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申请/专利权人：上海大学
摘要：本发明公开一种基于序列分解的多场景行为序列预测方法、系统、介质及产品，涉及多场景行为序列预测领域，方法包括基于旧场景训练数据和待预测序列得到训练后的基础预测模型和记忆预测模型；基于待预测序列和训练后的基础预测模型得到训练后的基础预测模型的第一预测标签；基于待预测序列、训练后的基础预测模型和训练后的记忆预测模型得到训练后的记忆预测模型的第二预测标签；基于训练后的基础预测模型的第一预测标签和训练后的记忆预测模型的第二预测标签得到待预测序列的邻接节点集合，本发明能够克服由时间推移、场景变化等因素引起的概念漂移现象造成模型对多场景中的行为序列进行预测时性能下降的问题。
主权项：1.一种基于序列分解的多场景行为序列预测方法，其特征在于，所述方法包括：基于旧场景训练数据和待预测序列得到训练后的基础预测模型和记忆预测模型；所述基础预测模型是基于长短期记忆网络、图神经网络和注意力机制构建的；所述记忆预测模型包括Encoder结构和Decoder结构；所述Encoder结构是基于神经网络模型构建的；所述Decoder结构是基于神经网络模型构建的；基于待预测序列和训练后的基础预测模型得到训练后的基础预测模型的第一预测标签；所述第一预测标签包括基础预测模型预测的邻接节点集合和基础预测模型预测的邻接节点集合中每个节点对应的预测分数；基于待预测序列、训练后的基础预测模型和训练后的记忆预测模型得到训练后的记忆预测模型的第二预测标签；所述第二预测标签包括记忆预测模型预测的邻接节点集合和记忆预测模型预测的邻接节点集合中每个节点对应的预测分数；基于训练后的基础预测模型的第一预测标签和训练后的记忆预测模型的第二预测标签得到待预测序列的邻接节点集合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 基于序列分解的多场景行为序列预测方法、系统、介质及产品
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