一种用户分类方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种用户分类方法、装置及系统，在用户分类过程中利用用户之间的关联关系以及用户之间的用户相似性进行分类，能够提高分类的准确性，由于模块度能够衡量用户社区的结构强度，模块度越高代表用户社区内部用户的相似性越高，因此，在参考用户社区的模块度满足预设模块度条件的情况下，参考用户社区结构的强度越强，参考用户社区中的用户相似性较高，也就是说，本发明专利技术中最终对用户进行分类得到的目标用户社区中的用户相似性较高，进一步提高用户分类的准确性。

A user classification method, device and system

【技术实现步骤摘要】
一种用户分类方法、装置及系统
本专利技术涉及数据处理
，更具体的说，是涉及一种用户分类方法、装置及系统。
技术介绍
在通信运营商领域，通信运营商为了进行业务推广，通常会为同类用户推荐相同或相似类型的业务，因此，在进行业务推荐之前，需要在海量的用户群中对用户进行分类，例如将属于同一家庭的用户分为一类，将具有共同爱好的用户分为一类等等，而用户分类的准确性直接影响着业务推荐结果的准确性，因此，如何提高用户分类的准确性成为目前需要解决的技术问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种用户分类方法、装置及系统，以提高用户分类的准确性。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：本专利技术公开了一种用户分类方法，所述方法包括：从多个待分类用户中确定参考用户集，所述参考用户集中的任一个用户均能在所述参考用户集中匹配到与其存在关联关系的用户；利用所述参考用户集中任意两个用户的用户相似性，将用户相似性满足预设相似性条件的两个用户进行合并，得到至少一个参考用户社区；在参考用户社区的模块度满足预设模块度条件的情况下，将所述参考用户社区确定为目标用户社区。优选的，所述从多个待分类用户中确定参考用户集包括：依据待分类用户的属性信息，从多个待分类用户中确定与每个待分类用户存在关联关系的待分类用户，将存在关联关系的两个待分类用户作为关联关系用户对；基于关联关系用户对，构建参考用户集，所述参考用户集中的任一个用户均能在所述参考用户集中匹配到与其存在关联关系的用户。优选的，所述利用所述参考用户集中任意两个用户的用户相似性，将用户相似性满足预设相似性条件的两个用户进行合并，得到至少一个参考用户社区包括：利用参考用户集中的任一个用户与其他用户之间的关联关系，确定参考用户集中任意一个用户对应的邻接矩阵；利用任意一个用户对应的邻接矩阵，得到任意两个用户的用户相似性；将用户相似性满足预设用户相似性条件的两个用户进行合并，得到至少一个参考用户社区。优选的，所述在参考用户社区的模块度满足预设模块度条件的情况下，将所述参考用户社区确定为目标用户社区包括：如果所述参考用户社区的模块度大于预设模块度阈值，则将所述参考用户社区确定为目标用户社区。优选的，在所述参考用户社区的模块度小于等于预设模块度阈值的情况下，所述方法还包括：将社区相似性满足预设社区相似性条件的两个参考用户社区进行合并，合并之后的社区作为合并社区；在合并社区的模块度大于预设模块度阈值的情况下，将所述合并社区确定为目标用户社区；在合并社区的模块度小于等于预设模块度阈值的情况下，对所述合并社区继续进行两两合并，直到满足终止条件时，终止合并，得到所有目标用户社区。优选的，所述方法还包括：从所述目标用户社区中筛选出符合预设筛选条件的用户作为目标用户群。优选的，所述方法还包括：按照预设角色识别规则，对所述目标用户群中的各用户进行角色识别，得到角色识别结果；依据所述角色识别结果，向不同角色的用户发送与其对应的推荐信息。一种用户分类装置，所述装置包括：参考用户集确定单元，用于从多个待分类用户中确定参考用户集，所述参考用户集中的任一个用户均能在所述参考用户集中匹配到与其存在关联关系的用户；用户合并单元，用于利用所述参考用户集中任意两个用户的用户相似性，将用户相似性满足预设相似性条件的两个用户进行合并，得到至少一个参考用户社区；目标用户社区确定单元，用于在参考用户社区的模块度满足预设模块度条件的情况下，将所述参考用户社区确定为目标用户社区。优选的，所述参考用户集确定单元包括：关联关系用户对确定单元，用于依据待分类用户的属性信息，从多个待分类用户中确定与每个待分类用户存在关联关系的待分类用户，将存在关联关系的两个待分类用户作为关联关系用户对；参考用户集构建单元，用于基于关联关系用户对，构建参考用户集，所述参考用户集中的任一个用户均能在所述参考用户集中匹配到与其存在关联关系的用户。一种用户分类系统，所述系统包括：处理器和存储器；所述处理器，用于调用并执行所述存储器中存储的程序；所述存储器用于存储所述程序，所述程序至少用于：执行如上所述的用户分类方法。经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术提供了一种用户分类方法、装置及系统，通过利用待分类用户之间的关联关系，从多个待分类用户中确定参考用户集，因此，参考用户集中的任一个用户均能在所述参考用户集中匹配到与其存在关联关系的用户，从而利用所述参考用户集中任意两个用户的用户相似性，将用户相似性满足预设相似性条件的两个用户进行合并，得到至少一个参考用户社区；最后在参考用户社区的模块度满足预设模块度条件的情况下，将所述参考用户社区确定为目标用户社区。本专利技术在用户分类过程中利用用户之间的关联关系以及用户之间的用户相似性进行分类，能够提高分类的准确性，由于模块度能够衡量用户社区的结构强度，在参考用户社区的模块度满足预设模块度条件的情况下，参考用户社区结构的强度越强，参考用户社区中的用户相似性较高，也就是说，本专利技术中最终对用户进行分类得到的目标用户社区中的用户相似性较高，进一步提高用户分类的准确性。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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的用户分类方法的流程图；图2为本专利技术实施例提供的网络图；图3为本专利技术实施例提供的另一用户分类方法的流程图；图4为本专利技术实施例提供的参考用户集示意图；图5为本专利技术实施例提供的用户分类装置的结构图。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。在通信运营商领域，通信运营商为了进行业务推广，通常会为同类用户推荐相同或相似类型的业务，因此，在进行业务推荐之前，需要在海量的用户群中对用户进行分类，例如将属于同一家庭的用户分为一类，将具有共同爱好的用户分为一类等等，而用户分类的准确性直接影响着业务推荐结果的准确性，因此，如何提高用户分类的准确性成为目前需要解决的技术问题。为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种用户分类方法、装置及系统，通过利用待分类用户之间的关联关系，从多个待分类用户中确定参考用户集，因此，参考用户集中的任一个用户均能在所述参考用户集中匹配到与其存在关联关系的用户，从而利用所述参考用户集中任意两个用户的用户相似性，将用户相本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户分类方法，其特征在于，所述方法包括：/n从多个待分类用户中确定参考用户集，所述参考用户集中的任一个用户均能在所述参考用户集中匹配到与其存在关联关系的用户；/n利用所述参考用户集中任意两个用户的用户相似性，将用户相似性满足预设相似性条件的两个用户进行合并，得到至少一个参考用户社区；/n在参考用户社区的模块度满足预设模块度条件的情况下，将所述参考用户社区确定为目标用户社区。/n

