[發明專利]用戶信息預測方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202011243351.7
• 申請日: 2020-11-09
• 公開（公告）號: CN112488155A
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發明（設計）人: 張慶;羅恒亮
• 申請（專利權）人: 北京三快在線科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F16/9535
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 任亞娟

本申請實施例提供了一種用戶信息預測方法、裝置、設備及介質，所述方法包括：獲得當前用戶終端的歷史用戶信息序列，歷史用戶信息序列包括多個歷史時刻、以及當前用戶終端在各個歷史時刻的多個維度的用戶信息；將歷史用戶信息序列輸入預測模型，得到當前用戶終端在下一時刻的多個維度的用戶信息；其中，預測模型包括向量表示模塊、特征提取模塊及包括多個維度的用戶信息預測分支的預測模塊；向量表示模塊用于生成歷史用戶信息序列對應的向量表示，特征提取模塊用于對向量表示進行特征提取，每個維度的用戶信息預測分支用于根據特征提取模塊提取的特征，從該維度預測多個樣本用戶終端各自在下一時刻的用戶信息。

技術領域

本申請涉及信息處理技術領域，特別是涉及一種用戶信息預測方法、裝置、設備及介質。

背景技術

隨著智能手機的普及和移動互聯網技術的發展，城市環境下移動用戶的時空行為建模變得越來越重要，準確預測用戶的軌跡和相關時空活動有助于更好的為用戶提供個性化的服務，即相關技術中需要預測用戶在未來時刻的行為和地點。

相關技術中，為了預測用戶在未來時刻的行為和地點，一方面，提出了通過對用戶的時空行為規律建模的方式，另一方面提出了通過對用戶個性化特征的提取的方式。但是通過上述兩種方式并不能準確預測出用戶在未來時刻的一些行為信息，導致不能準確為用戶提供個性化服務。

發明內容

鑒于上述問題，提出了本申請實施例的一種用戶信息預測方法、裝置、設備及介質，以便克服上述問題或者至少部分地解決上述問題。

為了解決上述問題，本申請的第一方面，公開了一種用戶信息預測方法，所述方法包括：

獲得當前用戶終端的歷史用戶信息序列，所述歷史用戶信息序列包括多個歷史時刻、以及所述當前用戶終端在各個歷史時刻的多個維度的用戶信息；

將所述歷史用戶信息序列輸入預測模型，得到所述當前用戶終端在下一時刻的多個維度的用戶信息；

其中，所述預測模型包括向量表示模塊、特征提取模塊以及預測模塊，所述預測模塊包括多個維度的用戶信息預測分支；所述預測模塊中的各個分支的參數相互獨立，且共享所述嵌入模塊和所述特征提取模塊的參數；

所述向量表示模塊用于生成多個樣本用戶終端各自的歷史用戶信息序列對應的向量表示，所述特征提取模塊用于對所述多個樣本用戶終端各自對應的向量表示進行特征提取，每個維度的用戶信息預測分支用于根據所述特征提取模塊提取的特征，從該維度預測所述多個樣本用戶終端各自在下一時刻的用戶信息。

可選地，所述多個維度的用戶信息至少包括：地理位置和用戶行為；

將所述歷史用戶信息序列輸入預測模型，得到所述當前用戶終端在下一時刻的多個維度的用戶信息，包括：

將所述當前用戶終端在所述多個歷史時刻所處的地理位置以及執行的用戶行為，輸入所述預測模型，得到所述當前用戶終端在下一時刻所處的地理位置以及即將觸發的用戶行為。

可選地，所述多個維度的用戶信息還包括：用戶標識；將所述歷史用戶信息序列輸入預測模型，除得到所述當前用戶終端在下一時刻的多個維度的用戶信息外，還包括：

得到與所述當前用戶終端的用戶標識匹配的目標樣本用戶標識，所述目標樣本用戶標識為所述多個樣本用戶終端各自的用戶標識中的一個。

可選地，所述方法還包括：

獲得多個樣本用戶終端各自的歷史用戶信息序列；

對所述多個樣本用戶終端各自的歷史用戶信息序列進行標注，得到多個歷史用戶信息序列樣本，其中，每個歷史用戶信息序列樣本攜一個樣本用戶終端在下一時刻的多個維度的用戶信息標簽；

將所述多個歷史用戶信息序列樣本輸入至預設網絡模型，得到所述預設網絡模型輸出的下一時刻的多個維度的預測用戶信息；