本发明专利技术公开了一种用户标签的优化方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，用户标签的优化方法包括：每间隔预设时间获取各终端用户对应行业兴趣信息，根据行业兴趣信息，构建兴趣拓扑数据集，兴趣拓扑数据集包括用户节点、行业节点和标签节点，兴趣拓扑数据集以邻接矩阵和特征矩阵表征；将邻接矩阵和特征矩阵表征输入图自编码器中，获得与各用户节点对应的向量表示；根据向量表示对各用户节点进行共性聚类，生成多个共类簇；确定各共类簇中位于聚类中心的用户节点，根据位于聚类中心的用户节点对应的用户标签信息优化位于同一共类簇的其他用户节点对应用户标签信息。本发明专利技术提供用户标签的优化方法可提高用户标签准确性。标签的优化方法可提高用户标签准确性。标签的优化方法可提高用户标签准确性。
【技术实现步骤摘要】
用户标签的优化方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及通信
，尤其涉及一种用户标签的优化方法、装置、设备以及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]现有5G消息投放主要根据终端用户的对应的用户标签来实现，对相关标签下的用户进行定向投放。用户标签一般为用户自行定义的或运营商通过大数据得出。因此用户标签的准确性直接关系到消息投放的精准性。但是现有的用户标签准确性不高导致行业消息投放的精准性不高。
[0003]因此当前亟需一种新的用户标签的优化方法、装置、设备及计算机可读存储介质解决上述技术问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种用户标签的优化方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决现有用户标签准确性不高的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种用户标签的优化方法，包括以下步骤：
[0006]每间隔预设时间获取各终端用户对应行业兴趣信息，根据所述行业兴趣信息，构建兴趣拓扑数据集，所述兴趣拓扑数据集包括用户节点、行业节点和标签节点，所述兴趣拓扑数据集以邻接矩阵和特征矩阵表征；
[0007]将所述邻接矩阵和特征矩阵表征输入图自编码器中，获得与各用户节点对应的向量表示；
[0008]根据所述向量表示对各所述用户节点进行共性聚类，生成多个共类簇；
[0009]确定各所述共类簇中位于聚类中心的用户节点，根据所述位于聚类中心的用户节点对应的用户标签信息优化位于同一所述共类簇的其他用户节点对应用户标签信息。
[0010]可选地，每间隔预设时间获取各终端用户对应行业兴趣信息，根据所述行业兴趣信息，构建兴趣拓扑数据集的步骤包括：
[0011]每间隔预设时间获取各终端用户对应的用户标签信息和行业兴趣信息，以及所述用户标签、终端用户、行业兴趣的静态属性信息；
[0012]根据所述用户标签信息、行业兴趣信息和属性信息，生成与终端用户对应的用户节点、与行业兴趣信息对应的行业节点、以及与用户标签对应的标签节点；
[0013]计算所述用户节点、行业节点和标签节点之间的连接关系，并根据所述连接关系生成邻接矩阵；
[0014]根据所述用户标签信息、行业兴趣信息和属性信息，生成与各所述用户节点、行业节点和标签节点对应的特征描述，并根据所述特征描述生成特征矩阵；
[0015]根据邻接矩阵和特征矩阵生成以终端用户为中心节点的兴趣拓扑数据集。
[0016]可选地，所述根据所述用户标签信息、行业兴趣信息和属性信息，计算用户节点、
行业节点和标签节点之间的连接关系，并根据所述连接关系生成邻接矩阵的步骤包括：
[0017]根据所述用户标签信息、行业兴趣信息和属性信息，计算用户节点、行业节点和标签节点之间的连接关系；
[0018]对所述连接关系进行独热编码处理，并根据进行独热编码处理的所述连接关系生成邻接矩阵。
[0019]可选地，所述根据所述用户标签信息、行业兴趣信息和属性信息，生成与各所述用户节点、行业节点和标签节点对应的特征描述，并根据所述特征描述生成特征矩阵的步骤包括：
[0020]根据所述用户标签信息、行业兴趣信息和属性信息，生成与各所述用户节点、行业节点和标签节点对应的特征描述；
[0021]设置所述特征描述中最长文本长度为序列化长度，将各所述特征描述填充处理，生成序列化长度的所述特征描述；
[0022]根据序列化长度的所述特征描述生成特征矩阵。
[0023]可选地，所述将所述兴趣拓扑数据集输入图自编码器中，获得与各终端用户对应的向量表示的步骤包括：
[0024]将所述兴趣拓扑数据集输入图自编码器中，输出重建的所述邻接矩阵，根据重建的所述邻接矩阵和真实的所述邻接矩阵之间的误差进行迭代训练，直至训练完成；
[0025]根据训练完成的图自编码器，获得与各用户节点对应的向量表示。
[0026]可选地，所述确定各所述共类簇中位于聚类中心的用户节点，根据所述位于聚类中心的用户节点对应的用户标签信息优化位于同一所述共类簇的其他用户节点对应用户标签信息的步骤包括：
[0027]确定各所述共类簇中位于聚类中心的用户节点，根据所述位于聚类中心的用户节点对应的用户标签信息；
[0028]将所述位于聚类中心的用户节点对应的用户标签信息与位于同一所述共类簇的其他用户节点关联。
[0029]可选地，所述确定各所述共类簇中位于聚类中心的用户节点，根据所述位于聚类中心的用户节点对应的用户标签信息优化位于同一所述共类簇的其他用户节点对应用户标签信息的步骤包括：
