[发明专利]目标用户确定方法、装置及设备

权利要求书

1.一种目标用户确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取各个用户的特征信息，所述特征信息包括属性特征信息、社交特征信息和行为特征信息中的至少一种；所述属性特征信息用于表征所述各个用户的属性，所述社交特征信息用于表征所述各个用户之间的社交关系，所述行为特征信息用于表征所述各个用户的操作行为；

根据所述各个用户的特征信息生成所述各个用户的完整特征向量；

对于所述完整特征向量中的每种特征，计算所述每种特征给指定功能业务的用户分类问题带来的信息增益；

将所述完整特征向量中的各种特征按照信息增益的值从大到小进行第一次排序；

按照所述第一次排序的顺序，依次取前1至前n个特征，获得n种第一特征组合，分别用所述n种第一特征组合对训练模型进行训练，并计算每种特征在加入特征集之后所带来的精度增益；

将所述完整特征向量中的各种特征按照精度增益从大到小的顺序进行第二次排序；

按照所述第二次排序的顺序，依次取前1至前n个特征，获得n种第二特征组合，分别用所述n种第二特征组合对所述训练模型进行训练，并计算所述n种第二特征组合各自的预测精度，将预测精度最高的第二特征组合获取为优选特征组合，并根据所述优选特征组合生成所述各个用户的优选特征向量；

根据所述各个用户的优选特征向量、所述训练模型以及目标函数确定模型参数；

根据所述各个用户的完整特征向量、所述训练模型以及确定的所述模型参数获得所述各个用户的预测得分；其中，所述训练模型为输入的所述各个用户的特征向量与所述各个用户的预测得分之间的函数关系模型，所述各个用户的预测得分用于表征所述各个用户执行所述指定功能业务的可能性的大小；

根据所述各个用户的预测得分从所述各个用户中确定所述指定功能业务的目标用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征信息包括所述属性特征信息、所述社交特征信息和所述行为特征信息，所述根据所述各个用户的特征信息生成所述各个用户的完整特征向量，包括：

根据所述各个用户的属性特性信息生成所述各个用户的属性特征向量；

根据所述各个用户的社交特征信息生成所述各个用户的社交特征向量；

根据所述各个用户的行为特征信息生成所述各个用户的行为特征向量；

将所述各个用户的属性特征向量、所述各个用户的社交特征向量和所述各个用户的行为特征向量按照预定顺序首尾相连，生成所述各个用户的完整特征向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个用户的社交特征信息生成所述各个用户的社交特征向量，包括：

根据所述各个用户的社交特征信息构建无向带权图；

根据所述无向带权图提取社交特征数值；

根据提取到的所述社交特征数值生成所述社交特征向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个用户的预测得分从所述各个用户中确定目标用户，包括：

将所述各个用户中，预测得分大于预定阈值且在预定时间段内未发生预定行为的用户确定为所述目标用户，所述预定行为是与所述指定功能业务相对应的操作行为；

或者，

将所述各个用户的预测得分按照从大到小的顺序进行排序，将预测得分排名前N位，且在预定时间段内未发生所述预定行为的用户确定为所述目标用户，N为正整数，所述预定行为是与所述指定功能业务相对应的操作行为。