一种用户行为数据处理方法和装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113535794A(43)申请公布日2021.10.22(21)申请号202010306474.4G06N3/08(2006.01)(22)申请日2020.04.17G06F16/9535(2019.01)G06Q30/02(2012.01)(71)申请人北京沃东天骏信息技术有限公司地址100176北京市北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室申请人北京京东世纪贸易有限公司(72)发明人周宏周默(74)专利代理机构中原信达知识产权代理有限责任公司11219代理人张一军李阳(51)Int.Cl.G06F16/2458(2019.01)G06F16/22(2019.01)G06F16/215(2019.01)G06N3/04(2006.01)权利要求书2页说明书8页附图4页(54)发明名称一种用户行为数据处理方法和装置(57)摘要本发明公开了用户行为数据处理方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括接收用户行为日志，获取各行为类型数据和对应行为发生时间；基于时序信息的行为模型，构建用户样本数据；其中，基于时序信息的行为模型为各行为类型的数据与基于滑动窗口生成的预设第一时序数据的二维矩阵；通过预设的卷积神经网络对用户样本数据进行特征提取，以确定所述用户在未来预设时间段内产生目标行为类型数据，进而基于目标行为类型数据执行相应的业务程序。从而，本发明的实施方式能够解决现有用户行为数据捕捉不全面，数据处理效率低的问题。CN113535794ACN113535794A权利要求书1/2页1.一种用户行为数据处理方法，其特征在于，包括：接收用户行为日志，获取各行为类型数据和对应行为发生时间；基于时序信息的行为模型，构建用户样本数据；其中，基于时序信息的行为模型为各行为类型的数据与基于滑动窗口生成的预设第一时序数据的二维矩阵；通过预设的卷积神经网络对用户样本数据进行特征提取，以确定所述用户在未来预设时间段内产生目标行为类型数据，进而基于目标行为类型数据执行相应的业务程序。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于时序信息的行为模型，构建用户样本数据之前，包括：获取N个单位时间内M种行为类型的数据，生成M*N的二维矩阵；通过窗口大小为U和步长为h的滑动窗口，获得M种行为类型的数据，以生成M*L的二维矩阵；拼接M*N二维矩阵和M*L二维矩阵，生成M*(L+N)的基于时序信息的行为模型；其中，M为各行为类型的数据，N为单位时间的倍数，L为N个单位时间和滑动窗口大小U的差值与滑动窗口步长h计算百分比再加1。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过预设的卷积神经网络对用户样本数据进行特征提取之后，包括：将提取的特征分别输出至最大池化层以及平均池化层，以得到第一池化后数据和第二池化后数据；拼接第一池化后数据、第二池化后数据以及用户行为日志。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，拼接第一池化后数据、第二池化后数据以及用户行为日志之后，包括：将拼接后的数据输入至第一全连接网络，然后再输入至Dropout层网络和第二全连接网络。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，输入至Dropout层网络和第二全连接网络之后，包括：基于AUC评分方式，对第二全连接网络输出的结果通过损失函数进行目标优化。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于时序信息的行为模型，构建用户样本数据，还包括：对接收的用户行为日志进行清洗，以根据清洗后的用户行为日志，基于时序信息的行为模型构建用户样本数据。7.根据权利要求1-6中任一所述的方法，其特征在于，包括：采用RMSProp优化器对基于时序信息的行为模型和卷积神经网络进行预先训练。8.一种用户行为数据处理装置，其特征在于，接收模块，用于接收用户行为日志，获取各行为类型数据和对应行为发生时间；基于时序信息的行为模型，构建用户样本数据；其中，基于时序信息的行为模型为各行为类型的数据与基于滑动窗口生成的预设第一时序数据的二维矩阵；处理模块，用于通过预设的卷积神经网络对用户样本数据进行特征提取，以确定所述用户在未来预设时间段内产生目标行为类型数据，进而基于目标行为类型数据执行相应的业务程序。2CN113535794A权利要求书2/2页9.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。3CN113535794A说明书1/8页一种用户行为数据处理方法和装置技术