[發明專利]使用非隨機樣本用戶進行網絡行為信息的估計方法和裝置

無效

• 申請號: 201010241943.5
• 申請日: 2010-07-30
• 公開（公告）號: CN102346739A
• 公開（公告）日: 2012-02-08
• 發明（設計）人: 聞凌云;吳明輝;陳家耀;申志輝
• 申請（專利權）人: 北京學之途網絡科技有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q30/00
• 代理公司: 北京安信方達知識產權代理有限公司 11262
• 代理人: 栗若木;王漪

1.一種使用非隨機樣本用戶進行網絡行為信息的估計方法，其特征在于，包括：

獲取所述樣本用戶的網絡行為信息；

對所述樣本用戶進行劃分，獲得一個或一個以上的代表用戶；

統計各代表用戶在訓練用互聯網資源上的網絡行為信息；

對各代表用戶在所述訓練用互聯網資源上的網絡行為信息進行學習，為各代表用戶分別賦予權值；

獲得所述樣本用戶在目標互聯網資源上的相關信息的統計結果；

根據各代表用戶所被賦予的權值以及所述統計結果，獲得總體網民在所述目標互聯網資源上的網絡行為信息的估計結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述權值以及統計結果獲得所述估計結果的步驟，包括：

使用各代表用戶所被賦予的權值，計算各代表用戶在所述目標互聯網資源上的相關信息的統計結果的加權和，將所述加權和作為所述估計結果。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：

獲取所述樣本用戶的網絡行為信息的同時，進一步獲取所述樣本用戶的屬性信息；

根據各代表用戶所被賦予的權值，獲得所述總體網民在所述目標互聯網資源上的用戶屬性信息的估計結果。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，根據所述權值獲得所述總體網民在所述目標互聯網資源上的用戶屬性信息的估計結果的步驟，包括：

使用各代表用戶所被賦予的權值，計算各代表用戶在所述目標互聯網資源上的用戶屬性信息的加權和，將所述加權和作為所述總體網民在所述目標互聯網資源上的用戶屬性信息的估計結果。

5.根據權利要求1或3所述的方法，其特征在于，對各代表用戶在所述訓練用互聯網資源上的網絡行為信息進行學習的步驟，包括：

將所述訓練用互聯網資源的已知總體信息以及各代表用戶在所述訓練用互聯網資源的相關信息作為訓練集，利用所述訓練集對各代表用戶在所述訓練用互聯網資源上的網絡行為信息進行所述學習。

6.一種使用非隨機樣本用戶進行網絡行為信息的估計裝置，其特征在于，包括第一獲取模塊、劃分模塊、統計模塊、賦值模塊、第二獲取模塊以及估計模塊，其中：

所述第一獲取模塊，用于獲取所述樣本用戶的網絡行為信息；

所述劃分模塊，用于對所述樣本用戶進行劃分，獲得一個或一個以上的代表用戶；

所述統計模塊，用于統計各代表用戶在訓練用互聯網資源上的網絡行為信息；

所述賦值模塊，用于對各代表用戶在所述訓練用互聯網資源上的網絡行為信息進行學習，為各代表用戶分別賦予權值；

所述第二獲取模塊，用于獲得所述樣本用戶在目標互聯網資源上的相關信息的統計結果；

所述估計模塊，用于根據各代表用戶所被賦予的權值，以及所述樣本用戶在所述目標互聯網資源上的相關信息的統計結果，獲得總體網民在所述目標互聯網資源上的網絡行為信息的估計結果。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于：

所述估計模塊用于使用各代表用戶所被賦予的權值，計算各代表用戶在所述目標互聯網資源上的相關信息的統計結果的加權和，將所述加權和作為所述估計結果。

8.根據權利要求6所述的方法，其特征在于：

所述第一獲取模塊用于獲取所述樣本用戶的網絡行為信息的同時，進一步獲取所述樣本用戶的屬性信息；

所述估計模塊用于根據各代表用戶所被賦予的權值，獲得所述樣總體網民在所述目標互聯網資源上的用戶屬性信息的估計結果。

9.根據權利要求8所述的方法，其特征在于：

所述估計模塊用于使用各代表用戶所被賦予的權值，計算各代表用戶在目標互聯網資源上的用戶屬性信息的加權和，將所述加權和作為所述總體網民在所述目標互聯網資源上的用戶屬性信息的估計結果。

10.根據權利要求6或8所述的方法，其特征在于：

所述賦值模塊用于將所述訓練用互聯網資源的已知總體信息以及各代表用戶在所述訓練用互聯網資源的相關信息作為訓練集，利用所述訓練集對各代表用戶在所述訓練用互聯網資源上的網絡行為信息進行所述學習。