[发明专利]一种用户性别识别方法及装置

权利要求书

1.一种用户性别识别方法，其特征在于，包括：

获取未知性别用户的应用程序使用数据；

从所述未知性别用户的应用程序使用数据中提取具有性别识别性的特征数据；

根据所述未知性别用户的特征数据，基于性别分类模型对未知性别用户进行性别识别，其中，所述性别分类模型为根据已知性别用户的应用程序使用数据的特征数据进行训练而确定。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述应用程序使用数据包括：

应用程序安装列表和应用程序使用行为中的至少一个。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

获取已知性别用户的应用程序使用数据；

从所述已知性别用户的应用程序使用数据中提取具有性别识别性的特征数据；

根据所述特征数据，训练性别分类模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，从所述已知性别用户的应用程序使用数据中提取具有性别识别性的特征数据，包括下述至少一项:

根据所述应用程序安装列表，提取具有性别识别性的第一特征数据，所述第一特征数据为至少两个设定类别的应用程序的数量；

根据所述应用程序安装列表，提取具有性别识别性的第二特征数据，所述第二特征数据为至少两个应用程序安装人数之间的性别比例；

根据所述应用程序使用行为，提取具有性别识别性的第三特征数据，所述第三特征数据为应用程序中同类使用行为的统计数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述特征数据，训练性别分类模型，包括：

根据所述第一特征数据，基于迭代决策树学习算法和算法参数，生成已知性别用户迭代决策树配置信息，训练迭代决策树模型；

根据所述第一特征数据以及第二特征数据，基于稀疏逻辑回归学习算法和算法参数，生成已知性别用户稀疏逻辑回归配置信息，训练稀疏逻辑回归模型。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述应用程序中同类使用行为的统计数据包括下述至少一项：

消费应用程序的消费行为中对消费金额、消费频率和/或消费品分类的统计数量或比例；

阅读器应用程序的阅读行为中对阅读内容分类的统计数量或比例；

健身应用程序的健身训练行为中，对健身训练内容、健身训练强度和/或健身训练频率的统计数量或比例。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述未知性别用户的特征数据，基于性别分类模型对未知性别用户进行性别识别，包括：

根据所述未知性别用户的第一特征数据,基于迭代决策树学习算法和算法参数，生成未知性别用户迭代决策树配置信息，应用所述迭代决策树模型，识别未知性别用户性别；或

根据所述未知性别用户的第一特征数据以及第二特征数据,基于稀疏逻辑回归学习算法和算法参数，生成未知性别用户稀疏逻辑回归配置信息，应用稀疏逻辑回归模型，识别未知性别用户性别。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述未知性别用户的特征数据，基于性别分类模型对未知性别用户进行性别识别，包括：

根据所述未知性别用户的特征数据，基于性别分类模型识别所述未知性别用户性别为男或女，以及对应的概率。

9.一种用户性别识别装置，其特征在于，包括：

第一使用数据获取模块，用于获取未知性别用户的应用程序使用数据；

第一特征数据提取模块，用于从所述未知性别用户的应用程序使用数据中提取具有性别识别性的特征数据；

性别识别模块，用于根据所述未知性别用户的特征数据，基于性别分类模型对未知性别用户进行性别识别，其中，所述性别分类模型为根据已知性别用户的应用程序使用数据的特征数据进行训练而确定。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述应用程序使用数据包括：

应用程序安装列表和应用程序使用行为中的至少一个。