【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于行为预测，尤其涉及一种用户行为预测的方法和装置。
技术介绍
1、当前互联网已经进入自媒体时代，短视频也已经成为网络社交的主要媒介，用户在浏览短视频时，通常会由短视频而发起对某一知识的搜索需求，然而现有技术中无法针对用户的行为对其搜索需求进行准确预测。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种用户行为预测的方法和装置，以解决现有技术中无法针对用户的行为对其搜索需求进行准确预测的技术问题。
2、一种用户行为预测方法，其特征在于，该方法包括：
3、s1：根据第一用户在预设时间段内的短视频浏览记录，确定第一用户画像；
4、所述s1包括如下子步骤：
5、s11：获取所述第一用户在预设时间段内浏览的a个第一短视频，其中每个所述第一短视频均与一第一标签一一对应；
6、s12：利用所述第一标签对所述a个第一短视频进行第一频次分析，获得b个第一短视频以及b个第一浏览次数；
7、s13：根据所述b个第一浏览次数对所述b个第一短视频进行聚类分析，以获得c个第一聚类中心，基于所述c个第一聚类中心获得所述第一用户画像；
8、s2：获取所述第一用户当前浏览的第二短视频，根据所述第二短视频确定第一语义分析结果；
9、s3：获取所述第二短视频的d条第一评论区信息，根据d条所述第一评论区信息确定第二语义分析结果；
10、s4：根据所述第一语义分析结果和所述第二语义分析结果，生成第一待推荐词
11、s5：实时监控所述第一用户对每一条所述第一评论区信息的浏览行为，根据对所述第一评论区信息的语义分析结果，生成第二待推荐词条集合；
12、s6：根据所述第一待推荐词条集合和所述第二待推荐词条集合生成第三待推荐词条集合，利用所述第一用户画像和第一词条黑名单对所述第三待推荐词条进行过滤，获得目标推荐词条；
13、s7：根据所述第一用户对i个所述目标推荐词条的第二操作，对所述第一词条黑名单进行更新;
14、其中，a、b、c、d和i均为大于0的自然数。
15、优选的，所述s13包括如下子步骤：
16、s131：对所述b个第一短视频逐一进行语义分析，以获得b个第一语义分析信息；
17、s132：基于所述b个第一浏览次数对所述b个第一语义分析信息赋权，以获得与所述b个第一短视频相对应的b个第一权值信息；
18、s133：根据所述b个第一权值信息和所述b个第一语义分析信息，对所述b个第一短视频进行聚类分析，以获得c个第一聚类中心；
19、s134：基于所述c个第一聚类中心，确定第一用户画像。
20、优选的，所述s2包括如下子步骤：
21、s21：对所述第二短视频进行第一文意分析，以获得第一文意分析结果；
22、s22：对所述第二短视频进行第一画面分析，以获得第一画面分析结果；
23、s23：根据所述第一文意分析结果和所述第一画面分析结果，确定第一语义分析结果。
24、优选的，所述s21包括如下子步骤：
25、s211：从所述第二短视频中提取出第一文案信息和第一字幕信息；
26、s212：将所述第一文案信息和所述第一字幕信息输入至第一文意分析模型中，以获得所述第一文意分析结果。
27、优选的，所述s3包括如下子步骤：
28、s31：获取与所述第二短视频的相对应的d条第一评论区信息；
29、s32：对d条所述第一评论区信息进行语义聚类分析，以得到e个第二聚类中心；
30、s33：基于e个所述第二聚类中心确定f个第二词条信息，根据所述f个第二词条信息确定第二语义分析结果；
31、其中，e和f均为大于0的自然数。
32、优选的，所述s5包括如下子步骤：
33、s51：确定所述第一用户实时浏览的第二评论区信息；其中，将所述第一用户实时浏览的第一评论区信息作为所述第二评论区信息；
34、s52：判断所述第一用户在浏览所述第二评论区信息时是否产生了第一操作行为，若否则转入s51，若是则转入s53；
35、s53：对所述第二评论区信息进行语义拓展分析，以获得g个基础知识信息和h个拓展搜索信息；
36、s54：基于所述g个基础知识信息和所述h个拓展搜索信息，获得第二待推荐词条集合；
37、其中，g和h均为大于0的自然数。
38、优选的，所述s53包括如下子步骤：
