对用户进行分类的方法和装置制造方法及图纸

本公开是关于一种对用户进行分类的方法和装置，属于数据分析技术领域。所述方法包括：获取目标用户的行为记录数据、以及与目标用户相关联的其他用户的行为记录数据；基于目标用户的行为记录数据、以及其他用户的行为记录数据，确定目标用户对应的用户特征数据；将目标用户对应的用户特征数据输入到用户分类网络模型中，得到目标用户对应的用户分类信息。通过本公开实施例提供的方法，可以获取目标用户的行为记录数据、以及与目标用户相关联的其他用户的行为记录数据，并提取这些行为记录数据的用户特征数据，进而可以基于用户特征数据以及用户分类网络模型，确定目标用户对应的用户分类信息。

【技术实现步骤摘要】
对用户进行分类的方法和装置
本公开是关于数据分析
，尤其是关于一种对用户进行分类的方法和装置。
技术介绍
在相关技术中，在给不同用户推荐一些事物之前，例如在给不同的用户推荐工作、电影、音乐、文章等事物之前，首先可以了解每个用户的属性特质，这样可以有针对性地为不同用户推荐符合不同用户的属性特质的事物。为了了解到每个用户的属性特质，可以通过调查问卷的形式对每个用户进行调研，用户可以对调查问卷的问题一一进行回答。相关人员将填写完毕后的调查问卷进行回收，然后基于问卷中的问题的答案，对用户进行分类，属于同一分类类别的用户，具有相似的属性特质。进而，后续可以有针对性地为不同用户推荐符合不同用户的属性特质的事物。在实现本公开的过程中，专利技术人发现至少存在以下问题：并非每个用户都愿意配合对调查问卷的问题一一进行回答，对于那些拒绝对回答问题的用户，就无法对他们进行分类。
技术实现思路
为了克服相关技术中存在的问题，本公开提供了以下技术方案：根据本公开实施例的第一方面，提供一种对用户进行分类的方法，所述方法包括：获取目标用户的行为记录数据、以及与目标用户相关联的其他用户的行为记录数据；基于所述目标用户的行为记录数据、以及所述其他用户的行为记录数据，确定所述目标用户对应的用户特征数据；将所述目标用户对应的用户特征数据输入到用户分类网络模型中，得到所述目标用户对应的用户分类信息。可选地，所述基于所述目标用户的行为记录数据、以及所述其他用户的行为记录数据，确定所述目标用户对应的用户特征数据，包括：基于所述目标用户的行为记录数据、以及所述其他用户的行为记录数据，确定所述目标用户和所述其他用户中用户之间的互动关系；基于所述用户之间的互动关系，建立用户关系网络；基于所述用户关系网络，确定所述目标用户对应的用户特征数据。可选地，所述基于所述用户关系网络，确定所述目标用户对应的用户特征数据，包括：确定所述用户关系网络的网络结构特征数据，作为所述目标用户对应的用户特征数据。可选地，所述基于所述用户关系网络，确定所述目标用户对应的用户特征数据，包括：基于社区发现算法，对所述用户关系网络进行划分，得到多个子用户关系网络；确定所述目标用户所属的目标子用户关系网络；获取所述目标子用户关系网络对应的社区属性信息，作为所述目标用户对应的用户特征数据。可选地，所述基于所述目标用户的行为记录数据、以及所述其他用户的行为记录数据，确定所述目标用户对应的用户特征数据，包括：基于所述目标用户的行为记录数据、以及所述其他用户的行为记录数据，确定与所述目标用户之间存在互动关系的至少一个互动用户；对于所述至少一个互动用户中的每个互动用户，在所述目标用户的行为记录数据中，获取所述目标用户与所述互动用户的互动行为对应的行为记录数据，以及所述目标用户的非互动行为记录数据，并在所述互动用户的行为记录数据中，获取所述互动用户与所述目标用户的互动行为对应的行为记录数据，以及所述互动用户的非互动行为记录数据，作为所述目标用户和所述互动用户之间的关联行为记录数据，基于所述关联行为记录数据，确定所述互动用户对应的互动特征数据；将所有互动用户对应的互动特征数据的平均值，确定为所述目标用户对应的用户特征数据。可选地，所述基于所述目标用户的行为记录数据、以及所述其他用户的行为记录数据，确定所述目标用户对应的用户特征数据，包括：基于所述目标用户的行为记录数据、以及所述其他用户的行为记录数据，确定与所述目标用户之间存在互动关系的至少一个互动用户；基于所述目标用户的行为记录数据、以及所述至少一个互动用户的行为记录数据，确定所述目标用户和所述至少一个互动用户中用户之间的互动关系；基于所述用户之间的互动关系，建立用户关系网络；基于所述用户关系网络以及标签传播算法，确定所述目标用户以及每个互动用户分别对应的特征权重；基于所述目标用户的行为记录数据、以及所述其他用户的行为记录数据，确定所述目标用户对应的中间用户特征数据、以及每个互动用户对应的中间用户特征数据；基于所述目标用户对应的中间用户特征数据、所述每个互动用户对应的中间用户特征数据和所述目标用户以及每个互动用户分别对应的特征权重，确定各中间用户特征数据的加权平均值，作为所述目标用户对应的用户特征数据。根据本公开实施例的第二方面，提供一种对用户进行分类的装置，所述装置包括：获取模块，用于获取目标用户的行为记录数据、以及与目标用户相关联的其他用户的行为记录数据；确定模块，用于基于所述目标用户的行为记录数据、以及所述其他用户的行为记录数据，确定所述目标用户对应的用户特征数据；分类模块，用于将所述目标用户对应的用户特征数据输入到用户分类网络模型中，得到所述目标用户对应的用户分类信息。可选地，所述确定模块，用于：基于所述目标用户的行为记录数据、以及所述其他用户的行为记录数据，确定所述目标用户和所述其他用户中用户之间的互动关系；基于所述用户之间的互动关系，建立用户关系网络；基于所述用户关系网络，确定所述目标用户对应的用户特征数据。可选地，所述确定模块，用于：确定所述用户关系网络的网络结构特征数据，作为所述目标用户对应的用户特征数据。可选地，所述确定模块，用于：基于社区发现算法，对所述用户关系网络进行划分，得到多个子用户关系网络；确定所述目标用户所属的目标子用户关系网络；获取所述目标子用户关系网络对应的社区属性信息，作为所述目标用户对应的用户特征数据。