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申请/专利权人：中国建设银行股份有限公司
摘要：本申请实施例提供了一种产品的购买概率预测模型的训练方法及购买概率预测方法。该方法包括：获取训练样本用户的用户信息、全部的历史购买信息、预设时段内的目标购买信息以及历史购买信息对应产品的产品信息；基于历史购买信息以及目标购买信息确定第一关联特征信息；基于用户信息以及产品信息确定第二关联特征信息；根据用户信息、目标购买信息、第一关联特征信息、第二关联特征信息以及产品信息，确定训练样本集，并根据训练样本集进行模型训练，获得购买概率预测模型。通过本方案中训练出的预测模型进行购买概率预测的准确率较高，基于预测出的购买概率进行产品的推荐具有更高的推荐准确率，能够更好的满足用户的购买需求。
主权项：1.一种产品的购买概率预测模型的训练方法，其特征在于，包括：获取训练样本用户的用户信息、所述训练样本用户全部的历史购买信息、所述训练样本用户在预设时段内的目标购买信息以及所述历史购买信息对应产品的产品信息，其中，所述用户信息包括用户画像标签，所述产品信息包括产品标签；基于所述历史购买信息以及所述目标购买信息确定第一关联特征信息，包括：确定所述历史购买信息对应的第一产品以及所述目标购买信息对应的第二产品；基于同一所述训练样本用户所对应的第一产品以及所对应的第二产品，构建第一关联特征信息，其中，第一产品即训练样本用户在全部的购买记录中所购买的全部产品，第二产品即训练样本用户在近期购买记录中购买的产品；基于所述用户信息以及所述产品信息确定第二关联特征信息，包括：基于所述目标购买信息构建所述用户画像标签与所述产品标签的关联标签；确定所述关联标签的相似度，将相似度满足预设条件的关联标签以及对应相似度值确定为第二关联特征信息，其中，所述确定所述关联标签的相似度，包括：基于word2vec模型，并基于所述用户画像标签与所述产品标签构建所述关联标签的特征向量；基于各所述特征向量的向量距离，确定所述关联标签的相似度；根据所述用户信息、所述目标购买信息、所述第一关联特征信息、所述第二关联特征信息以及所述产品信息，确定训练样本集；根据所述训练样本集进行模型训练，获得购买概率预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国建设银行股份有限公司 产品的购买概率预测模型的训练方法及购买概率预测方法
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