本申請涉及人工智能技術領域,揭示了一種用戶畫像生成方法、裝置、設備及介質,其中方法包括:獲取目標用戶的狀態特征時間序列及購買行為時間序列,購買行為時間序列攜帶有目標用戶購買產品的產品標識;從預設的模型庫中查找與產品標識對應的行為預測模型,其中,行為預測模型是基于馬爾科夫決策過程及最大似然逆強化學習得到的模型;將狀態特征時間序列及購買行為時間序列輸入到與產品標識對應的行為預測模型進行概率預測得到目標用戶的行為預測數據;根據行為預測數據,確定目標用戶的畫像。在人生階段、人生狀態、消費場景發生變化時充分挖掘用戶行為,提高用戶畫像的準確性,提高用戶畫像顆粒度的精細度。
聲明:
“用戶畫像生成方法、裝置、設備及介質” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)