信息处理方法及装置制造方法及图纸

本公开实施例提供了一种信息处理方法及装置，所示方法包括以下步骤：提取多个用户浏览的媒体内容中的用户特征信息；根据用户特征信息将多个用户划分为至少一个聚类类别；训练与每个聚类类别对应的分类模型；判断是否存在预设数量个分类准确度大于预设准确度阈值的分类模型；当存在预设数量个分类准确度大于预设准确度阈值的分类模型时，确定分类准确度大于预设准确度阈值的分类模型为目标分类模型，以及，与每个所述目标分类模型对应的用类为目标聚类类别。本公开提供的方法，能够构建用于对未知类别的用户进行分类目标聚类类别和目标分类模型，先聚类再建模，有效过滤掉难以区别类别的用户，减少噪音，分类准确度高。

【技术实现步骤摘要】
201510925734

【技术保护点】
一种信息处理方法，其特征在于，包括：提取多个用户浏览的媒体内容中的用户特征信息；根据用户特征信息将多个用户划分为至少一个聚类类别；训练与每个聚类类别对应的分类模型；判断是否存在预设数量个分类准确度大于预设准确度阈值的分类模型；当存在预设数量个分类准确度大于预设准确度阈值的分类模型时，确定分类准确度大于预设准确度阈值的分类模型为目标分类模型，以及，与每个所述目标分类模型对应的用类为目标聚类类别。

【技术特征摘要】
1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：提取多个用户浏览的媒体内容中的用户特征信息；根据用户特征信息将多个用户划分为至少一个聚类类别；训练与每个聚类类别对应的分类模型；判断是否存在预设数量个分类准确度大于预设准确度阈值的分类模型；当存在预设数量个分类准确度大于预设准确度阈值的分类模型时，确定分类准确度大于预设准确度阈值的分类模型为目标分类模型，以及，与每个所述目标分类模型对应的用类为目标聚类类别。2.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，所述方法还包括：当不存在预设数量个分类准确度大于预设准确度阈值的分类模型时，调整在将多个用户划分聚类类别时划分的聚类类别的数量，直至存在预设数量个分类准确度大于预设准确度阈值的分类模型。3.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，所述方法还包括：当存在预设数量个分类准确度大于预设准确度阈值的分类模型时，将分类准确度小于预设准确度阈值的分类模型中的用户确定为无效用户。4.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，所述方法还包括：获取网络中多个用户的用户特征信息，以及，每个用户的标注属性信息；利用多个用户的用户特征信息训练分类模型；利用多个用户的标注属性信息测试每个分类模型；根据测试结果，确定分类模型的分类准确度；将所有分类模型准确度的平均值确定为预设准确度阈值。5.一种信息处理方法，其特征在于，包括：获取待分类用户浏览的媒体内容中的用户特征信息；根据所述用户特征信息，将多个预设聚类类别中与所述待分类用户对应的预设聚类类别确定为目标聚类类别；利用与目标聚类类别对应的预设分类模型对目标用户进行分类。6.一种信息处理装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于提取多个用户浏览的媒体内容中的用户特征信息；划分模块，用于根据用户特...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘恋，
申请(专利权)人：乐视网信息技术北京股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11