[發明專利]標簽預測生成方法及裝置

有效

• 申請號: 201610591081.6
• 申請日: 2016-07-22
• 公開（公告）號: CN107644047B
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發明（設計）人: 季振峰;李雪斌;沈志宏
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/9536
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 楊澤;劉芳

本發明提供一種標簽預測生成方法及裝置。該方法包括：選取目標標簽，并確定目標標簽的歷史標簽時間序列的起始時間點，目標標簽為待預測的標簽，確定與目標標簽存在因果關系的變量，變量包括標簽和/或屬性，根據預設的時間序列預測出目標標簽在目標時間點的值，預設的時間序列包括目標標簽的歷史標簽時間序列和變量的歷史時間序列，或者，預設的時間序列包括變量的歷史時間序列，變量的歷史時間序列的起始時間點與目標標簽的歷史標簽時間序列的起始時間點相同，目標時間點為當前時間點或當前時間點之后的時間點。從而，可以生成當前時間點的標簽，也可以預測未來時間點的標簽，使得用戶畫像具有前瞻性，可以更好地支持營銷推薦。

技術領域

本發明涉及通信技術領域，尤其涉及一種標簽預測生成方法及裝置。

背景技術

用戶畫像，即用戶信息標簽化，是個性化推薦、精準營銷等差異化服務的基礎。用戶畫像的核心工作就是為用戶打標簽，標簽是用戶某種特征的符號表示，每個標簽都規定了觀察、認識和描述用戶的一個角度。用戶畫像是用戶的全息圖譜，通過多維度標簽描述用戶的整體特征，用戶的整體特征如包括基本屬性、購買能力、行為特征、興趣愛好、社交網絡等。

現有的一種用戶標簽生成方法為：收集用戶當前屬性數據，屬性數據包括靜態數據和動態數據，靜態數據就是用戶相對穩定的信息，如性別、地域、職業、消費等級等，動態數據就是用戶不停變化的行為信息，如瀏覽網頁、搜索商品、發表評論、接觸渠道等。通過剖析靜態數據和動態數據，根據預設規則或者算法生成相應的標簽，標簽代表用戶對該內容有興趣、偏好、需求等。進一步地，還可以根據用戶當前屬性數據的地點和時間點，計算標簽的權重。

可以看出，上述標簽生成方法僅考慮用戶當前屬性數據，所生成的標簽只能反映當前時間點的行為特征，有一定的局限性。

發明內容

本發明提供一種標簽預測生成方法及裝置，既可以生成當前時間點的標簽，也可以預測未來時間點的標簽，使得用戶畫像具有前瞻性，可以更好地支持營銷推薦。

第一方面，本發明實施例提供一種標簽預測生成方法，包括：

選取目標標簽，并確定目標標簽的歷史標簽時間序列的起始時間點，目標標簽為待預測的標簽，確定出與目標標簽存在因果關系的變量，變量包括標簽和/或屬性，根據預設的時間序列預測出目標標簽在目標時間點的值，預設的時間序列包括目標標簽的歷史標簽時間序列和變量的歷史時間序列，或者，預設的時間序列包括變量的歷史時間序列，變量的歷史時間序列的起始時間點與目標標簽的歷史標簽時間序列的起始時間點相同，目標時間點為當前時間點或當前時間點之后的時間點。從而可以生成當前時間點的標簽，也可以預測未來時間點的標簽，使得用戶畫像具有前瞻性，可以更好地支持營銷推薦。

在一種可能的設計中，確定出與目標標簽存在因果關系的變量，包括：根據格蘭杰因果檢驗確定出與目標標簽存在因果關系的變量。

在一種可能的設計中，預設的時間序列包括目標標簽的歷史標簽時間序列和變量的歷史時間序列時，根據目標標簽的歷史標簽時間序列和變量的歷史時間序列預測出目標標簽在目標時間點的值，包括：根據目標標簽的歷史標簽時間序列和變量的歷史時間序列建立數據模型；將變量在目標時間點的預測值作為輸入，根據數據模型生成目標標簽在目標時間點的值。

在一種可能的設計中，根據格蘭杰因果檢驗確定出與目標標簽存在因果關系的變量之前，還包括：選擇與目標標簽相關聯的屬性，和/或，根據語義關系或者根據目標標簽所屬的維度選擇與目標標簽相關聯的標簽；對選擇的屬性和標簽進行去重處理，得到待格蘭杰因果檢驗的變量。

在一種可能的設計中，目標標簽的歷史標簽時間序列或變量的歷史時間序列的類型為非數值類型時，根據目標標簽的歷史標簽時間序列和變量的歷史時間序列建立數據模型之前，還包括：對目標標簽的歷史標簽時間序列和變量的歷史時間序列進行數值化變換。