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用于使用神经序列模型进行客户旅程事件表示学习和结果预测的系统和方法

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本发明提供了一种用于使用神经序列模型进行客户旅程事件表示学习和结果预测的系统和方法。将多个事件输入到模块中，其中每个事件具有包括事件的特性及其模态(web点击、呼叫、电子邮件、聊天等)的模式。不同模态的事件可使用不同的模式捕获，并且因此本文所述的实施方案是模式不可知的。由模块将每个事件表示为一定数量的数量的向量，其中针对每次客户访问总共生成多个向量。然后在序列学习中使用向量，以使用机器学习算法诸如递归神经网络实时预测客户旅程中的接下来的最佳动作或结果概率。

著录项

公开/公告号CN113678156A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-11-19

原文格式PDF
申请/专利权人格林伊登美国控股有限责任公司;
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申请/专利号CN202080025736.8
发明设计人 S·内吉;M·达布罗夫斯基;A·甘纳帕提拉珠;E·穆尼奥斯;V·E·拉加文德拉;F·I·怀斯;
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申请日2020-04-09
分类号G06Q30/00(20120101);G06Q30/02(20120101);
代理机构11205 北京同立钧成知识产权代理有限公司;
代理人马爽;臧建明
地址美国加利福尼亚州达利市
入库时间 2023-06-19 13:18:31

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