【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...
【技术保护点】
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...
【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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