[发明专利]一种用户信息的确定方法及装置

说明书

本说明书提供一种用户信息的确定方法及装置，所述方法包括：利用待评估用户的联系人的属性数据，确定出待评估用户在评估分类上的评估结果，对于个人信息比较少或个人信息缺失的用户，也可以通过充分利用用户的联系人的信息来对该用户进行多维度准确评估。可以实现对用户尤其是非活跃用户甚至非目标平台的用户进行准确评估的目的，为后续业务营销等提供了准确的数据基础。

技术领域

本说明书属于互联网技术领域，尤其涉及一种用户信息的确定方法及装置。

背景技术

随着互联网技术的发展，可以利用互联网大数据分析等，获取个人信息，个人信息可以用于对用户进行评估，如：评估用户的信用值，根据用户的信用值确定用户的借贷额度，或基于个人信息为用户推送不同的推送信息，为业务营销提供数据基础。

对于不够活跃的用户，这些用户使用网络平台如阿里的产品的频次不高，甚至在注册账户后几乎不用，导致无法取得关于这些用户的太多个人信息，使得对这些用户进行多维度的准确评估(如资产、身份、信用风险等)很困难。此外，还有很多不使用指定的网络平台的用户，这些用户的个人信息几乎为零，想要对这些用户进行多维度的准确评估，则是更加困难。

发明内容

本说明书目的在于提供一种用户信息的确定方法及装置，实现了个人信息比较少甚至个人信息缺失的用户的准确评估。

一方面，本说明书实施例提供了一种用户信息的确定方法，包括：

获取与待评估用户相关联的联系人，以及所述联系人的属性数据；

根据所述待评估用户的评估分类，从所述属性数据中提取所述评估分类对应的属性数据；

根据所述评估分类对应的属性数据，确定出所述待评估用户对应的人脉数据，所述人脉数据表征所述联系人的属性数据的分布特征；根据所述人脉数据，确定出所述待评估用户在所述评估分类上的评估结果。

进一步地，所述方法的另一个实施例中，所述根据所述评估分类对应的属性数据，确定出所述待评估用户对应的人脉数据，包括：

若所述评估分类对应的属性数据为连续型变量，则计算所述评估分类对应的各个属性数据的数学统计变量，将所述各个属性数据的数学统计变量作为所述人脉数据，所述数学统计变量包括各个属性数据的总和、最大值、最小值、中位数、平均数、方差、标准差中的至少一种；

若所述评估分类对应的属性数据为离散型变量，则计算所述评估分类对应的各个属性数据对应的众数，将所述各个属性数据对应的众数作为所述人脉数据。

进一步地，所述方法的另一个实施例中，所述根据所述评估分类对应的属性数据，确定出所述待评估用户对应的人脉数据，包括：

设置所述联系人的权重值；

若所述评估分类对应的属性数据为连续型变量，则根据所述联系人的权重值，计算所述评估分类对应的各个属性数据的加权平均值，将所述各个属性数据的加权平均值作为所述人脉数据；

若所述评估分类对应的属性数据为离散型变量，则计算取值相同的属性数据的权重值的和，将权重值的和最大的属性数据的取值作为所述人脉数据。

进一步地，所述方法的另一个实施例中，所述设置所述联系人的权重值，包括：

根据所述联系人与所述待评估用户的联系频率，确定所述联系人的权重值。

进一步地，所述方法的另一个实施例中，所述根据所述评估分类对应的属性数据，确定出所述待评估用户对应的人脉数据，包括：

根据所述联系人与所述待评估用户之间的关系类型，对所述联系人进行分组；