[發(fā)明專利]用戶留存時(shí)間生成方法、裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010561016.5
• 申請(qǐng)日: 2020-06-18
• 公開（公告）號(hào): CN111709583B
• 公開（公告）日: 2023-05-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫振邦;周杰;王長(zhǎng)虎
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 抖音視界有限公司
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q30/0201;G06N3/08;G06N3/0464
• 代理公司: 北京風(fēng)雅頌專利代理有限公司 11403
• 代理人: 王剛

1.一種用戶留存時(shí)間生成方法，包括：

基于第一處理方式，對(duì)目標(biāo)用戶在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的天級(jí)特征數(shù)據(jù)中的數(shù)值特征數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成所述數(shù)值特征數(shù)據(jù)的處理結(jié)果；其中，所述第一處理方式包括特征提取算法；

基于第二處理方式，對(duì)所述天級(jí)特征數(shù)據(jù)中的列表特征數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成所述列表特征數(shù)據(jù)的處理結(jié)果；其中，所述第二處理方式包括特征提取算法；所述列表特征數(shù)據(jù)包括列舉表示的特征數(shù)據(jù)；

基于第三處理方式、所述數(shù)值特征數(shù)據(jù)的處理結(jié)果和所述列表特征數(shù)據(jù)的處理結(jié)果，生成所述天級(jí)特征數(shù)據(jù)的處理結(jié)果；其中，所述第三處理方式包括拼接處理；

基于所述天級(jí)特征數(shù)據(jù)的處理結(jié)果，生成用戶留存時(shí)間；其中，所述用戶留存時(shí)間是將所述天級(jí)特征數(shù)據(jù)的處理結(jié)果輸入第三深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的；所述生成用戶留存時(shí)間為在未來(lái)預(yù)定時(shí)間內(nèi)用戶使用應(yīng)用的時(shí)間。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述對(duì)目標(biāo)用戶在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的天級(jí)特征數(shù)據(jù)中的數(shù)值特征數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成所述數(shù)值特征數(shù)據(jù)的處理結(jié)果，包括：

對(duì)所述數(shù)值特征數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，得到第一數(shù)值特征數(shù)據(jù)；

將所述第一數(shù)值特征數(shù)據(jù)輸入至第一深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到所述數(shù)值特征數(shù)據(jù)的處理結(jié)果，其中，所述第一深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括第一全連接網(wǎng)絡(luò)和第二全連接網(wǎng)絡(luò)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述對(duì)所述天級(jí)特征數(shù)據(jù)中的列表特征數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成所述列表特征數(shù)據(jù)的處理結(jié)果，包括：

對(duì)所述列表特征數(shù)據(jù)進(jìn)行整數(shù)改寫，得到第一列表特征數(shù)據(jù)；

將所述第一列表特征數(shù)據(jù)輸入至第二深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到所述列表特征數(shù)據(jù)的處理結(jié)果，其中，所述第二深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括嵌入層、第三全連接網(wǎng)絡(luò)和第四全連接網(wǎng)絡(luò)。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，所述將所述第一數(shù)值特征數(shù)據(jù)輸入至第一深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到所述數(shù)值特征數(shù)據(jù)的處理結(jié)果，包括：

將所述第一數(shù)值特征數(shù)據(jù)輸入至所述第一全連接網(wǎng)絡(luò)，得到第一輸出結(jié)果；

將所述第一輸出結(jié)果輸入至所述第二全連接網(wǎng)絡(luò)，得到第二輸出結(jié)果，以及將所述第二輸出結(jié)果確定為所述數(shù)值特征數(shù)據(jù)的處理結(jié)果，其中，在所述第一深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程中，在所述第二全連接網(wǎng)絡(luò)中采用了隨機(jī)失活。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述將所述第一列表特征數(shù)據(jù)輸入至第二深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到所述列表特征數(shù)據(jù)的處理結(jié)果，包括：

將所述第一列表特征數(shù)據(jù)輸入至所述嵌入層，得到嵌入層輸出結(jié)果；

將所述嵌入層輸出結(jié)果輸入至所述第三全連接網(wǎng)絡(luò)，得到第三輸出結(jié)果；

將所述第三輸出結(jié)果輸入至所述第四全連接網(wǎng)絡(luò)，其中，在所述第二深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型訓(xùn)練過(guò)程中，在所述第四全連接網(wǎng)絡(luò)中采用了隨機(jī)失活；

對(duì)所述第四全連接網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)重新組織，得到所述列表特征數(shù)據(jù)的處理結(jié)果。

6.根據(jù)權(quán)利要求1-5之一所述的方法，其中，所述基于第三處理方式、所述數(shù)值特征數(shù)據(jù)的處理結(jié)果和所述列表特征數(shù)據(jù)的處理結(jié)果，生成所述天級(jí)特征數(shù)據(jù)的處理結(jié)果，包括：

對(duì)所述數(shù)值特征數(shù)據(jù)的處理結(jié)果和所述列表特征數(shù)據(jù)的處理結(jié)果進(jìn)行拼接處理，得到拼接結(jié)果；

將所述拼接結(jié)果確定為所述天級(jí)特征數(shù)據(jù)的處理結(jié)果。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中，所述第三深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括第五全連接網(wǎng)絡(luò)。