一种用户表征方法和系统技术方案

本说明书实施例提供一种用户表征方法和系统，所述方法包括获取包括多个时间块的时间序列，所述多个时间块中的每个时间块包括用户在一个时段内的行为数据；基于所述时间序列，通过特征提取网络得到所述多个时间块的特征表示；基于所述多个时间块的特征表示，通过编码网络得到所述用户的向量表示。码网络得到所述用户的向量表示。码网络得到所述用户的向量表示。

【技术实现步骤摘要】
一种用户表征方法和系统


[0001]本说明书涉及计算机领域，特别涉及一种用户表征方法和系统。

技术介绍

[0002]当前的社会，随着信息技术的发展，越来越多的用户服务都通过互联网等各种网络平台提供给用户，用户在各种平台产生的各种各样的行为在一定程度上反映了用户的习惯和偏好。为了更好地为用户提供个性化以及更贴近用户使用习惯及个人需求的服务，需要对用户的行为数据进行分析以获取用户的特征，而少量场景及短时间的用户数据不足以全面真实地反映用户的行为习惯，需要融合尽量多的场景以及长周期的用户行为数据才能得出用户的综合表征。数据量巨大，对计算能力要求很高，甚至于无法实现，且算法复杂，使得实现难度很大且效果难以保证。
[0003]因此，希望提供一种用户表征方法和系统。

技术实现思路

[0004]本说明书实施例之一提供一种用户表征模型训练方法。所述用户表征模型训练方法包括：获取包括多个时间块的时间序列，所述多个时间块中的每个时间块包括用户在一个时段内的行为数据；通过特征提取网络得到所述多个时间块的特征表示；确定所述多个时间块中的遮罩时间本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用户表征模型训练方法，包括：获取包括多个时间块的时间序列，所述多个时间块中的每个时间块包括用户在一个时段内的行为数据；通过特征提取网络得到所述多个时间块的特征表示；确定所述多个时间块中的遮罩时间块；基于所述时间序列中除所述遮罩时间块外的其余时间块的特征表示，通过编码网络得到所述遮罩时间块的编码表示以及所述时间序列的整体向量表示；基于当前时间序列的整体向量表示和当前时间序列的前面时间序列或后面时间序列的整体向量表示的相似性，以及所述遮罩时间块的编码表示和所述遮罩时间块对应的特征表示的相似性，调整所述编码网络的参数。2.如权利要求1所述的方法，还包括：基于当前时间序列的整体向量表示和当前时间序列的前面时间序列或后面时间序列的整体向量表示的相似性，以及所述遮罩时间块的编码表示和所述遮罩时间块对应的特征表示的相似性，调整所述特征提取网络的参数。3.如权利要求1所述的方法，基于所述时间序列中除所述遮罩时间块外的其余时间块的特征表示，通过编码网络得到所述遮罩时间块的编码表示以及所述时间序列的整体向量表示包括：确定所述多个时间块中的每个时间块的位置表示；基于所述多个时间块中的每个时间块的位置表示和所述其余时间块的特征表示，通过所述编码网络得到所述遮罩时间块的编码表示以及所述时间序列的整体向量表示。4.一种用户表征方法，包括：获取包括多个时间块的时间序列，所述多个时间块中的每个时间块包括用户在一个时段内的行为数据；基于所述时间序列，通过特征提取网络得到所述多个时间块的特征表示；基于所述多个时间块的特征表示，通过编码网络得到所述用户的向量表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵华洋，王路路，陶志伟，
申请(专利权)人：浙江核新同花顺网络信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：