用户类型识别方法、装置及数据处理设备制造方法及图纸

本申请提供用户类型识别方法、装置及数据处理设备，所述方法包括：获取目标用户信息，从目标用户信息中提取多种识别项，识别项包括至少一个第一识别项；提取各第一识别项的识别特征向量，以及识别项中除各第一识别项之外的第二识别项的识别特征向量，并调整各第一识别项的识别特征向量；将各第一识别项调整后的识别特征向量及第二识别项的识别特征向量进行特征融合，并输入至训练完成的用户分类模型，得到目标用户信息的分类识别结果。如此，根据多种识别项的特征一起进行用户类型的识别，提高了识别精度。了识别精度。了识别精度。

【技术实现步骤摘要】
用户类型识别方法、装置及数据处理设备


[0001]本申请涉及大数据处理方式，具体而言，涉及一种用户类型识别方法、装置及数据处理设备。

技术介绍

[0002]用户画像是一种根据用户信息确定用户的分类，从而根据用户分类执行消息推送、用户监控等动作。传统的用户画像方法中仅根据用户本身的属性信息进行用户分类，分类效果不佳。

技术实现思路

[0003]为了克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种用户类型识别方法，其特征在于，包括：获取目标用户信息，从所述目标用户信息中提取多种识别项，所述识别项包括至少一个第一识别项；提取各所述第一识别项的识别特征向量，以及所述识别项中除各所述第一识别项之外的第二识别项的识别特征向量，并调整各所述第一识别项的所述识别特征向量；将各所述第一识别项调整后的所述识别特征向量及所述第二识别项的识别特征向量进行特征融合，并输入至训练完成的用户分类模型，得到所述目标用户信息的分类识别结果。
[0004]可选地，所述从所述目标用户信息中提取多种识别项，包括：从所述目标用户信息中提取用户行为信息以及用户属性信息，并从所述用户行为信息中提取交互对象信息，所述交互对象信息包括对象描述信息及对象属性信息。
[0005]可选地，所述第一识别项包括交互对象信息，所述第二识别项包括用户行为信息及用户属性信息；所述提取各所述第一识别项的识别特征向量，以及所述识别项中除各所述第一识别项之外的第二识别项的识别特征向量，并调整各所述第一识别项的所述识别特征向量，包括：将所述交互对象信息、所述用户行为信息以及所述用户属性信息分别输入对应的特征提取模型，得到用户行为特征向量、用户属性特征向量以及交互对象特征向量；获取所述交互对象信息的调整种子参数，并通过所述调整种子参数调整所述交互对象特征向量。
[0006]可选地，所述获取所述交互对象信息的调整种子参数，并通过所述调整种子参数调整所述交互对象特征向量，包括：获取所述对象描述信息及所述对象属性信息的描述交互对象信息；将所述对象描述信息的描述交互对象信息及所述对象属性信息的描述交互对象信息输入长度特征提取模型，并对输出进行量化处理，得到所述调整种子参数，并通过所述
调整种子参数调整所述交互对象特征向量。
[0007]可选地，所述将各所述第一识别项调整后的所述识别特征向量及所述第二识别项的识别特征向量进行特征融合，并输入至训练完成的用户分类模型，得到所述目标用户信息的分类识别结果，包括：拼接所述用户行为特征向量、所述用户属性特征向量以及所述调整后的交互对象特征向量，得到特征融合后的融合特征向量；将所述融合特征向量作为所述用户分类模型的输入，输出所述分类识别结果。
[0008]本申请还提供一种用户类型识别装置，所述装置包括：数据获取模块，用于获取目标用户信息，从所述目标用户信息中提取多种识别项，所述识别项包括至少一个第一识别项；特征提取模块，用于提取各所述第一识别项的识别特征向量，以及所述识别项中除各所述第一识别项之外的第二识别项的识别特征向量，并调整各所述第一识别项的所述识别特征向量；分类识别模块，用于将各所述第一识别项调整后的所述识别特征向量及所述第二识别项的识别特征向量进行特征融合，并输入至训练完成的用户分类模型，得到所述目标用户信息的分类识别结果。
[0009]可选地，所述数据获取模块具体用于从所述目标用户信息中提取用户行为信息以及用户属性信息，并从所述用户行为信息中提取交互对象信息，所述交互对象信息包括对象描述信息及对象属性信息。
[0010]可选地，所述第一识别项包括交互对象信息，所述第二识别项包括用户行为信息及用户属性信息；所述特征提取模块具体用于将所述交互对象信息、所述用户行为信息以及所述用户属性信息分别输入对应的特征提取模型，得到用户行为特征向量、用户属性特征向量以及交互对象特征向量；获取所述交互对象信息的调整种子参数，并通过所述调整种子参数调整所述交互对象特征向量。
[0011]本申请的另一目的在于提供一种数据处理设备，包括处理器及机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令在被所述处理器执行时，实现本申请提供的用户类型识别方法。
