[发明专利]一种用户行为预测方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 201910822348.1 | 申请日： | 2019-09-02 |
| 公开（公告）号： | CN110647921A | 公开（公告）日： | 2020-01-03 |
| 发明（设计）人： | 刘成烽 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 44202 广州三环专利商标代理有限公司 | 代理人： | 郝传鑫;贾允 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种用户行为预测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：将训练场景中的行为分类模型迁移至目标场景；将目标对象的行为数据输入行为分类模型，对目标对象在目标场景中的行为进行预测；其中，确定行为分类模型包括：获取训练场景中标注有行为类别标签的样本对象的行为数据；对第一预设机器学习模型与第二预设机器学习模型进行对抗学习训练；调整第一预设机器学习模型与第二预设机器学习模型的参数，直至样本对象的行为数据满足预设条件；将当前模型参数所对应的第二预设机器学习模型作为行为分类模型。采用本申请的技术方案，实现了在保护用户隐私的前提下，保证用户行为分类的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 机器学习模型 预设 行为分类 行为数据 目标场景 目标对象 训练场景 样本对象 用户行为预测 存储介质 分类模型 类别标签 模型参数 输入行为 学习训练 用户行为 用户隐私 预设条件 申请 标注 迁移 对抗 分类 预测 保证 | ||
【主权项】：
1.一种用户行为预测方法，其特征在于，所述方法包括：/n在训练场景中确定用于用户行为预测的行为分类模型；/n将所述行为分类模型迁移至目标场景；/n将目标对象的行为数据输入所述行为分类模型，对所述目标对象在所述目标场景中的行为进行预测；/n其中，所述在训练场景中确定用于用户行为预测的行为分类模型包括：/n获取所述训练场景中标注有行为类别标签的样本对象的行为数据；/n对第一预设机器学习模型与第二预设机器学习模型进行对抗学习训练，其中，所述第一预设机器学习模型用于基于所述样本对象的行为数据进行行为数据重构训练，所述第二预设机器学习模型用于基于所述样本对象的行为数据进行行为分类训练；/n在所述对抗学习训练中，调整所述第一预设机器学习模型与所述第二预设机器学习模型的参数，直至所述样本对象的行为数据的重构损失值大于第一预设阈值，且所述样本对象的行为数据的分类损失值小于第二预设阈值；/n将当前模型参数所对应的第二预设机器学习模型作为所述行为分类模型。/n
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