[发明专利]用户性别预测方法、装置、介质及电子设备

说明书

本申请所提供的用户性别预测方法、装置、存储介质及电子设备，通过采集已提供性别信息的用户的行为习惯的多维特征作为样本，并构建已提供性别信息的用户的行为习惯的样本集；当所述特征的数量超过预设阈值时，根据特征对于样本分类的信息增益率对样本集进行样本分类，以构建出预测用户性别的决策树模型，决策树模型的输出包括“男”或“女”；根据预测时间采集未提供性别信息的用户的行为习惯的多维特征作为预测样本；根据预测样本和决策树模型预测未提供性别信息的用户的性别。

技术领域

本申请涉及电子设备终端领域，具体涉及一种用户性别预测方法、装置、介质及电子设备。

背景技术

用户画像是近年来非常热门的一个研究方向，比如在智能手机上。如果有一种方法能够从用户习惯上准确地判断出用户的性别，从而对电子设备进行各方面的深度优化是非常有意义的。当前电子设备系统会让用户注册绑定电子设备与用户账号，但不是每个用户都愿意提供性别信息，则导致不能解决一大部分用户画像的问题。因此，对没有提供性别信息的用户，有必要提供一种用户性别预测方法、装置、介质及电子设备。

发明内容

本申请实施例提供一种用户性别预测方法、装置、存储介质及电子设备，以智能关闭应用程序。

本申请实施例提供一种用户性别预测方法，包括：

采集已提供性别信息的用户的行为习惯的多维特征作为样本，并构建已提供性别信息的用户的行为习惯的样本集；

当所述特征的数量超过预设阈值时，根据特征对于样本分类的信息增益率对样本集进行样本分类，以构建出用户性别预测的决策树模型；

根据预测时间采集未提供性别信息的用户的行为习惯的多维特征作为预测样本；

根据预测样本和决策树模型预测未提供性别信息的用户的性别。

本申请实施例还提供一种用户性别预测方法装置，所述装置包括：

第一采集单元，用于采集已提供性别信息的用户的行为习惯的多维特征作为样本，并构建已提供性别信息的用户的行为习惯的样本集；

分类单元，用于当所述特征的数量超过预设阈值时，根据特征对于样本分类的信息增益率对样本集进行样本分类，以构建出用户性别预测的决策树模型，所述决策树模型的输出包括男或女；

第二采集单元，用于根据预测时间采集未提供性别信息的用户的行为习惯的多维特征作为预测样本；

预测单元，用于根据预测样本和决策树模型预测未提供性别信息的用户的性别。

本申请实施例提供的存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行如本申请任一实施例提供的用户性别预测方法。

本申请实施例提供的电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器有计算机程序，其特征在于，所述处理器通过调用所述计算机程序，用于执行如本申请任一实施例提供的用户性别预测方法。

本申请所提供的用户性别预测方法、装置、存储介质及电子设备，通过采集已提供性别信息的用户的行为习惯的多维特征作为样本，并构建已提供性别信息的用户的行为习惯的样本集；当所述特征的数量超过预设阈值时，根据特征对于样本分类的信息增益率对样本集进行样本分类，以构建出预测用户性别的决策树模型，决策树模型的输出包括“男”或“女”；根据预测时间采集未提供性别信息的用户的行为习惯的多维特征作为预测样本；根据预测样本和决策树模型预测未提供性别信息的用户的性别。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。