[发明专利]一种职业预测方法和系统

权利要求书

1.一种职业预测方法，其特征在于，所述方法包括：

分别获取已知职业的样本用户的属性信息和待测用户的属性信息；

根据所述样本用户的属性信息，计算混合系数、均值向量和职业个数；

根据所述混合系数、所述均值向量、所述职业个数、所述待测用户的属性信息和高斯混合模型，确定所述待测用户对应的最大概率；

根据所述最大概率和预设的阈值确定所述待测用户的职业。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述阈值包括第一阈值，所述根据所述最大概率和预设的阈值确定所述待测用户的职业包括：

响应于所述最大概率大于或等于所述第一阈值，则将所述最大概率对应的职业确定为所述待测用户的职业。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述阈值包括第一阈值和第二阈值，所述根据所述最大概率和预设的阈值确定所述待测用户的职业包括：

响应于所述最大概率小于所述第一阈值，且大于所述第二阈值，根据所述样本用户的属性信息和所述待测用户的属性信息对所有用户进行聚类处理，其中，所述所有用户包括所述样本用户和所述待测用户；

计算每个类中已知职业的用户的个数占所述样本用户个数的百分比；

选取百分比最大的已知职业的用户的职业；

响应于选取出的职业与所述最大概率对应的职业为同一职业，将选取出的职业确定为所述待测用户的职业。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于所述最大概率小于或等于所述第二阈值，计算所述待测用户的属性信息与所述样本用户的属性信息的相似度；

选取相似度最高的所述样本用户的属性信息对应的职业，作为所述待测用户的职业。

5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，在确定了所述待测用户的职业之后，所述方法还包括：

根据所述样本用户的属性信息和确定出的所述待测用户的职业对应的属性信息对所述混合系数、所述均值向量、所述职业个数进行更新。

6.一种职业预测系统，其特征在于，所述系统包括：

获取模块，用于分别获取已知职业的样本用户的属性信息和待测用户的属性信息；

计算模块，用于根据所述样本用户的属性信息，计算混合系数、均值向量和职业个数；

最大概率确定模块，用于根据所述混合系数、所述均值向量、所述职业个数、所述待测用户的属性信息和高斯混合模型，确定所述待测用户对应的最大概率；

职业确定模块，用于根据所述最大概率和预设的阈值确定所述待测用户的职业。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述阈值包括第一阈值，所述职业确定模块用于：

响应于所述最大概率大于或等于所述第一阈值，则将所述最大概率对应的职业确定为所述待测用户的职业。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述阈值包括第一阈值和第二阈值，所述职业确定模块用于：

响应于所述最大概率小于所述第一阈值，且大于所述第二阈值，根据所述样本用户的属性信息和所述待测用户的属性信息对所有用户进行聚类处理，其中，所述所有用户包括所述样本用户和所述待测用户；

计算每个类中已知职业的用户的个数占所述样本用户个数的百分比；

选取百分比最大的已知职业的用户的职业；

响应于选取出的职业与所述最大概率对应的职业为同一职业，将选取出的职业确定为所述待测用户的职业。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述职业确定模块用于：

响应于所述最大概率小于或等于所述第二阈值，计算所述待测用户的属性信息与所述样本用户的属性信息的相似度；

选取相似度最高的所述样本用户的属性信息对应的职业，作为所述待测用户的职业。

10.根据权利要求6至9中任一项所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

更新模块，用于根据所述样本用户的属性信息和确定出的所述待测用户的职业对应的属性信息对所述混合系数、所述均值向量、所述职业个数进行更新。