[发明专利]用于生成信息的方法和装置

权利要求书

1.一种用于生成信息的方法，包括：

响应于接收到用户针对目标产品的获取请求，获取所述用户的待识别数据；

对所述待识别数据进行数据分析，生成所述用户的特征向量；

将所生成的特征向量输入预先训练的属性预测模型，获得针对所述用户的、所述目标产品的目标属性的属性预测值，其中，属性预测模型用于表征特征向量与所述目标产品的目标属性的属性预测值的对应关系；

基于所获得的属性预测值，生成针对所述用户的、所述目标产品的目标属性的属性值。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所生成的特征向量分别输入预先训练的属性预测模型，获得针对所述用户的、所述目标产品的目标属性的属性预测值，包括：

将所生成的特征向量分别输入至少两个基于不同的初始模型预先训练得到的属性预测模型，获得至少两个针对所述用户的、所述目标产品的目标属性的属性预测值；以及

所述基于所获得的属性预测值，生成针对所述用户的、所述目标产品的目标属性的属性值，包括：

获取各属性预测模型的预设权重；

基于所获取的预设权重，对所获得的至少两个属性预测值进行加权求和处理，生成加权求和值；

将所生成的加权求和值确定为针对所述用户的、所述目标产品的目标属性的属性值。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述待识别数据进行数据分析，包括：

确定所述待识别数据是否包括缺失数据；

响应于确定所述待识别数据包括缺失数据，对所述待识别数据中的缺失数据进行插补。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述待识别数据进行数据分析，生成所述用户的特征向量，包括：

获取预设特征集合，其中，所述预设特征集合包括针对同一预设特征设置的至少两个特征值范围，对于所述预设特征集合所包括的特征值范围中的每个特征值范围，预先设置有与该特征值范围相对应的特征向量；

对所述待识别数据和所述预设特征集合进行匹配，以确定所述待识别数据所对应的特征值范围；

将所确定的特征值范围所对应的特征向量确定为所述用户的特征向量。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取所述用户的待识别数据，包括：

获取所述用户的身份信息；

基于所获取的身份信息，从预设数据集合中提取所述用户的待识别数据。

6.根据权利要求1-5之一所述的方法，其中，所述属性预测模型通过如下步骤训练得到：

获取多个样本待识别数据，并获取已标定的、所述多个样本待识别数据中的每个样本待识别数据所对应的样本属性预测值，其中，样本属性预测值为所述目标产品的目标属性的样本属性预测值；

对于所述多个样本待识别数据中的每个样本待识别数据，对该样本待识别数据进行数据分析，生成该样本待识别数据所对应的样本特征向量；

利用机器学习方法，将所生成的样本特征向量中的每个样本特征向量作为输入，将与输入的样本特征向量对应的样本属性预测值作为输出，训练得到属性预测模型。

7.一种用于生成信息的装置，包括：

获取单元，被配置成响应于接收到用户针对目标产品的获取请求，获取所述用户的待识别数据；

分析单元，被配置成对所述待识别数据进行数据分析，生成所述用户的特征向量；

输入单元，被配置成将所生成的特征向量输入预先训练的属性预测模型，获得针对所述用户的、所述目标产品的目标属性的属性预测值，其中，属性预测模型用于表征特征向量与所述目标产品的目标属性的属性预测值的对应关系；

生成单元，被配置成基于所获得的属性预测值，生成针对所述用户的、所述目标产品的目标属性的属性值。