[发明专利]处理用户行为序列的方法及装置

摘要

本说明书实施例提供一种计算机执行的处理用户行为序列的方法和装置。根据该方法，首先获取训练样本集，其中包括多个行为序列，以及两个行为序列之间的关系标签；然后将各个行为序列输入神经网络模型，通过其中的编码器模块，将各个行为序列转换为对应的各个向量序列，通过其中的注意力模块，将各个向量序列转换为各个行为向量。对于任意的第一行为序列和第二行为序列，基于分别对应的第一行为向量和第二行为向量，预测这两个行为序列的关系，作为第一预测结果；根据这两个行为序列之间的关系标签和第一预测结果，确定损失项。至少根据以上总损失，更新神经网络模型，以用于处理待分析的用户行为序列。

主权项

1.一种处理用户行为序列的方法，包括：获取训练样本集，该训练样本集包括多个行为序列，以及两个行为序列之间的关系标签，每个行为序列包括按照时间顺序排列的、样本用户依次执行的N个用户行为对应的N个特征组，所述关系标签示出对应的两个行为序列是否属于同一样本用户；将所述多个行为序列中各个行为序列输入神经网络模型，所述神经网络模型包括编码器模块和注意力模块，通过所述编码器模块，将各个行为序列转换为对应的各个向量序列，每个向量序列包括依次排列的N个向量；通过所述注意力模块，将各个向量序列转换为各个行为向量；对于所述多个行为序列中任意的第一行为序列和第二行为序列，基于所述各个行为向量中与第一行为序列对应的第一行为向量，以及与第二行为序列对应的第二行为向量，预测所述第一行为序列和第二行为序列是否属于同一样本用户，得到第一预测结果；根据所述第一行为序列和第二行为序列之间的关系标签，以及所述第一预测结果，确定第一损失项；至少根据所述训练样本集中两两行为序列分别对应的第一损失项之和，确定总损失；根据所述总损失，更新所述神经网络模型，以用于处理待分析的用户行为序列。