用户行为预测方法、装置、电子设备及存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115858621A(43)申请公布日2023.03.28(21)申请号202211606471.8(22)申请日2022.12.14(71)申请人中国农业银行股份有限公司地址100005北京市东城区建国门内大街69号(72)发明人刘钰喆(74)专利代理机构北京品源专利代理有限公司11332专利代理师王瑞云(51)Int.Cl.G06F16/2458(2019.01)权利要求书2页说明书10页附图3页(54)发明名称用户行为预测方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本发明公开了一种用户行为预测方法、装置、电子设备及存储介质。第该方法包括：针对用户待执行设置有执行期限的目标行为，获取用户输入的历史行为信息；从历史行为信息中提取历史超时行为信息和历史标准行为信息；根据历史超时行为信息，预测用户针对目标行为的执行超时概率；根据历史标准行为信息，预测用户针对目标行为的执行能力概率；将执行超时概率和执行能力概率进行融合，将融合结果确定为用户按期执行目标行为的目标概率。本发明实施例的技术方案提高了用户行为预测的准确性。CN115858621ACN115858621A权利要求书1/2页1.一种用户行为预测方法，其特征在于，所述方法包括：针对用户待执行设置有执行期限的目标行为，获取所述用户输入的历史行为信息；从所述历史行为信息中提取历史超时行为信息和历史标准行为信息；根据所述历史超时行为信息，预测所述用户针对所述目标行为的执行超时概率；根据所述历史标准行为信息，预测所述用户针对所述目标行为的执行能力概率；将所述执行超时概率和所述执行能力概率进行融合，将融合结果确定为所述用户按期执行所述目标行为的目标概率。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述执行超时概率和所述执行能力概率进行融合，包括：计算所述执行能力概率和所述执行超时概率的差值，将差值确定为融合结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史超时行为信息，预测所述用户针对所述目标行为的执行超时概率，包括：将所述历史超时行为信息输入至执行超时概率预测模型中，得到所述用户针对所述目标行为的执行超时概率。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史标准行为信息，预测所述用户针对所述目标行为的执行能力概率，包括：将所述历史标准行为信息输入至执行能力概率预测模型中，得到所述用户针对所述目标行为的执行能力概率。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在将所述历史超时行为信息输入至执行超时概率预测模型中之前，还包括：获取所述目标行为对应的行为场景；根据所述行为场景，在多个备选模型中，筛选得到所述执行超时概率预测模型。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史标准行为信息，预测所述用户针对所述目标行为的执行能力概率，包括：根据历史环境信息和所述历史标准行为信息，预测所述用户针对所述目标行为的执行能力概率。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史超时行为信息包括历史超时时长和历史超时结果；所述历史标准行为信息包括历史执行时间和历史行为结果。8.一种用户行为预测装置，其特征在于，所述装置包括：历史行为信息获取模块，用于针对用户待执行设置有执行期限的目标行为，获取所述用户输入的历史行为信息；历史行为信息提取模块，用于从所述历史行为信息中提取历史超时行为信息和历史标准行为信息；执行超时概率预测模块，用于根据所述历史超时行为信息，预测所述用户针对所述目标行为的执行超时概率；执行能力概率预测模块，用于根据所述历史标准行为信息，预测所述用户针对所述目标行为的执行能力概率；目标概率确定模块，用于将所述执行超时概率和所述执行能力概率进行融合，将融合结果确定为所述用户按期执行所述目标行为的目标概率。2CN115858621A权利要求书2/2页9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1‑7中任一项所述的用户行为预测方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1‑7中任一项所述的用户行为预测方法。3CN115858621A说明书1/10页用户行为预测方法、装置、电子设备及存储介质技术领域[0001]本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种用户行为预测方法、装置、电子设备及存储介质。背景技术[0002]随着互联网技术的发展，用户行为预测的应用越来越广泛。[0003]目前，用户行为预测的考虑因素较为单一，存