摘要
本申请公开了一种基于历史数据的用户行为预测系统及方法,其通过采用基于深度学习的人工智能技术对用户的历史行为数据进行深度挖掘,捕捉到用户的行为模式时序演变特性,进而基于用户行为模式与商品数据之间的动态交互关联关系,实现对用户购买行为的提前预测。这样,可以为企业提供更准确的营销策略和个性化推荐服务,增强用户体验,促进销售转化。
技术关键词
预测系统
时序
序列
数据嵌入
跨度
模式
个性化推荐服务
交互关联关系
sigmoid函数
编码向量
转换器结构
级联
语义
人工智能技术
数据获取模块
节点特征
动态