[發明專利]一種用戶分類方法、裝置及系統

有效

• 申請號: 201911418081.6
• 申請日: 2019-12-31
• 公開（公告）號: CN111159576B
• 公開（公告）日: 2023-08-11
• 發明（設計）人: 潘小健;朱學帥;喬吉良
• 申請（專利權）人: 亞信科技（中國）有限公司
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G06Q50/00;G06F18/22;G06F18/24
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 林哲生

1.一種用戶分類方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待分類用戶的屬性信息，利用線性回歸方程，對待分類用戶的屬性信息進行線性回歸處理，得到任意兩個待分類用戶的屬性相似度，待分類用戶的屬性信息與用戶分類角度相關，用戶分類角度不同，待分類用戶的屬性信息則不同；

將任意兩個待分類用戶的屬性相似度轉化為任意兩個待分類用戶的屬性相似度概率值；

將屬性相似度概率值大于預設屬性相似度閾值的兩個待分類用戶確定為存在關聯關系的兩個待分類用戶，并將存在關聯關系的兩個待分類用戶作為關聯關系用戶對；

基于關聯關系用戶對，構建參考用戶集，所述參考用戶集中的任一個用戶均能在所述參考用戶集中匹配到與其存在關聯關系的用戶；

利用所述參考用戶集中任意兩個用戶的用戶相似性，將用戶相似性滿足預設相似性條件的兩個用戶進行合并，得到至少一個參考用戶社區；

在參考用戶社區的模塊度滿足預設模塊度條件的情況下，將所述參考用戶社區確定為目標用戶社區。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述參考用戶集中任意兩個用戶的用戶相似性，將用戶相似性滿足預設相似性條件的兩個用戶進行合并，得到至少一個參考用戶社區包括：

利用參考用戶集中的任一個用戶與其他用戶之間的關聯關系，確定參考用戶集中任意一個用戶對應的鄰接矩陣；

利用任意一個用戶對應的鄰接矩陣，得到任意兩個用戶的用戶相似性；

將用戶相似性滿足預設用戶相似性條件的兩個用戶進行合并，得到至少一個參考用戶社區。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述在參考用戶社區的模塊度滿足預設模塊度條件的情況下，將所述參考用戶社區確定為目標用戶社區包括：

如果所述參考用戶社區的模塊度大于預設模塊度閾值，則將所述參考用戶社區確定為目標用戶社區。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，在所述參考用戶社區的模塊度小于等于預設模塊度閾值的情況下，所述方法還包括：

將社區相似性滿足預設社區相似性條件的兩個參考用戶社區進行合并，合并之后的社區作為合并社區；

在合并社區的模塊度大于預設模塊度閾值的情況下，將所述合并社區確定為目標用戶社區；

在合并社區的模塊度小于等于預設模塊度閾值的情況下，對所述合并社區繼續進行兩兩合并，直到滿足終止條件時，終止合并，得到所有目標用戶社區。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

從所述目標用戶社區中篩選出符合預設篩選條件的用戶作為目標用戶群。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

按照預設角色識別規則，對所述目標用戶群中的各用戶進行角色識別，得到角色識別結果；

依據所述角色識別結果，向不同角色的用戶發送與其對應的推薦信息。

7.一種用戶分類裝置，其特征在于，所述裝置包括：

關聯關系用戶對確定單元，用于獲取待分類用戶的屬性信息，利用線性回歸方程，對待分類用戶的屬性信息進行線性回歸處理，得到任意兩個待分類用戶的屬性相似度，待分類用戶的屬性信息與用戶分類角度相關，用戶分類角度不同，待分類用戶的屬性信息則不同；將任意兩個待分類用戶的屬性相似度轉化為任意兩個待分類用戶的屬性相似度概率值；將屬性相似度概率值大于預設屬性相似度閾值的兩個待分類用戶確定為存在關聯關系的兩個待分類用戶，并將存在關聯關系的兩個待分類用戶作為關聯關系用戶對；

參考用戶集構建單元，用于基于關聯關系用戶對，構建參考用戶集，所述參考用戶集中的任一個用戶均能在所述參考用戶集中匹配到與其存在關聯關系的用戶；

用戶合并單元，用于利用所述參考用戶集中任意兩個用戶的用戶相似性，將用戶相似性滿足預設相似性條件的兩個用戶進行合并，得到至少一個參考用戶社區；

目標用戶社區確定單元，用于在參考用戶社區的模塊度滿足預設模塊度條件的情況下，將所述參考用戶社區確定為目標用戶社區。

8.一種用戶分類系統，其特征在于，所述系統包括：

處理器和存儲器；

所述處理器，用于調用并執行所述存儲器中存儲的程序；

所述存儲器用于存儲所述程序，所述程序至少用于：

執行如上權利要求1-6任一項所述的用戶分類方法。