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[发明专利]一种推荐方法、装置、电子设备和存储介质-CN202111290488.2在审
发明人：郑伟;秦海龙 -专利权人：北京库睿科技有限公司;山东库睿科技有限公司
申请日： 2021-11-02 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本公开涉及一种推荐方法、装置、电子设备和存储介质，包括：获取初始用户行为向量，其中，初始用户行为向量缺失第一特征向量；获取与初始用户行为向量关联的预设用户行为向量；基于初始用户行为向量与预设用户行为向量的相似度，更新初始用户行为向量的第一特征向量得到目标用户行为向量；基于目标用户行为向量进行内容推荐，提高推荐结果的准确性。
一种推荐方法装置电子设备存储介质

[发明专利]动态记录使用者行为的系统与方法-CN02130404.1无效
发明人：杨立伟 -专利权人：意蓝科技股份有限公司
申请日： 2002-08-19 - 公布日： 2004-02-25 - 主分类号： G06F17/60 文献下载
摘要：一种动态记录使用者行为的系统，包括一行为接收模块、一行为转换模块、一行为向量数据库、一动态评估元件、一整合元件及一信息传送模块。行为接收模块接收使用者在网络上所进行的行为。行为转换模块将行为转换成一新行为向量。行为向量数据库储存至少一笔使用者的旧行为向量。动态评估元件将新行为向量转换为一已转换新行为向量，并将旧行为向量转换为一已转换旧行为向量。整合元件将已转换新行为向量及已转换旧行为向量进行整合，得一已整合向量。信息传送模块，其依已整合向量传送信息给该使用者。本发明还揭示了一种使用上述系统的动态记录使用者行为的方法。
动态记录使用者行为系统方法

[发明专利]构建用户历史行为表示向量、用户行为异常检测方法及装置-CN202010509571.3在审
发明人：王丽宏;黄洪仁;刘婧;闫昊;钟盛海;马莉雅 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心
申请日： 2020-06-05 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种构建用户历史行为表示向量、用户行为异常检测方法及装置，包括：获取用户历史行为数据；将历史行为数据按照预设方式分为多个历史行为数据分组；根据每一组历史行为数据中包括的活动行为数据，提取与每一组历史行为数据对应的历史行为特征表示向量；根据每一组历史行为数据中包括的APP属性信息提取功能特征表示向量；根据第i分组中分别提取的第i历史行为特征表示向量和第i功能特征表示向量，生成与第i分组历史行为数据对应的第i历史行为表示向量；根据所有历史行为表示向量，构建用户历史行为表示向量，由此，可以有效利用用户行为数据实时辨别当前行为是否异常，维护用户个人信息和财产安全。
构建用户历史行为表示向量异常检测方法装置

[发明专利]基于聚类的人类行为依赖分析方法-CN201910297813.4有效
发明人：王晓玲;张欣蕾;李欣;靳远远 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2019-04-15 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F18/23213 文献下载
摘要：本发明提供的基于聚类的人类行为依赖分析方法，步骤包括：S1归一化处理个体时间t的行为数据，获取各个体时间t的行为向量和特定行为时间；S2将各个体时间t的行为向量进行聚类；S3遍历待分析个体的所有行为向量，计算各行为向量与其所属类簇中其它行为向量的相似度，从待分析个体的行为向量所在类簇中查所有相似的行为向量；S4：遍历待分析个体的所有行为向量，将待分析个体选定时间的相似行为向量对应个体当前特定行为时间的加权平均值，获取正常特定行为时间；S5：将待分析个体所有期间内实际特定行为时间，与正常特定行为时间差值之和除以时间单位与调节特定行为依赖程度的超参数之和所得的值，获取待分析个体的特定行为依赖程度值。
基于人类行为依赖分析方法

