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摘要
本发明公开了一种基于循环神经网络与注意力机制的金融用户画像方法,旨在通过提出面向金融领域的用户画像模型和构建方法,用于金融企业的用户分类、精准营销、用户行为研究等应用。该方法特点包括：对金融时序数据特征进行预处理；构建金融用户画像标签系统；通过Embedding机制将输入信息进行变换；使用循环神经网络与注意力机制,对金融用户画像进行建模,并聚焦于关键时刻的操作信息,最终得到金融用户画像的标签结果。本发明由于针对金融时序数据使用了了金融时序数据预处理、金融用户标签系统、金融特征向量Embedding机制、基于循环神经网络与用户时序操作的注意力机制的金融用户画像模型,能够取得较好的效率和准确率。
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