[发明专利]基于Entity Embedding和TCN模型的移动应用使用行为预测方法有效
| 申请号： | 202111207574.2 | 申请日： | 2021-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN113762418B | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 朱宗卫;郑永春;王超;周学海;李曦 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学苏州高等研究院 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州创元专利商标事务所有限公司 32103 | 代理人： | 范晴;孙佳佳 |
| 地址： | 215123 江苏省苏州市苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于Entity Embedding和TCN模型的移动应用使用行为预测方法，包括：获取用户的移动应用使用信息原始数据集；对移动应用使用信息原始数据集进行预处理；基于神经网络的Embedding层对分类型数据进行Entity Embedding，构建特征数据；以特征数据作为输入，构建TCN网络预测模型；通过训练和验证得到最佳TCN网络预测模型，对即将使用的移动应用进行预测。本发明综合考虑了App使用序列和上下文环境对App使用的影响，将Entity Embedding特征提取方法和TCN神经网络应用于移动应用使用行为预测，避免了传统机器学习模型繁琐的特征处理过程，而且使用Entity Embedding的方法提取特征数据，能够通过自定义输入到TCN模型的特征数据维度来提高TCN模型的预测能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 entity embedding tcn 模型 移动 应用 使用 行为 预测 方法 | ||
【主权项】：
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