[发明专利]用户活动识别方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本申请实施例公开了一种用户活动识别方法、装置、存储介质及电子设备，其中，本申请实施例的方案，获取目标用户在目标时间区间的全景数据序列；将全景数据序列分割为多个全景数据子序列，一个全景数据子序列对应目标时间区间中的一个时间片段；获取全景数据子序列对应的全景特征张量；根据全景特征张量和预设分类模型，确定全景数据子序列对应的活动类别；将多个全景数据子序列对应的活动类别进行合并处理，生成目标用户在目标时间区间内的活动类别序列。本申请实施例的方案能够准确地识别移动终端用户在一段时间内的活动类别序列。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种用户活动识别方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

在对用户在一段时间内的活动序列进行识别时，一般采用的方法是，使用用户在一段时间内的行为数据作为神经网络的输入数据，输出用户活动序列。输入数据的时间跨度一般比较大，不仅容易出现活动类别识别错误的情况，而且难以准确地分割序列中每个活动的边界，综上所述，现有技术的方案难以准确地识别移动终端用户在一段时间内的活动类别序列。

发明内容

本申请实施例提供了一种用户活动识别方法、装置、存储介质及电子设备，能够准确地识别移动终端用户在一段时间内的活动类别序列。

第一方面，本申请实施例了提供了的一种用户活动识别方法，包括：

获取目标用户在目标时间区间的全景数据序列；

将所述全景数据序列分割为多个全景数据子序列，其中，一个全景数据子序列对应所述目标时间区间中的一个时间片段；

获取全景数据子序列对应的全景特征张量；

根据所述全景特征张量和预设分类模型，确定所述目标用户在所述全景数据子序列对应的时间片段内的活动类别；

将所述多个全景数据子序列对应的时间片段的活动类别进行合并处理，生成所述目标用户在所述目标时间区间内的活动类别序列。

第二方面，本申请实施例了提供了的一种用户活动识别装置，包括：

数据获取模块，用于获取目标用户在目标时间区间的全景数据序列；

序列分割模块，用于将所述全景数据序列分割为多个全景数据子序列，其中，一个全景数据子序列对应所述目标时间区间中的一个时间片段；

特征提取模块，用于获取全景数据子序列对应的全景特征张量；

活动分类模块，用于根据所述全景特征张量和预设分类模型，确定所述目标用户在所述全景数据子序列对应的时间片段内的活动类别；

序列生成模块，用于将所述多个全景数据子序列对应的时间片段的活动类别进行合并处理，生成所述目标用户在所述目标时间区间内的活动类别序列。

第三方面，本申请实施例提供的存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行如本申请任一实施例提供的用户活动识别方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器有计算机程序，所述处理器通过调用所述计算机程序，用于执行如本申请任一实施例提供的用户活动识别方法。