[0030]获取各所述共类簇中所有用户节点对应的各用户标签信息数量，并根据用户标签的数量，确定各所述共类簇对应的推荐标签集合；
[0031]将所述推荐标签集合发送至对应所述共类簇的各终端用户；
[0032]接收用户根据所述推荐标签集合反馈的选择标签，存储所述终端用户关联所述选择标签。
[0033]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供了一种用户标签的优化装置，所述用户标签的优化装置包括：
[0034]数据集生成模块，用于每间隔预设时间获取各终端用户对应行业兴趣信息，根据所述行业兴趣信息，构建兴趣拓扑数据集，所述兴趣拓扑数据集包括用户节点、行业节点和标签节点，所述兴趣拓扑数据集以邻接矩阵和特征矩阵表征；
[0035]图自编码模块，用于将所述邻接矩阵和特征矩阵表征输入图自编码器中，获得与
各用户节点对应的向量表示；
[0036]聚类模块，用于根据所述向量表示对各所述用户节点进行共性聚类，生成多个共类簇；
[0037]优化模块，用于确定各所述共类簇中位于聚类中心的用户节点，根据所述位于聚类中心的用户节点对应的用户标签信息优化位于同一所述共类簇的其他用户节点对应用户标签信息。
[0038]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种用户标签的优化设备，所述用户标签的优化设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的用户标签优化程序，所述用户标签优化程序被所述处理器执行时实现如上述的用户标签的优化方法的步骤。
[0039]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有用户标签优化程序，所述用户标签优化程序被处理器执行时实现如上述的用户标签的优化方法的步骤。
[0040]在本专利技术中通过利用图自编码器能够有效提取兴趣拓扑数据集的空间特征特点，从而提取用户节点对应的兴趣拓扑表征，并结合注意力机制对兴趣拓扑数据集中邻居节点影响力的差异分配不同权重，然后对其中聚合了行业兴趣信息的用户节点进行共性聚类。从而可以通过位于聚类中心的用户节点对应的用户标签信息优化位于同一所述共类簇的其他用户节点对应用户标签信息，使得用户标签设置更准确。可以进一步提高5G消息终端用户的标签准确率，使得5G行业消息投放更为精准。
附图说明
[0041]图1是本发本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用户标签的优化方法，其特征在于，所述用户标签的优化方法包括以下步骤：每间隔预设时间获取各终端用户对应行业兴趣信息，根据所述行业兴趣信息，构建兴趣拓扑数据集，所述兴趣拓扑数据集包括用户节点、行业节点和标签节点，所述兴趣拓扑数据集以邻接矩阵和特征矩阵表征；将所述邻接矩阵和特征矩阵表征输入图自编码器中，获得与各用户节点对应的向量表示；根据所述向量表示对各所述用户节点进行共性聚类，生成多个共类簇；确定各所述共类簇中位于聚类中心的用户节点，根据所述位于聚类中心的用户节点对应的用户标签信息优化位于同一所述共类簇的其他用户节点对应用户标签信息。2.如权利要求1所述的用户标签的优化方法，其特征在于，每间隔预设时间获取各终端用户对应行业兴趣信息，根据所述行业兴趣信息，构建兴趣拓扑数据集的步骤包括：每间隔预设时间获取各终端用户对应的用户标签信息和行业兴趣信息，以及所述用户标签、终端用户、行业兴趣的静态属性信息；根据所述用户标签信息、行业兴趣信息和属性信息，生成与终端用户对应的用户节点、与行业兴趣信息对应的行业节点、以及与用户标签对应的标签节点；计算所述用户节点、行业节点和标签节点之间的连接关系，并根据所述连接关系生成邻接矩阵；根据所述用户标签信息、行业兴趣信息和属性信息，生成与各所述用户节点、行业节点和标签节点对应的特征描述，并根据所述特征描述生成特征矩阵；根据邻接矩阵和特征矩阵生成以终端用户为中心节点的兴趣拓扑数据集。3.如权利要求2所述的用户标签的优化方法，其特征在于，所述根据所述用户标签信息、行业兴趣信息和属性信息，计算用户节点、行业节点和标签节点之间的连接关系，并根据所述连接关系生成邻接矩阵的步骤包括：根据所述用户标签信息、行业兴趣信息和属性信息，计算用户节点、行业节点和标签节点之间的连接关系；对所述连接关系进行独热编码处理，并根据进行独热编码处理的所述连接关系生成邻接矩阵。4.如权利要求2所述的用户标签的优化方法，其特征在于，所述根据所述用户标签信息、行业兴趣信息和属性信息，生成与各所述用户节点、行业节点和标签节点对应的特征描述，并根据所述特征描述生成特征矩阵的步骤包括：根据所述用户标签信息、行业兴趣信息和属性信息，生成与各所述用户节点、行业节点和标签节点对应的特征描述；设置所述特征描述中最长文本长度为序列化长度，将各所述特征描述填充处理，生成序列化长度的所述特征描述；根据序列化长度的所述特征描述生成特征矩阵。5.如权利要求1所述的用户标签的优化方法，其特征在于，所述将所述兴趣拓扑数据集输入图自编码器中，获...
【专利技术属性】
技术研发人员：邢彪，张汉良，丁东，冯杭生，陈嫦娇，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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