[发明专利]时间序列用户与内容互动行为的学习预测方法在审
| 申请号： | 201911244612.4 | 申请日： | 2019-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN110990704A | 公开（公告）日： | 2020-04-10 |
| 发明（设计）人： | 周鹏程;张发恩;何君柯;吴腾虎 | 申请（专利权）人： | 创新奇智（成都）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06Q30/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州鼎贤知识产权代理有限公司 44502 | 代理人： | 丁雨燕 |
| 地址： | 610200 四川省成都市双流区东升街道银河路三段16*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种时间序列用户与内容互动行为的学习预测方法，利用用户行为数据库和内容属性数据库，将同一个用户不同时刻与不同商品或者内容的互动行为构成的时间序列看作一个独立的样本，从而构筑用户行为序列样本集；使用时间序列统计方法处理上述的用户行为序列样本集，并使用可以引入非线性的激活函数的深度学习模型对上述的用户行为序列样本集进行学习；使用学习过的深度学习模型来预测未来的用户与商品或者内容的互动行为的联合概率分布。本发明可以学到用户行为模式中非线性的变化，从而提高概率预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 时间 序列 用户 内容 互动 行为 学习 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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