[發(fā)明專利]用戶屬性預(yù)測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010826642.2
• 申請(qǐng)日: 2020-08-17
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111915378A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-11-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙星;林肯
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳墨世科技有限公司
• 主分類號(hào): G06Q30/02
• 分類號(hào): G06Q30/02;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市精英專利事務(wù)所 44242
• 代理人: 武志峰

1.一種基于app的用戶屬性預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：

收集包含用戶app安裝列表以及用戶屬性的用戶日志，并過(guò)濾異常日志；

對(duì)用戶app安裝列表中基于不同用戶屬性的各app安裝頻次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算基于不同用戶屬性的app安裝頻次的差值，獲取差值超過(guò)預(yù)設(shè)閾值的app并作為分類app，依據(jù)所述分類app構(gòu)建稀疏矩陣，得到特征數(shù)據(jù)；

利用所述特征數(shù)據(jù)對(duì)分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的分類模型；

獲取目標(biāo)用戶的app安裝列表，從中篩選出分類app，并將所述分類app送入所述分類模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到目標(biāo)用戶的屬性。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于app的用戶屬性預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述屬性為性別、年齡或愛(ài)好。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于app的用戶屬性預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)用戶app安裝列表中基于不同用戶屬性的各app安裝頻率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算基于不同用戶屬性的app安裝頻率的差值，獲取差值超過(guò)預(yù)設(shè)閾值的app并作為分類app，包括：

對(duì)所有用戶的app安裝列表中的app進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，獲取基于每一用戶屬性的各app安裝頻次；

計(jì)算基于不同用戶屬性的各app安裝頻次的差值；

獲取所述差值超過(guò)預(yù)設(shè)閾值的app并作為分類app。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于app的用戶屬性預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述獲取所述差值超過(guò)預(yù)設(shè)閾值的app并作為分類app，包括：

將基于不同用戶屬性的各app安裝頻次的差值進(jìn)行歸一化，得到相差比例；

將所述相差比例超過(guò)預(yù)設(shè)閾值的app作為分類app。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于app的用戶屬性預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述依據(jù)所述分類app構(gòu)建稀疏矩陣，得到特征數(shù)據(jù)，包括：

根據(jù)分類app對(duì)應(yīng)的相差比例計(jì)算分類app的權(quán)重，其中相差比例越高，權(quán)重越大，相差比例越低，權(quán)重越小；

依據(jù)所述分類app的權(quán)重構(gòu)建稀疏矩陣，得到特征數(shù)據(jù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于app的用戶屬性預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述利用所述特征數(shù)據(jù)對(duì)分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的分類模型，包括：

將所述特征數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，得到訓(xùn)練樣本集和測(cè)試樣本集；

利用所述訓(xùn)練樣本集對(duì)分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的分類模型；

利用所述測(cè)試樣本集對(duì)訓(xùn)練好的分類模型進(jìn)行測(cè)試。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于app的用戶屬性預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述收集包含用戶app安裝列表以及用戶屬性的用戶日志，并過(guò)濾異常日志，包括：

收集包含用戶app安裝列表以及用戶屬性的用戶日志；

按區(qū)域?qū)λ鲇脩羧罩具M(jìn)行劃分，得到不同區(qū)域的用戶日志；

對(duì)不同區(qū)域的用戶日志進(jìn)行過(guò)濾。

8.一種基于app的用戶屬性預(yù)測(cè)裝置，其特征在于，包括：

收集單元，用于收集包含用戶app安裝列表以及用戶屬性的用戶日志，并過(guò)濾異常日志；

特征提取單元，用于對(duì)用戶app安裝列表中基于不同用戶屬性的各app安裝頻次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算基于不同用戶屬性的app安裝頻次的差值，獲取差值超過(guò)預(yù)設(shè)閾值的app并作為分類app，依據(jù)所述分類app構(gòu)建稀疏矩陣，得到特征數(shù)據(jù)；

模型訓(xùn)練單元，用于利用所述特征數(shù)據(jù)對(duì)分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的分類模型；

用戶屬性預(yù)測(cè)單元，用于獲取目標(biāo)用戶的app安裝列表，從中篩選出分類app，并將所述分類app送入所述分類模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到目標(biāo)用戶的屬性。

9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的基于app的用戶屬性預(yù)測(cè)方法。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序當(dāng)被處理器執(zhí)行時(shí)使所述處理器執(zhí)行如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的基于app的用戶屬性預(yù)測(cè)方法。