[發明專利]推測獲得用戶屬性的方法和系統在審
| 申請號： | 201611149073.2 | 申請日： | 2016-12-14 |
| 公開（公告）號： | CN108228595A | 公開（公告）日： | 2018-06-29 |
| 發明（設計）人： | 丁圣勇;樊勇兵;陳楠;賴培源;陳天;黃志蘭 | 申請（專利權）人： | 中國電信股份有限公司 |
| 主分類號： | G06F17/30 | 分類號： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 中國國際貿易促進委員會專利商標事務所 11038 | 代理人： | 曲瑞 |
| 地址： | 100033 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 用戶屬性 游戲行為 分類器 信息統計 用戶隱私 游戲日志 大數據 敏感 | ||
1.一種推測獲得用戶屬性的方法，其特征在于，包括：
根據游戲日志信息統計獲得用戶的游戲行為數據；以及
根據所述游戲行為數據和通過訓練得到的分類器推測獲得所述用戶的用戶屬性；其中，所述分類器包含游戲行為數據與用戶屬性的對應關系。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在根據游戲日志信息統計獲得用戶的游戲行為數據的步驟之前，所述方法還包括：
通過對期望數量的已知用戶屬性的樣本用戶集群進行訓練得到所述分類器。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，通過對期望數量的已知用戶屬性的樣本用戶集群進行訓練得到所述分類器的步驟包括：
通過游戲平臺選取期望數量的利用已知終端號碼注冊的用戶作為樣本用戶集群；
通過運營商系統獲取所述樣本用戶集群的注冊信息，所述注冊信息包含用戶屬性；以及
對所述樣本用戶集群的注冊信息和所述樣本用戶集群的游戲行為數據進行訓練，得到所述分類器，其中，所述分類器包含游戲行為數據與用戶屬性的對應關系。
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，
利用選擇隨機森林模型對期望數量的已知用戶屬性的樣本用戶集群進行訓練得到所述分類器。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，
所述游戲行為數據包括：用于下載所述游戲的手機的型號和屏幕分辨率，以及所述游戲的屬性；
所述用戶屬性包括：用戶的性別、年齡范圍和喜歡的游戲類型。
6.一種推測獲得用戶屬性的系統，其特征在于，包括：
統計單元，用于根據游戲日志信息統計獲得用戶的游戲行為數據；以及
分析單元，用于根據所述游戲行為數據和通過訓練得到的分類器推測獲得所述用戶的用戶屬性；其中，所述分類器包含游戲行為數據與用戶屬性的對應關系。
7.根據權利要求6所述的系統，其特征在于，還包括：
訓練單元，用于通過對期望數量的已知用戶屬性的樣本用戶集群進行訓練得到所述分類器。
8.根據權利要求7所述的系統，其特征在于，
所述統計單元通過游戲平臺選取期望數量的利用已知終端號碼注冊的用戶作為樣本用戶集群；并通過運營商系統獲取所述樣本用戶集群的注冊信息，所述注冊信息包含用戶屬性；
所述訓練單元對所述樣本用戶集群的注冊信息和所述樣本用戶集群的游戲行為數據進行訓練，得到所述分類器，其中，所述分類器包含游戲行為數據與用戶屬性的對應關系。
9.根據權利要求7所述的系統，其特征在于，
所述訓練單元利用選擇隨機森林模型對期望數量的已知用戶屬性的樣本用戶集群進行訓練得到所述分類器。
10.根據權利要求6所述的系統，其特征在于，
所述游戲行為數據包括：用于下載所述游戲的手機的型號和屏幕分辨率，以及所述游戲的屬性；
所述用戶屬性包括：用戶的性別、年齡范圍和喜歡的游戲類型。
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