【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及行为预测，更具体地说，本专利技术涉及基于机器学习算法的单一用户跨领域行为建模方法。
技术介绍
1、目前，各互联网应用均会对自己的用户进行用户行为建模、预测及推荐，典型案例如抖音、bilibili等内容应用通过对用户点赞、评论、转发、收藏、打赏等行为的记录、建模，预测用户对于某特定类型内容的偏好，从而推荐更多用户喜爱的内容，提升用户黏性。又如淘宝、京东等电商应用通过对用户浏览、加购、下单等行为的记录、建模，预测用户对于某类商品的需求，从而推荐更多用户需要的商品，从而促进销量。
2、在上述应用方向上，各互联网应用均取得了不错的效果，但由于各应用仅记录、预测各自用户在自己单一领域内的行为，没有就用户在汇集了多个应用的设备上的行为进行跨领域的建模和预测，并且，受限于业务范围和对硬件的访问权限，这些应用没有在建模过程中将环境信息融入为条件，也就无法自动构建个性化的场景；且本质上是基于海量用户的大数据进行建模和预测，对于单个用户，是根据其行为匹配到大数据建模后的某个用户类型，之后将针对此类型用户的行为预测应用到该单个用户上，该类方案依赖人工进行用户类型的定义，因此类型数很有限，对于单个用户难以做到真正的个性化、“千人千面”。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术提供基于机器学习算法的单一用户跨领域行为建模方法。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于机器学习算法的单一用户跨领域行为建模方法，具体方法步骤如下：
4、步骤二、特征构建，根据用户的行为记录，构建出反映用户行为模式和行为偏好的特征，结合收集到的环境信息，构建出反映用户行为发生条件的特征，并引入情感分析特征引入到模型中；
5、步骤三、模型选择与训练，根据具体的应用场景和需求，选择合适的机器学习算法来构建用户行为模型，并使用预处理后的数据和构建的特征来训练机器学习模型；
6、步骤四、模型评估与优化，通过交叉验证或误差分析方法评估模型的性能，并根据评估结果对模型进行优化；
7、步骤五、实时行为预测与个性化推荐，用户在新的领域或场景下产生行为时，利用训练好的模型对用户的行为进行实时预测，基于用户的行为预测结果，为用户生成个性化的推荐内容；
8、步骤六、模型更新与维护，根据时间的推移和用户行为的变化，定期更新模型，并对模型进行持续的监控和维护。
9、作为本专利技术技术方案的进一步改进，所述步骤一中收集的数据来自用户在各个互联网应用中的行为记录和所有操作，包括用户主动触发的，也包括传统的情景模式主动推荐后用户的确认动作，同时收集与用户行为相关的环境信息，包括时间、地点和设备状态。
10、作为本专利技术技术方案的进一步改进，所述步骤二中用户的行为记录包括用户的浏览偏好、购买频率和互动习惯，收集的环境信息包括时间特征和地点特征，引入的情感分析特征通过对用户的评论、分享、面部表情检测结果、语音指令情绪预测等数据进行综合分析，了解用户的情绪变化和需求变化，并将这些信息作为重要的特征输入到模型中。
11、作为本专利技术技术方案的进一步改进，所述步骤三中机器学习算法构建用户行为模型包括使用序列模型来处理用户的时间序列数据，或者使用决策树、神经网络算法进行分类或回归预测。
12、作为本专利技术技术方案的进一步改进，所述步骤五中个性化推荐内容包括用户可能感兴趣的产品、服务和信息，或符合用户行为模式和偏好的活动或建议。
13、作为本专利技术技术方案的进一步改进，所述步骤六模型更新与维护中，包括定期重新训练模型或在线学习的方式进行模型更新，模型维护包括检查模型的性能指标、处理异常值和噪声数据和优化模型的计算效率。
14、作为本专利技术技术方案的进一步改进，所述序列模型来处理时间序列数据对用户的连续行为记录，使用循环神经网络(序列模型(包括但不限于rnn、transformer))序列模型进行处理，序列模型(包括但不限于rnn、transformer)的公式设计包括输入层、隐藏层和输出层；
15、输入层：将时间序列数据(x_1，x_2，…，x_t)输入到网络中；
16、隐藏层：在每个时间步(t)，隐藏状态(h_t)由当前输入(x_t)和上一个时间步的隐藏状态(h_{t-1})计算得出，公式为：(h_t＝f(w_x x_t+w_h h_{t-1}+b))，其中(w_x)和(w_h)是权重矩阵，(b)是偏置项，(f)是激活函数(如tanh或relu)；
17、输出层：根据隐藏状态(h_t)生成输出(y_t)，对于分类任务，使用softmax函数将隐藏状态转换为概率分布，对于回归任务，可以直接使用线性输出层。
18、作为本专利技术技术方案的进一步改进，所述神经网络算法进行分类或回归预测，在神经网络中，每个神经元的输出是输入的加权和加上偏置项，之后通过激活函数进行转换，对于单一用户跨领域行为建模，输入是用户的历史行为特征、环境特征，输出是预测的用户行为或相关分类；
