用户行为的预测方法及其相关设备.pdf
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相关资料
用户行为的预测方法及其相关设备.pdf
本申请实施例属于人工智能领域,涉及一种用户行为的预测方法,方法包括获取历史时间段内的传感器数据,并根据传感器数据生成训练数据集;训练数据集包括历史时间段内的多个子时间段和每个子时间段对应的用户行为;根据训练数据集对预设神经网络模型进行用户行为预测训练,直至损失函数收敛,得到行为预测模型;获取当前时间段对应的目标用户行为,并将目标用户行为输入行为预测模型,得到未来时间段的用户行为。本申请还提供一种用户行为的预测装置、计算机设备及存储介质。本申请降低了数据采集成本。
基于用户的行为顺序预测购买概率的方法及其设备.pdf
本文中公开的是基于用户的行为顺序预测购买概率的方法及其设备。该方法和设备实时收集访问购物网站的用户的日志,通过按时间顺序排列日志来生成与用户的在线行为相对应的统一资源标识符(URI)序列,并且通过将URI序列与对应于购物网站的购买概率模型进行比较来计算用户的产品购买概率。此外,可以更准确地检测顾客的当前购买意图,因此可以提供关于顾客当前感兴趣的产品的信息。
用户行为预测方法、装置、设备及介质.pdf
本发明涉及人工智能领域,提供一种用户行为预测方法、装置、设备及介质,能够通过进行特征的融合,使不同类型产品间的特征实现参数间的共享,结合多层全连接网络实现对特征的多路运算,以基于多层全连接网络实现对不同期限产品购买行为的自动预测,辅助销售人员进行产品的精准推荐。此外,本发明还涉及区块链技术,预测模型可存储于区块链节点中。
用户行为预测方法、装置、设备及介质.pdf
本发明涉及人工智能领域,提供一种用户行为预测方法、装置、设备及介质,能够初始化源域数据集及目标域数据集的权重,得到初始权重,使用逻辑回归分类器作为基模型,使用单一模型作为最终的分类器,使得模型可以保留线性模型的可解释性,更加贴合实际业务,基于迁移学习的方法,通过不断迭代调整源域数据集与目标域数据集的权重,使训练数据更加适用于实际应用场景,进而训练得到最优模型进行预测,既解决了缺乏样本的问题,又提高了模型训练的效果,进而实现更加准确的用户行为预测。此外,本发明还涉及区块链技术,目标分类器可存储于区块链节点中
训练用户行为预测模型、用户行为预测的方法和装置.pdf
本说明书实施例提供一种训练用户行为预测模型、用户行为预测的方法和装置。方法包括:获取第一样本,包括,基于样本用户和样本对象的属性特征形成的第一属性特征,基于样本用户的评论文本形成的第一文本特征,和基于针对样本对象的评论文本形成的第二文本特征,且第一样本具有第一标签和第二标签,第一标签示出,样本用户是否针对样本对象执行预定用户行为,第二标签示出,样本用户对样本对象的评分;将第一属性特征、第一文本特征和第二文本特征输入待训练的用户行为预测模型,输出第一预测结果和第二预测结果;根据第一预测结果和第一标签,第二预