[0012]本申请的另一目的在于提供一种机器可读存储介质，其特征在于，所述机器可读存储介质存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令在被一个或多个处理器执行时，实现本申请提供的用户类型识别方法。
[0013]相对于现有技术而言，本申请具有以下有益效果：本申请提供用户类型识别方法、装置及数据处理设备，通过获取目标用户信息，从所述目标用户信息中提取多种识别项，然后提取各所述第一识别项的识别特征向量，以及第二识别项的识别特征向量，并调整各所述第一识别项的所述识别特征向量，将各所述第一识别项调整后的所述识别特征向量及所述第二识别项的识别特征向量进行特征融合，并输入至训练完成的用户分类模型，得到所述目标用户信息的分类识别结果。如此，根据多种识别项的特征一起进行用户类型的识别，提高了识别精度。
附图说明
[0014]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0015]图1为本申请实施例提供的数据处理设备的示意图；图2为本申请实施例提供的用户类型识别方法的示意图；图3为本申请实施例提供的用户类型识别装置的示意图。
具体实施方式
[0016]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0017]请参照图1，图1是本申请实施例提供的数据处理设备1的方框示意图。所述数据处理设备1包括用户类型识别装置10、机器可读存储介质20、处理器30。
[0018]所述机器可读存储介质20、处理器30各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述用户类型识别装置10包括至少一个可以软件或固件（firmware）的形式存储于所述机器可读存储介质20中或固化在所述数据处理设备1的操作系统（operating system，OS）中的软件功能模块。所述处理器30用于执行所述机器可读存储介质20中存储的可执行模块，例如所述用户类型识别装置10所包括的软件功能模块及计算机程序等。
[0019]其中，所述机器可读存储介质20可以是，但不限于，随机存取存储器（Random Access Memory，RAM），只读存储器（Read Only Memory，ROM），可编程只读存储器（Progr本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用户类型识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标用户信息，从所述目标用户信息中提取多种识别项，所述识别项包括至少一个第一识别项；提取各所述第一识别项的识别特征向量，以及所述识别项中除各所述第一识别项之外的第二识别项的识别特征向量，并调整各所述第一识别项的所述识别特征向量；将各所述第一识别项调整后的所述识别特征向量及所述第二识别项的识别特征向量进行特征融合，并输入至训练完成的用户分类模型，得到所述目标用户信息的分类识别结果。2.根据权利要求1所述的用户类型识别方法，其特征在于，所述从所述目标用户信息中提取多种识别项，包括：从所述目标用户信息中提取用户行为信息以及用户属性信息，并从所述用户行为信息中提取交互对象信息，所述交互对象信息包括对象描述信息及对象属性信息。3.根据权利要求2所述的用户类型识别方法，其特征在于，所述第一识别项包括交互对象信息，所述第二识别项包括用户行为信息及用户属性信息；所述提取各所述第一识别项的识别特征向量，以及所述识别项中除各所述第一识别项之外的第二识别项的识别特征向量，并调整各所述第一识别项的所述识别特征向量，包括：将所述交互对象信息、所述用户行为信息以及所述用户属性信息分别输入对应的特征提取模型，得到用户行为特征向量、用户属性特征向量以及交互对象特征向量；获取所述交互对象信息的调整种子参数，并通过所述调整种子参数调整所述交互对象特征向量。4.根据权利要求3所述的用户类型识别方法，其特征在于，所述获取所述交互对象信息的调整种子参数，并通过所述调整种子参数调整所述交互对象特征向量，包括：获取所述对象描述信息及所述对象属性信息的描述交互对象信息；将所述对象描述信息的描述交互对象信息及所述对象属性信息的描述交互对象信息输入长度特征提取模型，并对输出进行量化处理，得到所述调整种子参数，并通过所述调整种子参数调整所述交互对象特征向量。5.根据权利要求3所述的用户类型识别方法，其特征在于，所述将各所述第一识别项调整后的所述识别特征向量及所述第二识别项的识别特征向量进行特征融合，并输入至训练完成的用户分类...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨建国，
申请(专利权)人：苏州聚慧邦信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：