[发明专利]一种收入水平预测方法、装置、存储介质和系统在审
| 申请号： | 201810036827.6 | 申请日： | 2018-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN108256681A | 公开（公告）日： | 2018-07-06 |
| 发明（设计）人： | 宋国庆;罗伟东 | 申请（专利权）人： | 吉浦斯信息咨询（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q30/02;G06Q30/06;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司 11514 | 代理人： | 安娜 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 行为特征 神经网络 存储介质 收入水平 数值化 用户行为数据 预测 关联关系 水平预测 系统实现 向量建立 行为数据 影响系数 用户收入 用户端 准确率 向量 映射 下层 上层 采集 发送 转化 学习 | ||
1.一种收入水平预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
收集用户端发送的用户行为数据，并对所述行为数据进行数值化处理得到数值化的行为特征；
将每个行为特征转化为向量，并根据所述向量建立N层全连接神经网络，以及将所有行为特征进行组合映射到全连接神经网络的高纬空间；
学习全连接神经网络的行为特征间的关联关系，得到上层全连接神经网络对下层全连接神经网络的影响系数。
2.根据权利要求1所述的收入水平预测方法，其特征在于，所述收入水平预测方法还包括：对所述行为数据进行预处理。
3.根据权利要求1所述的收入水平预测方法，其特征在于，所述收入水平预测方法还包括：按照行为特征的数值变化区间，做归一化处理。
4.根据权利要求1所述的收入水平预测方法，其特征在于，所述收入水平预测方法还包括：根据所述N层全连接神经网络添加M个残差块。
5.根据权利要求4所述的收入水平预测方法，其特征在于：所述N层全连接神经网络为150层全连接神经网络，所述M个残差块为30个残差块。
6.根据权利要求1所述的收入水平预测方法，其特征在于：所述收入水平预测方法还包括：设定每一层全连接神经网络上的节点保留概率，所述全连接神经网络包括多个节点。
7.一种收入水平预测装置，其特征在于：所述收入水平预测装置包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的程序，所述存储器和处理器电连，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1-6任一项所述的收入水平预测方法的步骤。
8.一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程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-6任意一项所述的收入水平预测方法的步骤。
9.一种收入水平预测系统，其特征在于：所述收入水平预测系统包括收入水平预测装置和用户端；所述水平预测装置通过无线或者有线网络与用户端相连；所述水平预测装置执行如权利要求1-6任一项所述的收入水平预测方法的步骤。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
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G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
