基于Entity Embedding和TCN模型的移动应用使用行为预测方法

摘要

本发明公开了基于Entity Embedding和TCN模型的移动应用使用行为预测方法，包括：获取用户的移动应用使用信息原始数据集；对移动应用使用信息原始数据集进行预处理；基于神经网络的Embedding层对分类型数据进行Entity Embedding，构建特征数据；以特征数据作为输入，构建TCN网络预测模型；通过训练和验证得到最佳TCN网络预测模型，对即将使用的移动应用进行预测。本发明综合考虑了App使用序列和上下文环境对App使用的影响，将Entity Embedding特征提取方法和TCN神经网络应用于移动应用使用行为预测，避免了传统机器学习模型繁琐的特征处理过程，而且使用Entity Embedding的方法提取特征数据，能够通过自定义输入到TCN模型的特征数据维度来提高TCN模型的预测能力。