【技术特征摘要】
1.一种用户分类方法，其特征在于，所述方法包括：
从多个待分类用户中确定参考用户集，所述参考用户集中的任一个用户均能在所述参考用户集中匹配到与其存在关联关系的用户；
利用所述参考用户集中任意两个用户的用户相似性，将用户相似性满足预设相似性条件的两个用户进行合并，得到至少一个参考用户社区；
在参考用户社区的模块度满足预设模块度条件的情况下，将所述参考用户社区确定为目标用户社区。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从多个待分类用户中确定参考用户集包括：
依据待分类用户的属性信息，从多个待分类用户中确定与每个待分类用户存在关联关系的待分类用户，将存在关联关系的两个待分类用户作为关联关系用户对；
基于关联关系用户对，构建参考用户集，所述参考用户集中的任一个用户均能在所述参考用户集中匹配到与其存在关联关系的用户。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述参考用户集中任意两个用户的用户相似性，将用户相似性满足预设相似性条件的两个用户进行合并，得到至少一个参考用户社区包括：
利用参考用户集中的任一个用户与其他用户之间的关联关系，确定参考用户集中任意一个用户对应的邻接矩阵；
利用任意一个用户对应的邻接矩阵，得到任意两个用户的用户相似性；
将用户相似性满足预设用户相似性条件的两个用户进行合并，得到至少一个参考用户社区。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在参考用户社区的模块度满足预设模块度条件的情况下，将所述参考用户社区确定为目标用户社区包括：
如果所述参考用户社区的模块度大于预设模块度阈值，则将所述参考用户社区确定为目标用户社区。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述参考用户社区的模块度小于等于预设模块度阈值的情况下，所述方法还包括：
将社区相似性满足预设社区相似性条件的两个参考用户社区进行合并，合并之后的社区作为合并社区；
在合并社区的模块度大于预...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘小健，朱学帅，乔吉良，
申请(专利权)人：亚信科技中国有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11