一种深度学习驱动的客户行为预测模型.pdf

本发明公开了一种深度学习驱动的客户行为预测模型，包括：步骤1，进行交互矩阵构建；步骤2，对所述交互矩阵进行矩阵分解；步骤3，基于非负矩阵分解的交互子矩阵结果构建两个特征矩阵；步骤4，基于自编码器网络来压缩并学习用户行为序列的隐向量表示；步骤5，使用自编码器网络学习到联合隐向量作为输入，获得下游任务的行为预测。本发明利用时间序列和用户行为数据，结合深度学习方法，使得预测模型能够更精确地捕获用户兴趣和行为模式，从而提高预测的准确性。

(19)国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号CN118096237A

(43)申请公布日2024.05.28

(21)申请号202410263063.XG06N3/0455(2023.01)

网址：一种深度学习驱动的客户行为预测模型.pdf https://mxgxt.com/news/view/137659

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