[发明专利]用户画像的生成方法及装置、计算机设备及可读介质有效
申请号: | 201711407335.5 | 申请日: | 2017-12-22 |
公开(公告)号: | CN110019837B | 公开(公告)日: | 2021-07-16 |
发明(设计)人: | 沈之锐 | 申请(专利权)人: | 百度在线网络技术(北京)有限公司 |
主分类号: | G06F16/36 | 分类号: | G06F16/36;G06F16/35;G06F16/34 |
代理公司: | 北京鸿德海业知识产权代理有限公司 11412 | 代理人: | 袁媛 |
地址: | 100085 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用户 画像 生成 方法 装置 计算机 设备 可读 介质 | ||
1.一种用户画像的生成方法,其特征在于,所述方法包括:
当检测到用户对目标文章感兴趣时,提取所述目标文章的多个关键语句;
根据所述多个关键语句,从预先建立的知识图谱中获取所述目标文章对应的多个目标知识点;
根据所述目标文章对应的多个目标知识点和预先训练的用户画像生成模型,生成所述用户的画像。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述多个关键语句,从预先建立的知识图谱中获取所述目标文章对应的多个目标知识点,具体包括:
计算各所述关键语句分别与预先建立的知识图谱中各知识点的相似度;
根据各所述关键语句分别与所述知识图谱中各知识点的相似度,筛选所述目标文章对应的多个目标知识点。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据各所述关键语句分别与所述知识图谱中各知识点的相似度,筛选所述目标文章对应的多个目标知识点,具体包括:
根据各所述关键语句分别与所述知识图谱中各知识点的相似度,从所述知识图谱的所有知识点中筛选与对应的所述关键语句的相似度最大的知识点作为所述目标知识点,得到所述目标文章对应的多个目标知识点;
或者,根据各所述关键语句分别与所述知识图谱中各知识点的相似度以及预设的相似度阈值,从所述知识图谱的所有知识点中筛选与对应的所述关键语句的相似度大于所述相似度阈值的知识点作为所述目标知识点,得到所述目标文章对应的多个目标知识点。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,当检测到用户对目标文章感兴趣之前,所述方法还包括:
获取所述用户阅读所述目标文章的消耗时间长度;
基于所述消耗时间长度,检测所述用户是否对所述目标文章感兴趣。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,基于所述消耗时间长度,检测所述用户是否对所述目标文章感兴趣,具体包括:
判断所述消耗时间长度是否大于预设的时间长度阈值,若是,确定所述用户对所述目标文章感兴趣,否则确定所述用户对所述目标文章不感兴趣。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,基于所述消耗时间长度,检测所述用户是否对所述目标文章感兴趣,具体包括:
根据所述目标文章的长度和预设的阅读速度,获取所述目标文章的标准阅读时间长度;
根据所述标准阅读时长和预设的兴趣度比例,获取比例阅读时长;
判断所述消耗时间长度是否大于或者等于所述比例阅读时长,若是,确定所述用户对所述目标文章感兴趣,否则确定所述用户对所述目标文章不感兴趣。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述目标文章对应的多个目标知识点和预先训练的用户画像生成模型,生成所述用户的画像,具体包括:
将所述目标文章对应的多个目标知识点输入所述用户画像生成模型,使得所述用户画像生成模型预测得到所述用户的多个特征信息,所述用户的多个特征信息构成所述用户的画像。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述目标文章对应的多个目标知识点和预先训练的用户画像生成模型,生成所述用户的画像之前,所述方法还包括:
采集数条训练数据,各所述训练数据中包括基于所述知识图谱从训练用户阅读的训练文章中获取的多个训练知识点、以及所述训练用户的多个已知特征信息;
根据所述数条训练数据,训练所述用户画像生成模型。
9.一种用户画像的生成装置,其特征在于,所述装置包括:
提取模块,用于当检测到用户对目标文章感兴趣时,提取所述目标文章的多个关键语句;
获取模块,用于根据所述多个关键语句,从预先建立的知识图谱中获取所述目标文章对应的多个目标知识点;
生成模块,用于根据所述目标文章对应的多个目标知识点和预先训练的用户画像生成模型,生成所述用户的画像。
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