购买意向度预测方法、装置、存储介质及终端.pdf
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购买意向度预测方法、装置、存储介质及终端.pdf
本发明提供了一种购买意向度预测方法、装置、存储介质及终端,该方法通过获取能够表征待预测用户在线选配行为的目标访问数据;提取目标访问数据在预设特征维度下的特征值,并将目标访问数据的特征值输入至预测模型中,以使预测模型对目标访问数据的特征值进行分类;随之通过预测模型就可以获得待预测用户的购买意向度。由此可知,该购买意向度预测方法可以简单有效的挖掘高购买意向度潜客,使得后续营销资源可以得到最大程度的利用,以提高在有限营销成本下的汽车销量。
存储信息的存储方法、装置、终端及存储介质.pdf
本申请公开了一种存储信息的存储方法、装置、终端及存储介质,属于无线通信技术领域。该方法在存储信号资源的存储信息时,接收第一端口的第一信号资源,确定该第一端口所属的目标端口类型,在目标端口类型对应的目标存储空间中存储第一存储信息,该第一存储信息为第一信号资源对应的存储信息。该方法按每个端口所属的端口类型来存储,而不同的端口类型对应不同的存储空间,这样可以避免每个端口都按最大端口数对应的存储信息的矩阵元素来确定存储空间,大大减少了确定的总存储空间,缩小了实际使用的存储空间与总存储空间之间的差值,从而提高了内存
特征提取\购买倾向判断方法、装置、存储介质及终端.pdf
本申请实施例提供了一种特征提取\购买倾向判断方法、装置、存储介质及终端。该特征提取方法,包括以下步骤:获取目标用户的通行轨迹信息,所述通行轨迹信息包括用户标识、通行轨迹、所述通行轨迹上的多个节点的名称、每个节点对应的时间信息;对所述多个节点按照功能进行分类,以得到每一所述节点的功能标识;根据每一所述节点的功能标识以及所述通行轨迹信息生成用于描述所述目标用户的通行活动的通行样本数据;将所述通行样本数据输入预设的神经网络结构,以生成与所述轨迹信息对应的Embedding特征向量。本申请通过采用Embeddin
软件购买模式推荐方法、装置、终端设备及存储介质.pdf
本申请适用于互联网技术领域,提供了一种软件购买模式推荐方法、装置、终端设备及存储介质,该推荐方法包括:获取目标用户在预设历史时间段内对目标软件的使用情况信息;根据使用情况信息,获取在不同软件购买模式下目标用户在目标时间段内使用目标软件的费用信息;根据获取到的费用信息,将不同软件购买模式中费用最低的软件购买模式推荐给目标用户。本申请通过将费用最低的软件购买模式推荐给用户,使用户在购买软件时能得到最大实惠,进而提升用户体验。
通信方法、装置、终端及存储介质.pdf
本公开是关于一种通信方法、装置、终端及存储介质。该方法包括:在无线资源控制RRC连接建立的过程中,若从网络设备接收到用户特定侦听参考信号SRS配置参数,则判断是否已接收到当前小区的小区公共SRS配置参数;若未接收到当前小区的小区公共SRS配置参数,则重新选择所述当前小区之外的其他小区驻留。本公开使得终端在RRC连接建立过程中接收到用户特定SRS配置参数,而之前未接收到当前小区的小区公共SRS配置参数的异常场景下,RRC连接无法成功建立时,终端可以重新选择当前小区之外的其他小区驻留,避免了终端一直无法提供业