[发明专利]用户行为相似性计算方法及装置有效
| 申请号： | 201510618301.5 | 申请日： | 2015-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN105260414B | 公开（公告）日： | 2018-10-19 |
| 发明（设计）人： | 李倚 | 申请（专利权）人： | 精硕科技（北京）股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 宋扬;黄健 |
| 地址： | 100041 北京市石景山*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种用户行为相似性计算方法及装置。该方法包括：采集第一类用户和第二类用户的多个行为特征中每个行为特征对应的行为特征值；对多个行为特征进行筛选获得目标行为特征集合；依据所述目标行为特征集合建立第一广义线性模型，利用最优化方法计算所述第一广义线性模型的第一极大似然估计值，并获得所述第一极大似然估计值对应的估计参数；利用所述估计参数和待测用户对应的所述目标行为特征集合中每个行为特征对应的行为特征值计算所述待测用户与所述第一类用户的行为相似度。本发明实施例通过充分利用大量用户的行为特征分析不同用户行为的相似性，提高了对采集到的大量用户的行为特征的利用率。 | ||
| 搜索关键词： | 用户 行为 相似性 计算方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种用户行为相似性计算方法，其特征在于，包括：采集第一类用户的多个行为特征中每个行为特征对应的行为特征值，以及第二类用户的所述多个行为特征中每个行为特征对应的行为特征值；依据所述第一类用户对应的多个行为特征值和所述第二类用户对应的多个行为特征值对所述多个行为特征进行筛选获得目标行为特征集合；依据所述目标行为特征集合建立第一广义线性模型，利用最优化方法计算所述第一广义线性模型的第一极大似然估计值，并获得所述第一极大似然估计值对应的估计参数；利用所述估计参数和待测用户对应的所述目标行为特征集合中每个行为特征对应的行为特征值计算所述待测用户与所述第一类用户的行为相似度；所述依据所述第一类用户对应的多个行为特征值和所述第二类用户对应的多个行为特征值对所述多个行为特征进行筛选获得目标行为特征集合，包括：依据所述第一类用户对应的多个行为特征值和所述第二类用户对应的多个行为特征值计算所述多个行为特征中每个行为特征分别对应的覆盖率、卡方统计量和信息熵；从所述多个行为特征中删除覆盖率小于第一阈值的行为特征、卡方统计量小于第二阈值的行为特征和信息熵小于第三阈值的行为特征获得第一行为特征集合；删除所述第一行为特征集合中关联度大于第四阈值的两个行为特征中的任意一个行为特征获得第二行为特征集合；依据所述第二行为特征集合建立第二广义线性模型，利用最优化方法计算所述第二广义线性模型的第二极大似然估计值，删除所述第二行为特征集合中对所述第二极大似然估计值没有影响的行为特征获得所述目标行为特征集合。
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