[發明專利]動態重復行為的預測方法

有效

• 申請號: 201510030482.X
• 申請日: 2015-01-21
• 公開（公告）號: CN104537272B
• 公開（公告）日: 2018-07-06
• 發明（設計）人: 王朝坤;陳俊
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 北京匯信合知識產權代理有限公司 11335
• 代理人: 袁輝志

本發明公開一種動態重復行為的預測方法，涉及計算機數據處理技術領域，包括：獲取用戶對物品的使用行為數據；提取用戶和物品行為特征；依據所提取的行為特征生成訓練數據集；通過線性擬合的方式，估算參數向量，使得訓練數據集中每個向量與該參數向量的乘積分別接近各自對應的判定的標準值；給出判定結果，依據判定結果預測重復行為。本發明所要解決的技術問題是提供一種動態重復行為的預測方法，能夠預測出每一位用戶在給定的時間附近是否會執行一次重復行為。

技術領域

本發明涉及計算機數據處理技術領域，特別是涉及一種動態重復行為的預測方法。

背景技術

重復性行為在人們的日常生活中十分的普遍，例如人們時常重復地聽自己喜愛的音樂，到熟悉的餐館吃飯，去同一個社交網站中瀏覽信息等等。對人們的重復性行為進行分析和預測有助于我們進一步了解用戶的行為模式，進而為用戶提供個性化的服務，同時，也能有利于資源的有效利用。例如，若一種方法能為餐館或商場預測出其每一位顧客是否會在短期內再次前來就餐或購物，那么這些餐館或商場就可以贈送給他們更多的優惠券，以促進消費。又例如，若一個音樂推薦系統能預測出其用戶接下來是否會重聽一首該用戶不久前剛聽過的歌曲，那么這個音樂推薦系統就能更有效的生成推薦結果，提升用戶的滿意度。

然而遺憾的是，目前尚未有公開的、已知的、能直接預測用戶在某一給定的時刻下是否會執行一次重復行為的方法。現有的、已公開的關于用戶的重復行為的研究工作基本上都局限在某一小領域中，例如分析餐館食物的味道與用戶再次品嘗的關系等等。這類研究主要以分析為主，不能進行預測，同時，這些研究工作過于局限，不能用于更廣泛的、普適的用戶重復行為研究中，例如不能直接應用于用戶重復聽某些歌曲、重復訪問某個網站等問題中。

因此，目前需要本領域技術人員迫切解決的一個技術問題就是：如何能夠創新地提出一種有效方法，以滿足實際應用中的更多需求，創造更多的應用價值。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是提供一種動態重復行為的預測方法，能夠預測出每一位用戶在給定的時間附近是否會執行一次重復行為。

為了解決上述技術問題，本發明實施例公開了一種動態重復行為的預測方法，包括：

獲取用戶對物品的使用行為數據；

提取用戶和物品行為特征；

依據所提取的行為特征生成訓練數據集；

通過線性擬合的方式，估算參數向量，使得訓練數據集中每個向量與該參數向量的乘積分別接近各自對應的判定的標準值；

給出判定結果，依據判定結果預測重復行為。

優選的，所述用戶行為特征包括動態的窗口的特征和用戶重用率。

優選的，所述物品行為特征包括物品重用率和物品流行度。

優選的，所述用戶對物品的使用行為為重復聽歌行為。

與現有技術相比，本發明具有以下優點：

本發明從用戶近期對物品的使用行為歷史記錄中抽取出重要的行為特征，并根據這些行為特征預測該用戶在下一個行為時刻是否會執行一次重復行為。本發明方法的實施不依賴于具體的應用場景和領域，具有較高的普適性，能幫助理解用戶的行為模式，并進而為用戶提供更加個性化的服務，實現資源的有效配置。

附圖說明

圖1是本發明的一種動態重復行為的預測方法實施例的流程示意圖；

圖2是具體實施方式中提到的方法實施的流程圖；

圖3是具體實施方式中提到的滑動窗口及其滑動的過程示意圖；