39、s531：将所述第二评论区信息进行语义分析，以获得g个第三词条信息；
40、s532：将每一个所述第三词条信息作为一条基础知识信息，从而确定出g个基础知识信息；
41、s533：针对每一个所述第三词条信息进行拓展搜索，从而确定出h个拓展搜索信息。
42、优选的，所述s6包括如下子步骤：
43、s61：对所述第一待推荐词条集合和所述第二待推荐词条集合进行整合，获得第三待推荐词条集合;
44、s62：计算所述第三待推荐词条集合中每一条词条与所述第一用户画像的第一相似度，将所述第一相似度小于第一预设值的词条从所述第三待推荐词条集合中删除，以获得第四待推荐词条集合;
45、s63：计算所述第四待推荐词条集合中每一条词条与所述第一词条黑名单的第二相似度，将所述第二相似度大于第二预设值的词条从所述第四待推荐词条集合中删除，以获得第五待推荐词条集合;
46、s64：根据所述第五待推荐词条集合，确定i个目标推荐词条；
47、其中，i为大于0的自然数。
48、优选的，所述s7包括如下子步骤：
49、s71：获取所述第一用户的第二操作；
50、s72：若所述第二操作为对第一目标推荐词条的点击操作，则转入s73，若所述第二操作为对“换一批”按钮的点击操作，则转入s74；
51、s73：分别计算i个所述目标推荐词条与所述第一目标推荐词条的第三相似度，将所述第三相似度小于第三预设值的目标推荐词条加入所述第一词条黑名单；
52、s74：将i个所述目标推荐词条全部加入所述第一词条黑名单。
53、本申请还提出了一种用户行为预测系统，用于实现上述用户行为预测方法。
54、本申请提出的一种用户行为预测的方法和装置，为了对用户在短视频浏览过程中产生的知识搜索需求进行准确预测，首先对用户当前浏览的短视频在文意和画面两个维度进行分析，从而获得第一语义分析结果，对评论区的信息进行分析以获得第二语义分析结果，从而获得第一待推荐词条集合，然后基于用户对特定评论的特定操作，确定基础知识信息和拓展搜索信息，进而获得第二待推荐词条集合，最后，基于用户对目标推荐词条的操作信息对第一词条黑名单进行更新。本申请从多个维度确定待推荐词条本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用户行为预测方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种用户行为预测方法，其特征在于，所述S13包括如下子步骤：
3.根据权利要求2所述的一种用户行为预测方法，其特征在于，所述S2包括如下子步骤：
4.根据权利要求3所述的一种用户行为预测方法，其特征在于，所述S21包括如下子步骤：
5.根据权利要求4所述的一种用户行为预测方法，其特征在于，所述S3包括如下子步骤：
6.根据权利要求5所述的一种用户行为预测方法，其特征在于，所述S5包括如下子步骤：
7.根据权利要求6所述的一种用户行为预测方法，其特征在于，所述S53包括如下子步骤：
8.根据权利要求7所述的一种用户行为预测方法，其特征在于，所述S6包括如下子步骤：
9.根据权利要求8所述的一种用户行为预测方法，其特征在于，所述S7包括如下子步骤：
10.一种用户行为预测系统，用于实现上述权利要求1-9中任一项所述的一种用户行为预测方法。
【技术特征摘要】
1.一种用户行为预测方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种用户行为预测方法，其特征在于，所述s13包括如下子步骤：
3.根据权利要求2所述的一种用户行为预测方法，其特征在于，所述s2包括如下子步骤：
4.根据权利要求3所述的一种用户行为预测方法，其特征在于，所述s21包括如下子步骤：
5.根据权利要求4所述的一种用户行为预测方法，其特征在于，所述s3包括如下子步骤：
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：高峰，刘保腾，周奎志，
申请(专利权)人：天津市品茗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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