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[发明专利]用户行为画像的构建方法、装置、设备及存储介质-CN202010573448.8有效
发明人：刘婧;钟盛海;肖崇蕙;王丽宏;闫昊;马莉雅;郭舒;黄洪仁;王士承;黑一鸣 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心
申请日： 2020-06-22 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本申请涉及一种用户行为画像的构建方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：构建用户行为画像模型；生成用户行为特征向量和生成行为对象特征向量；计算分组判别结果与设定分组的分组误差，和，将用户行为特征向量和行为对象特征向量重构生成行为矩阵，并计算重构生成的行为矩阵为用户行为矩阵的生成概率；根据最小化模型方法，优化用户行为画像模型，更新用户行为画像模型参数；用户行为画像模型构建成功，向构建成功的用户行为画像模型输入用户行为数据，获得与用户行为数据对应的用户行为画像用以解决现有的用户行为画像模型构建时更专注于用户的共性，难以获取具有个性化且可区分性的用户行为画像的问题。
用户行为画像构建方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于FP-growth算法异常行为检测方法及应用该方法的模型-CN201911106197.6在审
发明人：刘驰;史相冬;张昊容;马颀颢;赵锐;刘思羽 -专利权人：中国信托登记有限责任公司
申请日： 2019-11-13 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于FP‑growth算法异常行为检测方法及应用该方法的模型，所述异常行为检测模型包括基于FP‑growth的用户正常行为模式挖掘模型、基于动态时间规划的用户行为序列模型、异常概率计算模型；将基于FP‑growth的用户正常行为模式挖掘模型、基于动态时间规划的用户行为序列模型结合，实现用户正常行为模式挖掘，将用户当前操作与获得的正常行为模式库和用户行为序列模型库进行比对，得到双重校验，提高判断的准确性；同时根据基于泊松分布的发生次数异常概率计算模型计算当前用户行为组合的异常总分值，实现多维度对用户行为进行分析。
一种基于 fp growth 算法异常行为检测方法应用模型

[发明专利]用户行为的模型训练、推荐方法、装置和设备-CN202011318160.2在审
发明人：张皓彭;王永庆;易玲玲;谷皓;沈华伟;程学旗;王巨宏 -专利权人：中国科学院计算技术研究所;腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-11-23 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请公开了用户行为的模型训练、推荐方法、装置和设备，模型训练方法包括：获取用户行为序列；将用户行为序列输入当前模型参数下的用户行为序列模型，得到当前用户表达；根据当前用户表达与用户行为序列，得到第一训练样本；根据第一训练样本采用互信息损失函数确定互信息损失值，并根据互信息损失值更新用户行为序列模型的模型参数；以更新后的模型参数作为当前模型参数，返回执行将用户行为序列输入当前模型参数下的用户行为序列模型，得到当前用户表达的步骤，直至当前模型参数满足预设条件。本申请通过基于互信息最大化的无监督学习方法实现了用户行为序列建模，降低用户行为序列模型的训练时间和成本，可广泛应用于人工智能领域。
用户行为模型训练推荐方法装置设备

[发明专利]用户行为分析系统及方法-CN201910161553.8在审
发明人：苗圣法;陈晓安;陈春璐;刘勋;胡泽柱;刘小龙 -专利权人：顺丰科技有限公司
申请日： 2019-03-04 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本申请公开了一种用户行为分析系统及方法，该系统包括获取模块、分析模块、生成模块及更新模块。获取模块用于获取的用户行为数据，分析模块用于将用户行为数据输入到规则检测模型、机器学习模型和/或知识图谱模型，输出可疑事件的用户行为数据；生成模块用于生成并保存该可疑事件对应的用户的标签；更新模块用于基于该标签对应的用户行为数据，更新该规则检测模型、机器学习模型和/或知识图谱模型。本申请实施例在对用户行为数据分析后，利用生成保存的标签对应的行为数据以及获取的行为数据对各个用户行为分析模型进行更新优化，完成了用户行为分析，实现了标签数据的循环利用，用户行为分析模型的同步更新，提高了用户行为数据分析的准确性
用户行为分析系统方法

