[发明专利]一种识别用户人群属性的方法及装置

权利要求书

1.一种识别用户人群属性的方法，其特征在于，包括：

采集标记人群的经纬度数据集；

将所述人群的经纬度数据集与AOI数据库进行匹配，得到所述标记人群的AOI分布数据集；

根据所述标记人群的AOI分布数据集，通过采用LDA算法来确定所述标记人群到场景的概率分布以及所述场景到所述AOI的概率分布；

输入：标记人群的AOI分布数据集，一个标记人群的数据集为一行；

场景个数为k；

参数α、β，即给α、β设置一个初始值，α、β的初始值在定义域内；

输出：

参数α的值，每个标记人群对应的场景概率分布θ的概率函数，采用概率值最大的θ值作为标记人群到场景的概率分布θ；

每个AOI被指定的场景编号，及每个场景下的AOI概率分布β，每个场景下频次按照从高到低排布顺序的topnAOI。

2.根据权利要求1所述的一种识别用户人群属性的方法，其特征在于，还包括：采集用户的经纬度数据集；

将所述用户的经纬度数据集与所述AOI数据库进行匹配，得到所述用户的AOI分布数据集；

假定所述用户属于所述标记人群，根据所述标记人群的场景分布数据集以及所述场景到所述AOI的概率分布，通过采用贝叶斯公式来确定用户在已知AOI属于标记人群下某个对应场景的概率；

假定所述用户的AOI分布数据集中的A₂属于所述标记人群下的多个场景S₁、S₂， A₂属于其中的一个场景类别S₁的概率计算公式为：

，

其中，为用户的AOI分布数据集中的一个AOI的信息属于标记人群下的一个场景类别的概率，为标记人群下的一个场景类别出现用户的AOI分布数据集中的一个AOI的信息的概率，为标记人群的另一个场景类别出现用户的AOI分布数据集中的一个AOI的信息的概率，为标记人群下的一个场景类别的概率，为标记人群的另一个场景类别的概率，A₂为所述用户的AOI分布数据集中的一个AOI的信息，S₁为标记人群下的一个场景类别，S₂为标记人群的另一个场景类别；

所述用户的AOI分布数据集中A₂属于标记人群下场景分布的另一个场景类别S₂的概率计算公式为：

，

其中，为用户的AOI分布数据集中的一个AOI的信息属于标记人群下的另一个场景类别的概率，为标记人群下的另一个场景类别出现用户的AOI分布数据集中的一个AOI的信息的概率，为标记人群下的一个场景类别出现用户的AOI分布数据集中的一个AOI的信息的概率，为标记人群下的一个场景类别的概率，为标记人群的另一个场景类别的概率，A₂为用户的AOI分布数据集中的一个AOI的信息，S₁为标记人群下的一个场景类别，S₂为标记人群下的另一个场景类别；

根据所述的用户AOI的概率分布，及在已知AOI下分别属于所述标记人群的某个对应场景的概率，计算用户各个对应场景的概率分布；

假定所述用户场景概率分布中的其中一个场景S₁具体的到访地址有A₁、A₂，该用户位于场景S₁的概率计算公式为：

P(S₁) = P(S₁,A₁)+P(S₁,A₂)

=P(A₁)P(S₁/A₁) + P(A₂ )P(S₁/A₂)，

其中，P(S₁)为标记人群下场景的一个场景类别的概率，P(S1,A1)为用户AOI分布数据集中的另一个AOI的信息与标记人群下场景的一个场景类别同时发生的概率，P(S₁,A₂)为用户的AOI分布数据集中的一个AOI信息与标记人群下场景的一个场景类别同时发生的概率，P(S₁/A₁)为用户AOI分布数据集中的另一个AOI的信息属于标记人群下场景的一个场景类别的概率， P(S₁/A₂)为用户的AOI分布数据集中的一个AOI信息属于标记人群下场景的一个场景类别的概率，P(A₁)为用户AOI分布数据集中的另一个AOI的信息的概率，P(A₂ )为用户的AOI分布数据集中的一个AOI信息的概率，S₁为标记人群下场景的一个场景类别，A₂为用户的AOI分布数据集中的一个AOI信息，A₁为用户AOI分布数据集中的另一个AOI的信息。