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龍圖騰網(wǎng)獲悉科大訊飛股份有限公司申請(qǐng)的專利相似用戶預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115982465B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211740779.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權(quán)相似用戶預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由曾忱;邵曄;賈超設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-12-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本相似用戶預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N相似用戶預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：從用戶數(shù)據(jù)集中分別提取每一用戶的用戶特征，其中，所述用戶數(shù)據(jù)集包括用戶屬性數(shù)據(jù)，以及用戶執(zhí)行特定行為的行為數(shù)據(jù)；將所述每一用戶的用戶特征，分別輸入預(yù)先訓(xùn)練的第一預(yù)測(cè)模型和第二預(yù)測(cè)模型，得到與目標(biāo)類型用戶的相似用戶的第一預(yù)測(cè)結(jié)果和第二預(yù)測(cè)結(jié)果；基于所述第一預(yù)測(cè)結(jié)果和所述第二預(yù)測(cè)結(jié)果，從所述用戶數(shù)據(jù)集中確定出與所述目標(biāo)類型用戶相似的用戶。上述方案能夠顯著提高相似用戶預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。

本發(fā)明授權(quán)相似用戶預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種相似用戶預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括： 從用戶數(shù)據(jù)集中分別提取每一用戶的用戶特征，其中，所述用戶數(shù)據(jù)集包括用戶屬性數(shù)據(jù)，以及用戶執(zhí)行特定行為的行為數(shù)據(jù)； 將所述每一用戶的用戶特征，分別輸入預(yù)先訓(xùn)練的第一預(yù)測(cè)模型和第二預(yù)測(cè)模型，得到與目標(biāo)類型用戶的相似用戶的第一預(yù)測(cè)結(jié)果和第二預(yù)測(cè)結(jié)果；其中，所述第一預(yù)測(cè)模型通過對(duì)線性的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行所述目標(biāo)類型用戶的相似用戶預(yù)測(cè)訓(xùn)練得到，所述第二預(yù)測(cè)模型通過對(duì)非線性的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行所述目標(biāo)類型用戶的相似用戶預(yù)測(cè)訓(xùn)練得到； 基于所述第一預(yù)測(cè)結(jié)果和所述第二預(yù)測(cè)結(jié)果，從所述用戶數(shù)據(jù)集中確定出與所述目標(biāo)類型用戶相似的用戶。

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