[发明专利]模型训练方法和装置、行为预测方法和装置、设备、介质

权利要求书

1.一种模型训练方法，其特征在于，所述模型训练方法包括：

获取样本用户的样本数据；所述样本数据包括所述样本用户的样本基本信息和样本行为数据，所述样本行为数据包括历史行为、对应每一所述历史行为的历史次数、历史时间，所述历史时间为每一所述历史行为所发生的时间；

根据所述历史时间进行时段分类，得到至少两个预设时段；

计算每一所述历史行为的历史占比；所述历史占比是在其中一个所述预设时段实施所述历史行为的历史次数与在所有所述预设时段实施所述历史行为的历史次数总和之间的比值；

根据所述历史占比计算行为评估值；所述行为评估值用于评估所述样本用户的行为规律性；

根据所述行为评估值从所述样本数据筛选出训练样本；

根据所述训练样本进行模型训练，得到行为预测模型。

2.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，所述根据所述行为评估值从所述样本数据筛选出训练样本，包括：

获取预设的参考评估值；

比较所述行为评估值和所述参考评估值之间的大小关系；

将小于所述参考评估值的行为评估值所对应的样本数据确定为所述训练样本。

3.根据权利要求2所述的模型训练方法，其特征在于，在所述获取预设的参考评估值之前，所述模型训练方法还包括：计算所述参考评估值，具体包括：

获取参考用户的参考数据；其中，所述参考数据包括参考基本信息、参考行为、每一所述参考行为的参考次数和参考时间；所述参考用户为虚拟用户，所述参考行为是所述虚拟用户虚拟的实施行为，所述参考时间是所述虚拟用户模拟实施每一所述参考行为的模拟时间；

根据所述参考时间进行时段分类，得到参考时段；所述参考次数是所述虚拟用户在所述参考时段模拟实施每一所述参考行为的模拟次数；

计算每一所述参考行为的参考占比；所述参考占比是每一所述参考行为的参考次数与所有所述参考行为的参考次数总和之间的比值；

根据所述参考占比计算所述参考评估值；所述参考评估值用于评估所述参考用户的行为规律性。

4.根据权利要求1至3任一项所述的模型训练方法，其特征在于，所述根据所述训练样本进行模型训练，得到行为预测模型，包括：

对所述训练样本进行特征提取，得到样本特征；

对所述样本特征进行向量化处理，得到训练特征向量；所述训练特征向量至少包括以下两种：性别特征向量、年龄特征向量、行为特征向量、时间特征向量；

根据所述训练特征向量进行模型训练，得到所述行为预测模型。

5.一种行为预测方法，其特征在于，所述行为预测方法包括：

获取待预测目标的目标基本信息和目标行为数据；其中，所述目标行为数据包括当前行为，对应每一所述当前行为的行为次数、行为时间，所述行为次数是所述待预测目标实施每一所述当前行为的次数，所述行为时间是所述待预测目标实施每一所述当前行为的时间；

将所述目标基本信息和所述目标行为数据输入行为预测模型进行预测，得到目标时段；所述目标时段是所述待预测目标实施所述当前行为的时间段；其中，所述行为预测模型是根据权利要求1至4任一项所述的模型训练方法训练得到。

6.根据权利要求5所述的行为预测方法，其特征在于，所述将所述目标基本信息和所述目标行为数据输入行为预测模型进行预测，得到目标时段，包括：

对所述目标基本信息和所述目标行为数据进行特征提取，得到目标预测特征；

对所述目标预测特征进行向量化处理，得到预测特征向量；其中，所述预测特征向量至少包括以下两种：性别特征向量、年龄特征向量、行为特征向量；

根据所述预测特征向量进行行为预测，得到所述目标时段。