专利交易市场

本发明涉及人工智能领域，提供一种用户行为预测方法、装置、设备及介质，能够通过进行特征的融合，使不同类型产品间的特征实现参数间的共享，结合多层全连接网络实现对特征的多路运算，以基于多层全连接网络实现对不同期限产品购买行为的自动预测，辅助销售人员进行产品的精准推荐。此外，本发明还涉及区块链技术，预测模型可存储于区块链节点中。

本发明属于互联网应用技术领域，涉及电商平台营销数据分析，尤其涉及一种面向隐藏信息的社交电商平台营销活动下单率预测方法；所述方法包括提取出用户对营销活动下单行为的全部内部属性特征以及营销活动对用户下单行为的部分外部属性特征；并计算出用户的内部影响力，按照知识学习方法计算出用户的外部影响力以及用户的隐藏信息网络；采用压缩交互网络获取用户的隐特征，将隐特征填入隐藏信息网络中，利用卷积神经网络计算出用户的隐藏影响力；将三种影响力输入到全连接神经网络中，预测得到所述营销活动下用户参与下单行为的概率；本发明刻画了用户实体和营销活动实体之间的关系，能够获取实体间的隐藏关系，增强了下单率预测的准确率。