用于生成用户留存时间的方法、装置、设备和介质.pdf
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用于生成用户留存时间的方法、装置、设备和介质.pdf
本公开的实施例公开了一种用于生成用户留存时间的方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括:基于第一处理方式,对目标用户在预设时间段内的天级特征数据中的列表特征数据进行处理,生成处理后的列表特征数据;基于第二处理方式,对上述天级特征数据中的数值特征数据进行处理,生成处理后的数值特征数据;基于第三处理方式,对上述天级特征数据进行处理,生成处理后的天级特征数据;基于上述处理后的列表特征数据、上述处理后的数值特征数据和上述处理后的天级特征数据,生成在多个时间段中每个时间段内用户留存时间。该实
用于生成用户留存时间的方法、装置、设备和介质.pdf
本公开的实施例公开了一种用于生成用户留存时间的方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括:对获得的用户特征的数据进行预处理;将预处理后的数据输入至预先训练的处理长期依赖信息的循环神经网络,输出在未来预定时间内用户使用应用的时间,其中,该循环神经网络包括通道注意力机制网络。该实施方式实现了对用户在应用中留存时间有效的确定,使得对用户留存时间的确定更为准确、便捷。
用于生成用户留存时间的方法、装置、电子设备和介质.pdf
本公开的实施例公开了用于生成用户留存时间的方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括:对获得的用户特征的数据进行预处理;将预处理后的数据输入至预先训练的深度学习网络,输出在未来预定时间内用户使用应用的时间,其中,上述深度学习网络包括多层全连接网络。该实施方式实现了对用户在应用中留存时间有效的确定,使得对用户留存时间的确定更为简便。
用于确定用户留存时间的方法、装置、设备和介质.pdf
本公开的实施例公开了一种用于确定用户留存时间的方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括:对获得的用户特征的数据进行预处理;将预处理后的数据输入至预先训练的处理长期依赖信息的循环神经网络,输出在未来预定时间内用户使用应用的时间。该实施方式实现了对用户在未来预定时间内使用应用的时间的有效、准确的确定,便捷了对应用的相关处理。
用户留存时间生成方法、装置、电子设备和介质.pdf
本公开的实施例公开了用户留存时间生成方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括:基于第一处理方式,对目标用户在预设时间段内的天级特征数据中的数值特征数据进行处理,生成上述数值特征数据的处理结果;基于第二处理方式,对上述天级特征数据中的列表特征数据进行处理,生成上述列表特征数据的处理结果;基于第三处理方式、上述数值特征数据的处理结果和上述列表特征数据的处理结果,生成上述天级特征数据的处理结果;基于上述天级特征数据的处理结果,生成用户留存时间。该实施方式采用多种方式确定用户在应用中留存时间,使得对