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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明提供一种基于多任务的用户长期活跃预测方法，涉及活跃度预测技术领域，本发明首先集成了可推断的周期时间信息如周、日、月，以解决短期行为在确定用户长期周期趋势方面的局限性，并提出了一种周期感知的关注机制来推断用户未来的长期周期性行为。另外，本发明设计了一个行为周期趋势预测任务，以获得不同行为的个性化趋势。最后，本发明通过同时训练长期活动天数的预测和行为周期趋势的预测，有效解决了使用有限的短期行为进行长期预测的挑战。由于估计的用户行为和用户画像是导致用户之间行为差异的内在因素，因此我们在这里采用它们来预测用户每种行为的个性化周期性趋势。
主权项：1.一种基于多任务的用户长期活跃预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立特征提取模块，对用户画像、用户行为特征以及周期时间信息进行挖掘；步骤2：设计周期感知注意机制模块，通过特征提取模块中挖掘到的用户行为特征、周期时间信息以及利用时间间隔来推测用户行为信息；步骤3：设计多任务预测模块，根据特征提取模块、周期感知注意机制模块获取的信息进行周期趋势预测以及长期活动天数预测，并将这两个预测进行联合训练，实现用户长期活跃预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种基于多任务的用户长期活跃预测方法
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