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摘要：本申请涉及一种骑行卡使用频率预测模型的训练方法及装置、资源获取值预测方法及装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：划分至少一个骑行次数类别；针对任一骑行次数类别，根据骑行次数类别中各目标用户账户的账户特征，确定骑行次数类别的类别特征、第一目标历史骑行卡使用频率、目标当前骑行卡使用频率；将各骑行次数类别的类别特征，及各骑行次数类别分别对应的第一目标历史骑行卡使用频率输入至初始骑行卡使用频率预测模型中，得到各骑行次数类别分别对应的预期骑行卡使用频率；根据各预期骑行卡使用频率与各目标当前骑行卡使用频率训练模型。采用本方法能够提高骑行卡使用频率的预测精度。
主权项：1.一种骑行卡使用频率预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：根据各用户账户对应的历史骑行次数，划分至少一个骑行次数类别，并确定各所述骑行次数类别分别对应的所述用户账户；针对任一所述骑行次数类别，根据所述骑行次数类别对应的各目标用户账户的账户特征，确定所述骑行次数类别的类别特征，根据各所述目标用户账户的历史骑行卡使用频率确定第一目标历史骑行卡使用频率，及根据各所述目标用户账户的当前骑行卡使用频率确定目标当前骑行卡使用频率；将各所述骑行次数类别的所述类别特征，及各所述骑行次数类别分别对应的所述第一目标历史骑行卡使用频率输入至初始骑行卡使用频率预测模型中，得到各所述骑行次数类别分别对应的预期骑行卡使用频率；根据各所述预期骑行卡使用频率与各所述目标当前骑行卡使用频率，对所述初始骑行卡使用频率预测模型进行调整，得到训练好的骑行卡使用频率预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京阿帕科蓝科技有限公司 骑行卡使用频率预测模型的训练方法及装置、资源获取值预测方法及装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品
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