事件数据以及事件特征。

作为一种可选的实施例，所述第二获取模块包括：获取单元，用于获取所述目标事件的多个维度的初始属性信息；第二确定单元，用于基于多个所述初始属性信息确定所述目标事件的所述目标事件特征。

作为一种可选的实施例，所述第二确定单元用于：对每个所述初始属性信息进行归一化处理，以得到目标属性信息；基于各个维度的所述目标属性信息以及对应的权重信息确定所述目标事件的所述目标事件特征。

此处需要说明的是，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在如图1所示的硬件环境中，可以通过软件实现，也可以通过硬件实现，其中，硬件环境包括网络环境。

根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种用于实施上述目标事件数据的确定方法的电子装置。

图5是根据本申请实施例的一种电子装置的结构框图，如图5所示，该电子装置可以包括：一个或多个(图中仅示出一个)处理器501、存储器503、以及传输装置505，如图5所示，该电子装置还可以包括输入输出设备507。

其中，存储器503可用于存储软件程序以及模块，如本申请实施例中的目标事件数据的确定方法和装置对应的程序指令/模块，处理器501通过运行存储在存储器503内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的目标事件数据的确定方法。存储器503可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器503可进一步包括相对于处理器501远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至电子装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

上述的传输装置505用于经由一个网络接收或者发送数据，还可以用于处理器与存储器之间的数据传输。上述的网络具体实例可包括有线网络及无线网络。在一个实例中，传输装置505包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过网线与其他网络设备与路由器相连从而可与互联网或局域网进行通讯。在一个实例中，传输装置505为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

其中，具体地，存储器503用于存储应用程序。

处理器501可以通过传输装置505调用存储器503存储的应用程序，以执行下述步骤：获取所述目标事件在参考时间段内第一子时间段的第一事件数据；基于所述目标事件的相似事件在所述参考时间段内第二子时间段的第二事件数据确定所述目标事件在所述第二子时间段的第三事件数据，并将所述第一事件数据和所述第三事件数据确定为所述目标事件在所述参考时间段的参考事件数据，其中，所述参考时间段包括所述第一子时间段和所述第二子时间段；根据所述参考事件数据确定所述目标事件在目标时间段内的目标事件数据，其中，所述目标时间段的起始时间晚于所述参考时间段的结束时间。

采用本申请实施例，提供了一种目标事件数据的确定方法和装置的方案。通过获取目标事件的相似事件在第二子时间段的第二事件数据，根据相似事件的第二事件数据确定目标事件在第二子时间段的第三事件数据，从而根据获取到的目标事件在参考时间段内的第一子时间段的第一事件数据，以及确定的目标事件在第二子时间段的第三事件数据从而确定出目标事件在参考时间段内连续的参考事件数据，并根据参考事件数据确定目标事件在未来的目标时间段内的目标事件数据，达到了根据相似事件在第二子时间段内的第二数据来确定目标事件在第二子时间段内的第三事件数据的目的，而不是相关技术中对不连续的数据进行忽略或者随机赋值处理，从而实现了提高根据历史事件数据预测业务倾向的准确性的技术效果，进而解决了根据历史事件数据预测业务倾向的准确率较低的技术问题。

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解，图5所示的结构仅为示意，电子装置可以是智能手机(如Android手机、iOS手机等)、平板电脑、掌上电脑以及移动互联网设备(MobileInternet Devices，MID)、PAD等电子设备。图5其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，电子装置还可包括比图5中所示更多或者更少的组件(如网络接口、显示装置等)，或者具有与图5所示不同的配置。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令电子设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取器(RandomAccessMemory，RAM)、磁盘或光盘等。

本申请的实施例还提供了一种存储介质。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以用于执行目标事件数据的确定方法的程序代码。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于上述实施例所示的网络中的多个网络设备中的至少一个网络设备上。

可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：获取所述目标事件在参考时间段内第一子时间段的第一事件数据；基于所述目标事件的相似事件在所述参考时间段内第二子时间段的第二事件数据确定所述目标事件在所述第二子时间段的第三事件数据，并将所述第一事件数据和所述第三事件数据确定为所述目标事件在所述参考时间段的参考事件数据，其中，所述参考时间段包括所述第一子时间段和所述第二子时间段；根据所述参考事件数据确定所述目标事件在目标时间段内的目标事件数据，其中，所述目标时间段的起始时间晚于所述参考时间段的结束时间。

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

上述实施例中的集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在上述计算机可读取的存储介质中。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或者该技术方案的全部或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存储介质中，包括若干指令用以使得一台或多台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

在本申请的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的客户端，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

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单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。