[发明专利]一种用户群体分类方法和装置

说明书

本发明公开了一种用户群体分类方法和装置，涉及互联网技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取一个或多个用户分别对应的历史行为数据；根据历史行为数据，确定一个或多个用户分别对应的多个行为偏好属性；利用分类模型，将一个或多个用户对应的多个行为偏好属性划分为多个待分类群组；其中，分类模型并行运行在分布式集群中的多个实例上；利用分类模型，在多个实例上并行确定多个待分类群组分别对应的预分类结果；根据多个待分类群组分别对应的预分类结果，利用分类模型确定一个或多个用户分别对应的用户群体。该实施方式在划分用户群体时减轻了对硬件资源的消耗，节省了硬件资源。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种用户群体分类方法和装置。

背景技术

随着互联网技术以及电子商务的发展，越来越多的用户选择在电商平台上查看和购买物品。而对于电商平台而言，为了向用户更加精准地推荐物品，需要对用户进行分类，将用户准确划分至用户群体中。但是，由于用户对应的数据过多，在划分用户群体时对硬件资源的过度消耗成为了本领域技术人员亟待解决的一个问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种用户群体分类方法和装置，能够利用并行运行在分布式集群中的多个实例上的分类模型，首先将一个或多个用户对应的多个行为偏好属性划分为多个待分类群组，再在多个实例上并行确定多个待分类群组分别对应的预分类结果，进而根据这些预分类结果确定出一个或多个用户分别对应的用户群体，从而在划分用户群体时减轻了对硬件资源的消耗，节省了硬件资源。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种用户群体分类方法。

本发明实施例的一种用户群体分类方法包括：

获取一个或多个用户分别对应的历史行为数据；

根据历史行为数据，确定一个或多个用户分别对应的多个行为偏好属性；

利用分类模型，将一个或多个用户对应的多个行为偏好属性划分为多个待分类群组；其中，分类模型并行运行在分布式集群中的多个实例上；

利用分类模型，在多个实例上并行确定多个待分类群组分别对应的预分类结果；

根据多个待分类群组分别对应的预分类结果，利用分类模型确定一个或多个用户分别对应的用户群体。

可选地，

分类模型是基于粒子群算法训练的。

可选地，

利用分类模型，将一个或多个用户对应的多个行为偏好属性划分为多个待分类群组，包括：

将每一个用户的每一个行为偏好属性作为一个粒子，得到一个或多个用户对应的一个粒子群，粒子群中包括多个粒子；

将粒子群作为分类模型的输入，利用分类模型，将一个粒子群划分为多个子粒子群，并将子粒子群作为待分类群组。

可选地，

各个子粒子群的粒子数量的差值不大于预设数量阈值。

可选地，

利用分类模型，在多个实例上并行确定多个待分类群组分别对应的预分类结果，包括：

利用分类模型，将多个子粒子群分别加入多个实例中，以使每一个实例分别对应一个子粒子群；

利用分类模型，并行在每一个实例上执行以下步骤，以确定多个待分类群组分别对应的预分类结果：

计算实例对应的子粒子群中每一个粒子的最优解；

根据每一个粒子的最优解，计算实例对应的子粒子群的最优解；