用户行为预测模型构建方法、装置、存储介质及电子设备.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CN111798260A(43)申请公布日2020.10.20(21)申请号201910282466.8(22)申请日2019.04.09(71)申请人OPPO广东移动通信有限公司地址523860广东省东莞市长安镇乌沙海滨路18号(72)发明人何明陈仲铭黄粟刘耀勇陈岩(74)专利代理机构深圳翼盛智成知识产权事务所(普通合伙)44300代理人黄威(51)Int.Cl.G06Q30/02(2012.01)G06F16/9537(2019.01)权利要求书2页说明书26页附图4页(54)发明名称用户行为预测模型构建方法、装置、存储介质及电子设备(57)摘要一种用户行为预测模型构建方法、装置、存储介质及电子设备：获取电子设备当前所处的地理位置信息以及当前所处场景的感知数据；根据感知数据识别当前所处的场景；根据用户在场景停留的时长以及在场景的操作信息确定用户与场景之间的关系类型；根据用户在场景的历史轨迹信息获取用户对场景的偏好度；根据用户在场景的历史行为信息获取用户在场景的行为习惯信息；根据地理位置信息、关系类型、偏好度以及行为习惯信息建立用户行为预测模型。所述方法中，电子设备可以根据用户对所述地理位置的偏好度和行为习惯信息，为用户推送自身感兴趣的信息，以提高电子设备对用户推送信息的准确性。以及提高了电子设备推送信息时的速度和效率。CN111798260ACN111798260A权利要求书1/2页1.一种用户行为预测模型构建方法，其特征在于，包括：获取电子设备当前所处的地理位置信息以及所述电子设备当前所处场景的感知数据；根据所述感知数据识别所述电子设备当前所处的场景；根据用户在所述场景停留的时长以及在所述场景的操作信息确定用户与所述场景之间的关系类型；根据用户在所述场景的历史轨迹信息获取用户对所述场景的偏好度；根据用户在所述场景的历史行为信息获取用户在所述场景的行为习惯信息；根据所述地理位置信息、所述关系类型、所述偏好度以及所述行为习惯信息建立所述用户行为预测模型。2.根据权利要求1所述的用户行为预测模型构建方法，其特征在于，所述根据用户在所述场景停留的时长以及在所述场景的操作信息确定用户与所述场景之间的关系类型的步骤包括：获取用户在所述场景停留的时长以及在所述场景的操作信息，其中，所述操作信息包括用户对所述电子设备的多个应用软件进行操作的信息；根据所述操作信息获取用户对每一所述应用软件的被操作次数；根据所述时长以及每一所述应用软件的被操作次数确定用户与所述场景之间的关系类型。3.根据权利要求2所述的用户行为预测模型构建方法，其特征在于，所述根据所述时长以及每一所述应用软件的被操作次数确定用户与所述场景之间的关系类型的步骤包括：从所述多个应用软件中确定出被操作次数最多的目标应用软件；根据所述时长、所述目标应用软件以及第一预设对应关系，获取用户与所述场景之间的关系类型，其中，所述第一预设对应关系包括时长、目标应用软件与关系类型之间的对应关系。4.根据权利要求2所述的用户行为预测模型构建方法，其特征在于，所述被操作次数包括被操作时长，所述根据所述时长以及每一所述应用软件的被操作次数确定用户与所述场景之间的关系类型的步骤包括：从所述多个应用软件中确定出被操作时长最长的目标应用软件；根据所述时长、所述目标应用软件以及第二预设对应关系，获取用户与所述场景之间的关系类型，其中所述第二预设对应关系包括时长、目标应用软件与关系类型之间的对应关系。5.根据权利要求1所述的用户行为预测模型构建方法，其特征在于，所述根据用户在所述场景的历史轨迹信息获取用户对所述场景的偏好度的步骤包括：根据所述历史轨迹信息获取用户出现在所述场景的累计次数；根据所述累计次数确定用户对所述场景的偏好度。6.根据权利要求5所述的用户行为预测模型构建方法，其特征在于，所述根据所述累计次数确定用户对所述场景的偏好度的步骤包括：根据所述累计次数以及第三预设对应关系，获取预设偏好度，其特征在于，所述第三预设对应关系包括累计次数与预设偏好度之间的对应关系；将所述预设偏好度确定为用户对所述场景的偏好度。2CN111798260A权利要求书2/2页7.根据权利要求1所述的用户行为预测模型构建方法，其特征在于，所述根据用户在所述场景的历史轨迹信息获取用户对所述场景的偏好度的步骤包括：根据所述历史轨迹信息获取用户出现在所述场景的累计时长；根据所述累计时长确定用户对所述场景的偏好度。8.根据权利要求1所述的用户行为预测模型构建方法，其特征在于，所述根据用户在所述场景的历史行为信息获取用户在所述场景的行为习惯信息的步骤包括：根据所述历史行为信息确定用户在所述场景的多个历史行为；获取每一所述历史行为发生的次数；根据所述多个历史行为以