[发明专利]用于生成用户的年龄信息的方法和装置

说明书

本申请公开了用于生成用户的年龄信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取用户集合中的待检测用户对物品集合中的单个物品执行预设操作的单物品操作次数、待检测用户对物品集合中的所有物品执行预设操作的总操作次数、对物品集合中的至少一种物品执行过预设操作的用户的总用户数量以及对单个物品执行过预设操作的用户的单物品用户数量；基于单物品操作次数、总操作次数、总用户数量以及单物品用户数量，生成待检测用户对单个物品执行预设操作的操作量特征参数；基于物品集合中至少一个物品对应的操作量特征参数，生成待检测用户的年龄信息。该实施方式实现了更准确地生成用户年龄。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及互联网技术领域，尤其涉及用于生成用户的年龄信息的方法和装置。

背景技术

用户的行为习惯与用户年龄有很强的相关性，因此预测用户年龄可以使得根据用户的行为习惯进行信息推送有较强的针对性。目前，在预测用户的年龄时，通常基于用户的行为数据来预测用户年龄，例如通过用户在一段时间中购买商品的品类数量、各品类分别购买的数量、首次购买距今的时长等数据作为特征，然后用设定的算法对用户所属年龄段进行预测。

然而，现有的这种预测用户年龄的方式常常忽略了不同商品的差异性，无法体现出不同商品影响用户年龄的强度，使得最终预测出的年龄存在准确性不足的问题。

发明内容

本申请的目的在于提出一种改进的用于生成用户的年龄信息的方法和装置，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于生成用户的年龄信息的方法，该方法包括：获取用户集合中的待检测用户对物品集合中的单个物品执行预设操作的单物品操作次数、待检测用户对物品集合中的所有物品执行预设操作的总操作次数、对物品集合中的至少一种物品执行过预设操作的用户的总用户数量以及对单个物品执行过预设操作的用户的单物品用户数量；基于单物品操作次数、总操作次数、总用户数量以及单物品用户数量，生成待检测用户对单个物品执行预设操作的操作量特征参数；基于物品集合中至少一个物品对应的操作量特征参数，生成待检测用户的年龄信息。

在一些实施例中，上述基于物品集合中至少一个物品对应的操作量特征参数，生成待检测用户的年龄信息，包括：使用物品集合中至少一个物品对应的操作量特征参数构造成特征矩阵并输入至机器学习模型，其中，机器学习模型是预先使用年龄已知用户在物品集合中至少一个物品对应的操作量特征参数构造的特征矩阵以及年龄已知用户的年龄值分别作为模型的输入与输出样本进行训练而得到的；基于机器学习模型的输出值确定待检测用户的年龄信息。

在一些实施例中，上述基于单物品操作次数、总操作次数、总用户数量以及单物品用户数量，生成待检测用户对单个物品执行预设操作的操作量特征参数，包括：确定单操作次数与总操作次数之间的第一比值；确定总用户数量与单物品用户数量之间的第二比值；基于第一比值和第二比值，生成单个物品对应的操作量特征参数。

在一些实施例中，上述基于第一比值和第二比值，生成单个物品对应的操作量特征参数，包括：以预设底数对第二比值求对数，得到对数值；对第一比值与对数值执行乘积操作，并将所得到的乘积结果设置为待检测用户对单个物品的操作量特征参数。

在一些实施例中，上述方法还包括：获取待检测用户执行预设操作的其他操作特征参数；以及，使用物品集合中至少一个物品对应的操作量特征参数构造成特征矩阵并输入至机器学习模型，包括：使用物品集合中至少一个物品对应的操作量特征参数以及其他操作特征参数构造成特征矩阵并输入至机器学习模型，其中机器学习模型是是预先使用年龄已知用户在物品集合中至少一个物品对应的操作量特征参数以及其他特征参数构造的特征矩阵以及年龄已知用户的年龄值分别作为模型的输入与输出样本进行训练而得到的。