通过姓名分析性别的方法技术

本发明专利技术提供一种通过姓名分析性别的方法，包括以下步骤：(1)基础数据获取；(2)清洗数据库，建立建模集与验证集；(3)计算先验概率；(4)建立贝叶斯模型；(5)根据结果做概率修正；(6)代入验证集；(7)实际应用验证。本发明专利技术提供的通过姓名分析性别的方法，在商品营销中，性别相关性强的行业，可以根据此分析结果进行有针对性的营销投放。

Gender analysis by name

【技术实现步骤摘要】
通过姓名分析性别的方法
本专利技术属于数据分析
，具体涉及一种通过姓名分析性别的方法。
技术介绍
广告推送背景下，将商品精准推广到指定人群中，可以提高转化率，商品属性与性别的关系尤为重要，在已知客户姓名时利用数据集预测性别特别关键。广告的定制化精准触达是商家实现销售额增长的有效手段，其中，被触达者性别属性被广泛用于精准营销，具有强烈的需求场景。公司调查发现，在不同的销售领域，不同性别在物品选择、注重点、价格接受程度等方面具有明显的购买差异，本技术从实际出发，通过贝叶斯算法及公司内部数据的积累，依据用户购买时使用的姓名，对用户性别实现了有效的辨识。现有技术比如NFT(姓名预测性别)，数据集得出整体概率及欲获取性别姓名的概率，通过贝叶斯原理预测性别，基于贝叶斯原理的赋权性别预测模型。但是这种方法数据集基数的短缺对结果的影响较大，需要有大量的真实性别数据积累，一般公司及个人无法实现模型的建立。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术问题，提供了一种通过姓名分析性别的方法，分析所有姓名的先验概率，建立先验概率数据库，利用贝叶斯模型建立基础的性别预测概率模型，根据汉字在姓名中出现的位置及字与字之间的搭配组合，对基础的概率模型进行修正，提高模型正确率。为了实现以上专利技术目的，本专利技术采取的技术方案如下：通过姓名分析性别的方法，包括以下步骤：(1)基础数据获取数据获取自合作商家在具体与用户接触时的打标结果，数据真实有效；(2)清洗数据库，建立建模集与验证集Ⅰ.原始数据中，并不均为真实姓名，有部分为化名，通过建立规则，将数据正则化，提取出真实姓名作为数据集；Ⅱ.将清洗过的数据按照7:3的比例随机分为建模集和验证集，用于模型的建立；(3)计算先验概率以性别分组，统计各汉字在同性别中的占比作为先验概率，记录先验概率；(4)建立贝叶斯模型将步骤(3)得到的先验概率代入贝叶斯模型，计算出各汉字相对于性别的贝叶斯概率；(5)根据结果做概率修正经过拟合，找到了各部分汉字贝叶斯概率的权重值，建立了修正的贝叶斯概率模型；(6)代入验证集将建立的模型代入步骤(2)中的验证集；(7)实际应用验证在保护个人隐私的前提下，将数据加密交于业务部门验证。本专利技术提供的通过姓名分析性别的方法，在商品营销中，性别相关性强的行业，可以根据此分析结果进行有针对性的营销投放。具有以下技术效果：1、精准推荐方面，性别的加入提高了推荐的准确性。2、营销文案方面，可根据性别的不同，设计不同的触达文案，选取差异化的文案要点，使文案更具有吸引性。3、行业方面，调查发现某性别对某行业的营销接受性更强，可以着重对接受性强的性别进行营销，节省推广支出。4、营销时间节点方面，不同性别在不同时间节点的营销效果不同，如平常女性更喜欢饰品类商品，但情人节时男性购买力会呈现爆发式增长，针对不同时间节点可以提高营销效果。5、售后方面，大部分行业女性化的售后更适合接待男性顾客，而男性化的售后更适合接待女性顾客，针对性别进行售后可以提升售后满意度。附图说明图1是本专利技术流程示意图。具体实施方式结合实施例说明本专利技术的具体技术方案。本专利技术的技术方案如图1所示，通过姓名分析性别的方法，包括以下步骤：(1)基础数据获取数据获取自合作商家在具体与用户接触时的打标结果，数据真实有效；(2)清洗数据库，建立建模集与验证集Ⅰ.原始数据中，并不均为真实姓名，有部分为化名(如：金坷垃、猪猪、小仙女等)，通过建立规则，将数据正则化，提取出真实姓名作为数据集；Ⅱ.将清洗过的数据按照7:3的比例随机分为建模集和验证集，用于模型的建立；(3)计算先验概率以性别分组，统计各汉字在同性别中的占比作为先验概率，记录先验概率；(4)建立贝叶斯模型将步骤(3)得到的先验概率代入贝叶斯模型，计算出各汉字相对于性别的贝叶斯概率；(5)根据结果做概率修正根据得到的结果，代入验证集中，发现汉字出现的位置不同，会影响结果的正确率。经过拟合，找到了各部分汉字贝叶斯概率的权重值，建立了修正的贝叶斯概率模型；(6)代入验证集将建立的模型代入步骤(2)中的验证集，验证结果良好。(7)实际应用验证在保护个人隐私的前提下，将数据加密交于业务部门验证，验证的结果证明模型预测具有高度准确性。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.通过姓名分析性别的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)基础数据获取/n数据获取自合作商家在具体与用户接触时的打标结果，数据真实有效；/n(2)清洗数据库，建立建模集与验证集/n(3)计算先验概率/n以性别分组，统计各汉字在同性别中的占比作为先验概率，记录先验概率；/n(4)建立贝叶斯模型/n将步骤(3)得到的先验概率代入贝叶斯模型，计算出各汉字相对于性别的贝叶斯概率；/n(5)根据结果做概率修正/n经过拟合，找到了各部分汉字贝叶斯概率的权重值，建立了修正的贝叶斯概率模型；/n(6)代入验证集/n将建立的模型代入步骤(2)中的验证集；/n(7)实际应用验证/n在保护个人隐私的前提下，将数据加密交于业务部门验证。/n

【技术特征摘要】
1.通过姓名分析性别的方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)基础数据获取
数据获取自合作商家在具体与用户接触时的打标结果，数据真实有效；
(2)清洗数据库，建立建模集与验证集
(3)计算先验概率
以性别分组，统计各汉字在同性别中的占比作为先验概率，记录先验概率；
(4)建立贝叶斯模型
将步骤(3)得到的先验概率代入贝叶斯模型，计算出各汉字相对于性别的贝叶斯概率；
(5)根据结果做概率修正
经过拟合，找到了各部分汉字贝叶斯概率的权重...

【专利技术属性】
技术研发人员：王连喜，
申请(专利权)人：北京慧博科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11