[发明专利]一种定位推荐用户的方法及装置

权利要求书

1.一种定位推荐用户的方法，其特征在于，包括：

采集视频系统中用户交易数据和用户视频观看数据；

从所述采集的用户交易数据和用户视频观看数据中提取训练用户的指定特征数据集和测试用户的指定特征数据集；

按照训练算法对训练用户的指定特征数据集中的各个指定特征进行训练以获得各个指定特征的权重值；

根据测试用户的指定特征数据集及训练获得的各个指定特征的权重值确定各个测试用户付费的概率预测数据；

根据各个测试用户付费的概率预测数据定位推荐用户；

其中，根据各个测试用户付费的概率预测数据定位推荐用户包括：

在定位时间段内根据各个测试用户付费的概率预测数据按照推荐正确率确定推荐用户的第一阈值曲线；

在定位时间段内根据各个测试用户付费的概率预测数据按照推荐效率确定推荐用户的第二阈值曲线；

根据所述第一阈值曲线和第二阈值曲线确定推荐用户的阈值；

按照所述确定的推荐用户的阈值定位推荐用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集视频系统用户交易数据和用户视频观看数据包括：

获取会员交易表的日志得到视频系统用户交易数据；

获取用户视频观看日志得到视频系统用户交易数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述会员交易表的日志和所述用户视频观看日志包括个人计算机和无线端对应的日志。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据测试用户的指定特征数据集及训练获得的各个指定特征的权重值确定各个测试用户付费的概率预测数据包括：

对获得各个指定特征的权重值进行排序；

根据排序结果确定指定排序范围内的关键指定特征；

根据关键指定特征的权重以及测试用户的指定特征数据集确定各个测试用户付费的概率预测数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练用户的指定特征数据集包括正样本数据和负样本数据，所述正样本数据为指定时间点付费购买的用户的指定特征数据集，所述负样本数据为指定时间点未付费购买的用户的指定特征数据集。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述指定时间点为正样本和负样本采集当日。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述负样本数据数量为正样本数据数量的三倍。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述付费购买的用户为购买会员的用户。

9.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，所述训练算法为L2正则逻辑回归训练算法。

10.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，指定特征为下述特征中的一个或多个：

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