[发明专利]排序方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202210363764.1在审
发明人：张凯;修文超;谭乔文;吴忠伙;杨一帆 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2022-04-07 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：方法包括：获取正反馈行为序列、负反馈行为序列以及目标特征向量；基于正反馈行为序列、反馈行为序列以及特征向量确定第一正反馈向量与第一负反馈向量；基于第一正反馈向量、第一负反馈向量与负反馈行为序列确定第二正反馈向量与第二负反馈向量；基于第一正反馈向量、第一负反馈向量、第二正反馈向量与第二负反馈向量确定排序结果。本申请获取了正反馈行为序列、负反馈行为序列以及目标特征向量，综合考虑了正反馈行为序列中存在的第一正反馈向量以及负反馈行为序列中存在的第一负反馈向量、第二负反馈向量、第二正反馈向量对排序的影响，提高排序结果的可靠性
排序方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]应用程序动态行为的特征向量的生成方法及装置-CN201410570820.4有效
发明人：杨宜;于涛;李璐鑫 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2014-10-23 - 公布日： 2015-03-04 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：一种应用程序动态行为的特征向量的生成方法，包括：获取多个应用程序的动态行为记录数据，根据该动态行为记录数据获取该应用程序的动态行为特征，并为该动态行为特征生成对应的原始特征向量；根据该原始特征向量，建立用于预测该应用程序的动态行为特征的预测模型，求解该预测模型得到特征向量变换矩阵；根据该特征向量变换矩阵以及该原始特征向量获得该动态行为特征的目标特征向量，并输出。此外，本发明还提供一种应用程序动态行为的特征向量的生成装置。上述应用程序动态行为的特征向量的生成方法及装置，可减少应用程序动态行为的特征向量的表示长度，并使得相近似的动态行为特征他们的向量表示也相近。
应用程序动态行为特征向量生成方法装置

[发明专利]一种基于用户行为规则的数据库安全检测方法及系统-CN202011153582.9在审
发明人：邢亚君;彭海龙;孟铭;赵崇鹏 -专利权人：北京安信天行科技有限公司
申请日： 2020-10-26 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于用户行为规则的数据库安全检测方法及系统。该方法包括：获取用户向数据库提交的正常SQL语句；将正常SQL语句拆分成用户操作行为向量，用户操作行为向量包括用户名、操作行为和操作对象；以各用户操作行为向量构成的集合为数据集，以最大置信度作为相关性度量标准，采用Apriori算法筛选数据集中大于相关度阈值的用户操作行为向量，记为正常操作行为向量，将各正常操作行为向量构成的集合记为用户正常行为库；获取待检测SQL语句；将待检测SQL语句拆分为待检测用户操作行为向量；将待检测用户操作行为向量与用户正常行为库中的各向量进行匹配，以检测异常行为。本发明提供的数据库安全检测方法及系统对异常操作行为具有识别精度高的优势。
一种基于用户行为规则数据库安全检测方法系统

[发明专利]获取文本对应的行为信息的方法和装置-CN201910932585.3在审
发明人：何从庆;朱翔宇;乐雨泉;刘兴东 -专利权人：京东数字科技控股有限公司
申请日： 2019-09-29 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种获取文本对应的行为信息的方法和装置，包括：接收待识别文本；获取待识别文本所对应的多个语义向量，每个语义向量对应待识别文本经分词后得到的一个词语；根据多个语义向量和胶囊网络模型，得到多个行为向量，每个行为向量与一种行为信息相对应；根据多个行为向量，确定待识别文本所对应的至少一个行为信息。本申请通过胶囊网络模型对待识别文本进行学习，得到多个与行为信息对应的向量，可根据多个与行为信息对应的向量得到待识别文本所对应的一个或多个行为信息。
获取文本对应行为信息方法装置

[发明专利]基于用户行为的协同过滤推荐方法、装置、设备和介质-CN201910843817.8有效
发明人：胡志超 -专利权人：上海喜马拉雅科技有限公司
申请日： 2019-09-06 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于用户行为的协同过滤推荐方法、装置、设备和介质。基于用户行为的协同过滤推荐方法，包括：基于所有用户的历史行为对象数据，构建所有用户的行为对象潜在向量；对所有用户的行为对象潜在向量进行聚类后得到行为对象聚类向量；构建与行为对象聚类向量具有相同维度的各个用户的用户潜在向量；根据所有用户的行为对象潜在向量中各元素间的相似度以及各用户潜在向量间的相似度，向用户进行相似行为对象或相似用户推荐。降低了用户潜在向量维度空间，减少不必要的数据依赖，简化了潜在向量构建和相似度计算过程。
基于用户行为协同过滤推荐方法装置设备介质

