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基于历史数据的用户行为预测系统及方法 

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申请/专利权人:中传互动(湖北)信息技术有限公司

摘要:本申请公开了一种基于历史数据的用户行为预测系统及方法,其通过采用基于深度学习的人工智能技术对用户的历史行为数据进行深度挖掘,捕捉到用户的行为模式时序演变特性,进而基于用户行为模式与商品数据之间的动态交互关联关系,实现对用户购买行为的提前预测。这样,可以为企业提供更准确的营销策略和个性化推荐服务,增强用户体验,促进销售转化。

主权项:1.一种基于历史数据的用户行为预测系统,其特征在于,包括:用户行为记录获取模块,用于获取用户行为数据的历史记录;用户行为模式分析模块,用于对所述用户行为数据的历史记录中的各个用户行为数据进行语义理解以及语义信息时序传播聚合以得到用户行为模式时序聚合表示向量;商品数据获取模块,用于获取商品数据;商品数据语义编码模块,用于对所述商品数据进行语义编码以得到商品数据语义编码向量;用户购买行为预测模块,用于基于所述用户行为模式时序聚合表示向量和所述商品数据语义编码向量的动态交互融合信息,预测用户购买商品的几率等级。

全文数据:

权利要求:

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