【技术实现步骤摘要】
本申请涉及汽车用户行为预测领域，具体涉及基于数据模型的汽车用户行为预测方法、计算机设备。
技术介绍
1、目前，随着汽车行业的发展，在线咨询车辆信息的需求也迸发式增长。因此，需要通过对用户行为进行预测，以判断用户是否会购买汽车。从而可以确定汽车用户是否会流失。目前，在对用户行为进行预测时，通常采用的方式为：通过专家成员组的专家，制定用户行为判定规则，从而，确定用户是否会购买汽车。然而，通过用户行为判定规则，对用户行为进行预测的准确性较低，导致不同及时向不同的用户推送不同的汽车信息，降低了用户粘性，减少了用户流量。
技术实现思路
1、本申请的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本申请的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
2、本申请的一些实施例提出了基于数据模型的汽车用户行为预测方法、计算机设备和计算机可读存储介质，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题。
3...
【技术保护点】
1.一种基于数据模型的汽车用户行为预测方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于数据模型的汽车用户行为预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的基于数据模型的汽车用户行为预测方法，其特征在于，汽车用户行为信息包括：响应标签、反馈标签和用户特征信息集；以及所述根据汽车用户行为信息集，对初始汽车用户行为预测模型进行训练，得到训练完成的汽车用户行为预测模型，包括：
4.根据权利要求3所述的基于数据模型的汽车用户行为预测方法，其特征在于，所述根据所述汽车用户行为样本集，对所述初始汽车用户行为预测模型进行训练，得...
【技术特征摘要】
1.一种基于数据模型的汽车用户行为预测方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于数据模型的汽车用户行为预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的基于数据模型的汽车用户行为预测方法，其特征在于，汽车用户行为信息包括：响应标签、反馈标签和用户特征信息集；以及所述根据汽车用户行为信息集，对初始汽车用户行为预测模型进行训练，得到训练完成的汽车用户行为预测模型，包括：
4.根据权利要求3所述的基于数据模型的汽车用户行为预测方法，其特征在于，所述根据所述汽车用户行为样本集，对所述初始汽车用...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱励光，方真英，见海霞，黄水平，王昊，倪志远，喻彬，李昊昱，
申请(专利权)人：北京北汽鹏龙汽车服务贸易股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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