申请/专利权人：北京国联视讯信息技术股份有限公司

申请日：2023-12-07

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117807128A

主分类号：G06F16/2458

分类号：G06F16/2458;G06F16/9535;G06F16/36

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本申请实施例提供一种基于设备端多维数据融合的用户行为分析方法及系统，结合上下文特征数据和有向知识网络，对用户行为模式的关键属性进行了深入分析，从而为关键行为样本提供了更加丰富和精确的特征描述。通过设置门限值并清洗那些与基准行为样本差异显著的样本，减少了噪声和不一致数据对于特征参数估计的负面影响，从而提高了数据分析的质量。利用迁移状态趋势值，能够灵活地追踪和预测用户行为随时间和其它预设因素的变化，从而可以及时更新以反映最新的用户行为动态，在此基础上设计了特征参数的更新机制，能够在保持稳定性的同时快速适应行为模式的变化，使得构建的用户行为知识模型进行个性化推荐时显示出更好的泛化能力和更低的误差率。

主权项：1.一种基于设备端多维数据融合的用户行为分析方法，其特征在于，所述方法包括：对用户行为知识模型的设备端多维融合数据进行特征提取，生成所述用户行为知识模型中的关键行为样本的上下文特征数据的有向知识网络数据；从所述用户行为知识模型中的X个先验挖掘行为样本中提取Y个先验挖掘行为样本作为所述关键行为样本的Y个参考行为样本，并依据所述关键行为样本的上下文特征数据的有向知识网络数据，从所述Y个参考行为样本中提取m个相关行为样本，X≥Y≥1，Y≥m≥1；清洗所述m个相关行为样本中的与基准行为样本的特征挖掘参数的偏离度不低于设定门限值的相关行为样本，并基于所述m个相关行为样本中余下相关行为样本的特征挖掘参数，确定所述关键行为样本的特征参数的估计信息；所述基准行为样本为所述m个相关行为样本中的行为样本；对所述设备端多维融合数据进行迁移状态分析，生成反映用户行为随预设因素发生变化趋势的迁移状态趋势值，并基于所述关键行为样本的特征参数的估计信息和所述迁移状态趋势值，生成所述关键行为样本的特征参数的更新参数值；基于所述关键行为样本的特征参数的目标更新参数值，生成目标用户行为知识模型，并基于所述目标用户行为知识模型进行个性化推荐。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京国联视讯信息技术股份有限公司 基于设备端多维数据融合的用户行为分析方法及系统

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