[发明专利]一种收入水平预测方法、装置、存储介质和系统在审
| 申请号： | 201810036827.6 | 申请日： | 2018-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN108256681A | 公开（公告）日： | 2018-07-06 |
| 发明（设计）人： | 宋国庆;罗伟东 | 申请（专利权）人： | 吉浦斯信息咨询（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q30/02;G06Q30/06;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司 11514 | 代理人： | 安娜 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及用户收入水平预测领域，一种收入水平预测方法、装置、存储介质和系统；其方法包括收集用户端发送的用户行为数据，并对所述行为数据进行数值化处理得到数值化的行为特征；将每个行为特征转化为向量，并根据所述向量建立N层全连接神经网络，以及将所有行为特征进行组合映射到全连接神经网络的高纬空间；学习全连接神经网络的行为特征间的关联关系，得到上层全连接神经网络对下层全连接神经网络的影响系数。本发明提供一种收入水平预测方法、装置、存储介质和系统实现了，对用户行为数据的采集和处理得到数值化的行为特征，行为特征利用率高、模型准确率高、投入成本低和推荐效果好。 | ||
| 搜索关键词： | 行为特征 神经网络 存储介质 收入水平 数值化 用户行为数据 预测 关联关系 水平预测 系统实现 向量建立 行为数据 影响系数 用户收入 用户端 准确率 向量 映射 下层 上层 采集 发送 转化 学习 | ||
【主权项】：
1.一种收入水平预测方法，其特征在于，包括如下步骤：收集用户端发送的用户行为数据，并对所述行为数据进行数值化处理得到数值化的行为特征；将每个行为特征转化为向量，并根据所述向量建立N层全连接神经网络，以及将所有行为特征进行组合映射到全连接神经网络的高纬空间；学习全连接神经网络的行为特征间的关联关系，得到上层全连接神经网络对下层全连接神经网络的影响系数。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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