摘要
本发明提供一种基于用户行为模式的信息资源需求预测方法及系统,首先获取目标用户预设时间周期内的用户行为数据集合,用户行为数据集合包含多个由用户操作类型、操作时间戳及关联资源标识组成的行为事件单元,接着对该用户行为数据集合进行行为特征提取,得到操作强度特征、时间分布特征及上下文关联特征,将操作强度特征、时间分布特征及上下文关联特征输入预训练的需求预测模型生成资源需求预测集合,根据资源需求预测集合中资源需求项的特征权重进行优先级排序,生成资源分配优化策略,最后将资源分配优化策略发送至资源调度系统触发资源预加载操作,可提高信息资源分配的精准性和效率。
技术关键词
需求预测模型
需求预测方法
资源调度系统
分布特征
资源分配
时序
动态嵌入向量
语义
输入向量集合
数据标签
注意力机制
样本
滑动窗口
场景
sigmoid函数
网络传输开销
模式
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智能日历
活动推荐方法
标签
语义向量
数据处理器
数据处理方法
资源调度器
压缩算法
LZ77算法
轴流风机机壳
三维形变模型
诊断方法
信号特征提取
听诊装置
语言模型优化方法
云端服务器
边缘计算环境
瑞利衰落信道
动态资源分配