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摘要：公开了一种用于预测用户的年龄段或性别的方法，包括：接收用户在触摸面板上的手势输入；基于手势输入生成手势信息；以及利用机器学习模型，基于手势信息来预测用户的年龄段和性别中的至少一者。还公开了用于预测用户的年龄段或性别的系统、装置和介质。
主权项：1.一种用于预测用户的年龄段或性别的方法，包括：接收用户在用户设备上的触摸面板上的手势输入；基于所述用户的手势输入生成手势信息，所述手势信息包括手势事件类型、手势位置、手势持续时间、平均按压压力、平均按压面积、手势时间戳、相关联业务标识中的两者或更多者；以及利用机器学习模型，基于所述手势信息来预测所述用户的年龄段和性别中的至少一者，其中所述机器学习模型利用所述手势输入的轨迹特征、时序特征和类别特征来预测所述用户的年龄段和性别中的至少一者，其中所述机器学习模型包括类别模块、轨迹模块和时序模块，所述类别模块用于：将所述手势输入的相关联业务标识进行词嵌入以生成词嵌入表示；基于所述手势信息生成一个或多个人工特征；将所述人工特征和所述词嵌入表示进行拼接，以及将拼接后的输出输入至宽神经网络模型以生成表示所述类别特征的类别特征编码，所述轨迹模块用于：将所述手势事件类型、手势起点坐标和或手势终点坐标转换为轨迹图像；以及利用基于CNN的模型，基于所述轨迹图像生成所述手势输入的轨迹特征编码；所述时序模块用于：基于所述手势持续时间、平均按压压力、平均按压面积、和或手势时间戳，使用卷积算法来生成采样信息；以及将所述采样信息输入至注意力机制来生成所述手势输入的时序特征编码，其中所述轨迹特征、时序特征和类别特征三者的特征编码进行拼接以生成手势特征编码；其中利用机器学习模型，基于所述手势信息来预测所述用户的年龄段和性别中的至少一者包括：利用所述机器学习模型的多门控混合专家模块，基于所述手势特征编码来预测所述用户的年龄段和性别两者。
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