[发明专利]用户信息的处理方法、信息推送方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种用户信息的处理方法，包括：

获取第一用户集合中各个用户的用户信息以及用户之间链接关系；

对所述用户信息和所述链接关系进行特征提取，生成该第一用户集合的用户视图特征集合和链接关系视图特征集合；

将所述用户视图特征集合和链接关系视图特征集合输入到与该第一用户集合对应的分类器模型中进行处理，以确定该第一用户集合中属于指定角色的用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述分类器模型包括第一子分类器和第二子分类器，

将所述用户视图特征集合和链接关系视图特征集合输入到分类器中进行处理，以确定该第一用户集合中属于指定角色的用户包括：

将所述用户信息特征和链接关系特征分别输入到第一子分类器和第二子分类器中进行处理；

根据所述第一子分类器和/或第二子分类器各自输出分类结果确定所述指定角色的用户。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一子分类器和第二子分类器形成分歧学习模型，所述第一子分类器针对所述链接关系视图特征集合执行基于用户间沟通特征的分类处理，所述第二子分类器针对所述用户视图特征集合执行针对用户个人特征和/或行为特征的分类处理。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，还包括：

确定与所述第一用户集合满足相似度阈值条件的第二用户集合；

获取与所述第二用户集合对应的分类器的参数，并将所述与所述第二用户集合对应的分类器的参数应用于与所述第一用户集合对应的分类器模型中。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，确定与所述第一用户集合满足相似度阈值条件的第二用户集合包括：

对所述第一用户集合和所述第二用户集合所在的用户集合群体中的各个用户集合进行特征提取，生成用户集合特征数据，该特征提取从如下方面中的一项或者任意多项数据中进行提取：用户集合人员数据、用户集合中群数据、用户集合中的消息数据、用户集合中接入应用的数据；

根据所述用户集合特征数据，对所述用户集合群体中的各个用户集合进行聚类，并根据聚类结果，确定所述第一用户集合和第二用户集合是否满足相似度阈值条件。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定该第一用户集合中属于指定角色的用户包括确定所述第一用户集合中的决策者。

7.一种信息推送方法，包括：

获取待推送信息，并确定推送对象的角色信息；

获取目标用户集合的用户集合特征数据，并根据所述用户集合特征数据和所述角色信息，确定分类器模型；

将所述用户集合特征数据输入到所述分类器模型中进行处理，以确定该目标中符合所述角色信息的用户，并向该用户推送所述待推送信息。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，获取目标用户集合的用户集合特征数据，并根据所述用户集合特征数据和所述角色信息，确定分类器模型包括：

获取目标用户集合中多个视图的特征信息；

根据所述多个视图的特征信息确定模型中对应的多个子分类器，所述多个子分类器彼此独立，分别对应于所述多个视图。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，获取目标用户集合中多个视图的特征信息包括：获取目标用户集合中各个用户的用户信息和用户间的链接关系信息，并进行特征提取，生成该目标用户集合的用户视图特征集合和链接关系视图特征集合。

10.根据权利要求7所述的方法，其中，所述角色信息为决策者。