[发明专利]一种确定用户属性信息的方法及装置

权利要求书

1.一种确定用户属性信息的方法，其特征在于，包括：

分别从不同的数据源处获取参考用户向不同数据源上传的在目标类别下的第一实际属性值；

针对每个数据源，根据从该数据源处获取到每个参考用户的目标类别的第一实际属性值和存储在本地的所述参考用户在目标类别下的标准属性值的重合数量，确定每个数据源在所述目标类别的可信度；

分别从每个数据源获取目标用户向不同数据源上传的目标类别的第二实际属性值；

将数据源在所述目标类别的可信度作为权值，采用加权计算的方式，根据数据源在所述目标类别的可信度和目标用户向不同数据源上传的目标类别的实际属性值，计算目标用户的目标类别的优化属性值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在分别从不同的数据源处获取参考用户向不同数据源上传的在目标类别下的第一实际属性值之前，还包括：

根据不同的数据源的市场份额信息，确定从每个数据源获取的样本用户的数量；所述样本用户包含参考用户和目标用户；

从每个数据源处获取对应的所述数量的预设倍数的待选样本用户，再进行随机抽样选出对应数量的样本用户，以得到每个数据源的样本用户。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在从每个数据源处获取对应的所述数量的预设倍数的待选样本用户，再进行随机抽样选出对应数量的样本用户，以得到每个数据源的样本用户之后，还包括：

针对每个数据源，根据各数据源的样本用户和存储在本地的基础用户，得到各数据源的样本用户和本地的基础用户的共有用户，将所述共有用户作为参考用户。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将数据源在所述目标类别的可信度作为权值，采用加权计算的方式，根据数据源在所述目标类别的可信度和目标用户向不同数据源上传的目标类别的实际属性值，计算目标用户的目标类别的优化属性值之后，还包括：

根据所述目标用户的多个目标类别的优化属性值，生成目标用户的优化属性值表；

根据每个目标用户的优化属性值表，得到目标属性值组对应的用户比例。

5.一种确定用户属性信息的装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于分别从不同的数据源处获取参考用户向不同数据源上传的在目标类别下的第一实际属性值；

第一计算模块，用于针对每个数据源，根据从该数据源处获取到每个参考用户的目标类别的第一实际属性值和存储在本地的所述参考用户在目标类别下的标准属性值的重合数量，确定每个数据源在所述目标类别的可信度；

第二获取模块，用于分别从每个数据源获取目标用户向不同数据源上传的目标类别的第二实际属性值；

第二计算模块，用于将数据源在所述目标类别的可信度作为权值，采用加权计算的方式，根据数据源在所述目标类别的可信度和目标用户向不同数据源上传的目标类别的实际属性值，计算目标用户的目标类别的优化属性值。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，在第一获取模块之前，还包括：

数量模块，用于根据不同的数据源的市场份额信息，确定从每个数据源获取的样本用户的数量；所述样本用户包含参考用户和目标用户；

抽样模块，用于从每个数据源处获取对应的所述数量的预设倍数的待选样本用户，再进行随机抽样选出对应数量的样本用户，以得到每个数据源的样本用户。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，在抽样模块之后，还包括：

筛选模块，用于针对每个数据源，根据各数据源的样本用户和存储在本地的基础用户，得到各数据源的样本用户和本地的基础用户的共有用户，将所述共有用户作为参考用户。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，在第二计算模块之后，还包括：

生成模块，用于根据所述目标用户的多个目标类别的优化属性值，生成目标用户的优化属性值表；

应用模块，用于根据每个目标用户的优化属性值表，得到目标属性值组对应的用户比例。