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购物行为预测方法、装置、设备及存储介质

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本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种购物行为预测方法、装置、设备及存储介质。方法包括：获取待预测用户在预设时段内的历史购物数据；基于历史购物数据，获取用户特征、商品特征和综合特征；基于用户特征、商品特征和综合特征，确定隐马尔可夫模型的特征矩阵参数，其中，隐马尔可夫模型基于操作行为和预设的隐状态预先设置；将初始隐状态概率和待预测用户的初始操作行为输入至隐马尔科夫模型，获得隐马尔科夫模型输出的至少一种操作行为的预测概率。本发明用以解决现有技术中购物行为预测过程逻辑简单，预测结果准确性较低的缺陷，实现更准确地购物行为预测。

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公开/公告号CN115204985A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-10-18

原文格式PDF
申请/专利权人清华大学;
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申请/专利号CN202210894235.4
发明设计人雷媛媛;王琛;李乐飞;
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申请日2022-07-27
分类号G06Q30/06;G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08;
代理机构北京路浩知识产权代理有限公司;
代理人耿琦
地址 100084 北京市海淀区双清路30号清华大学清华园北京100084-82信箱
入库时间 2023-06-19 17:14:18

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2022-10-18

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