[發明專利]一種用戶分類方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 201810095690.1
• 申請日: 2018-01-31
• 公開（公告）號: CN110097066A
• 公開（公告）日: 2019-08-06
• 發明（設計）人: 張祺
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q30/02
• 代理公司: 北京清源匯知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11644
• 代理人: 馮德魁;竇曉慧

本申請公開了一種用戶分類方法，包括：收集用戶的消息訪問記錄，并從所述的消息訪問記錄中提取所述用戶的行為特征數據；基于所述行為特征數據，采用預先訓練的用戶聚類模型，將所述用戶劃分到對應的用戶類型中。避免了傳統人工分類中大量依賴人的經驗，主觀性和隨意性強，分類結果不穩定的問題。

技術領域

本申請涉及用戶運營領域，具體涉及一種用戶分類方法。本申請同時涉及一種用戶分類裝置，以及一種用于實現所述用戶分類方法的電子設備。

背景技術

在用戶運營領域中，為了使得用戶價值最大化，從而產生更大的收益，對用戶群體進行分類或分層進行精細化運營模式，已經逐步替代了將用戶群體作為一個簡單整體的粗放運營模式。

目前應用消息推送、廣告投放、用戶權益推送等應用系統已經廣泛采用用戶群體分類或分層運營，運營人員對消息推送和投放的目標用戶群進行細化分類或分層，根據分類結果提取各類細分的用戶的人群畫像數據，分析用戶的人群畫像與消息打開率、廣告效果或者用戶權益對用戶黏性效應等效果之間的關系，采用相應的推送投放策略和運營手段進行更加精準的推送投放，從而提升消息打開率、用戶的活躍度、留存率以及付費指標，同時減少消息推送、廣告投放、權益投放等推送消息對用戶的騷擾。

目前用戶運營中經常采用的用戶分類方法有兩類，一類是基于已有用戶畫像分類結果數據進行分類。該類方法為，根據目標用戶全集的人群畫像數據集，選擇一個或多個維度進行組合，然后在畫像集中查找每個待分類用戶所對應的畫像類型歸入相應的分類。另一類方案是依據消息系統自身積累的用戶數據進行分類。該分類方法為，依據運營人員經驗，由人工指定的閾值將數據劃分為多個可枚舉分類標準，然后根據此標準將用戶劃分入對應的分類。

上述現有技術提供的用戶分類方法存在明顯的缺陷。上述分類方法，在選擇分類維度或者對分類閾值的劃分完全依賴運營人員經驗，因此分類效果存在較大的不確定性，無法保證最終產出的分類結果與分析目標的相關度。

發明內容

本申請提供一種用戶分類方法，以解決現有的用戶分類方法大量依賴人的經驗，主觀性和隨意性強，分類結果不穩定的問題。

本申請另外提供一種用戶分類裝置。

本申請還提供一種實現所述用戶分類方法的電子設備。

本申請提供的一種用戶分類方法，包括：

收集用戶的消息訪問記錄，并從所述的消息訪問記錄中提取所述用戶的行為特征數據；

基于所述行為特征數據，采用預先訓練的用戶聚類模型，將所述用戶劃分到對應的用戶類型中。

可選的，所述預先訓練的用戶聚類模型，采用如下方式訓練獲得：

收集待分類用戶的消息訪問記錄，并從所述消息訪問記錄中提取所述用戶的行為特征數據；

從所述行為特征數據中選取抽樣數據，根據所述抽樣數據采用聚類算法訓練，獲得所述用戶聚類模型。

可選的，所述收集用戶的消息訪問記錄，包括將用戶識別出來并進行保存；其中，通過下述任一渠道獲取用于識別用戶的信息：用戶注冊ID、郵箱、手機號、第三方登錄信息、cookie。

可選的，所述用戶來源于下述任意一種用戶群體：

注冊用戶、活躍設備用戶、應用消息推送的目標用戶群體、廣告投放的目標用戶群體、用戶權益投放的目標用戶群體。

可選的，所述用戶的消息訪問記錄，包括用戶對接收到的消息推送進行響應的消息訪問記錄；所述消息推送至少包括下述任一種消息推送類型：

應用消息推送；

廣告投放推送；

用戶權益推送；