[发明专利]跨APP的用户行为分析模型训练方法、分析方法及相关设备在审
| 申请号： | 202010798039.8 | 申请日： | 2020-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN111949867A | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 杜宇衡;萧梓健 | 申请（专利权）人： | 中国平安人寿保险股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/2458;G06F40/216;G06N20/00;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 深圳市赛恩倍吉知识产权代理有限公司 44334 | 代理人： | 何春兰;迟珊珊 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区益田路503*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及人工智能，提供一种跨APP的用户行为分析模型训练方法、用户行为分析方法、计算机设备及存储介质，包括：获取多个用户在多个APP中的多个埋点数据，并对每个用户对应的多个埋点数据进行排序得到第一埋点数据序列；将每个用户的第一埋点数据序列编码为第一JSON串；将每个第一JSON串切分为多个文本片段；计算每个文本片段的TF‑IDF值，并根据所述TF‑IDF值构建用户行为向量；基于所述多个用户的用户行为向量训练lightGBM网络得到跨APP的用户行为分析模型。本申请首次实现了跨APP的埋点数据的整合，将跨APP的埋点数据序列编码为JSON串，不仅提高了模型训练的效率，且提高了模型分析的性能。此外，本申请还涉及区块链技术，跨APP的用户行为分析模型可存储于区块链。 | ||
| 搜索关键词： | app 用户 行为 分析 模型 训练 方法 相关 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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