一种基于关联周期注意力机制的行为预测方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于关联周期注意力机制的行为预测方法，首先根据日志记录收集用户的学习行为数据，通过独热向量实现离散特征连续化，再通过降维进行学习者行为特征构建；然后利用信息熵检测学习者行为周期为后面预测阶段服务；行为预测考虑序列行为和历史行为的双重影响对行为进行预测，将检测出的周期关联注意力机制为其找到注意目标，再将其引入预测基学习器LSTM中完成预测。相比于当前的行为预测方法，本发明突破性地综合考虑历史行为和序列事件的对当前行为的影响，并且创新性地结合关联周期的注意力机制大大提升了预测的准确度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于关联周期注意力机制的行为预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111461455A
申请号 ：
CN202010298059.9
公开（公告）日 ：
2020-07-28
申请日 ：
2020-04-16
授权号 ：
CN111461455B
授权日 ：
2022-05-13
发明人 ：
彭智勇吴璠宋伟杨先娣
申请人 ：
武汉大学
申请人地址 ：
湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
代理机构 ：
武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
魏波
优先权 ：
CN202010298059.9
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-05-13 ：
授权
2020-08-21 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/04
申请日 : 20200416
申请日 : 20200416
2020-07-28 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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