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申请/专利权人：平安银行股份有限公司

摘要：本发明公开了一种注意力机制的深度学习方法、装置、计算机设备及存储介质，其方法实现包括：获取业务服务属性、用户属性以及当前使用业务服务上下文属性；对用户属性中的不同的用户本身特征以及用户行为特征赋予不同的权重，以获取用户属性的特征向量；获取业务服务属性的特征向量以及当前使用业务服务上下文属性的特征向量；将用户行为特征向量、业务服务属性的特征向量以及当前使用业务服务的上下文属性的特征向量进行拼接，以获取组合特征向量；通过预设激活函数对组合特征向量中的每个特征向量进行处理，以获取业务服务的特征向量，并根据业务服务的特征向量执行对应的处理。使得获取的业务服务的特征向量更加符合业务服务的属性，更为精确。

主权项：1.一种基于注意力机制的深度学习方法，其特征在于，包括：获取业务服务属性、用户属性以及当前使用业务服务上下文属性；其中，所述业务服务属性为业务服务本身的属性，所述业务服务本身的属性至少包括功能描述、产品类型、适用人群，风险等级；所述用户属性为用户使用业务服务的过程中产生的相关属性，所述相关属性包括年龄、职业、性别、财富水平、兴趣；所述当前使用业务服务的上下文属性为用户在使用当前业务服务前后使用的其他业务服务、产品、页面的属性；对所述用户属性中的不同的用户本身特征以及用户行为特征赋予不同的权重，以获取所述用户属性的特征向量；获取所述业务服务属性的特征向量以及当前使用业务服务上下文属性的特征向量；将所述用户属性的特征向量、业务服务属性的特征向量以及当前使用业务服务的上下文属性的特征向量进行拼接，以获取组合特征向量；通过预设激活函数对所述组合特征向量中的每个特征向量进行处理，以获取所述业务服务的特征向量，并根据所述业务服务的特征向量执行对应的处理；其中，所述用户行为特征包括用户行为上下文特征，所述对所述用户属性中的不同的用户本身特征以及用户行为特征赋予不同的权重，以获取所述用户属性的特征向量，包括：获取所述用户本身特征以及所述用户行为上下文特征的特征向量；按照预设规则，对所述用户本身特征以及用户行为上下文特征的特征向量赋予不同的权重；根据所述权重，确定所述用户属性的特征向量；其中，所述获取所述业务服务属性的特征向量以及当前使用业务服务上下文属性的特征向量，包括：对所述业务服务属性进行编码，以获取第一初始向量；对所述当前使用业务服务上下文属性进行编码，以获取第二初始向量；分别对所述第一初始向量以及第二初始向量进行降维处理，以获取所述业务服务属性的特征向量以及当前使用业务服务上下文属性的特征向量。

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百度查询： 平安银行股份有限公司 基于注意力机制的深度学习方法、装置、设备及存储介质