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龍圖騰網獲悉螞蟻財富(上海)金融信息服務有限公司申請的專利一種訓練行為預測模型的方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115828991B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211513095.8，技術領域涉及：G06N3/0442；該發明授權一種訓練行為預測模型的方法及裝置是由李曉靜;許濤;于飛;陸鑫設計研發完成，并于2022-11-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種訓練行為預測模型的方法及裝置在說明書摘要公布了：本說明書實施例提供了一種訓練行為預測模型的方法及裝置。本說明書的實施例將包括多種行為的類型的序列用戶的行為序列按照行為的類型進行拆分，獲取多個單行為序列；對多個單行為序列中的每個單行為序列的所有時間點進行時間編碼，獲取多個單行為序列對應的多個單行為時間序列；利用行為預測模型對多個單行為時間序列中的每個單行為時間序列進行建模，關注多個單行為時間序列中的每個單行為時間序列的所有時間點，以獲取行為預測模型預測的多個單行為時間序列對應的行為在時間上的分布情況；基于多個單行為時間序列對應的行為在時間上的分布情況與多個單行為時間序列之間的損失值，來訓練行為預測模型。

本發明授權一種訓練行為預測模型的方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種訓練行為預測模型的方法，所述方法包括： 對用戶的行為序列進行拆分，得到多個單行為序列，各個所述單行為序列對應于一種行為，用于記錄所述行為和時間點的對應關系； 對所述多個單行為序列進行時間編碼，得到所述多個單行為序列的多個單行為時間序列； 將所述多個單行為時間序列輸入行為預測模型，由所述行為預測模型對所述多個單行為時間序列中各個單行為時間序列進行所述時間點的建模，得到所述多個單行為時間序列對應的行為在時間上的分布情況； 基于所述多個單行為時間序列對應的行為在時間上的分布情況與所述多個單行為時間序列之間的第一損失值，對所述行為預測模型進行訓練，所述行為預測模型用于基于所述用戶的行為序列預測所述用戶未來至少一種行為的時間點和類型； 其中，所述行為預測模型包括行為時間子模型，所述將所述多個單行為時間序列輸入行為預測模型，由所述行為預測模型對所述多個單行為時間序列中各個單行為時間序列進行所述時間點的建模，得到所述多個單行為時間序列對應的行為在時間上的分布情況，包括： 將所述多個單行為時間序列輸入所述行為預測模型中的所述行為時間子模型，由所述行為時間子模型對所述多個單行為時間序列中各個單行為時間序列進行所述時間點的建模，得到所述多個單行為時間序列對應的行為在時間上的分布情況； 其中，所述行為預測模型還包括行為關系子模型和預測子模型，所述方法還包括： 將所述多個單行為序列輸入所述行為關系子模型，得到所述多個單行為序列中每兩個單行為序列之間的因果關系，所述因果關系用于表征在每兩個單行為序列中一個單行為序列的行為的發生與另一個單行為序列的行為的發生之間的關系； 將所述多個單行為序列中每兩個單行為序列之間的因果關系，以及所述多個單行為時間序列對應的行為在時間上的分布情況輸入所述預測子模型，由所述預測子模型基于所述因果關系和所述分布情況進行序列預測，得到預測的行為序列； 基于所述第一損失值，以及所述預測的行為序列和所述用戶的行為序列之間的第二損失值，對所述行為關系子模型和所述預測子模型進行訓練； 其中，所述基于所述第一損失值，以及所述預測的行為序列和所述用戶的行為序列之間的第二損失值，對所述行為關系子模型和所述預測子模型進行訓練，包括： 根據所述第一損失值和所述第二損失值，得到第五損失值； 基于所述第五損失值訓練所述行為關系子模型，以及基于所述第二損失值訓練所述預測子模型。

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