[发明专利]用户行为预测及相应信息推荐方法和装置有效
| 申请号： | 201711011441.1 | 申请日： | 2017-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN107741986B | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 潘岸腾 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴（中国）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9536;G06F16/955 |
| 代理公司： | 北京展翼知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11452 | 代理人： | 张阳 |
| 地址： | 310052 浙江省杭州市滨江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用户行为预测及相应信息推荐方法和装置。其中，基于基准用户群中各个用户的n个原始标签为该用户生成多层标签对，将基准用户群中的各个用户划分到该用户所具有的多层标签对中，以生成多层标签对分组，并基于目标用户所具有的多层标签对所对应的多层标签对分组中的用户行为，预测目标用户的用户行为，根据预测的结果可以向用户推荐相应的信息。由此，相比于现有技术中的预估算法，本发明的预测方案通过简单地引入多层标签对来实现对特征进行层层投递，从而能够在节省大量模型训练和机器资源的同时，提升实际运用的预测和推荐效果。 | ||
| 搜索关键词： | 用户 行为 预测 相应 信息 推荐 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种用户行为预测方法，包括：基于基准用户群中各个用户的n个原始标签为该用户生成多层标签对，其中，每个用户的多层标签对是该用户的所述n个原始标签集合的全部或部分非空子集，并且n是不小于2的整数；将所述基准用户群中的各个用户划分到该用户所具有的多层标签对中，以生成多层标签对分组；以及基于目标用户所具有的多层标签对所对应的多层标签对分组中的用户行为，预测所述目标用户的用户行为。
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