[發明專利]特征提取\購買傾向判斷方法、裝置、存儲介質及終端

在審

• 申請號: 202010623603.2
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111768245A
• 公開（公告）日: 2020-10-13
• 發明（設計）人: 周鵬程;馮元;張發恩
• 申請（專利權）人: 創新奇智（北京）科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 唐正瑜

本申請實施例提供了一種特征提取\購買傾向判斷方法、裝置、存儲介質及終端。該特征提取方法，包括以下步驟：獲取目標用戶的通行軌跡信息，所述通行軌跡信息包括用戶標識、通行軌跡、所述通行軌跡上的多個節點的名稱、每個節點對應的時間信息；對所述多個節點按照功能進行分類，以得到每一所述節點的功能標識；根據每一所述節點的功能標識以及所述通行軌跡信息生成用于描述所述目標用戶的通行活動的通行樣本數據；將所述通行樣本數據輸入預設的神經網絡結構，以生成與所述軌跡信息對應的Embedding特征向量。本申請通過采用Embedding特征向量來進行購買傾向判斷，可以提高判斷的準確率。

技術領域

本申請涉及計算機網絡技術領域，具體而言，涉及一種特征提取\購買傾向判斷方法、裝置、存儲介質及終端。

背景技術

在商品精準營銷領域，為了能夠針對不同類型的商品精準識別出購物群體，并進而通過電話營銷、短信通知等方式聯系客戶。推動購買轉化，往往需要在大數據技術的支持下，構建用戶畫像，進而分析其可能存在的購買意圖和目標類型。但是，現有技術中往往只采用用戶的基本信息，例如年齡、職業、性別等進行判斷，導致對購買傾向判斷的準確度較低。

針對上述問題，目前尚未有有效的技術解決方案。

發明內容

本申請實施例的目的在于提供一種特征提取/購買傾向判斷方法、裝置及終端，可以購買傾向判斷的準確率。

第一方面，本申請實施例提供了一種特征提取方法，包括：

獲取目標用戶的通行軌跡信息，所述通行軌跡信息包括用戶標識、通行軌跡、所述通行軌跡上的多個節點的名稱、每個節點對應的時間信息；

根據每一所述節點的功能描述信息給每一節點添加功能標識；

根據每一所述節點的功能標識以及所述通行軌跡信息生成用于描述所述目標用戶的通行活動的通行樣本數據；

將所述通行樣本數據輸入預設的神經網絡結構，以生成與所述軌跡信息對應的Embedding特征向量。

可選地，在本申請實施例所述的特征提取方法中，所述根據每一所述節點的功能標識以及所述通行軌跡信息生成用于描述所述目標用戶的通行活動的通行樣本數據，包括：

根據所述通行軌跡信息從所述多個節點中選出起始節點及終止節點；

根據所述通行軌跡信息獲取對應的關聯數據，所述關聯數據包括以下信息中的至少一種：相鄰節點之間的間距、完成相鄰節點之間通行所用的時長、在每一所述節點的停留時間以及所述通行軌跡對應的日期；

根據所述用戶標識、起始節點、終止節點、每一所述節點的功能標識以及所述關聯數據生成通行樣本數據。

可選地，在本申請實施例所述的特征提取方法中，所述通行樣本數據包括正樣本以及至少一個負樣本；

而所述根據所述用戶標識、起始節點、終止節點、每一所述節點的功能標識以及所述關聯數據生成通行樣本數據，包括：

根據所述用戶標識、起始節點、終止節點、每一所述節點的功能標識以及所述關聯數據生成一個正樣本；

根據所述正樣本生成至少一個負樣本。

可選地，在本申請實施例所述的特征提取方法中，所述根據所述正樣本生成至少一個負樣本，包括：

將所述正樣本中的至少一個節點進行替換，并根據替換的節點修改所述關聯數據及功能標識，以得到至少一個負樣本。

可選地，在本申請實施例所述的特征提取方法中，所述Embedding特征向量包括第一特征向量、第二特征向量以及第三特征向量；