可选地，所述确定模块，用于：基于所述目标用户的行为记录数据、以及所述其他用户的行为记录数据，确定与所述目标用户之间存在互动关系的至少一个互动用户；对于所述至少一个互动用户中的每个互动用户，在所述目标用户的行为记录数据中，获取所述目标用户与所述互动用户的互动行为对应的行为记录数据，以及所述目标用户的非互动行为记录数据，并在所述互动用户的行为记录数据中，获取所述互动用户与所述目标用户的互动行为对应的行为记录数据，以及所述互动用户的非互动行为记录数据，作为所述目标用户和所述互动用户之间的关联行为记录数据，基于所述关联行为记录数据，确定所述互动用户对应的互动特征数据；将所有互动用户对应的互动特征数据的平均值，确定为所述目标用户对应的用户特征数据。可选地，所述确定模块，用于：基于所述目标用户的行为记录数据、以及所述其他用户的行为记录数据，确定与所述目标用户之间存在互动关系的至少一个互动用户；基于所述目标用户的行为记录数据、以及所述至少一个互动用户的行为记录数据，确定所述目标用户和所述至少一个互动用户中用户之间的互动关系；基于所述用户之间的互动关系，建立用户关系网络；基于所述用户关系网络以及标签传播算法，确定所述目标用户以及每个互动用户分别对应的特征本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种对用户进行分类的方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取目标用户的行为记录数据、以及与目标用户相关联的其他用户的行为记录数据；/n基于所述目标用户的行为记录数据、以及所述其他用户的行为记录数据，确定所述目标用户对应的用户特征数据；/n将所述目标用户对应的用户特征数据输入到用户分类网络模型中，得到所述目标用户对应的用户分类信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种对用户进行分类的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标用户的行为记录数据、以及与目标用户相关联的其他用户的行为记录数据；
基于所述目标用户的行为记录数据、以及所述其他用户的行为记录数据，确定所述目标用户对应的用户特征数据；
将所述目标用户对应的用户特征数据输入到用户分类网络模型中，得到所述目标用户对应的用户分类信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标用户的行为记录数据、以及所述其他用户的行为记录数据，确定所述目标用户对应的用户特征数据，包括：
基于所述目标用户的行为记录数据、以及所述其他用户的行为记录数据，确定所述目标用户和所述其他用户中用户之间的互动关系；
基于所述用户之间的互动关系，建立用户关系网络；
基于所述用户关系网络，确定所述目标用户对应的用户特征数据。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户关系网络，确定所述目标用户对应的用户特征数据，包括：
确定所述用户关系网络的网络结构特征数据，作为所述目标用户对应的用户特征数据。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户关系网络，确定所述目标用户对应的用户特征数据，包括：
基于社区发现算法，对所述用户关系网络进行划分，得到多个子用户关系网络；
确定所述目标用户所属的目标子用户关系网络；
获取所述目标子用户关系网络对应的社区属性信息，作为所述目标用户对应的用户特征数据。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标用户的行为记录数据、以及所述其他用户的行为记录数据，确定所述目标用户对应的用户特征数据，包括：
基于所述目标用户的行为记录数据、以及所述其他用户的行为记录数据，确定与所述目标用户之间存在互动关系的至少一个互动用户；
对于所述至少一个互动用户中的每个互动用户，在所述目标用户的行为记录数据中，获取所述目标用户与所述互动用户的互动行为对应的行为记录数据，以及所述目标用户的非互动行为记录数据，并在所述互动用户的行为记录数据中，获取所述互动用户与所述目标用户的互动行为对应的行为记录数据，以及所述互动用户的非互动行为记录数据，作为所述目标用户和所述互动用户之间的关联行为记录数据，基于所述关联行为记录数据，确定所述互动用户对应的互动特征数据；
将所有互动用户对应的互动特征数据的平均值，确定为所述目标用户对应的用户特征数据。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标用户的行为记录数据、以及所述其他用户的行为记录数据，确定所述目标用户对应的用户特征数据，包括：
基于所述目标用户的行为记录数据、以及所述其他用户的行为记录数据，确定与所述目标用户之间存在互动关系的至少一个互动用户；
基于所述目标用户的行为记录数据、以及所述至少一个互动用户的行为记录数据，确定所述目标用户和所述至少一个互动用户中用户之间的互动关系；
基于所述用户之间的互动关系，建立用户关系网络；
基于所述用户关系网络以及标签传播算法，确定所述目标用户以及每个互动用户分别对应的特征权重；
基于所述目标用户的行为记录数据、以及所述其他用户的行为记录数据，确定所述目标用户对应的中间用户特征数据、以及每个互动用户对应的中间用户特征数据；
基于所述目标用户对应的中间用户特征数据、所述每个互动用户对应的中间用户特征数据和所述目标用户以及每个互动用户分别对应的特征权重，确定各中间用户特征数据的加权平均值，作为所述目标用户对应的用户特征数据。


7.一种对用户进行分类的装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获...

【专利技术属性】
技术研发人员：俞颖晔，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33