申请/专利权人：抖音视界有限公司

申请日：2020-06-18

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN111709786B

主分类号：G06Q30/0201

分类号：G06Q30/0201;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2023.01.10#著录事项变更;2023.01.10#著录事项变更;2020.10.27#实质审查的生效;2020.09.25#公开

摘要：本公开的实施例公开了一种用于生成用户留存时间的方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：对获得的用户特征的数据进行预处理；将预处理后的数据输入至预先训练的处理长期依赖信息的循环神经网络，输出在未来预定时间内用户使用应用的时间，其中，该循环神经网络包括通道注意力机制网络。该实施方式实现了对用户在应用中留存时间有效的确定，使得对用户留存时间的确定更为准确、便捷。

主权项：1.一种用于生成用户留存时间的方法，包括：通过标准化转化函数对获得的用户特征的标准化后的数据、标准化之前的数据以及所述用户特征数据的标准差进行预处理，以消除用户特征的数据的单位限制；其中，所述用户特征为对用户的操作行为进行描述的特征，包括以下至少一项：所述用户停留时间超过预定时间的应用上显示的文章数目，所述用户使用所述应用的时间，所述用户目标时间段内打开所述应用的次数，所述用户是否使用账号登陆过应用，所述用户点击应用上显示的文章的篇数，所述应用推送给所述用户的文章篇数，所述用户完整阅读应用上显示的文章的篇数，所述用户在所述应用内操作的次数，所述用户分享应用上显示的文章的篇数；将预处理后的数据输入至预先训练的处理长期依赖信息的循环神经网络，输出在未来预定时间内用户使用应用的时间，其中，所述循环神经网络包括通道注意力机制网络，所述将预处理后的数据输入至预先训练的处理长期依赖信息的循环神经网络，输出在未来预定时间内用户使用应用的时间，包括：将预处理后的数据输入至第一全连接网络，得到第一输出结果；其中所述第一全连接网络包括两层全连接层的级联；将所述第一输出结果输入至所述通道注意力机制网络的池化层，其中，通道注意力机制网络包括池化层、第三全连接网络和叉乘层，所述池化层中采用的池化方法是均值池化；将所述池化层的输出结果输入至所述通道注意力机制网络的第三全连接网络；所述第三全连接网络包括：第一全连接层和第二全连接层，所述第一全连接层后接激活函数，用于增加网络模型的非线性能力，所述第二全连接层后经过激活函数S型生长曲线，每个值被映射到0-1的值；将所述第三全连接网络的输出结果与所述第一输出结果进行叉乘，所述通道注意力机制网络输出叉乘结果；对所述通道注意力机制网络的输出结果进行空间随机失活，得到第二输出结果；将所述第二输出结果输入至长短期记忆神经网络，并对所述长短期记忆神经网络的输出结果进行数据重新组织，得到第三输出结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 抖音视界有限公司 用于生成用户留存时间的方法、装置、设备和介质

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