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应用深度学习模型的平台用户画像生成方法及系统 

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申请/专利权人:广州平云信息科技有限公司

摘要:本申请实施例提供一种应用深度学习模型的平台用户画像生成方法及系统,通过获取政务用户行为描述图谱中的参考政务行为链,精准地识别并定位了关键的用户行为节点,即行为关注节点,而后聚类形成了行为关注节点簇,进一步通过计算业务行为跨度和行为影响力系数,有效地从行为关注节点簇中筛选出关键关注节点簇,进而生成重构行为链。当检测到符合行为偏离条件的关键关注节点簇时将其标记为目标关注节点簇,并结合行为触发节点和行为终止节点,生成用户行为概要数据后被深度学习模型所使用,生成了精准、细致的平台用户画像,大大提高了用户画像的准确性和效率,有助于政务服务平台更好地理解和满足用户需求,优化用户体验,提升服务质量。

主权项:1.一种应用深度学习模型的平台用户画像生成方法,其特征在于,所述方法包括:获取政务用户行为描述图谱中的参考政务行为链;所述参考政务行为链包括行为触发节点、行为终止节点以及处于所述行为触发节点和所述行为终止节点之间的X个行为关注节点;所述行为关注节点用于反映所述政务用户行为描述图谱的关键转变和关键状态的用户行为节点;X为正整数;在所述X个行为关注节点中确定Y个行为关注节点簇;每个行为关注节点簇涵盖的行为关注节点的数量相同;Y为正整数;获取所述X个行为关注节点分别与所述行为触发节点之间的业务行为跨度,依据所述业务行为跨度确定所述X个行为关注节点分别对应的行为影响力系数,依据所述行为影响力系数确定所述Y个行为关注节点簇分别对应的关键关注节点簇,依据所述行为触发节点、所述行为终止节点以及Y个关键关注节点簇生成Y个重构行为链;如果基于所述Y个重构行为链确定出存在符合行为偏离条件的关键关注节点簇,则将符合行为偏离条件的关键关注节点簇输出为目标关注节点簇,将所述行为触发节点、所述行为终止节点和所述目标关注节点簇输出为所述参考政务行为链对应的用户行为概要数据,并基于预先训练的深度学习模型对所述用户行为概要数据进行平台用户画像生成。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 广州平云信息科技有限公司 应用深度学习模型的平台用户画像生成方法及系统

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