[发明专利]预测用户状态变化的方法和装置有效
| 申请号： | 201710976803.4 | 申请日： | 2017-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN107908819B | 公开（公告）日： | 2021-05-11 |
| 发明（设计）人： | 杨明;张启;刘子威;刘诗媛;张朝棋 | 申请（专利权）人： | 深圳和而泰智能控制股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N7/00 | 分类号： | G06N7/00;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郝传鑫;熊永强 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区高新南区科技南十*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供预测用户状态变化的方法和装置，其中，所述方法包括：获取预设状态用户的多个体征数据，所述体征数据包括动态体征参数的特征数据和静态体征参数对应的数据；根据所述多个体征数据以及参数相关性确定至少一个目标体征数据，其中，所述参数相关性为所述动态体征参数与所述静态体征参数之间的相关性；根据所述至少一个目标体征数据以及预设的基于极限梯度增强自适应算法的用户状态预测模型预测所述预设状态用户的状态变化发生概率；输出所述预设状态用户的状态变化发生概率。采用本发明的技术方案，可以提高预测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 预测 用户 状态 变化 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种预测用户状态变化的方法，其特征在于，包括：获取预设状态用户的多个体征数据，所述体征数据包括动态体征参数的特征数据和静态体征参数对应的数据；根据所述多个体征数据以及参数相关性确定至少一个目标体征数据，其中，所述参数相关性为所述动态体征参数与所述静态体征参数之间的相关性；根据所述至少一个目标体征数据以及预设的基于极限梯度增强自适应算法的用户状态预测模型预测所述预设状态用户的状态变化发生概率；输出所述预设状态用户的状态变化发生概率。
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