[发明专利]用户意向预测模型训练方法、用户意向预测方法及装置

权利要求书

1.一种用户意向预测模型训练方法，包括：

获取历史用户数据集，其中，所述历史用户数据集包括用户属性数据、用户操作数据和用户意向数据；

通过提取所述用户操作数据的主成分特征，生成第一特征数据；

将所述用户属性数据按照不同属性类型构建得到属性特征数据；

通过计算所述属性特征数据和所述用户意向数据的相关度，确定第二特征数据，其中，所述第二特征数据包括满足预设条件的与所述相关度对应的所述属性特征数据；以及

利用所述第一特征数据和所述第二特征数据组成的训练样本数据集，训练预设模型，得到用于预测用户意向的用户意向预测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过计算所述属性特征数据和所述用户意向数据的相关度，确定第二特征数据，包括：

分别计算多个所述属性特征数据与所述用户意向数据的相关度；

将多个所述相关度进行排序，得到相关度排序值；

在所述相关度排序值小于预设阈值的情况下，将所述相关度排序值对应的所述属性特征数据，确定为第二特征数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过提取所述用户操作数据的主成分特征，生成第一特征数据，包括：

根据多个用户的所述数据，构建特征矩阵；

计算所述特征矩阵的特征向量；

根据所述特征向量，确定主成分特征向量；

根据所述主成分特征向量，生成所述第一特征数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据多个用户的所述数据，构建特征矩阵，包括：

将每一个所述用户的所述数据，按行拼接，得到第一向量；

根据多个所述第一向量，构建所述特征矩阵。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述特征向量，确定主成分特征向量；

通过计算所述特征向量与所述特征矩阵中的所述第一向量的乘积，确定所述主成分特征向量。

6.一种用户意向预测方法，包括：

获取待测用户数据，其中，所述待预测用户数据包括待测用户属性数据、待测用户操作数据；

通过提取所述待测用户操作数据的主成分特征，生成第一待测特征数据；

从所述待测用户属性数据中确定目标属性特征数据，并将所述目标属性特征数据作为第二待测特征数据；以及

将所述第一待测特征数据和所述第二待测特征数据拼接后，输入所述用户意向预测模型，输出用于表征用户意向的预测结果，其中，所述用户意向预测模型是利用权利要求1～5任一项所述的方法训练得到的。

7.一种用户意向预测的模型训练装置，包括：

第一获取模块，用于获取历史用户数据集，其中，所述历史用户数据集包括用户属性数据、用户操作数据和用户意向数据；

第一生成模块，用于通过提取所述数据的主成分特征，生成第一特征数据；

构建模块，用于将所述用户属性数据按照不同属性类型构建得到属性特征数据；

第一确定模块，用于通过计算属性特征数据和所述用户意向数据的相关度，确定第二特征数据，其中，所述第二特征数据包括满足预设条件的所述相关度对应的所述属性特征数据；以及

训练模块，用于利用所述第一特征数据和所述第二特征数据组成的训练样本数据集，训练预设模型，得到用于预测用户意向的用户意向预测模型。

8.一种用户意向预测装置，包括：

第二获取模块，用于获取待测用户数据，其中，所述待预测用户数据包括待测用户属性数据、待测用户操作数据；

第二生成模块，用于通过提取所述待测用户操作数据的主成分特征，生成第一待测特征数据；

第二确定模块，用于从所述待测用户属性数据中确定目标属性特征数据，并将所述目标属性特征数据作为第二待测特征数据；以及

预测模块，用于将所述第一待测特征数据和所述第二待测特征数据拼接后，输入所述用户意向预测模型，输出用于表征用户意向的预测结果，其中，所述用户意向预测模型是利用权利要求1～5任一项所述的方法训练得到的。