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摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种基于交往行为的用户价值预测方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：构建用户的多个行为的时间序列，并输入所述多个行为的时间序列至长短期记忆神经网络中；基于行为注意力机制计算所述多个行为的时间序列中每个行为的时间序列的关注度；基于每个行为的时间序列及每个行为的时间序列的关注度训练所述长短期记忆神经网络；更新所述长短期记忆神经网络每个时刻的隐层状态，并基于时间注意力机制计算更新后的每个时刻的隐层状态，得到每个时刻的关注度；根据所述每个时刻的关注度及对应时刻的隐层状态预测所述用户的价值。本发明采用双注意力机制，提高了模型的预测准确率，提高了预测结果的准确度。
主权项：1.一种基于交往行为的用户价值预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个环节的关键指标，根据所述多个环节的关键指标获取用户的多个关键行为及每个关键行为的时间点，将每个关键行为按照时间顺序进行排序，得到多个行为的时间序列X＝x1,x2,…,xnT＝x1,x2,…,xT∈Rn×T，n为所述多个行为的个数，T为时间点的个数，xk为第k个行为的时间序列，xt指所述多个行为在第t个时间点的信息，1≤k≤n，1≤t≤T，并输入所述多个行为的时间序列至长短期记忆神经网络中；基于行为注意力机制计算所述多个行为的时间序列中每个行为的时间序列的关注度；对每个行为的时间序列及每个行为的时间序列的关注度采用如下方式进行处理，为第k个行为的时间序列在第t个时间点的关注度，为第k个行为的时间序列在第t个时间点的信息，为第t个时间点的训练数据，将任意一个时间点的训练数据作为长短期记忆神经网络的输入并对所述长短期记忆神经网络进行迭代训练；更新所述长短期记忆神经网络每个时间点的隐层状态，并基于时间注意力机制计算更新后的每个时间点的隐层状态，得到每个时间点的关注度；根据所述每个时间点的关注度及对应时间点的隐层状态预测所述用户的价值，包括：根据所述每个时间点的关注度及对应时间点的隐层状态，在时间维度上进行求和计算得到和值，通过全连接层计算所述和值，并预测出所述用户购买产品的概率，对所述概率进行映射，得到所述用户的价值。
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百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 基于交往行为的用户价值预测方法及相关设备
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