基于缩放点积注意力的行为预测方法、装置、设备及介质

摘要

本发明涉及人工智能领域，提供一种基于缩放点积注意力的行为预测方法、装置、设备及介质，首先基于时间区间对长时间序列进行了拆分，用户层和行为序列层之间用时间区间层间隔，不直接相连，区间内序列长度大大缩小，便于并行计算，且减少了交叉计算量，提高了运算效率，再基于缩放点积注意力机制进行编码，优化了数据特征，对待预测数据进行标准化处理，以符合模型的输入数据格式，便于利用模型进行预测，进而基于人工智能手段实现对购买等行为的自动预测，且准确率及预测效率都更高。本发明还涉及区块链技术，行为预测模型可存储于区块链。