基于多模型的用户活跃度预测方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术公开了基于多模型的用户活跃度预测方法、系统、设备及介质，涉及活跃度预测技术领域。本发明专利技术结合用户综合数据和每日数据有助于提取用户的固有行为特征与每日行为特征对活跃度的影响。用户划分使得多模型聚焦于某类用户，有助于提取相似活跃程度对活跃度的影响。是否登录预测模型作为二分类模型具备高准确率，利用其过滤出预测结果为不登录的非活跃用户，更具准确性。而对于预测结果为登录的用户，再基于登录次数预测模型和对局次数预测模型联合计算预测用户活的跃度。本发明专利技术的方案关注用户的行为特征与固有特征，以及发挥了Transformer、二分类模型和回归模型各自的优势，可以有效地提高用户活跃度预测的准确率。

【技术实现步骤摘要】

所属的技术人员知道，本专利技术可以实现为系统、方法或计算机程序产品，因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：可以是完全的硬件、也可以是完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，还可以是硬件和软件结合的形式，本文一般称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，在一些实施例中，本专利技术还可以实现为在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质中包含计算机可读的程序代码。可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是一一但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多模型的用户活跃度预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于多模型的用户活跃度预测方法，其特征在于，S1之前还包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于多模型的用户活跃度预测方法，其特征在于，对所有用户进行排序分类具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于多模型的用户活跃度预测方法，其特征在于，根据每个类别下所有综合数据以及所有布尔型数据构建第一训练数据集之后还包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于多模型的用户活跃度预测方法，其特征在于，根据所述第一训练数据集训练二分类预测模型具体包括：

6.根...

【技术特征摘要】

1.一种基于多模型的用户活跃度预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于多模型的用户活跃度预测方法，其特征在于，s1之前还包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于多模型的用户活跃度预测方法，其特征在于，对所有用户进行排序分类具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于多模型的用户活跃度预测方法，其特征在于，根据每个类别下所有综合数据以及所有布尔型数据构建第一训练数据集之后还包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于多模型的用户活跃度预测方法，其特征在于，根据所述第一训练数据集训练二分类预测模型具体包括：

6.根据权利要求1所述的一种基于多模型的用户活跃度预测方法，其特征在于，将待预测活跃度的用户对应的历史活跃度、历史每日数据以及综合数据分别输入至所...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱盛，茹吉，项轼辙，罗家胜，曹涛，张灿阳，张旭，胡影超，魏冉，褚坤，王斌，刘哲祺，
申请(专利权)人：北京蓝色创想网络科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：