一种性别预测方法、装置、存储介质、以及电子设备制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种性别预测方法、装置、存储介质、以及电子设备，包括：获取各个用户针对终端的行为特征信息，基于各个用户对应的应用属性信息构建异构图，异构图包括多个节点，节点之间的连接表征用户与应用程序之间的映射关系，从异构图中挖掘得到应用特征信息，应用特征信息中包括按照预设元路径对应的预设节点类型顺序进行排列的信息，将应用特征信息、每个用户对应的多个多媒体信息、以及每个用户对应的实际性别信息，作为性别预测网络模型的当前输入信息，基于当前输入信息训练性别预测网络模型，得到训练后网络模型，并基于训练后网络模型预测待预测用户的性别信息。该方案可以提升性别预测的准确性。

A gender prediction method, device, storage medium and electronic equipment

【技术实现步骤摘要】
一种性别预测方法、装置、存储介质、以及电子设备
本申请涉及计算机
，具体涉及一种性别预测方法、装置、存储介质、以及电子设备。
技术介绍
由于不同性别的用户进行不同的行为时，会有不同程度的倾向性，比如，女性用户倾向于安装拍照类的应用，而男性用户倾向于安装游戏类的应用；又比如，女性用户倾向于观看情感类的视频，而男性用户倾向于观看历史类的视频，等等。因此，可以根据用户安装的应用、以及浏览过的多媒体内容等等信息，预测出用户的性别。但是，现有技术是利用零散的数据对用户性别进行预测，这种性别预测方法准确性不高。
技术实现思路
本申请实施例提供一种性别预测方法、装置、存储介质、以及电子设备，可以提升性别预测的准确性。本申请实施例提供一种性别预测方法，包括：获取各个用户针对终端的行为特征信息，所述行为特征信息包括用户安装的应用程序对应的应用属性信息、以及用户通过终端浏览过的多个多媒体信息，其中，所述多个多媒体信息按照预设顺序排列；基于各个用户对应的应用属性信息构建异构图，所述异构图包括多个节点，所述节点之间的连接表征用户与应用程序之间的映射关系；从所述异构图中挖掘得到应用特征信息，所述应用特征信息中包括按照预设元路径对应的预设节点类型顺序进行排列的信息；将所述应用特征信息、每个用户对应的多个多媒体信息、以及每个用户对应的实际性别信息，作为性别预测网络模型的当前输入信息；基于所述当前输入信息训练所述性别预测网络模型，得到训练后网络模型，并基于所述训练后网络模型预测待预测用户的性别信息。相应的，本申请实施例还提供一种性别预测装置，包括：获取模块，用于获取各个用户针对终端的行为特征信息，所述行为特征信息包括用户安装的应用程序对应的应用属性信息、以及用户通过终端浏览过的多个多媒体信息，其中，所述多个多媒体信息按照预设顺序排列；构建模块，用于基于各个用户对应的应用属性信息构建异构图，所述异构图包括多个节点，所述节点之间的连接表征用户与应用程序之间的映射关系；挖掘模块，用于从所述异构图中挖掘得到应用特征信息，所述应用特征信息中包括按照预设元路径对应的预设节点类型顺序进行排列的信息；输入模块，用于将所述应用特征信息、每个用户对应的多个多媒体信息、以及每个用户对应的实际性别信息，作为性别预测网络模型的当前输入信息；预测模块，用于基于所述当前输入信息训练所述性别预测网络模型，得到训练后网络模型，并基于所述训练后网络模型预测待预测用户的性别信息。则此时，所述构建模块，具体可以用于基于多个用户、以及各个用户对应的应用属性信息，确定异构图节点参数，基于所述各个用户对应的应用属性信息，确定用户与应用程序之间的映射关系，基于所述映射关系，确定节点之间的连接关系，基于所述异构图节点参数、以及所述连接关系，构建异构图。则此时，所述挖掘模块，具体可以用于确定预设元路径，所述预设元路径包括按预设节点类型顺序排列的多个节点类型，基于所述预设元路径对应的预设节点类型顺序，依次从所述异构图中挖掘出相应节点类型对应的节点，并将挖掘出的节点组合成多个节点信息序列，将所述多个节点信息序列转换为所述异构图对应的应用特征信息。可选的，在一些实施例中，所述获取模块可以包括获取子模块、确定子模块和构建子模块，如下：获取子模块，用于获取各个用户安装的应用程序对应的应用属性信息、以及各个用户通过终端进行的连续用户行为所对应的用户行为信息；确定子模块，用于基于所述用户行为信息，确定所述用户通过终端浏览过的多个多媒体信息；构建子模块，用于基于所述应用属性信息、以及所述多媒体信息，构建各个用户针对终端的行为特征信息。则此时，所述构建子模块，具体可以用于获取各个用户连接的物理设备对应的设备信息，并将所述设备信息按照用户连接顺序进行排序，基于所述应用属性信息、所述多媒体信息、以及所述设备信息，构建各个用户针对终端的行为特征信息，所述将所述应用特征信息、每个用户对应的多个多媒体信息、以及每个用户对应的实际性别信息，作为性别预测网络模型的当前输入信息的步骤包括：将所述应用特征信息、每个用户对应的多个多媒体信息、每个用户对应的多个设备信息、以及每个用户对应的实际性别信息，作为性别预测网络模型的当前输入信息。则此时，所述输入模块，具体可以用于将各个用户对应的多个按照预设顺序排列的多媒体信息，转换为多媒体特征信息，将所述应用特征信息、每个用户对应的多媒体特征信息、以及每个用户对应的实际性别信息，作为性别预测网络模型的当前输入信息。可选的，在一些实施例中，所述预测模块可以包括第一预测子模块、训练子模块和第二预测子模块，如下：第一预测子模块，用于将所述当前输入信息输入至性别预测网络模型中，预测得到每个用户对应的预测性别信息；训练子模块，用于基于所述每个用户对应的实际性别信息、以及所述预测性别信息，对所述性别预测网络模型进行训练，得到训练后网络模型；第二预测子模块，用于基于所述训练后网络模型预测待预测用户的性别信息。则此时，所述第二预测子模块，具体可以用于获取待预测用户对应的目标行为特征信息，基于所述训练后网络模型、以及所述目标行为特征信息，预测得到所述待预测用户的性别信息。此外，本申请实施例还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行本申请实施例提供的任一种性别预测方法中的步骤。此外，本专利技术实施例还提供一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本专利技术实施例提供的任一种性别预测方法中的步骤。本申请实施例可以获取各个用户针对终端的行为特征信息，行为特征信息包括用户安装的应用程序对应的应用属性信息、以及用户通过终端浏览过的多个多媒体信息，其中，多个多媒体信息按照预设顺序排列，基于各个用户对应的应用属性信息构建异构图，异构图包括多个节点，节点之间的连接表征用户与应用程序之间的映射关系，从异构图中挖掘得到应用特征信息，应用特征信息中包括按照预设元路径对应的预设节点类型顺序进行排列的信息，将应用特征信息、每个用户对应的多个多媒体信息、以及每个用户对应的实际性别信息，作为性别预测网络模型的当前输入信息，基于当前输入信息训练性别预测网络模型，得到训练后网络模型，并基于训练后网络模型预测待预测用户的性别信息。该方案可以提升性别预测的准确性。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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是本申请实施例提供的性别预测系统的场景示意图；图2是本申请实施例提供的性别预测方法的第一流程图；图3是本申请实施例提供的性别预测方法的第二流程图；图4是本申请实施例提供的性本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种性别预测方法，其特征在于，包括：/n获取各个用户针对终端的行为特征信息，所述行为特征信息包括用户安装的应用程序对应的应用属性信息、以及用户通过终端浏览过的多个多媒体信息，其中，所述多个多媒体信息按照预设顺序排列；/n基于各个用户对应的应用属性信息构建异构图，所述异构图包括多个节点，所述节点之间的连接表征用户与应用程序之间的映射关系；/n从所述异构图中挖掘得到应用特征信息，所述应用特征信息中包括按照预设元路径对应的预设节点类型顺序进行排列的信息；/n将所述应用特征信息、每个用户对应的多个多媒体信息、以及每个用户对应的实际性别信息，作为性别预测网络模型的当前输入信息；/n基于所述当前输入信息训练所述性别预测网络模型，得到训练后网络模型，并基于所述训练后网络模型预测待预测用户的性别信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种性别预测方法，其特征在于，包括：
获取各个用户针对终端的行为特征信息，所述行为特征信息包括用户安装的应用程序对应的应用属性信息、以及用户通过终端浏览过的多个多媒体信息，其中，所述多个多媒体信息按照预设顺序排列；
基于各个用户对应的应用属性信息构建异构图，所述异构图包括多个节点，所述节点之间的连接表征用户与应用程序之间的映射关系；
从所述异构图中挖掘得到应用特征信息，所述应用特征信息中包括按照预设元路径对应的预设节点类型顺序进行排列的信息；
将所述应用特征信息、每个用户对应的多个多媒体信息、以及每个用户对应的实际性别信息，作为性别预测网络模型的当前输入信息；
基于所述当前输入信息训练所述性别预测网络模型，得到训练后网络模型，并基于所述训练后网络模型预测待预测用户的性别信息。