[发明专利]网络行为的检测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201911418725.1有效
发明人：王占一;马江波 -专利权人：奇安信科技集团股份有限公司;网神信息技术（北京）股份有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种网络行为的检测方法、装置、计算机设备和存储介质。该网络行为的检测方法包括：获取待检测单位时间窗内目标主体网络行为的行为数据并映射为行为图像，得到待检测图像；获取历史单位时间窗内目标主体网络行为的行为数据并映射为行为图像，得到历史图像；提取待检测图像的特征向量，得到待检测特征向量，提取历史图像的特征向量，得到历史特征向量；将历史特征向量组输入至预设的行为预测模型，得到预测特征向量；比对待检测特征向量和预测特征向量，以确定待检测单位时间窗内目标主体网络行为是否存在异常通过本发明，能够提升对未知异常行为检测的准确度。
网络行为检测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于人工智能的用户行为大数据挖掘方法及系统-CN202111015424.1有效
发明人：陈靓;何景隆 -专利权人：江西招商帮科技有限公司
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于人工智能的用户行为大数据挖掘方法及系统，通过对待定用户行为事件进行特征向量提取，以生成待定用户行为事件的特征向量，进而对待定用户行为事件的特征向量进行行为有效性判定，以获得待定用户行为事件的有效行为特征向量，基于有效行为特征向量，对待定用户行为事件进行用户行为事件分类，以确定待定用户行为事件的安全操作级别，根据待定用户行为事件的安全操作级别，对待定用户行为事件进行行为分类处理或行为确定处理，最终基于处理的结果确定并输出待定用户行为事件的评估结果，通过对待定为用户行为事件进行了特征向量提取的方式，提高了用户行为事件检测的准确性。
基于人工智能用户行为数据挖掘方法系统

[发明专利]基于多源数据融合的用户行为检测方法及装置-CN201910624299.0有效
发明人：刘银龙;耿立茹;王旭仁;付佳;田野;谢菲;冯祥虎 -专利权人：中国科学院信息工程研究所;首都师范大学
申请日： 2019-07-11 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F16/955 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于多源数据融合的用户行为检测方法及装置，所述方法包括：基于校园无线网络用户日志获取目标用户的当前行为特征向量和目标用户班级内其他用户的当前行为平均特征向量；获取目标用户的第一历史行为平均特征向量，以及目标用户班级内其他用户的第二历史行为平均特征向量；计算当前行为特征向量与第一历史行为平均特征向量的第一差异程度；计算当前行为特征向量与当前行为平均特征向量之间的第一差值，计算第一与第二历史行为平均特征向量之间的第二差值，基于第一差值和第二差值计算第二差异程度；根据第一差异程度与第二差异程度获得目标用户的行为检测结果。本发明实施例可有效获取用户行为并检测出异常用户行为。
基于数据融合用户行为检测方法装置

[发明专利]点击行为预测方法和装置、电子设备、存储介质-CN202310838541.0在审
发明人：陆凯 -专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06Q30/0202 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种点击行为预测方法和装置、电子设备、存储介质，属于人工智能和金融科技技术领域。该方法包括：获取候选用户序列；将候选用户序列进行嵌入编码，得到候选用户嵌入表示；根据候选用户嵌入表示和当前用户嵌入表示进行序列语义编码，得到对候选资源感兴趣的候选对象向量；其中，当前用户嵌入表示是当前对象的嵌入表示；根据历史行为嵌入向量、候选对象向量进行特征交叉编码，得到客群行为关系向量；其中，历史行为嵌入向量是历史对象的行为嵌入向量；将联合特征向量、历史行为嵌入向量、客群行为关系向量进行特征提取，得到语义总向量；根据语义总向量对当前对象进行点击行为预测。本申请实施例能够提高预测点击行为的准确性。
点击行为预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]用户行为预测方法及装置-CN201711384622.9有效
发明人：闫绍华;杨亚会;孙亚平;杨君;李振博 -专利权人：北京奇虎科技有限公司
申请日： 2017-12-20 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06F16/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种用户行为预测方法及装置，涉及信息技术领域，主要目的在于能够提升用户行为预测准确率，所述方法包括：对目标用户的用户行为日志进行分析，得到用户属性向量和用户行为指标向量；将所述用户属性向量和所述用户行为指标向量输入到预先训练的行为预测决策树模型中，以获取所述目标用户的预测行为概率，所述行为预测决策树模型为利用预设决策树算法对样本用户属性向量、样本用户行为指标向量以及样本用户行为进行训练得到的；根据所述预测行为概率，确定所述目标用户的预测行为。本发明适用于用户行为的预测。
用户行为预测方法装置

[发明专利]用户行为数据的处理方法和多行为序列转化模型训练方法-CN202011622521.2在审
发明人：卢剑锋 -专利权人：北京爱笔科技有限公司
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本申请涉及一种用户行为数据的处理方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：对第一特征向量序列进行特征学习，得到预估行为对象的目标行为对应的第二特征向量；第一特征向量序列是基于用户行为转化关系和行为时间依赖关系构建的用户特征向量序列；根据第二特征向量和预设的激活函数，得到第二特征向量中包含的目标行为对应的各行为对象的概率值，作为目标行为对应的行为对象预估结果。采用本方法可以提高行为对象的推荐准确性。
用户行为数据处理方法序列转化模型训练

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