[发明专利]一种用户行为分类方法、系统及存储介质在审
| 申请号： | 201910857638.X | 申请日： | 2019-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN110659678A | 公开（公告）日： | 2020-01-07 |
| 发明（设计）人： | 许可;赵沛霖;黄俊洲 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 44202 广州三环专利商标代理有限公司 | 代理人： | 郝传鑫;贾允 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种用户行为分类方法、系统及存储介质，所述方法包括：服务器训练用于进行用户行为分类的行为分类模型；服务器向第二终端发送行为分类模型；第二终端将目标对象的行为数据输入行为分类模型，对目标对象的行为进行预测；其中，服务器训练用于进行用户行为分类的行为分类模型包括：服务器构建预设机器学习模型，并将预设机器学习模型确定为当前机器学习模型；服务器基于所述当前机器学习模型，确定至少两个第一终端的损失平均值以及每个第一终端的量化梯度，并对当前机器学习模型进行更新；通过迭代训练得到符合预设条件的行为分类模型。采用本申请的技术方案，实现了对用户的行为进行快速预测。 | ||
| 搜索关键词： | 机器学习模型 行为分类 服务器 用户行为 目标对象 终端 预设 分类 服务器构建 存储介质 迭代训练 分类模型 快速预测 输入行为 行为数据 预设条件 终端发送 申请 量化 更新 预测 | ||
【主权项】：
1.一种用户行为分类方法，其特征在于，所述方法包括：/n服务器训练用于进行用户行为分类的行为分类模型；/n所述服务器向第二终端发送所述行为分类模型；/n所述第二终端将目标对象的行为数据输入所述行为分类模型，对所述目标对象的行为进行分类；/n其中，所述服务器训练用于进行用户行为分类的行为分类模型包括：/n所述服务器构建预设机器学习模型，并将所述预设机器学习模型确定为当前机器学习模型；/n所述服务器基于所述当前机器学习模型，确定至少两个第一终端的损失平均值以及每个第一终端的量化梯度；/n当所述至少两个第一终端的损失平均值大于预设阈值时，所述服务器基于所述每个第一终端的量化梯度，对所述当前机器学习模型进行更新以得到更新后机器学习模型，将所述更新后机器学习模型重新确定为所述当前机器学习模型；重复步骤：所述服务器基于所述当前机器学习模型，确定至少两个第一终端的损失平均值以及每个第一终端的量化梯度；/n当所述至少两个第一终端的损失平均值小于或等于所述预设阈值时，所述服务器将所述当前机器学习模型确定为所述行为分类模型。/n
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