[发明专利]用户挖掘及其模型构建方法、装置及计算机设备在审
| 申请号： | 201910010777.9 | 申请日： | 2019-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN109783539A | 公开（公告）日： | 2019-05-21 |
| 发明（设计）人： | 袁小燕;张纪红 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458 |
| 代理公司： | 深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司 44232 | 代理人： | 刘抗美;胡明 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用户挖掘及其模型构建方法、装置及计算机设备，所述方法包括：根据目标用户的语义特征表达对待挖掘用户群中的用户进行筛选，得到所包含用户符合语义特征表达的初选用户群；获取所述初选用户群中用户在不同场景的行为数据；基于所述初选用户群中用户在不同场景的行为数据，对所述初选用户群中用户进行多场景行为融合的综合评分；根据所述初选用户群中用户的综合分值，从所述初选用户群中用户在不同场景的行为数据中选取正样本和负样本；通过所述正样本和所述负样本引导机器学习模型进行训练，由完成训练的机器学习模型构建得到用于实现目标用户预测的用户挖掘模型。采用本发明解决了现有技术中用户挖掘的准确率不高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 用户群 初选 用户挖掘 行为数据 场景 机器学习模型 计算机设备 模型构建 目标用户 语义特征 负样本 正样本 行为融合 准确率 构建 筛选 挖掘 预测 | ||
【主权项】：
1.一种应用于用户挖掘的模型构建方法，其特征在于，包括：根据目标用户的语义特征表达对待挖掘用户群中的用户进行筛选，得到所包含用户符合语义特征表达的初选用户群；获取所述初选用户群中用户在不同场景的行为数据；基于所述初选用户群中用户在不同场景的行为数据，对所述初选用户群中用户进行多场景行为融合的综合评分；根据所述初选用户群中用户的综合分值，从所述初选用户群中用户在不同场景的行为数据中选取正样本和负样本；通过所述正样本和所述负样本引导机器学习模型进行训练，由完成训练的机器学习模型构建得到用于实现目标用户预测的用户挖掘模型。
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