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文档简介

本发明公开了基于多源信息的用户行为分该方法对用户的消费记录和支付数据进行预处2步骤S2，基于预设的神经网络模型对所述特征向量进所述输入层用于接收用户行为特征向量；所述嵌入层用于将特征向量转化为维度为其中，表示找到使得目标函数取得最小值的参数表示不同样本的特征向量，表示映射后两个样本之间的欧氏距离平方；3适应度Fitness的计算式为：45[0002]用户行为是指用户在使用产品或服务过程中产生的各种交互行为，例如消费记6i表示不同样本的特征向量，Sy为相似度矩阵，表示样本i和样本j之间的相似程度，D为对角矩阵且偏置向量be通过最小化重构误差获得：b。=argmins,IIXP+b。-XI，其中，间步t时从嵌入向量E中取出的对应特征，xrEE；hr为t时刻7适应度Fitness的计算式为：,其i和j的距离，α为权重系数；采用轮盘赌选择法，选择概率为Fitnessz为第i个个体的适应8[0023]该方法首先对用户行为数据进行全面采集和预处理，以支付方式分布：支付宝占60%，微信支付占30%，银行卡占10%，主要消费品类：美妆护肤9[0027]系统接收经过预处理的用户行为特征向量，例如：用户ID:10086，特征向量:i表示不同样本的特征向量，Sy为相似度矩阵，表示样本i和样本j之间的相似程度，D为对角矩阵且[0032]偏置向量be通过最小化重构误差获得：b。=argmins,IIXP+b。-XI，其中，间步t时从嵌入向量E中取出的对应特征，xrEE；hr为t时刻[0042]适应度Fitness的计算式为：,其i和j的距离，α为权重系数。[0044]采用轮盘赌选择法，选择概率为Fitnessz为第i个个体的适应

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