[发明专利]一种用于确定用户属性模型及用户属性信息的方法与设备

说明书

本申请的目的之一是提供一种用于确定用户属性信息的方法和设备，包括：基于训练特征向量进行训练学习，得到对应的用户属性模型；根据设备应用使用信息确定对应的设备应用特征向量；将所述设备应用特征向量输入所述用户属性模型以获得所述设备应用使用信息对应用户的用户属性信息。本申请还有一个目的是提供一种用于确定用户属性模型的方法和设备。本申请基于设备信息对用户基础属性进行预测，减少了信息获取对渠道的依赖；堆叠式网络结构提高了预测准确性和效率。

技术领域

本申请涉及通信领域，尤其涉及一种用于确定用户属性信息及用户属性模型的方法与设备。

背景技术

随着时代的发展，各类智能移动终端产品进入人们的生活，人们对网络也越发依赖。

画像数据指的是对一个人(用户)、一台终端设备或任何一个物体的表述标签信息。其中，在用户画像中，包括一些基础属性，例如性别、年龄、地域、群组等重要特征。在社交网络中，用户通常能准确填写自己的个人信息，但是并不排除偏差的可能性，并且这些用户信息通常由社交网站掌握且属于个人隐私，无法获取。在无法准确获取用户信息的情况下，即使能够获得用户的性别和年龄等的偏向信息，也能为商业决策提供参考。

目前，利用网络和移动终端挖掘用户属性的研究成果越来越多。但是这些研究成果，多基于对用户网页浏览记录、新闻广告点击记录等大量用户日志信息进行分析，这些信息来源渠道众多且内容复杂多变。

发明内容

本申请的一个目的是提供一种用于确定用户属性信息及用户属性模型的方法与设备。

根据本申请的一个方面，提供了一种用于确定用户属性信息的方法，该方法包括：

基于训练特征向量进行训练学习，得到对应的用户属性模型；

根据设备应用使用信息确定对应的设备应用特征向量；

将所述设备应用特征向量输入所述用户属性模型以获得所述设备应用使用信息对应用户的用户属性信息。

根据本申请的另一个方面，提供了一种用于确定用户属性模型的方法，该方法包括：

基于训练特征向量进行训练学习得到对应的用户属性模型，其中，所述用户属性模型包括多个学习网络，其中，至少一个学习网络的输出被作为另一个学习网络的输入。

根据本申请的一个方面，提供了一种用于确定用户属性信息的设备，该设备包括：

第一一装置，用于基于训练特征向量进行训练学习，得到对应的用户属性模型；

第一二装置，用于根据设备应用使用信息确定对应的设备应用特征向量；

第一三装置，用于将所述设备应用特征向量输入所述用户属性模型以获得所述设备应用使用信息对应用户的用户属性信息。

根据本申请的另一个方面，提供了一种用于确定用户属性模型的设备，该设备包括：

第二一装置，用于基于训练特征向量进行训练学习得到对应的用户属性模型，其中，所述用户属性模型包括多个学习网络，其中，至少一个学习网络的输出被作为另一个学习网络的输入。

根据本申请的一个方面，提供了一种用于确定用户属性信息的设备，其中，该设备包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：

基于训练特征向量进行训练学习，得到对应的用户属性模型；

根据设备应用使用信息确定对应的设备应用特征向量；

将所述设备应用特征向量输入所述用户属性模型以获得所述设备应用使用信息对应用户的用户属性信息。