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申请/专利权人：广州博今网络技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基于关联对象的表单数据推送方法及系统，所述方法包括：根据行为数据对原始用户模型进行剪枝处理，得到实际用户模型；基于实际用户模型的核心属性和行为模式建立实际用户画像；根据实际用户画像，在预设的大数据库中进行关联适配，得到表单数据；将表单数据推送至用户。本发明提出一种基于关联对象的表单数据推送方法及系统，通过预先建立原始用户模型解决了用户数据匮乏的缺陷，并通过发挥行为数据的导向作用，对原始用户模型进行剪枝处理，以生成准确且完整的用户画像，保证了用户特征的有效性，进而通过数据关联适配得到准确的表单数据，能够解决难以根据即时输入的用户行为数据生成用户画像，实现表单数据精准推送的问题。

主权项：1.一种基于关联对象的表单数据推送方法，其特征在于，包括：获取用户的行为数据；根据所述行为数据对原始用户模型进行剪枝处理，得到实际用户模型；其中，所述原始用户模型是在预设的聚类标签范围内，根据聚类散点图中每个聚类中心所表示的特征点而建立；所述聚类散点图是通过对所述用户的基础信息和兴趣偏好进行聚类分析，以及使用与所述用户的日常行为数据最相关的特征进行特征降维而建立；基于所述实际用户模型的核心属性和行为模式建立实际用户画像；根据所述实际用户画像，在预设的大数据库中进行关联适配，得到表单数据；将所述表单数据推送至所述用户；其中，根据所述行为数据对原始用户模型进行剪枝处理，得到实际用户模型，具体为：根据参数对之间的耦合关系，去除所述原始用户模型中的重复分组，得到第一用户模型；根据所述行为数据，获取在所述第一用户模型中记载不同层级重要性的第一列表；根据所述第一列表将所述第一用户模型中权值小于预设阈值的通道进行剪枝，得到第二用户模型；基于所述原始用户模型对所述第二用户模型进行微调，得到所述实际用户模型；其中，基于所述原始用户模型对所述第二用户模型进行微调，得到所述实际用户模型，具体为：通过对所述原始用户模型的第一类激活图进行归一化处理，使所述第一类激活图变成类的注意力分布；根据所述类的注意力分布指导所述第二用户模型学习不同类别的注意力分布，得到第三用户模型；通过更新所述第三用户模型的网络参数，得到所述实际用户模型。

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百度查询： 广州博今网络技术有限公司 一种基于关联对象的表单数据推送方法及系统