标签的填充方法及终端设备技术

本发明专利技术适用于数据分析技术领域，提供了一种标签的填充方法及终端设备，通过从用户集合中各个用户对应的用户标签所属的标签类型中，确定出被选标签类型以及普通标签类型，依次根据每个普通标签类型对用户集合中的各个用户进行分类，在进行多次分类后，生成用户集合对应的分类树模型；将分类树模型中最底层的各个叶子节点对应的含有被选标签类型的用户标签的用户作为参考用户，并根据叶子节点中各个参考用户的被选标签类型的标签，为该叶子节点对应的参考用户以外的用户填充属于所述被选标签类型的标签，以在无需用户补录标签的情况下，自动为相关用户填充准确的各类标签，保障依赖标签的相关后续分析工作顺利进行。

【技术实现步骤摘要】
标签的填充方法及终端设备
本专利技术属于数据分析
，尤其涉及一种标签的填充方法及终端设备。
技术介绍
当前，大量的业务是依靠用户的标签才能完成的，例如一个保险业务，金融机构需要知道一个用户的性别、年龄、健康状况、城市以及职业等标签，只有综合了各个标签，才能计算出一个合理的保险产品的价格，以及对未来风险进行更加准确的评估。然而，在用户数据收集的阶段，一个用户的标签有时是不完整的，例如，一个金融产品后续的相关计算过程需要结合用户的10类标签，但是在用户数据收集的阶段，只收集到8类标签，则可能还有2类标签是不清楚的。可以理解地，在现有技术中，从用户角度看，一个用户存在标签不完整的情况，从标签的角度看，一类标签难以覆盖全部的用户，存在标签覆盖率不高的情况。正是由于上述情况，在现有技术中，用户经常需要补录标签，若在不补录标签的情况下，后续的金融分析便难以进行。因此，当前在数据分析领域存在由于用户标签不完整，导致的数据分析不准确的或难以进行的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种标签的填充方法及终端设备，以解决现有技术存在的标签覆盖率低的问题。本专利技术实施例的第一方面提供了一种标签的填充方法，包括：获取预设的用户集合中各个用户的用户信息，所述用户信息中包含一个以上的用户标签；从所述用户集合中各个用户对应的用户标签所属的标签类型中，确定一个标签类型作为被选标签类型，并将所述被选标签类型以外的标签类型作为普通标签类型；依次根据每个所述普通标签类型对所述用户集合中的各个用户进行分类，在进行多次分类后，生成所述用户集合对应的分类树模型，所述分类树模型的每一个子节点对应一个以上的用户；将所述分类树模型中最底层的各个叶子节点对应的含有所述被选标签类型的用户标签的用户作为参考用户，并根据所述叶子节点中各个所述参考用户的被选标签类型的标签，为该叶子节点对应的所述参考用户以外的用户填充属于所述被选标签类型的标签。本专利技术实施例的第二方面提供了一种终端设备，包括存储器以及处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如下步骤：获取预设的用户集合中各个用户的用户信息，所述用户信息中包含一个以上的用户标签；从所述用户集合中各个用户对应的用户标签所属的标签类型中，确定一个标签类型作为被选标签类型，并将所述被选标签类型以外的标签类型作为普通标签类型；依次根据每个所述普通标签类型对所述用户集合中的各个用户进行分类，在进行多次分类后，生成所述用户集合对应的分类树模型，所述分类树模型的每一个子节点对应一个以上的用户；将所述分类树模型中最底层的各个叶子节点对应的含有所述被选标签类型的用户标签的用户作为参考用户，并根据所述叶子节点中各个所述参考用户的被选标签类型的标签，为该叶子节点对应的所述参考用户以外的用户填充属于所述被选标签类型的标签。本专利技术实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：获取预设的用户集合中各个用户的用户信息，所述用户信息中包含一个以上的用户标签；从所述用户集合中各个用户对应的用户标签所属的标签类型中，确定一个标签类型作为被选标签类型，并将所述被选标签类型以外的标签类型作为普通标签类型；依次根据每个所述普通标签类型对所述用户集合中的各个用户进行分类，在进行多次分类后，生成所述用户集合对应的分类树模型，所述分类树模型的每一个子节点对应一个以上的用户；将所述分类树模型中最底层的各个叶子节点对应的含有所述被选标签类型的用户标签的用户作为参考用户，并根据所述叶子节点中各个所述参考用户的被选标签类型的标签，为该叶子节点对应的所述参考用户以外的用户填充属于所述被选标签类型的标签。在本专利技术实施例中，通过从用户集合中各个用户对应的用户标签所属的标签类型中，确定出被选标签类型以及普通标签类型，依次根据每个普通标签类型对用户集合中的各个用户进行分类，在进行多次分类后，生成用户集合对应的分类树模型；将分类树模型中最底层的各个叶子节点对应的含有被选标签类型的用户标签的用户作为参考用户，并根据叶子节点中各个参考用户的被选标签类型的标签，为该叶子节点对应的参考用户以外的用户填充属于所述被选标签类型的标签，以在无需用户补录标签的情况下，自动为相关用户填充准确的各类标签，保障依赖标签的相关后续分析工作顺利进行。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的标签的填充方法的实现流程图；图2是本专利技术实施例提供的标签的填充方法S103的具体实现流程图；图3是本专利技术实施例提供的标签的填充装置的结构框图；图4是本专利技术实施例提供的终端设备的示意图。具体实施方式以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本专利技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本专利技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本专利技术的描述。为了说明本专利技术所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。图1示出了本专利技术实施例提供的标签的填充方法的实现流程，该方法流程包括步骤S101至S104。各步骤的具体实现原理如下。S101：获取预设的用户集合中各个用户的用户信息，所述用户信息中包含一个以上的用户标签。在当前的业务分析过程中，经常出现用户缺少某种标签类型的标签的现象，例如：如果用户集合中包含10000个用户，每个用户正常情况下分别对应“性别”、“年龄”、“工资”、“学历”、“省份”以及“负债级别”这6个标签类型的标签，但是可能在信息录入时，存在某些用户的某类标签缺失的现象。例如：用户1缺少“工资”类用户标签，用户2缺少“学历”类用户标签，在本专利技术实施例中，最核心的目的是为了给用户集合中的各个用户填充各自缺失的标签。S102，从所述用户集合中各个用户对应的用户标签所属的标签类型中，确定一个标签类型作为被选标签类型，并将所述被选标签类型以外的标签类型作为普通标签类型。在本专利技术实施例中，为了给各个用户填充其缺失的标签，必须首先建立各个标签类型对应的分类树模型，并通过每个标签类型对应的分类树模型为用户填充属于该标签类型的标签。可以理解地，依次选定一个标签类型作为被选标签类型，将其他标签类型作为普通标签类型。当选定一个被选标签类型后，本专利技术实施例便会根据后续的计算过程确定该被选标签类型对应的分类树模型。基于上述介绍可知：每个标签类型都可能在不同时间被确定为被选标签类型，但是同一时刻只能有一个被选标签类型。示例性地，如果标签类型包含“性别”、“年龄”、“工资”、“学历”、“省份”以及“负债级别”这6个类型，如果将“工资”选定为被选标签类型，则“性别”、“年龄”、“学历”、“省份”以及“负债级别”会被定为普通标签类型。S103，依次根据每个所述普通标签类型对所述用户集合中的各个用户进行分类，在进行多次分类本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种标签的填充方法，其特征在于，包括：获取预设的用户集合中各个用户的用户信息，所述用户信息中包含一个以上的用户标签；从所述用户集合中各个用户对应的用户标签所属的标签类型中，确定一个标签类型作为被选标签类型，并将所述被选标签类型以外的标签类型作为普通标签类型；依次根据每个所述普通标签类型对所述用户集合中的各个用户进行分类，在进行多次分类后，生成所述用户集合对应的分类树模型，所述分类树模型的每一个子节点对应一个以上的用户；将所述分类树模型中最底层的各个叶子节点对应的含有所述被选标签类型的用户标签的用户作为参考用户，并根据所述叶子节点中各个所述参考用户的被选标签类型的标签，为该叶子节点对应的所述参考用户以外的用户填充属于所述被选标签类型的标签。

