METHOD AND ELECTRONIC DEVICE OF BEHAVIOR SHIFT-BASED INTEREST LEVEL PREDICTION

A method of interest level prediction includes providing a Fibonacci confidence interval level on user program viewership data to distinguish user interest level in different linear entertainment programs. The method also includes creating a behavior shift feature space for acquiring information about user behavior over time based on a behavior sequence, a first derivative on the behavior sequence, and a second derivative on the behavior sequence. The method further includes utilizing, based on a trained machine learning model, a transformer structure and attention to map user data from the behavior shift feature space into a prediction of the Fibonacci confidence interval level. Un procédé de prédiction de niveau d'intérêt consiste à fournir un niveau d'intervalle de confiance de Fibonacci sur des données d'audience de programme d'utilisateur pour distinguer un niveau d'intérêt d'utilisateur dans différents programmes de divertissement linéaires. Le procédé consiste également à créer un espace de caractéristiques de changement de comportement pour acquérir des informations concernant un comportement d'utilisateur au fil du temps sur la base d'une séquence de comportement, d'une première dérivée sur la séquence de comportement, et d'une seconde dérivée sur la séquence de comportement. Le procédé consiste en outre à utiliser, sur la base d'un modèle d'apprentissage automatique entraîné, une structure de transformateur et une attention pour convertir des données d'utilisateur de l'espace de caractéristiques de changement de comportement en une prédiction du niveau d'intervalle de confiance de Fibonacci.