[发明专利]基于事件序列进行业务预测的方法、神经网络模型和装置有效
| 申请号： | 202110584259.5 | 申请日： | 2021-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN113255908B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 李辉;傅幸;王维强 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/044 | 分类号： | G06N3/044;G06N3/045;G06N3/048;G06N3/08;G06N3/0442;G06N3/0455 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁;周良玉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供一种基于事件序列进行业务预测的方法和神经网络模型。在该方法中，首先获取目标事件序列，其中包含τ个事件；事件的类别型字段的备选类别值被视为实体。然后确定单个事件对应的事件嵌入向量；τ个事件的事件嵌入向量构成嵌入矩阵。接着，利用分配矩阵对嵌入矩阵进行线性变换，基于线性变换结果得到实体表征矩阵；其中，分配矩阵指示各事件对各实体的包含关系。进一步的，对实体表征矩阵中对应于同一字段的矩阵部分进行池化操作，得到该字段对应的字段表征向量；再基于各字段表征向量，确定目标事件序列对应的条件嵌入向量。从而至少基于该条件嵌入向量，确定目标事件序列对应的序列表征向量，用于进行与事件相关的业务预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 事件 序列 进行 业务 预测 方法 神经网络 模型 装置 | ||
【主权项】：
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