【技术特征摘要】
1.一种标签的填充方法，其特征在于，包括：获取预设的用户集合中各个用户的用户信息，所述用户信息中包含一个以上的用户标签；从所述用户集合中各个用户对应的用户标签所属的标签类型中，确定一个标签类型作为被选标签类型，并将所述被选标签类型以外的标签类型作为普通标签类型；依次根据每个所述普通标签类型对所述用户集合中的各个用户进行分类，在进行多次分类后，生成所述用户集合对应的分类树模型，所述分类树模型的每一个子节点对应一个以上的用户；将所述分类树模型中最底层的各个叶子节点对应的含有所述被选标签类型的用户标签的用户作为参考用户，并根据所述叶子节点中各个所述参考用户的被选标签类型的标签，为该叶子节点对应的所述参考用户以外的用户填充属于所述被选标签类型的标签。2.如权利要求1所述的标签的填充方法，其特征在于，所述依次根据每个所述普通标签类型对所述用户集合中的各个用户进行分类，在进行多次分类后，生成所述用户集合对应的分类树模型，包括：根据预设规则从所述普通标签类型中选取一个初始标签类型，通过所述初始标签类型对所述用户集合中的各个用户进行分类，生成根节点下的第一层子节点，以得到初始的分类树模型，所述根节点对应所述用户集合中的全部用户；重复执行下列操作，直至更新后的分类树模型满足预设的截止条件，则输出更新后的所述分类树模型：根据预设规则选取一个未被选取过的所述普通标签类型作为当前的分类标签类型，通过所述当前的分类标签类型对当前的分类树模型最下层的各个子节点对应的用户进行分类，生成下一层的子节点，以更新当前的分类树模型。3.如权利要求2所述的标签的填充方法，其特征在于，所述根据预设规则选取一个未被选取过的普通标签类型作为当前的分类标签类型，包括；根据所述用户集合中各个用户的用户标签所属的标签类型，生成所述用户与所述标签类型的对应关系，并统计各个所述未被选取过的普通标签类型对应的用户的用户数量；在所述未被选取过的普通标签类型中，选取所述用户数量最大的所述普通标签类型作为当前的分类标签类型。4.如权利要求2所述的标签的填充方法，其特征在于，还包括：若更新后的分类树模型最下层的各个叶子节点对应的用户的数量的平均值小于数量阈值，则判定所述更新后的分类树模型满足预设的截止条件。5.如权利要求1所述的标签的填充方法，其特征在于，所述根据所述叶子节点中各个所述参考用户的被选标签类型的标签，为该叶子节点对应的所述参考用户以外的用户填充属于所述被选标签类型的标签，包括：计算所述叶子节点中所述参考用户对应的属于所述被选标签类型的各个标签的比例，作为标签比例；将所述标签比例最高的标签填充为该叶子节点对应的所述参考用户以外的用户的标签。6.一种终端设备，包括存储器以及处理器，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：裴阳，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44