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摘要：本发明公开了基于机器学习算法的单一用户跨领域行为建模方法，具体涉及行为预测技术领域，具体方法步骤如下：步骤一、数据收集与预处理；步骤二、特征构建；步骤三、模型选择与训练；步骤四、模型评估与优化；步骤五、实时行为预测与个性化推荐。本发明基于单个用户的数据而非大数据，真正实现个性化、“千人千面”，充分利用了智能设备的丰富传感器，融入了环境信息作为条件，体现出了用户与环境的互动，通过收集单一用户的跨领域行为数据并结合环境特征，并通过对用户的评论、分享、面部表情检测结果、语音指令情绪预测等数据进行综合分析，了解用户的情绪变化和需求变化，这些信息可以作为重要的特征输入到模型中，提高模型的预测能力。
主权项：1.基于机器学习算法的单一用户跨领域行为建模方法，其特征在于，具体方法步骤如下：步骤一、数据收集与预处理，收集单一用户的跨领域行为数据，并对收集到的数据进行清洗、去重、格式化预处理操作；步骤二、特征构建，根据用户的行为记录，构建出反映用户行为模式和行为偏好的特征，结合收集到的环境信息，构建出反映用户行为发生条件的特征，并引入情感分析特征引入到模型中；步骤三、模型选择与训练，根据具体的应用场景和需求，选择合适的机器学习算法来构建用户行为模型，并使用预处理后的数据和构建的特征来训练机器学习模型；步骤四、模型评估与优化，通过交叉验证或误差分析方法评估模型的性能，并根据评估结果对模型进行优化；步骤五、实时行为预测与个性化推荐，用户在新的领域或场景下产生行为时，利用训练好的模型对用户的行为进行实时预测，基于用户的行为预测结果，为用户生成个性化的推荐内容；步骤六、模型更新与维护，根据时间的推移和用户行为的变化，定期更新模型，并对模型进行持续的监控和维护。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 谢智斌 基于机器学习算法的单一用户跨领域行为建模方法
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