19、公式为：(z＝\sum_{i＝1}^{n}w_i x_i+b)，其中(z)是加权输入，(w_i)是第(i)个输入特征(x_i)的权重，(b)是偏置项，在通过激活函数(f)后，神经元的输出为(a＝f(z))。
20、本专利技术的有益效果：
21、1、通过收集单一用户的跨领域行为数据并结合环境特征，并通过对用户的评论、分享、面部表情检测结果、语音指令情绪预测等数据进行综合分析，了解用户的情绪变化和需求变化，这些信息可以作为重要的特征输入到模型中，提高模型的预测能力，利用机器学习算法能够构建出反映单一用户行为模式和偏好的模型，模型可以更精准地预测单一用户在未来不同场景或领域中的行为，从而提供更为个性化的服务；
22、2、设计的跨领域方法能够融合来自多个来源的行为数据，捕捉到用户在各个领域之间的行为联系和转变模式，体现单一设备上用户所有的跨领域行为，有助于洞察用户的整体行为动态，提供更全面的服务；
23、3、本专利技术基于单个用户的数据而非大数据，真正实现个性化、“千人千面”，充分利用了智能设备的丰富传感器，融入了环境信息作为条件，体现出了用户与环境的互动。
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1.基于机器学习算法的单一用户跨领域行为建模方法，其特征在于，具体方法步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习算法的单一用户跨领域行为建模方法，其特征在于：所述步骤一中收集的数据来自用户在各个互联网应用中的行为记录和所有操作，包括用户主动触发的，也包括传统的情景模式主动推荐后用户的确认动作，同时收集与用户行为相关的环境信息，包括时间、地点和设备状态。
3.根据权利要求1所述的基于机器学习算法的单一用户跨领域行为建模方法，其特征在于：所述步骤二中用户的行为记录包括用户的浏览偏好、购买频率和互动习惯，收集的环境信息包括时间特征和地点特征，引入的情感分析特征通过对用户的评论、分享、面部表情检测结果、语音指令情绪预测数据进行综合分析，了解用户的情绪变化和需求变化，并将这些信息作为重要的特征输入到模型中。
4.根据权利要求1所述的基于机器学习算法的单一用户跨领域行为建模方法，其特征在于：所述步骤三中机器学习算法构建用户行为模型包括使用序列模型来处理用户的时间序列数据，或者使用决策树、神经网络算法进行分类或回归预测。
5.根据权利要求1
6.根据权利要求1所述的基于机器学习算法的单一用户跨领域行为建模方法，其特征在于：所述步骤六模型更新与维护中，包括定期重新训练模型或在线学习的方式进行模型更新，模型维护包括检查模型的性能指标、处理异常值和噪声数据和优化模型的计算效率。
7.根据权利要求4所述的基于机器学习算法的单一用户跨领域行为建模方法，其特征在于：所述序列模型来处理时间序列数据对用户的连续行为记录，使用循环神经网络(序列模型(包括但不限于RNN、transformer))序列模型进行处理，序列模型(包括但不限于RNN、transformer)的公式设计包括输入层、隐藏层和输出层；
8.根据权利要求4所述的基于机器学习算法的单一用户跨领域行为建模方法，其特征在于：所述神经网络算法进行分类或回归预测，在神经网络中，每个神经元的输出是输入的加权和加上偏置项，之后通过激活函数进行转换，对于单一用户跨领域行为建模，输入是用户的历史行为特征、环境特征，输出是预测的用户行为或相关分类；
...【技术特征摘要】
1.基于机器学习算法的单一用户跨领域行为建模方法，其特征在于，具体方法步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习算法的单一用户跨领域行为建模方法，其特征在于：所述步骤一中收集的数据来自用户在各个互联网应用中的行为记录和所有操作，包括用户主动触发的，也包括传统的情景模式主动推荐后用户的确认动作，同时收集与用户行为相关的环境信息，包括时间、地点和设备状态。
3.根据权利要求1所述的基于机器学习算法的单一用户跨领域行为建模方法，其特征在于：所述步骤二中用户的行为记录包括用户的浏览偏好、购买频率和互动习惯，收集的环境信息包括时间特征和地点特征，引入的情感分析特征通过对用户的评论、分享、面部表情检测结果、语音指令情绪预测数据进行综合分析，了解用户的情绪变化和需求变化，并将这些信息作为重要的特征输入到模型中。
4.根据权利要求1所述的基于机器学习算法的单一用户跨领域行为建模方法，其特征在于：所述步骤三中机器学习算法构建用户行为模型包括使用序列模型来处理用户的时间序列数据，或者使用决策树、神经网络算法进行分类或回归预测。
5.根据权利要求1所述的基于机器学习算法的单一用户...
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