[发明专利]一种收视行为类型的预测方法、装置及计算机可读介质有效
| 申请号： | 201711122730.9 | 申请日： | 2017-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN107864405B | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 万倩;赵明;牛妍华;欧阳峰 | 申请（专利权）人： | 国家新闻出版广电总局广播科学研究院 |
| 主分类号： | H04N21/466 | 分类号： | H04N21/466;H04N21/442;H04N21/258;H04N21/25 |
| 代理公司： | 工业和信息化部电子专利中心 11010 | 代理人： | 田卫平 |
| 地址： | 100866 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种收视行为类型的预测方法、装置及计算机可读介质，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取用户的收视行为数据，生成对应的收视行为时间序列；通过所述收视行为时间序列训练深度学习模型；获取用户当前的收视行为数据；根据所述深度学习模型与用户当前的所述收视行为数据预测下一刻的收视行为类型。通过获取用户的收视行为数据生成的行为时间序列训练深度学习模型，根据用户当前的收视行为数据与深度学习模型预测下一刻的收视行为类型，通过预测的收视行为类型为用户提供更贴心的收视内容和更流畅的收视体验，以提升用户的忠诚度，降低广电用户的流失率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 收视 行为 类型 预测 方法 装置 计算机 可读 介质 | ||
【主权项】：
一种收视行为类型的预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的收视行为数据，生成对应的收视行为时间序列；通过所述收视行为时间序列训练深度学习模型；获取用户当前的收视行为数据；根据所述深度学习模型与用户当前的所述收视行为数据预测下一刻的收视行为类型。
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