[发明专利]用户到访预测模型建立、用户到访预测方法和装置有效
| 申请号： | 201610354134.2 | 申请日： | 2016-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN106055607B | 公开（公告）日： | 2020-05-19 |
| 发明（设计）人： | 汪天一;许梦雯;武政伟;程允胜;吴海山 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9537 | 分类号： | G06F16/9537 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆;胡彬 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种用户到访预测模型建立、用户到访预测方法和装置。用户到访预测模型建立方法包括：根据用户的地图搜索数据，生成备选样本；根据用户的定位轨迹数据，选择满足用户实际到访条件的备选样本作为训练样本；根据训练样本中的抵达方式关联信息，确定与训练样本对应的训练特征；使用与训练样本对应的训练特征对设定单分类训练模型进行训练，并将训练后的单分类训练模型作为用户到访预测模型。本发明的技术方案可以解决现有的计算和推断用户到访POI的方法由于没有考虑使用地图搜索数据而存在的数据量单一，在不同程度上都会存在使用覆盖率差的技术问题，优化了现有的用户到访预测技术，提高了用户到访预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 用户 到访 预测 模型 建立 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种用户到访预测模型建立方法，其特征在于，包括：根据用户的地图搜索数据，生成备选样本，其中，所述地图搜索数据包括：搜索地点、搜索时间以及抵达方式关联信息，所述备选样本包括：在指定时间区间内，与同一用户的同一搜索地点对应的地图搜索数据；根据用户的定位轨迹数据，选择满足用户实际到访条件的备选样本作为训练样本；根据所述训练样本中的所述抵达方式关联信息，确定与所述训练样本对应的训练特征；使用与所述训练样本对应的训练特征对设定单分类训练模型进行训练，并将训练后的所述单分类训练模型作为用户到访预测模型。
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