用户行为数据的处理方法和多行为序列转化模型训练方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011622521.2
IPC分类号：G06Q30/02;G06Q30/06;G06N3/08
申请日期：
2020-12-30
申请人：
北京爱笔科技有限公司

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著录项信息

专利名称	用户行为数据的处理方法和多行为序列转化模型训练方法
申请号	CN202011622521.2	申请日期	2020-12-30
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-04-23	公开/公告号	CN112700277A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q30/02 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q30/00 商业，例如购物或电子商务〔8，2012.01〕 G06Q30/02 行销，例如，市场研究与分析、调查、促销、广告、买方剖析研究、客户管理或奖励；价格评估或确定〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;3;0;/;0;2;;;G;0;6;Q;3;0;/;0;6;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	北京爱笔科技有限公司	申请人地址	北京市海淀区北清路81号二区1号楼12层1202室、13层整层变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京爱笔科技有限公司	当前权利人	北京爱笔科技有限公司
发明人	卢剑锋
代理机构	北京华进京联知识产权代理有限公司	代理人	樊春燕

摘要

本申请涉及一种用户行为数据的处理方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：对第一特征向量序列进行特征学习，得到预估行为对象的目标行为对应的第二特征向量；第一特征向量序列是基于用户行为转化关系和行为时间依赖关系构建的用户特征向量序列；根据第二特征向量和预设的激活函数，得到第二特征向量中包含的目标行为对应的各行为对象的概率值，作为目标行为对应的行为对象预估结果。采用本方法可以提高行为对象的推荐准确性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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