[发明专利]基于主题模型的家庭成员属性预测方法、装置及智能终端

说明书

本发明提供了一种基于主题模型的家庭成员属性预测方法、装置及智能终端，方法包括：获取媒资库中各视频在各个主题上的概率分布；根据用户对各视频的偏好权重以及各视频在各个主题上的概率分布，生成用户的主题偏好概率分布；利用用户的主题偏好概率分布作为逻辑回归模型的输入特征，得到逻辑回归模型输出的多种用户属性的概率分布；根据多种用户属性的概率分布统计出符合显著属性特性的属性数量，将所述符合显著属性特性的属性数量确认为家庭成员的数量，并记录各个家庭成员对应的用户属性。本申请提供的家庭成员属性预测方法能够极大地提升家庭成员属性特征覆盖度，有效地丰富了大屏用户画像人群基本属性维度。

技术领域

本公开涉及计算机数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于主题模型的家庭成员属性预测方法、装置及智能终端。

背景技术

目前，各大视频网站为了提升产品服务和提高企业利润，在产品与用户交互的各个业务领域实施了越来越多的以用户画像(即通过对人群基本属性、行为习惯、商业价值等多种维度信息数据的综合分析结果)为基础的大数据优化策略。例如，为了提升用户体验，增加用户粘性，将视频个性化地组织推荐给用户，或者为提升广告投放精准度，提高投入产出比，进行广告个性化投放等。

区别于移动设备，大屏设备为家庭共用设备，对于大部分设备而言，其用户角色超过一种，不同性别、年龄段的用户角色的行为模式及偏好可能存在较大差异，因此，用户画像人群基本属性中家庭成员属性的扩充对完备用户画像维度，以及对推荐系统、广告系统、搜索引擎的优化等方面至关重要。

发明内容

本发明实施例中提供了一种基于主题模型的家庭成员属性预测方法、装置及智能终端，以解决现有技术中针对大屏设备的用户画像中缺少家庭成员属性分析的问题。

第一方面，本发明提供了一种基于主题模型的家庭成员属性预测方法，包括：

获取媒资库中各视频在各个主题上的概率分布；

根据用户对各视频的偏好权重以及各视频在各个主题上的概率分布，生成用户的主题偏好概率分布；

利用所述用户的主题偏好概率分布作为逻辑回归模型的输入特征，得到逻辑回归模型输出的多种用户属性的概率分布，所述逻辑回归模型的训练样本为利用外部数据资源获取的用户属性的标准样本；

根据所述多种用户属性的概率分布统计出符合显著属性特性的属性数量，将所述符合显著属性特性的属性数量确认为家庭成员的数量，并记录各个家庭成员对应的用户属性。

第二方面，本发明提供了一种基于主题模型的家庭成员属性预测装置，包括：

获取模块，用于获取媒资库中各视频在各个主题上的概率分布；

生成模块，用于根据用户对各视频的偏好权重以及各视频在各个主题上的概率分布，生成用户的主题偏好概率分布；

输出模块，用于利用所述用户的主题偏好概率分布作为逻辑回归模型的输入特征，得到逻辑回归模型输出的多种用户属性的概率分布，所述逻辑回归模型的训练样本为利用外部数据资源获取的用户属性的标准样本；

统计模块，用于根据所述多种用户属性的概率分布统计出符合显著属性特性的属性数量，将所述符合显著属性特性的属性数量确认为家庭成员的数量，并记录各个家庭成员对应的用户属性。

第三方面，本发明提供了一种智能终端，包括上述的基于主题模型的家庭成员属性预测装置。

本申请的有益效果如下：