[发明专利]一种获取多标签用户画像的方法和装置

权利要求书

1.一种训练用户画像分类器的方法，所述分类器是链式分类器，其包括第一分类器和第二分类器，所述用户画像为多标签用户画像，所述方法包括：

获取第一组用户的各自的第一特征向量，所述第一特征向量对应于用户的信息，所述信息包括用户的注册信息、以及用户的操作历史信息；

获取所述第一组用户各自的第一标签的值，所述第一标签的值对应于用户的第一标签信息；

以所述第一组用户各自的第一特征向量和第一标签的值的集合作为第一训练集，训练第一分类器；

获取第二组用户的各自的第一特征向量，所述第二组用户包括不属于所述第一组用户的至少一个用户；

将所述第二组用户的各自的第一特征向量输入所述第一分类器，以获取所述第二组用户的各自的第一标签预测值；

将所述第二组用户中每个用户的第一特征向量和第一标签预测值组合，以获取第二组用户各自的第二特征向量；

获取第二组用户各自的第二标签的值，所述第二标签的值对应于用户的第二标签信息，并且用户的第二标签与用户的第一标签相关联；以及

以所述第二组用户各自的第二特征向量和第二标签的值的集合作为第三训练集，训练第二分类器。

2.根据权利要求1所述的训练用户画像分类器的方法，其中所述用户的信息包括用户的标签信息。

3.根据权利要求1所述的训练用户画像分类器的方法，其中所述第一标签是年龄，所述第二标签是购买偏好。

4.根据权利要求1所述的训练用户画像分类器的方法，其中所述第一标签是购买偏好，所述第二标签是购买能力。

5.一种获取多标签用户画像的方法，包括：

基于用户信息获取用户的第一特征向量；

将所述第一特征向量输入根据权利要求1-4中任一项的方法训练获得的第一分类器，获得所述用户的第一标签预测值，作为所述用户的第一标签的值；

将所述第一特征向量与所述第一标签的值组合，以获取所述用户的第二特征向量；以及

将所述第二特征向量输入根据权利要求1-4中任一项的方法训练获得的第二分类器，获得所述用户的第二标签预测值，作为所述用户的第二标签的值。

6.根据权利要求5所述的获取多标签用户画像的方法，还包括，在基于用户信息获取用户的第一特征向量之后，在所述用户信息中包括所述第一标签信息的情况中，以所述第一标签信息的对应预设值替换所述第一标签预测值，作为所述用户的第一标签的值。

7.根据权利要求5所述的获取多标签用户画像的方法，还包括，在获取所述用户的第二特征向量之后，在所述用户信息中包括所述第二标签信息的情况中，以所述第二标签信息的对应预设值替换所述第二标签预测值，作为所述用户的第二标签的值。