一种相似人群识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种相似人群识别方法及系统，方法包括：基于种子用户群体的横向属性，从待识别用户群体中确定出与种子用户群体的横向属性的相似度满足第一条件的潜在目标用户群体；基于潜在目标用户群体的纵向属性，从潜在目标用户群体中确定出与种子用户群体的纵向属性的相似度满足第二条件的目标用户群体。本发明专利技术能够根据种子人群的特征属性信息，有效的挖掘潜在的目标客户人群，节省了广告成本，提高了广告效果，增加了有效受众。

A Method and System for Identifying Similar Crowds

【技术实现步骤摘要】
一种相似人群识别方法及系统
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种相似人群识别方法及系统。
技术介绍
随着互联网技术的高速发展，互联网广告逐渐成为广受广告主和用户欢迎的一种主流广告媒体。目前，互联网广告的形式和投放源多种多样，常用的广告投放机制通常采用基于广告关键词、用户浏览的历史信息等制定的数据提取规则，对所采集的数据进行匹配筛选，最终将适合用户的广告投放给用户，然而该方法机制明显地存在数据提取与广告投放的滞后性，数据的时效性较差。因此，为解决上述问题，提高投放广告的展示率、广告投放精度以及改善用户体验效果，急需一种精准度更高、适配性更好的广告投放方案。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种相似人群识别方法，能够根据种子人群的特征属性信息，有效的挖掘潜在的目标客户人群，节省了广告成本，提高了广告效果，增加了有效受众。本专利技术提供了一种相似人群识别方法，包括：基于种子用户群体的横向属性，从待识别用户群体中确定出与所述种子用户群体的横向属性的相似度满足第一条件的潜在目标用户群体；基于所述潜在目标用户群体的纵向属性，从所述潜在目标用户群体中确定出与所述种子用户群体的纵向属性的相似度满足第二条件的目标用户群体。优选地，所述基于所述潜在目标用户群体的纵向属性，从所述潜在目标用户群体中确定出与所述种子用户群体的纵向属性的相似度满足第二条件的目标用户群体，包括：基于所述潜在目标用户群体的纵向属性信息，采用余弦相似函数计算所述种子用户群体与所述潜在目标用户群体的纵向属性的相似度，从所述潜在目标用户群体中确定出纵向属性的相似度满足第二条件的群体作为目标用户群体。优选地，所述基于种子用户群体的横向属性，从待识别用户群体中确定出与所述种子用户群体的横向属性的相似度满足第一条件的潜在目标用户群体，包括：基于种子用户群体的横向属性，采用萤火虫算法计算所述种子用户群体与所述待识别用户群体的横向属性的相似度，从所述待识别用户群体中确定出横向属性的相似度满足第一条件的群体作为潜在目标用户群体。优选地，所述基于种子用户群体的横向属性，采用萤火虫算法计算所述种子用户群体与所述待识别用户群体的横向属性的相似度，从所述待识别用户群体中确定出横向属性的相似度满足第一条件的群体作为潜在目标用户群体，包括：初始化算法参数；以所述种子用户群体的横向属性计算类中心值；基于所述类中心值计算各萤火虫的初始亮度；在算法迭代中，计算更新各萤火虫的位置信息以及萤火虫的亮度，从所述待识别用户群体中确定出横向属性的相似度满足第一条件的群体作为潜在目标用户群体。优选地，所述初始化算法参数，包括：结合所述种子用户群体以及待识别用户群体规模设定寻优种群数目、初始吸引力、光吸收系数、步长因子和最大迭代次数。一种相似人群识别系统，包括：第一确定模块，用于基于种子用户群体的横向属性，从待识别用户群体中确定出与所述种子用户群体的横向属性的相似度满足第一条件的潜在目标用户群体；第二确定模块，用于基于所述潜在目标用户群体的纵向属性，从所述潜在目标用户群体中确定出与所述种子用户群体的纵向属性的相似度满足第二条件的目标用户群体。优选地，所述第二确定模块在执行基于所述潜在目标用户群体的纵向属性，从所述潜在目标用户群体中确定出与所述种子用户群体的纵向属性的相似度满足第二条件的目标用户群体时，具体用于：基于所述潜在目标用户群体的纵向属性信息，采用余弦相似函数计算所述种子用户群体与所述潜在目标用户群体的纵向属性的相似度，从所述潜在目标用户群体中确定出纵向属性的相似度满足第二条件的群体作为目标用户群体。优选地，所述第一确定模块在执行基于种子用户群体的横向属性，从待识别用户群体中确定出与所述种子用户群体的横向属性的相似度满足第一条件的潜在目标用户群体时，具体用于：基于种子用户群体的横向属性，采用萤火虫算法计算所述种子用户群体与所述待识别用户群体的横向属性的相似度，从所述待识别用户群体中确定出横向属性的相似度满足第一条件的群体作为潜在目标用户群体。优选地，所述第一确定模块在执行基于种子用户群体的横向属性，采用萤火虫算法计算所述种子用户群体与所述待识别用户群体的横向属性的相似度，从所述待识别用户群体中确定出横向属性的相似度满足第一条件的群体作为潜在目标用户群体时，具体用于：初始化算法参数；以所述种子用户群体的横向属性计算类中心值；基于所述类中心值计算各萤火虫的初始亮度；在算法迭代中，计算更新各萤火虫的位置信息以及萤火虫的亮度，从所述待识别用户群体中确定出横向属性的相似度满足第一条件的群体作为潜在目标用户群体。优选地，所述第一确定模块在执行初始化算法参数时，具体用于：结合所述种子用户群体以及待识别用户群体规模设定寻优种群数目、初始吸引力、光吸收系数、步长因子和最大迭代次数。综上所述，本专利技术公开了一种相似人群识别方法，当需要对种子用户群体的相似人群进行识别时，首先基于种子用户群体的横向属性，从待识别用户群体中确定出与所述种子用户群体的横向属性的相似度满足第一条件的潜在目标用户群体，然后基于潜在目标用户群体的纵向属性，从潜在目标用户群体中确定出与种子用户群体的纵向属性的相似度满足第二条件的目标用户群体。本专利技术能够根据种子人群的特征属性信息，有效的挖掘潜在的目标客户人群，节省了广告成本，提高了广告效果，增加了有效受众。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术公开的一种相似人群识别方法实施例1的方法流程图；图2为本专利技术公开的一种相似人群识别方法实施例2的方法流程图；图3为本专利技术公开的一种相似人群识别系统实施例1的结构示意图；图4为本专利技术公开的一种相似人群识别系统实施例2的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。如图1所示，为本专利技术公开的一种相似人群识别方法实施例1的方法流程图，所述方法可以包括以下步骤：S101、基于种子用户群体的横向属性，从待识别用户群体中确定出与种子用户群体的横向属性的相似度满足第一条件的潜在目标用户群体；当需要从待识别用户群体中识别出与种子用户群体相似的人群时，为有效利用用户特征属性，将用户特征属性划分为横向属性和纵向属性。其中，横向属性包括：性别、年龄、个人收入和学历等基本人口属性，纵向属性为用户的日常关注，娱乐、金融、运动、和时政等兴趣偏好。然后，通过计算种子用户群体和待识别用户群体中涉及到的用户的横向属性特征的欧几里得距离，来表示其相似性程度，具体计算公式如下：其中，表示种子用户群体与待识别用户群体中不同用户的横向属性向量，xi、yj表示向量中具体的元素属性，如性别、年龄和学历等。根据计算出的横向属性的相似度，从待识别用户群体中确定出横向属性的相似度满足第一条件潜在目标用户群体。S102、基于潜在本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种相似人群识别方法，其特征在于，包括：基于种子用户群体的横向属性，从待识别用户群体中确定出与所述种子用户群体的横向属性的相似度满足第一条件的潜在目标用户群体；基于所述潜在目标用户群体的纵向属性，从所述潜在目标用户群体中确定出与所述种子用户群体的纵向属性的相似度满足第二条件的目标用户群体。

