[发明专利]一种预估用户年龄段的方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种预估用户年龄段的方法，其特征在于，所述方法包括：

获得待预估用户所使用用户设备的预设各个维度的行为特征；

将所述各个维度的行为特征输入预设的有序分类预估模型中；所述有序分类预估 模型包含：各个维度的行为特征与不同年龄段的概率之间的数学运算关系；所述不同年龄段是按年龄按顺序划分的多个年龄段；

获得所述有序分类预估模型输出的用户属于各个年龄段的概率；

将概率最大的年龄段确定为所述待预估用户的年龄段；

所述的预设的有序分类预估模型通过如下步骤预先训练获得的：

获取不同网站的注册信息；

用预设的多分类预估模型对不同网站的注册信息中包含的年龄段信息进行预估，确定年龄段信息的准确率；

根据所述年龄段信息的准确率对应的分数，对所述年龄段信息进行可信度打分；

多个得分中年龄段信息可信度分数最高的确定为用户设备的年龄段信息的可信度得分；

获得所有用户行为日志；

根据所有用户行为日志，获取每个用户设备的特征数据；

根据设备标识合并特征数据；

将每个用户设备的特征数据，作为一条特征数据，所有特征数据构成特征数据集合；

从所述的特征数据集合中，选择第一预设数量条包含用户年龄段信息的用户设备特征数据确定为训练集合；所述训练集合包括：用户设备标识、年龄段信息、可信度得分及特征数据；

将训练集合中的所述特征数据作为初始有序分类预估模型的输入；

将训练集合中的所述年龄段信息作为所述初始有序分类预估模型训练目标；

根据预设的损失函数，确定初始有序分类预估模型的参数；

将确定参数后的初始有序分类预估模型作为预设的有序分类预估模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的损失函数，确定初始有序分类预估模型的参数，包括：

根据预设的损失函数，计算出损失值，确定损失值是否最小；

当损失值不是最小时，调整初始有序分类预估模型的参数；

或者，当预设的损失值是最小时，确定初始有序分类预估模型参数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

在所述根据用户行为日志，获取训练集合的步骤之后，还包括：

从所述特征数据集合中，选择可信度得分最高的第二预设数量的用户设备的特征数据确定为测试集合；

在所述有序分类预估模型训练完成后，还包括：

使用测试集合中的用户设备数据对所述有序分类预估模型进行测试。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述使用测试集合中的用户设备数据对所述有序分类预估模型进行测试的步骤，包括：

将测试集中用户设备的特征数据，输入所述有序分类的预估模型，获得用户属于各个年龄段的概率；

根据测试集中的用户设备的年龄段信息，确定所述有序分类的预估模型的准确率；

将所述有序分类的预估模型的准确率输出并保存。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得待预估用户所使用用户设备的预设各个维度的行为特征的步骤，包括：

获得所述的特征数据集合中，未包含用户年龄段信息的用户设备特征数据，作为待预估用户所使用用户设备的预设各个维度的行为特征。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始有序分类预估 模型为：

P(y＝k|X)＝P(y＝k|X)–P(y＝k-1|X)；

所述预设的损失函数为：

其中，P代表年龄段概率，y、j及k代表年龄段的编号，取正整数；i和n代表的用户设备编号，取正整数；X代表行为特征；X_i表示第i个用户设备的行为特征；y(i)表示第i个设备的年龄段编号是y，w表示每个维度上行为特征的权重；θ表示每一个分类面相应的偏置参数。