[发明专利]一种基于用户习惯的大数据画像及模型构建方法和系统-CN202210294082.X在审
发明人：陈小凡;向蓉 -专利权人：陈小凡
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明适用于大数据技术领域，尤其涉及一种基于用户习惯的大数据画像及模型构建方法和系统，所述方法包括：构建用户虚拟模型，生成用户行为标签；实时记录用户行为数据，判断是否进行用户行为预测；根据当前用户行为标签查询大数据，生成用户行为预测结果；调取用户行为数据，核验用户行为预测结果，生成主动预测行为标签，对用户虚拟模型进行更新。本发明通过对用户的行为进行收集，形成不同的标签，通过标签对每一个用户模型进行定义，进而根据用户模型对用户的行为进行预测，提高根据用户模型预测用户行为的成功率，随着使用时间的增加，预测成功率也就越高，能够在用户行为尚未发生时即生成预测内容
一种基于用户习惯数据画像模型构建方法系统

[发明专利]一种用户行为预测方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202311002325.9在审
发明人：刘兴廷 -专利权人：中国平安财产保险股份有限公司
申请日： 2023-08-09 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06Q40/08 文献下载
摘要：本申请公开一种用户行为预测方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及人工智能技术领域和产险金融领域。本申请通过获取目标用户行为的目标行为特征，基于目标行为特征对历史行为数据进行筛选，基于筛选行为数据构建特征数据集，并基于特征数据集训练用户行为预测模型，其中，用户行为预测模型基于梯度提升树模型构建，用户行为预测模型训练时基于群体智能算法进行迭代，然后将历史行为数据导入训练完成的用户行为预测模型，得到目标用户行为预测结果。本申请还涉及区块链技术领域，用户行为数据可以存储在区块链网络的节点上。本申请通过使用梯度提升树模型结合群体智能算法可以提高用户行为预测模型训练的速度和预测精度。
一种用户行为预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于大数据分析的用户行为意图挖掘方法及装置-CN202310175371.2在审
发明人：李光辉 -专利权人：广州朝辉智能科技有限公司
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了基于大数据分析的用户行为意图挖掘方法及装置，该方法包括：对于当前场景中的任一目标用户，采集目标用户对应的第一多维度用户信息；确定与当前场景对应的用户行为意图挖掘模型集合；对第一多维度用户信息进行分类，得到每个用户行为意图挖掘模型所对应的多维度子用户信息；对于每个用户行为意图挖掘模型，将用户行为意图挖掘模型所对应的多维度子用户信息输入至用户行为意图挖掘模型，得到用户行为意图挖掘模型的输出结果；根据所有用户行为意图挖掘模型的输出结果，综合评估目标用户的目标行为意图。可见，本发明能够基于采集到的用户多维度信息智能化的实现用户行为意图的挖识别，有利于提高用户行为意图的识别效率及识别准确率。
基于数据分析用户行为意图挖掘方法装置

[发明专利]用户行为识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质-CN202010184727.5在审
发明人：邱君华;李宏宇 -专利权人：同盾控股有限公司
申请日： 2020-03-17 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G06F21/31 文献下载
摘要：本发明公开一种用户行为识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质。所述用户行为识别模型的训练方法包括：获取用户的至少一条行为数据；以及基于所述用户及多个样本用户的多条行为数据，对经预先训练的用户行为识别模型进行模型更新训练。根据本发明提供的用户行为识别模型的训练方法，通过使用待识别用户的任意条行为数据优化基础模型，能够获得用于高精度识别该用户行为的个性化模型，从而有效地保障该用户的个人信息安全。
用户行为识别模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]一种用户行为预测方法、装置、存储介质及电子设备-CN202010289050.1有效
发明人：贾丽;谭晓辉 -专利权人：中国农业银行股份有限公司
申请日： 2020-04-14 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06Q30/0202 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种用户行为预测方法、装置、存储介质及电子设备。该用户行为预测方法首先获取正样本集合中对目标行为敏感的目标标签。然后，基于所述正样本集合，建立用户行为预测模型，基于所述目标标签，训练所述用户行为预测模型为目标预测模型。之后，将待预测用户行为的用户画像输入所述目标预测模型，由所述目标预测模型输出目标行为概率。可见本方案通过建立用户行为预测模型进行行为预测，能够提高用户图像的筛选效率以及准确率。
一种用户行为预测方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种基于集成学习的社交网络用户行为预测方法-CN202011214039.5在审
发明人：韩宇 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2020-11-04 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于集成学习的社交网络用户行为预测方法，属于互联网技术领域，包括以下步骤：S1：获取多个数据组；S2：预处理；S3：得到多个一类用户行为预测模型；S4：相似度最高的一类用户行为预测模型为二类用户行为预测模型；S5：获取多个测试数据组；S6：预处理；S7：多个预测结果的准确率高于95％的二类用户行为预测模型得到三类用户行为预测模型；S8：根据三类用户行为预测模型对用户行为进行预测；本发明三类用户行为预测模型对用户行为预测的准确率高于95％，能够保证用户行为预测的准确率。
一种基于集成学习社交网络用户行为预测方法