2.根据权利要求1所述的性别预测方法，其特征在于，基于各个用户对应的应用属性信息构建异构图，包括：
基于多个用户、以及各个用户对应的应用属性信息，确定异构图节点参数；
基于所述各个用户对应的应用属性信息，确定用户与应用程序之间的映射关系；
基于所述映射关系，确定节点之间的连接关系；
基于所述异构图节点参数、以及所述连接关系，构建异构图。


3.根据权利要求1所述的性别预测方法，其特征在于，从所述异构图中挖掘得到应用特征信息，包括：
确定预设元路径，所述预设元路径包括按预设节点类型顺序排列的多个节点类型；
基于所述预设元路径对应的预设节点类型顺序，依次从所述异构图中挖掘出相应节点类型对应的节点，并将挖掘出的节点组合成多个节点信息序列；
将所述多个节点信息序列转换为所述异构图对应的应用特征信息。


4.根据权利要求1所述的性别预测方法，其特征在于，获取各个用户针对终端的行为特征信息，包括：
获取各个用户安装的应用程序对应的应用属性信息、以及各个用户通过终端进行的连续用户行为所对应的用户行为信息；
基于所述用户行为信息，确定所述用户通过终端浏览过的多个多媒体信息；
基于所述应用属性信息、以及所述多媒体信息，构建各个用户针对终端的行为特征信息。


5.根据权利要求4所述的性别预测方法，其特征在于，所述行为特征信息还包括多个按照用户连接顺序排列的设备信息；
基于所述应用属性信息、以及所述多媒体信息，构建各个用户针对终端的行为特征信息，包括：
获取各个用户连接的物理设备对应的设备信息，并将所述设备信息按照用户连接顺序进行排序；
基于所述应用属性信息、所述多媒体信息、以及所述设备信息，构建各个用户针对终端的行为特征信息；
所述将所述应用特征信息、每个用户对应的多个多媒体信息、以及每个用户对应的实际性别信息，作为性别预测网络模型的当前输入信息的步骤包括：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：温蕊，程明月，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44