【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及用户行为预测领域，具体为一种基于时序分析的用户行为预测方法。
技术介绍
1、随着互联网和移动设备的普及，用户生成的大量行为数据呈现出明显的时序特征，如用户访问网站的频率、购买行为的间隔、社交媒体上的互动等。这些行为数据不仅包含有价值的用户偏好信息，还揭示了行为变化的时间模式。因此，基于时序分析的用户行为预测成为了一个重要研究方向。
2、传统的用户行为预测方法主要依赖于静态数据分析或简单的统计模型，无法充分考虑数据中隐含的时间序列规律。随着机器学习和深度学习技术的发展，时序分析技术逐渐得到应用。时序分析能够通过处理具有时间顺序的数据，挖掘用户行为中的时间依赖性、周期性和趋势性特征，从而实现更精确的行为预测。
3、然而，时序分析在用户行为预测中仍面临一些挑战，例如数据的稀疏性和不均衡性。因此，设计一种提高预测准确性的基于时序分析的用户行为预测方法是很有必要的。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于时序分析的用户行为预测方法，具备提高预测准确性的优点，解决了上述
技术介绍
中的问题。
2、为实现上述提高预测准确性的目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于时序分析的用户行为预测方法，包括以下步骤：
3、s1:将用户行为数据按时间切分成固定长度的时间窗口，根据数据的周期性特征进行特征编码，在每个时间窗口内计算统计特征；
4、优选的，所述s1进一步包括将用户行为数据按时间切分成固定长度的时间窗口，
5、s2：对少数类别进行过采样或对多数类别进行欠采样，使用数据增强技术生成新的样本；
6、优选的，所述s2进一步包括对少数类别进行过采样或对多数类别进行欠采样，过采样方法的核心是在少数类别中增加样本数量，smote算法根据少数类别样本的邻居，生成新的样本，欠采样技术通过减少多数类别的样本数量来平衡数据，过采样或欠采样的效果通过计算类别分布的均衡度来评估。
7、s3：选择时序模型，对用户行为的时间依赖性进行建模，采用不同的时序分析方法捕捉用户行为在时间维度上的变化规律和潜在模式；
8、优选的，所述s3进一步包括通过对用户行为数据的时间戳进行处理，提取出时间特征，采用不同的时序分析方法，以及深度学习方法如长短期记忆网络或门控循环单元，并通过多元时序建模进一步考虑外部因素或社交网络的影响，模型对用户未来的行为进行预测，为内容推荐、营销策略和用户参与优化提供数据支持。
9、s4：使用多种评估指标评估模型的预测能力，通过网格搜索进行模型超参数调优，优化模型的性能。
10、优选的，所述s4进一步包括评估模型的预测能力，使用多种评估指标来全面衡量模型的性能，通过网格搜索优化模型的超参数，网格搜索通过遍历预设的超参数范围，结合交叉验证的方法，找到超参数组合，通过这种方式，最大化模型在不同数据集和不同任务上的表现。
11、与现有技术相比，本专利技术提供一种基于时序分析的用户行为预测方法，具备以下有益效果：
12、本专利技术通过将用户行为数据按时间切分成固定长度的时间窗口，根据数据的周期性特征进行特征编码，在每个时间窗口内计算统计特征；对少数类别进行过采样或对多数类别进行欠采样，使用数据增强技术生成新的样本；选择时序模型，对用户行为的时间依赖性进行建模，采用不同的时序分析方法捕捉用户行为在时间维度上的变化规律和潜在模式；使用多种评估指标评估模型的预测能力，通过网格搜索进行模型超参数调优，优化模型的性能。具备提高预测准确性的优点。
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1.一种基于时序分析的用户行为预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于时序分析的用户行为预测方法，其特征在于，所述S1进一步包括将用户行为数据按时间切分成固定长度的时间窗口，捕捉用户行为在不同时间段内的变化模式，每个时间窗口内，将基于用户的行为记录提取出多个统计特征，在时间窗口内，根据数据的周期性特征，使用周期性编码技术来增强模型的时序感知能力。
3.根据权利要求1所述的一种基于时序分析的用户行为预测方法，其特征在于，所述S2进一步包括对少数类别进行过采样或对多数类别进行欠采样，过采样方法的核心是在少数类别中增加样本数量，SMOTE算法根据少数类别样本的邻居，生成新的样本，欠采样技术通过减少多数类别的样本数量来平衡数据，过采样或欠采样的效果通过计算类别分布的均衡度来评估。
4.根据权利要求1所述的一种基于时序分析的用户行为预测方法，其特征在于，所述S3进一步包括通过对用户行为数据的时间戳进行处理，提取出时间特征，采用不同的时序分析方法，以及深度学习方法如长短期记忆网络或门控循环单元，并通过多元时序建模进一步考虑外部
5.根据权利要求1所述的一种基于时序分析的用户行为预测方法，其特征在于，所述S4进一步包括评估模型的预测能力，使用多种评估指标来全面衡量模型的性能，通过网格搜索优化模型的超参数，网格搜索通过遍历预设的超参数范围，结合交叉验证的方法，找到超参数组合，通过这种方式，最大化模型在不同数据集和不同任务上的表现。
...【技术特征摘要】
1.一种基于时序分析的用户行为预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于时序分析的用户行为预测方法，其特征在于，所述s1进一步包括将用户行为数据按时间切分成固定长度的时间窗口，捕捉用户行为在不同时间段内的变化模式，每个时间窗口内，将基于用户的行为记录提取出多个统计特征，在时间窗口内，根据数据的周期性特征，使用周期性编码技术来增强模型的时序感知能力。
3.根据权利要求1所述的一种基于时序分析的用户行为预测方法，其特征在于，所述s2进一步包括对少数类别进行过采样或对多数类别进行欠采样，过采样方法的核心是在少数类别中增加样本数量，smote算法根据少数类别样本的邻居，生成新的样本，欠采样技术通过减少多数类别的样本数量来平衡数据，过采样或欠采样的效果通过...
【专利技术属性】
技术研发人员：王海荣，王元兵，杨晓菊，
申请(专利权)人：中科天玑数据科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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