[发明专利]用于生成用户留存时间的方法、装置、设备和介质

权利要求书

1.一种用于生成用户留存时间的方法，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，所述循环神经网络包括通道注意力机制网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述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，包括：

将预处理后的数据输入至第一全连接网络，得到第一输出结果；

将所述第一输出结果输入至所述通道注意力机制网络；

对所述通道注意力机制网络的输出结果进行空间随机失活，得到第二输出结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述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还包括：

将所述第二输出结果输入至长短期记忆神经网络，其中，所述长短期记忆神经网络在训练过程中采用了随机失活；

对所述长短期记忆神经网络的输出结果进行数据重新组织，得到第三输出结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述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还包括：

将所述第三输出结果输入至第二全连接网络，输出在未来预定时间内用户使用应用的时间，其中，所述第二全连接网络在训练过程中采用了随机失活。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将所述第一输出结果输入至所述通道注意力机制网络，包括：

将所述第一输出结果输入至所述通道注意力机制网络的池化层，其中，所述池化层中采用的池化方法是均值池化；

将所述池化层的输出结果输入至所述通道注意力机制网络的第三全连接网络；

将所述第三全连接网络的输出结果与所述第一输出结果进行叉乘。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对获得的用户特征的数据进行预处理，包括：

对所述用户特征的数据进行数据标准化，其中，所述数据标准化后的数据分布符合标准正态分布。

7.根据权利要求1-6之一所述的方法，其中，所述用户特征包括以下至少一项：

所述用户停留时间超过预定时间的应用上显示的文章数目，所述用户使用所述应用的时间，所述用户目标时间段内打开所述应用的次数，所述用户是否使用账号登陆过应用，所述用户点击应用上显示的文章的篇数，所述应用推送给所述用户的文章篇数，所述用户完整阅读应用上显示的文章的篇数，所述用户在所述应用内操作的次数，所述用户分享应用上显示的文章的篇数。

8.一种用于生成用户留存时间的装置，包括：

处理单元，被配置成对获得的用户特征的数据进行预处理；

输入输出单元，被配置成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，所述循环神经网络包括通道注意力机制网络。

9.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。