模型训练方法、用户身份信息预测方法及装置

摘要

本申请提供一种模型训练方法、用户身份信息预测及装置，涉及计算机技术领域，能够预测未知用户的身份信息。该方法包括：确定在预设时间段内用户的K个网络指标；用户的K个网络指标包括在预设时间段内，用户在业务支撑系统BSS域内的至少一个网络指标，以及在预设时间段内，用户在运营支撑系统OSS域内的至少一个网络指标；根据K个网络指标，构建预设神经网络模型的特征工程；其中，特征工程包括根据K个第一权重值对K个网络指标加权确定的加权后的网络指标；K个第一权重值为根据预设量子蛙跳算法对L个第二权重值更新后确定的；多个第一权重值与多个网络指标一一对应；根据特征工程训练预设神经网络模型，得到目标检测模型。