[发明专利]一种用户年龄预测的方法及装置

权利要求书

1.一种用户年龄预测的方法，其特征在于，包括：

获取待预测用户在社交平台的互动信息，其中，所述互动信息用于描述所述待预测用户与所述社交平台其余用户的关联关系；

基于所述互动信息，以及预先训练好的年龄预测模型，确定所述待预测用户的年龄落入每一个预设年龄区间的概率；

基于所述待预测用户的年龄落入每一个预设年龄区间的概率，确定所述待预测用户的年龄落入的目标年龄区间。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取待预测用户在社交平台的互动信息之前，所述方法还包括：

确定所述社交平台上的每一个用户的关联用户的数量；

从所述社交平台的用户中筛选出关联用户的数量超过预设值的用户，并将筛选出的用户确定为选定用户；

所述获取待预测用户在社交平台的互动信息，包括：

获取所述待预测用户与所述选定用户的互动信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述互动信息，以及预先训练好的年龄预测模型，确定所述待预测用户的年龄落入每一个预设年龄区间的概率，包括：

基于所述互动信息，确定所述待预测用户的稀疏矩阵，所述稀疏矩阵用于描述所述待预测用户与所述选定用户之间的关联关系；

将所述稀疏矩阵输入至预先训练好的年龄预测模型中，输出得到所述待预测用户属于每一个预设年龄区间的概率。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待预测用户的年龄落入每一个预设年龄区间的概率，确定所述待预测用户的年龄落入的目标年龄区间，包括：

选择概率最大的预设年龄区间作为所述待预测用户的年龄落入的目标年龄区间。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照以下方法训练得到所述年龄预测模型：

获取样本用户在社交平台注册时所提交的年龄信息，以及样本用户在所述社交平台的互动信息；

基于所述样本用户在社交平台注册时所提交的年龄信息，以及样本用户在所述社交平台的互动信息，对待训练的年龄预测模型进行训练，其中训练过程包括：

将每一个样本用户所对应的互动信息输入至待训练的年龄预测模型中，输出所述每一个样本用户属于每一个预设年龄区间的概率；

基于所述年龄预测模型输出的所述每一个样本用户属于每一个预测年龄区间的概率，确定所述样本用户的年龄区间；

基于确定出的每一个样本用户的年龄区间，以及每一个样本用户在社交平台注册时所提交的年龄信息，确定本次训练的准确率；

当确定出的本次训练的准确率不满足预设条件时，调整所述年龄预测模型的模型参数，并重复执行上述训练过程，直至确定出的准确率满足预设条件。

6.一种用户年龄预测的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待预测用户在社交平台的互动信息，其中，所述互动信息用于描述所述待预测用户与所述社交平台其余用户的关联关系；

第一确定模块，用于基于所述互动信息，以及预先训练好的年龄预测模型，确定所述待预测用户的年龄落入每一个预设年龄区间的概率；

第二确定模块，用于基于所述待预测用户的年龄落入每一个预设年龄区间的概率，确定所述待预测用户的年龄落入的目标年龄区间。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置，还包括：

筛选模块，用于在获取待预测用户在社交平台的互动信息之前，确定所述社交平台上的每一个用户的关联用户的数量，并从所述社交平台的用户中筛选出关联用户的数量超过预设值的用户，并将筛选出的用户确定为选定用户；

所述获取模块，在获取待预测用户在社交平台的互动信息时，具体用于：

获取所述待预测用户与所述选定用户的互动信息。