(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211195347.7 (22)申请日 2022.09.29 (71)申请人 北京大学 地址 100871 北京市海淀区颐和园路5号 (72)发明人 陈功　李玥　张承蒙　张雅璐　 刘岚　张蕾　郭超　索浩宇　康宁　 (74)专利代理 机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 专利代理师 毛宏宝 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/00(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/12(2006.01) G06Q 50/26(2012.01) (54)发明名称 老年人对智能产品使用意愿的预测方法、 装 置及设备 (57)摘要 本发明提供一种老年人对智能产品使用意 愿的预测方法、 装置及设备， 涉及机器学习技术 领域， 方法包括： 获取老年人的基本信息； 基本信 息包括以下至少之一： 年龄、 性别、 居住方式、 文 化程度、 健康状况、 居住地区、 社区类型、 居住年 限、 社区24小时服务热线或 网上服务平台的使用 信息、 社区微信群或微信公众号的使用信息、 社 区开展老年人使用智能产品的教学信息、 社区老 年人智能产品的配备信息及社区老年人智能产 品的使用信息； 基于老年人的基本信息， 通过预 先设置的预测模 型得到预测结果； 预测模型用于 基于老年人的基本信息， 预测老年人使用智能产 品的愿意程度， 预测结果用于表征老年人使用智 能产品的愿意 程度。 权利要求书2页 说明书16页 附图7页 CN 115310720 A 2022.11.08 CN 115310720 A 1.一种老年人对智能产品使用意愿的预测方法， 其特 征在于， 包括： 获取老年人的基本信息； 其中， 所述基本信息包括以下至少之一： 年龄、 性别、 居住方 式、 文化程度、 健康状况、 居住地区、 社区类型、 居住年限、 社区24小 时服务热线或网上服务 平台的使用信息、 社区微信群或微信公众号的使用信息、 社区开展老年人使用智能产品的 教学信息、 社区老年人智能产品的配备信息及社区老年人智能产品的使用信息； 基于所述老年人的基本信 息， 通过预先设置的预测模型得到预测结果； 其中， 所述预测 模型用于基于所述老年人 的基本信息， 预测老年人使用智能产品的愿意程度， 所述预测结 果用于表征老年人使用智能产品的愿意 程度。 2.根据权利要求1所述的老年人对智能产品使用意愿的预测方法， 其特征在于， 所述基 于所述老年人的基本信息， 通过 预先设置的预测模型 得到预测结果， 包括： 将所述老年人的基本信息转换为 候选特征变量； 采用预先设置的最小绝对收缩和选择Lasso方法， 从所述候选特征变量中剔除无关的 特征变量， 得到关键特 征变量； 基于所述关键特 征变量， 通过 所述预测模型 得到所述预测结果。 3.根据权利要求2所述的老年人对智能产品使用意愿的预测方法， 其特征在于， 所述基 于所述关键特 征变量， 通过 所述预测模型 得到所述预测结果， 包括： 采用预先设置的主成分 分析PCA方法， 将所述关键特 征变量转换成去相关的目标变量； 将所述目标变量输入至所述预测模型， 得到所述预测模型输出的所述预测结果。 4.根据权利要求1所述的老年人对智能产品使用意愿的预测方法， 其特征在于， 在所述 基于所述老年人 的基本信息， 通过预先设置的预测模型得到预测结果之前， 所述方法还包 括： 初始化预 先设置的候选模型的M组参数组合， M为大于1的整数； 确定所述M组参数组合对应的初始适应度函数； 基于所述初始适应度函数， 对所述M组参数组合执行以下至少一项操作： 选择操作、 交 叉操作及变异操作； 确定在执行操作满足第一条件的情况下M组参数组合的适应度函数， 作为目标适应度 函数； 将目标函数为所述目标适应度函数的候选模型， 作为所述预测模型； 其中， 所述第一条 件包括以下至少一项： 达到预设迭代次数； 执行操作达到预设次数； 参数组合的变化率小于 预设阈值。 5.根据权利要求4所述的老年人对智能产品使用意愿的预测方法， 其特征在于， 所述交 叉操作中的自适应交叉概 率 ， 采用公式 （1） 计算得到： 其中， 表征参数组合中第 i个参数的交叉概率， 表征当前迭代次数， 表征最大 迭代次数， 表征第一阈值， 表征第二阈值。 6.根据权利要求5所述的老年人对智能产品使用意愿的预测方法， 其特征在于， 所述变 异操作中的自适应 变异概率 ， 采用公式 （2） 计算得到：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115310720 A 2其中， 表征参数组合 中第i个参数的变异概率， 表征当前迭代次数， 表征第三 阈 值， 表征第四阈值。 7.根据权利要求1至6任一项所述的老年人对智能产品使用意愿的预测方法， 其特征在 于， 所述预测模型包括XGBo ost模型。 8.一种老年人对智能产品使用意愿的预测装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取老年人的基本信息； 其中， 所述基本信息包括以下至少之一： 年龄、 性别、 居住方式、 文化程度、 健康状况、 居住地区、 社区类型、 居住年限、 社区24小时服务热线 或网上服务平台的使用信息、 社区微信群或微信公众号的使用信息、 社区开展老年人使用 智能产品的教学信息、 社区老年人智能产品的配备信息及社区老年人智能产品的使用信 息； 预测模块， 用于基于所述老年人的基本信 息， 通过预先设置的预测模型得到预测结果； 其中， 所述预测模型用于基于所述老年人 的基本信息， 预测老年人使用智能产品的愿意程 度， 所述预测结果用于表征老年人使用智能产品的愿意 程度。 9.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运 行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所 述老年人对智能产品使用意愿的预测方法。 10.一种非暂态计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算 机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述老年人对智能产品使用意愿的预 测方法。 11.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处理器执 行时实现如权利要求1至7任一项所述老年人对智能产品使用意愿的预测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115310720 A 3