[发明专利]用户属性的确定方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种用户属性的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标用户的多个历史订单，每个所述历史订单包括：履约地址，以及履约时间；

通过调用万年历数据库，确定每个所述历史订单中履约时间的类型，所述类型为工作日或节假日；

根据每个所述历史订单中履约时间的类型，对所述多个历史订单包括的履约地址进行分类，得到至少一个第一履约地址，以及至少一个第二履约地址，其中，每个所述第一履约地址所属历史订单中的履约时间均为工作日，每个所述第二履约地址所属历史订单中的履约时间均为节假日；

利用自然语言处理技术对所述至少一个第一履约地址和所述至少一个第二履约地址进行处理，得到所述目标用户的用户属性。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用自然语言处理技术对所述至少一个第一履约地址和所述至少一个第二履约地址进行处理，得到所述目标用户的用户属性，包括：

对所述至少一个第一履约地址进行词向量转换处理，得到第一词向量序列；

对所述至少一个第二履约地址进行词向量转换处理，得到第二词向量序列；

将所述第一词向量序列和所述第二词向量序列输入至属性确定模型，得到所述属性确定模型输出的所述目标用户的用户属性。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述至少一个第一履约地址进行词向量转换处理，得到第一词向量序列，包括：

分别对每个所述第一履约地址进行分词处理，得到每个所述第一履约地址的词序列；

将所述至少一个第一履约地址的词序列输入词向量转换模型，得到第一词向量序列；

所述对所述至少一个第二履约地址进行词向量转换处理，得到第二词向量序列，包括：

分别对每个所述第二履约地址进行分词处理，得到每个所述第二履约地址的词序列；

将所述至少一个第二履约地址的词序列输入所述词向量转换模型，得到第二词向量序列。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一词向量序列包括多个第一词向量子序列，每个所述第一词向量子序列对一个所述第一履约地址的词序列进行转换得到，且所述多个第一词向量子序列按照第一履约地址所属历史订单中的履约时间的先后顺序依次排列；

所述第二词向量序列包括多个第二词向量子序列，每个所述第二词向量子序列对一个所述第二履约地址的词序列进行转换得到，且所述多个第二词向量子序列按照第二履约地址所属历史订单中的履约时间的先后顺序依次排列。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述属性确定模型包括：第一特征提取子模型、第二特征提取子模型和分类子模型；

所述将所述第一词向量序列和所述第二词向量序列输入至属性确定模型，得到所述属性确定模型输出的所述目标用户的用户属性，包括：

将所述第一词向量序列输入所述第一特征提取子模型，得到第一特征向量；

将所述第二词向量序列输入所述第二特征提取子模型，得到第二特征向量；

将所述第一特征向量和所述第二特征向量输入所述分类子模型，得到所述分类子模型输出的所述目标用户的用户属性。

6.根据权利要求2至5任一所述的方法，其特征在于，所述第一特征提取子模型和所述第二特征提取子模型均为文本卷积神经网络模型；

所述分类子模型为逻辑回归模型。