[发明专利]一种用户画像的来源校验方法及装置

说明书

本发明实施例公开了用户画像的来源校验方法及装置，应用于信息处理技术领域。用户画像的来源校验装置会对得到用户画像信息的来源数据(即用户基本信息)进行校验，具体地，获取用户基本信息，并根据用户基本信息包括的多类来源信息分别获取用户画像信息，得到多组用户画像信息；最后根据预置策略将上述多组用户画像信息进行关联，确定用户基本信息的置信度。这样，将用户基本信息按照来源类型进行划分，将通过各类来源信息得到的各组用户画像信息进行整合，来确定用户基本信息的置信度，消除了各类来源信息之间的误差，使得最终得到的置信度能真实反映用户基本信息的准确性，进而可以很好地指导之后得到用户画像的过程。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，特别涉及一种用户画像的来源校验方法及装置。

背景技术

在互联网信息量爆炸式增长的今天，用户在精准内容消费方面的需求也随之提高，对个性化推荐系统的效能要求也愈发严格，在个性化推荐的过程中，用户画像是进行个性化推荐的基石，推荐系统需借助用户画像系统得到的用户特性和用户兴趣等信息，进行“千人千面”的推荐，由此对用户画像系统不断地优化，是非常必要且迫在眉睫的。

现有的用户画像系统在得到用户画像的过程中，会先收集用户历史信息和基本属性等各种用户信息，并将其中一部分信息作为训练样本，另一部分信息只作为预测样本；然后根据训练样本建立基于朴素贝叶斯分类器的用户画像预测模型；最后利用用户画像预测模型对预测样本进行数据分类挖掘，从而得到用户画像。其中，用户画像预测模型的训练使用用户信息的一部分信息，而进行数据分类挖掘时使用用户信息中的另一部分信息，而这些用户信息的准确性很难保证，从而使得得到的用户画像的准确性也很难保证。

发明内容

本发明实施例提供一种用户画像的来源校验方法及装置，实现了根据用户基本信息中各类来源信息分别对应的用户画像信息，确定用户基本信息的置信度。

本发明实施例第一方面提供一种用户画像的来源校验方法，包括：

获取用户基本信息，所述用户基本信息包括多类来源信息；

根据所述多类来源信息，分别获取对应的用户画像信息，得到多组用户画像信息；

根据预置策略及所述多组用户画像信息，确定所述用户基本信息的置信度，以校验所述用户基本信息。

本发明实施例第二方面提供一种用户画像的来源校验装置，包括：

用户信息获取单元，用于获取用户基本信息，所述用户基本信息包括多类来源信息；

分类获取单元，用于根据所述多类来源信息，分别获取对应的用户画像信息，得到多组用户画像信息；

置信度单元，用于根据预置策略及所述多组用户画像信息，确定所述用户基本信息的置信度，以校验所述用户基本信息。

本发明实施例第三方面提供一种存储介质，所述存储介质储存多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如本发明实施例第一方面所述的用户画像的来源校验方法。

本发明实施例第四方面提供一种服务器，包括处理器和存储介质，所述处理器，用于实现各个指令；

所述存储介质用于储存多条指令，所述指令用于由处理器加载并执行如本发明实施例第一方面所述的用户画像的来源校验方法。

可见，在本实施例的方法中，用户画像的来源校验装置会对得到用户画像信息的来源数据(即用户基本信息)进行校验，具体地，获取用户基本信息，并根据用户基本信息包括的多类来源信息分别获取用户画像信息，得到多组用户画像信息；最后根据预置策略将上述多组用户画像信息进行关联，确定用户基本信息的置信度。这样，将用户基本信息按照来源类型进行划分，将通过各类来源信息得到的各组用户画像信息进行整合，来确定用户基本信息的置信度，消除了各类来源信息之间的误差，使得最终得到的置信度能真实反映用户基本信息的准确性，进而可以很好地指导之后得到用户画像的过程。