用户行为预测方法、装置、电子设备及可读存储介质制造方法及图纸

本申请的实施例提供了一种用户行为预测方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法包括：根据目标用户在预设时间段内的历史购买行为数据，获得所述目标用户的行为特征，其中，行为特征包括对购买日期进行去重统计后得到的购买总天数、预设时间段内首次购买到最后一次购买的第一时间差、及预设时间段内首次购买到预设时间段的终点的第二时间差；基于贝塔几何BG模型，根据购买总天数、第一时间差及第二时间差，对目标用户在所述预设时间段之后的下一次购买情况进行预测，获得预测结果。由此，可以科学化地对用户未来的付费行为情况进行预测，并且预测时使用的特征不多，可以大大提高预测的速度。可以大大提高预测的速度。可以大大提高预测的速度。

【技术实现步骤摘要】
用户行为预测方法、装置、电子设备及可读存储介质


[0001]本申请涉及数据处理
，具体而言，涉及一种用户行为预测方法、装置、电子设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前的付费预测(比如预测发生下一次购买的概率)大多都是先获得一堆的用户行为特征，然后利用预先基于用户行为特征训练得到的分类模型来预测。由于付费的正样本比较稀疏，因此基于分类模型进行预测的准确性不能保证；并且，准确提取付费的相关的特征存在很大的难度，通常要提取几十个甚至上百个特征作为预测时使用的行为特征，使得导致特征加工上需要耗费很大的成本。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种用户行为预测方法、装置、电子设备及可读存储介质，其能够科学化地对用户未来的付费行为情况进行预测，并且预测时使用的特征不多，可以大大提高预测的速度。
[0004]本申请的实施例可以这样实现：
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种用户行为预测方法，包括：
[0006]根据目标用户在预设时间段内的历史购买行为数据，获得所述目标用户的行为特征，其中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用户行为预测方法，其特征在于，包括：根据目标用户在预设时间段内的历史购买行为数据，获得所述目标用户的行为特征，其中，所述行为特征包括对购买日期进行去重统计后得到的购买总天数、所述预设时间段内首次购买到最后一次购买的第一时间差、及所述预设时间段内首次购买到所述预设时间段的终点的第二时间差；基于贝塔几何BG模型，根据所述购买总天数、第一时间差及第二时间差，对所述目标用户在所述预设时间段之后的下一次购买情况进行预测，获得预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测结果包括下一次购买的概率和/或下一次购买的发生日期，所述基于BG模型，根据所述购买总天数、第一时间差及第二时间差，对所述目标用户在所述预设时间段之后的下一次购买情况进行预测，获得预测结果，包括：基于BG模型，根据所述购买总天数、第一时间差及第二时间差，计算得到所述目标用户下一次购买的概率；和/或，基于BG模型，根据所述购买总天数、第一时间差及第二时间差，计算得到所述目标用户下一次购买的发生日期。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标用户在预设时间段内的历史购买行为数据，获得所述目标用户的行为特征，包括：根据所述历史购买行为数据，通过计算得到初始行为特征，其中，所述初始行为特征中包括初始购买总天数、初始第一时间差及初始第二时间差；判断所述初始行为特征中是否包括异常值；在不包括异常值的情况下，将所述初始行为特征作为所述行为特征；在包括异常值的情况下，对所述初始行为特征中的异常值进行调整，以获得所述行为特征。4.根据权利要求1
‑
3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：预先获得多个用户的历史购买时间间隔；对获得的多个历史购买时...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈友洋，
申请(专利权)人：广州虎牙科技有限公司，
类型：发明
国别省市：