[发明专利]用户观影信息预测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了用户观影信息预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取预设天数内每天的预设用户观影评价维度对应的维度值，并确定预设用户观影评价维度对应的预设时间衰减权重因子和预设节假日权重因子；根据获取的维度值和权重因子，确定预设天数中不同时间段对应的观评价指标；将不同时间段对应的观影评价指标输入预先训练的全连接神经网络，得到预设天数对应的观影得分；根据观影得分预测用户的观影概率和流失概率。本发明可以通过用户观影概率准确的体现用户流失概率，然后基于用户流失概率对不同的用户群体进行精准分类，有利于通过细化和针对性的营销策略，为用户留存和促活提供指导和依据。

技术领域

本发明涉及数据分析和机器学习技术领域，尤其涉及一种用户观影信息预测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

用户是互联网企业的立业之本，如何留存和促活用户对互联网运营具有极其重要的价值和意义。用户留存就是避免用户流失，用户留存是指从正向角度让用户留下来，避免用户流失。用户促活是指促进用户的活跃度，是互联网做好一定的稳定性，是用户留存后所必不可少的一项步骤。

为了避免用户流失，运营人员通常需要对用户群体进行分群和分类，并基于分类结果制定相应的用户维护和运营策略以实现用户留存和促活。目前主要采用运营人员主观判断的手段对用户群体进行分类，掺杂了人为感情，导致用户群体分类的准确性不高。

发明内容

本发明实施例通过提供一种用户观影信息预测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决采用运营人员主观判断的手段对用户群体进行分类，导致用户群体分类的准确性不高的技术问题。

本发明实施例提供了一种用户观影信息预测方法，所述用户观影信息预测方法包括：

获取预设天数内每天的预设用户观影评价维度对应的维度值，并确定所述预设用户观影评价维度对应的预设时间衰减权重因子和预设节假日权重因子；

根据获取的所述维度值、所述预设时间衰减权重因子和所述预设节假日权重因子，确定所述预设天数中不同时间段对应的观影评价指标；

将所述不同时间段对应的观影评价指标输入预先训练的全连接神经网络，得到所述预设天数对应的观影得分；以及，

根据所述观影得分预测用户的观影概率和流失概率。

在一实施例中，所述确定所述预设用户观影评价维度对应的预设时间衰减权重因子和预设节假日权重因子的步骤包括：

获取所述维度值对应的观影天数以及所述观影天数对应的观影日期；

根据所述观影天数确定预设时间衰减权重因子；以及，

根据所述观影日期确定预设节假日权重因子。

在一实施例中，所述根据获取的所述维度值、所述预设时间衰减权重因子和所述预设节假日权重因子，确定所述预设天数中不同时间段对应的观影评价指标的步骤包括：

根据所述预设时间衰减权重因子与不同时间段内的所述观影天数确定不同时间段对应的时间权重值；

根据所述预设节假日权重因子与不同时间段内的所述观影日期确定不同时间段对应的节假日权重值；

对所述时间权重值、所述节假日权重值以及所述维度值进行加权运算得到不同时间段对应的观影评价指标。

在一实施例中，所述将所述不同时间段对应的观影评价指标输入预先训练的全连接神经网络，得到所述预设天数对应的观影得分的步骤包括：

采用所述全连接神经网络的隐含层对不同时间段对应的观影评价指标进行加权运算，得到所述隐含层输出的第一运算结果；

采用所述全连接神经网络的输出层对所述第一运算结果进加权运算，以得到所述输出层输出的第二运算结果；