[发明专利]一种特征提取的方法、装置、设备以及存储介质

说明书

本公开提供了一种特征提取的方法、装置、设备以及存储介质，涉及计算机数据处理技术领域，尤其涉及人工智能技术领域。具体实现方案为：根据用户行为数据，获取每一用户的行为序列，行为序列包括按时序排列的至少一个行为；根据行为序列，提取行为之间的关系信息和/或模式信息，得到每一用户的行为习惯特征。如此提取到的行为习惯特征可更为准确地表征用户的行为习惯，有助于提高数据的表达能力，进而提升后续模型处理的精度和准确度。

技术领域

本公开涉及计算机数据处理技术领域，尤其涉及人工智能技术领域。

背景技术

在构建模型之前，通常需要对拟输入模型的数据进行预处理，以获取干净、整齐和准确的数据。之后，再基于预处理后的数据进行模型特征构建，并结合业务场景所产生的衍生变量来提升数据表达能力，进而提升模型效果。

发明内容

本公开提供了一种特征提取的方法、装置、设备以及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种特征提取的方法，包括：根据用户行为数据，获取每一用户的行为序列，行为序列包括按时序排列的至少一个行为；根据行为序列，提取行为之间的关系信息和/或模式信息，得到每一用户的行为习惯特征。

根据本公开的另一方面，提供了一种特征提取的装置，包括：行为序列获取模块，用于根据用户行为数据，获取每一用户的行为序列，行为序列包括按时序排列的至少一个行为；行为习惯特征提取模块，用于根据行为序列，提取行为之间的关系信息和/或模式信息，得到每一用户的行为习惯特征。

根据本公开的另一方面，提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述特征提取的方法。

根据本公开的另一方面，提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行上述特征提取的方法。

根据本公开的另一方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现上述特征提取的方法。

本公开提供了一种特征提取的方法、装置、设备以及存储介质。该方法通过从用户的行为序列中，提取行为之间的关系信息和/或模式信息来提取每一用户的行为习惯特征，如此提取到的行为习惯特征可更为准确地表征用户的行为习惯，有助于提高数据的表达能力，进而提升后续模型处理的精度和准确度。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1本公开第一实施例实现特征提取的方法的示意图；

图2本公开第二实施例获取用户行为习惯的过程示意图；

图3本公开第三实施例根据行为序列，提取用户行为习惯特征的所采用的系统架构示意图；

图4本公开第四实施例根据行为序列，提取用户行为习惯特征的所采用的系统架构示意图；

图5本公开第五实施例根据行为序列，提取用户行为习惯特征的所采用的系统架构示意图；

图6本公开第六实施例因果判断模型的模型特征和设定结果的因果关系推断图；

图7本公开实施例特征提取的装置的结构示意图；

图8是用来实现本公开实施例的特征提取的方法的电子设备的框图。

具体实施方式