【技术特征摘要】
1.一种相似人群识别方法，其特征在于，包括：基于种子用户群体的横向属性，从待识别用户群体中确定出与所述种子用户群体的横向属性的相似度满足第一条件的潜在目标用户群体；基于所述潜在目标用户群体的纵向属性，从所述潜在目标用户群体中确定出与所述种子用户群体的纵向属性的相似度满足第二条件的目标用户群体。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述潜在目标用户群体的纵向属性，从所述潜在目标用户群体中确定出与所述种子用户群体的纵向属性的相似度满足第二条件的目标用户群体，包括：基于所述潜在目标用户群体的纵向属性信息，采用余弦相似函数计算所述种子用户群体与所述潜在目标用户群体的纵向属性的相似度，从所述潜在目标用户群体中确定出纵向属性的相似度满足第二条件的群体作为目标用户群体。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于种子用户群体的横向属性，从待识别用户群体中确定出与所述种子用户群体的横向属性的相似度满足第一条件的潜在目标用户群体，包括：基于种子用户群体的横向属性，采用萤火虫算法计算所述种子用户群体与所述待识别用户群体的横向属性的相似度，从所述待识别用户群体中确定出横向属性的相似度满足第一条件的群体作为潜在目标用户群体。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于种子用户群体的横向属性，采用萤火虫算法计算所述种子用户群体与所述待识别用户群体的横向属性的相似度，从所述待识别用户群体中确定出横向属性的相似度满足第一条件的群体作为潜在目标用户群体，包括：初始化算法参数；以所述种子用户群体的横向属性计算类中心值；基于所述类中心值计算各萤火虫的初始亮度；在算法迭代中，计算更新各萤火虫的位置信息以及萤火虫的亮度，从所述待识别用户群体中确定出横向属性的相似度满足第一条件的群体作为潜在目标用户群体。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述初始化算法参数，包括：结合所述种子用户群体以及待识别用户群体规模设定寻优种群数目、初始吸引力、光吸收系数、步长因子和最大迭代次数。6.一种相似人群识别系统，其特征在于，包括：第一确定模块，用于基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘亚红，郝冬林，王新胜，李适季，
申请(专利权)人：北京优网助帮信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11