基于深度学习模型的意愿预测方法、装置、设备及介质

本申请涉及大数据技术领域和人工智能技术领域，本申请公开了基于深度学习模型的意愿预测方法、装置、设备及介质，该方法包括：将多组样本划分为训练集、验证集和测试集；通过训练集训练深度学习模型，获取训练后的深度学习模型在验证集上的性能指标，当性能指标在K个周期内未提升时，采用测试集对训练后的深度学习模型进行测试，得到训练后的深度学习模型在测试集上的准确率、精确率和召回率，当准确率大于第一预设值、精确率大于第二预设值且召回率大于第三预设值时，选取训练后的深度学习模型作为目标模型；从目标模型的输出文件中获取当前IPTV用户的预测付费意愿数据。本申请能提高当前IPTV用户的预测付费意愿数据的获取效率。