[发明专利]一种神经网络模型的训练方法及装置

权利要求书

1.一种神经网络模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：

获取多个样本用户的运营商数据，以及多个样本用户的消费行为等级，所述运营商数据包括以下至少一项：通话行为数据，网络行为数据，以及位置轨迹数据，所述消费行为等级用于表示用户的消费行为的能力水平；

根据所述多个样本用户的运营商数据，确定所述多个样本用户的消费行为；所述消费行为包括以下至少一项：线下消费方式，通话地区，出行方式，线上消费方式，金融偏好，以及通信消费；

确定所述多个样本用户的消费行为中，每个消费行为的行为特征数据；所述行为特征数据包括行为热度，行为深度，以及行为规律；所述行为热度用于表征用户对于所述消费行为的消费倾向；所述行为深度用于表征用户对于所述消费行为所使用的应用类型的集中程度；所述行为规律，用于表征所述消费行为的行为热度和行为深度的可用性；

将所述多个样本用户的行为特征数据，以及所述多个样本用户的消费行为等级作为训练数据对预设神经网络模型进行训练，得到消费行为预测模型；所述消费行为预测模型的输入数据为待预测用户的行为特征数据，所述消费行为预测模型的输出数据为待预测用户的消费行为等级。

2.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，在所述得到消费行为预测模型之后，所述方法还包括：

获取待预测用户的运营商数据；

根据所述待预测用户的运营商数据，确定所述待预测用户的行为特征数据；

将所述待预测用户的行为特征数据输入到所述消费行为预测模型，得到所述待预测用户的消费行为等级。

3.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述根据所述多个样本用户的运营商数据，确定所述多个样本用户的消费行为，包括：

根据所述网络行为数据中的线下支付行为，以及位置轨迹数据，确定所述多个样本用户的线下消费方式；

根据所述通话行为数据，确定所述多个样本用户的通话地区；

根据所述多个样本用户的出行支付行为，以及出行轨迹，确定所述多个样本用户的出行方式；

根据所述网络行为数据中的线上支付行为，确定所述多个样本用户的线上消费方式；

根据所述网络行为数据中的金融浏览行为，确定所述多个样本用户的金融偏好；

根据所述多个样本用户使用的手机信息，以及所述网络行为数据中的业务使用情况，确定所述多个样本用户的通信消费。