[发明专利]训练用户分类模型、执行用户分类预测的方法及装置有效
| 申请号： | 201910949854.7 | 申请日： | 2019-10-08 |
| 公开（公告）号： | CN110717537B | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 俞文明;程磊;姜聪 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁;周良玉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供一种计算机执行的训练用户分类模型以及利用训练的模型预测用户分类的方法和装置。训练方法包括以下步骤。首先获取样本用户在第一时段中的第一特征集合，以及针对第一时段的第一分类结果；还获取针对第二时段训练的第二用户分类模型；其中第二时段为第一时段之前的上一时段。然后利用第二用户分类模型，至少基于第一特征集合，预测第一时段的用户类别，得到第二预测结果；再将第一特征集合以及第二预测结果作为特征输入，将第一分类结果作为标签，训练针对第一时段的第一用户分类模型。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 用户 分类 模型 执行 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种训练用户分类模型的方法，包括：/n获取样本用户在第一时段中的第一特征集合，以及针对第一时段的第一分类结果；/n获取针对第二时段训练的第二用户分类模型；其中，所述第二时段为所述第一时段之前的上一时段；/n利用所述第二用户分类模型，至少基于所述第一特征集合，预测第一时段的用户类别，得到第二预测结果；/n将所述第一特征集合以及所述第二预测结果作为特征输入，将所述第一分类结果作为标签，训练针对第一时段的第一用户分类模型。/n
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