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申请/专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司
申请日：2020-08-10
公开（公告）日：2024-05-03
公开（公告）号：CN111950707B
主分类号：G06F18/20
分类号：G06F18/20;G06F11/34;G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/045;G06F123/02
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.05.03#授权;2020.12.04#实质审查的生效;2020.11.17#公开
摘要：本发明涉及人工智能领域，提供一种基于行为共现网络的行为预测方法、装置、设备及介质，能够获取目标用户的行为信息，根据每个行为的发生时间将目标用户的行为划分为至少一个行为段，以对用户的行为进行区分，进而对不同的行动主体进行有效解耦，更好的学习用户的行为信息，基于行为段构造目标行为共现网络并输入至预先构建的行为预测模型中，输出预测结果，其中，行为预测模型基于GraphPooling及共现网络训练而得到，以划分的行为段构造行为共现关系，以构造目标行为共现网络，增强了行为段之间的区分度，使模型预测更加准确，进而基于人工智能手段实现对用户的行为预测。本发明还涉及区块链技术，行为预测模型及预测结果可存储于区块链。
主权项：1.一种基于行为共现网络的行为预测方法，其特征在于，所述基于行为共现网络的行为预测方法包括：当接收到对目标用户的行为预测指令时，获取所述目标用户的行为信息；从所述行为信息中获取所述目标用户的行为及每个行为的发生时间；根据每个行为的发生时间将所述目标用户的行为划分为至少一个行为段；基于所述至少一个行为段构造目标行为共现网络；将所述目标行为共现网络输入至预先构建的行为预测模型中，输出预测结果，其中，所述行为预测模型的构建包括：获取样本序列，以所述样本序列构造样本行为段，根据所述样本行为段构造样本共现网络，基于图池化GraphPooling对所述样本共现网络进行图池化处理，得到向量化的样本共现网络，其中，所述向量化的样本共现网络中的每个节点具有对应的嵌入向量，在预设神经网络后接入全连接层，得到初始图神经网络，以每个节点对应的嵌入向量作为输入数据训练所述初始图神经网络，直至所述初始图神经网络的准确率达到预设阈值，停止训练，得到所述行为预测模型，所述图池化处理是指将不规则的图结构表示为一个定长的嵌入编码。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国平安人寿保险股份有限公司 基于行为共现网络的行为预测方法、装置、设备及介质
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