[发明专利]基于机器学习的用户异常行为检测方法及装置-CN202210249805.4有效
发明人：孙基男;刘学洋;胡文蕙;李天赐;郑超凡 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提供一种基于机器学习的用户异常行为检测方法及装置，该方法包括：获取用户的操作日志信息；将操作日志信息输入到行为检测模型中，得到行为检测模型输出的用户行为属性；其中，行为检测模型为以样本日志信息为样本，以与样本日志信息对应的用户行为属性样本数据为标签进行训练得到的；行为检测模型内部包括多种神经网络模型，每种神经网络模型基于操作日志信息输出一种参考行为属性，用户行为属性为基于多种神经网络模型的权重参数以及对应输出的参考行为属性确定的本发明提供的基于机器学习的用户异常行为检测方法及装置，得到用户行为属性的准确率更高，能够提高对用户异常行为检测的效率，便于及时发现用户的异常行为。
基于机器学习用户异常行为检测方法装置

[发明专利]用户行为分析方法和装置-CN202111362416.4在审
发明人：梁子宁;李莎;陈南飞;刘章升;亢婧璇;赵爽 -专利权人：珠海格力电器股份有限公司
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请公开了一种用户行为分析方法和装置。其中，该方法包括：获取目标用户执行目标任务的用户行为数据，并根据所述用户行为数据构建目标用户的行为模型；获取与所述目标用户具有相同属性的标准行为模型；利用所述标准行为模型对所述目标用户的行为模型进行用户行为异常分析，通过本申请，可以解决相关技术用户体验度量的客观度和准确度较低的技术问题，进而实现提高用户行为分析及用户体验度量的准确度的技术效果。
用户行为分析方法装置

[发明专利]一种基于用户行为模型的身份认证方法及系统-CN201710016864.6有效
发明人：蒋昌俊;闫春钢;丁志军;张亚英;景晨;赵培海 -专利权人：同济大学
申请日： 2017-01-10 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：一种基于用户行为模型的身份认证方法及系统，包括：根据服务器端发送的日志文件收集用户行为信息，按照预设时序对原有行为信息进行更新并保存，其中用户行为信息与用户行为对应。根据预设行为模型，计算用户行为信息，得出特定行为出现概率并累加，计算出用户行为信息与预设行为模型的相似度信息；计算相似度信息，更新用户行为信息和用户行为判断参数，并结合更新的用户行为信息训练用户行为分类器；根据用户行为分类器判定用户行为是否异常。
一种基于用户行为模型身份认证方法系统

[发明专利]用户行为预测方法、系统及其装置-CN202210126495.7在审
发明人：王录任 -专利权人：深圳乐信软件技术有限公司
申请日： 2022-02-10 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本申请实施例公开了用户行为预测方法、系统及其装置，用于对用户行为进行监测并预测，准确性较高。本申请实施例方法包括：获取目标预测模型，所述目标预测模型由用户标签数据和用户历史行为数据进行机器学习训练得到，所述目标预测模型中保存有用户标签和用户行为特征的第一对应关系，所述用户行为特征通过对用户历史行为数据进行机器学习获得；获取目标用户行为数据；获取目标用户标签；将所述目标用户行为数据和所述目标用户标签输入至所述目标预测模型，得到所述目标预测模型依据所述第一对应关系和所述用户行为特征输出的用户预测行为数据。
用户行为预测方法系统及其装置

[发明专利]用户行为异常分析方法、装置、设备及存储介质-CN202110645486.4有效
发明人：朱磊;徐赛奕;张霖;俞丽娟;朱艳乔 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2021-10-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及大数据领域，公开了一种用户行为异常分析方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取车险赔付相关的用户行为信息，其中，用户行为信息包括多个用户行为因子；对各用户行为因子进行特征清洗，并从清洗后的用户行为因子中筛选符合预置模型指标标准的多个用户行为因子作为模型因子；通过预置特征工程对各模型因子进行数值化处理，得到各模型因子对应的特征编码；通过预置的用户行为异常分析模型，计算各特征编码之间的一维关联信息和二维交叉信息，并根据一维关联信息和二维交叉信息，对车险赔付相关的用户行为进行分类处理，得到用户行为的异常分析结果本发明提升了用户行为异常识别模型的识别准确度，并降低其训练时间。
用户行为异常分析方法装置设备存储介质

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