[发明专利]用户关系挖掘方法及装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开是关于一种用户关系挖掘方法、用户关系挖掘装置、电子设备以及计算机可读存储介质，涉及大数据分析与挖掘技术领域，可以应用于对用户行为进行分析，以完成对用户关系挖掘的应用场景。该用户关系挖掘方法包括：获取用户关系数据，确定用户关系数据中待处理用户的用户标签；其中，待处理用户包括目标用户以及目标用户的邻居用户；获取最大分组数量；根据最大分组数量以及邻居用户的用户标签对目标用户的用户标签进行标签更新操作，以确定目标用户的结果标签；根据结果标签确定目标用户的用户分组。本公开可以对用户关系通过不同维度进行分析，即包括以社区为对象的粗粒度分析和以用户为对象的细粒度分析。

背景技术

在电商业务实践中，随着业务范围的不断扩张，用户量日趋饱和，对于用户画像的构建，用户行为的分析已经成为一项重要研究课题。对于用户关系的挖掘，可以作为精准营销的一种重要手段。

目前，可以采用标签传播算法(Label Propagation Algorithm，LPA)对用户关系进行分析，然而，在实际应用的复杂用户社交网络中，由于在每次的迭代计算中，一个节点的邻居标签不唯一，对于迭代至标签完全一致的收敛条件难以实现。

另外，基于LPA的社区发现算法是以社区为对象一种较粗粒度的分析手段，在具体细化到用户维度的分析场景中无法适用；并且采用LPA算法分析用户关系时，每个节点的社区属性唯一。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种用户关系挖掘方法、用户关系挖掘装置、电子设备以及计算机可读存储介质，进而至少在一定程度上克服基于LPA算法分析用户关系的方法在实际应用的复杂用户社交网络不能适用的问题。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本发明的实践而习得。

根据本公开的第一方面，提供一种用户关系挖掘方法，包括：获取用户关系数据，确定用户关系数据中待处理用户的用户标签；其中，待处理用户包括目标用户以及目标用户的邻居用户；获取最大分组数量；根据最大分组数量以及邻居用户的用户标签对目标用户的用户标签进行标签更新操作，以确定目标用户的结果标签；根据结果标签确定目标用户的用户分组。

可选的，获取用户关系数据，包括：获取采集数据，对采集数据进行加密处理得到加密用户数据；从加密用户数据中确定待处理用户的关联信息元组；统计关联信息元组的关联数量作为关联信息元组的权重；将包含权重的关联信息元组作为用户关系数据。

可选的，在确定用户关系数据中待处理用户的用户标签之前，上述方法还包括：确定用户关系数据中的初始用户；对初始用户进行异常用户剔除处理，以得到待处理用户。

可选的，根据最大分组数量以及邻居用户的用户标签对目标用户的用户标签进行标签更新操作，以确定目标用户的结果标签，包括：确定待处理用户的初始标签；其中，初始标签包括目标用户的初始用户标签以及邻居用户的初始邻居标签；根据最大分组数量与初始邻居标签更新初始用户标签，直至标签更新操作满足更新停止条件，确定结果标签。

可选的，确定待处理用户的初始标签，包括：确定待处理用户的初始用户分组与初始系数；将待处理用户的初始用户分组与初始系数进行组合处理以形成初始标签。

可选的，根据最大分组数量与初始邻居标签更新初始用户标签，直至标签更新操作满足更新停止条件，确定结果标签，包括：将根据初始邻居标签计算得到目标用户的用户标签作为当前用户标签；如果当前用户标签满足更新停止条件，则将当前用户标签作为结果标签；其中，结果标签中的用户分组数量小于最大分组数量。

可选的，目标用户的数量为多个，更新停止条件包括以下任意一个或多个的组合：各目标用户的用户分组的数量小于等于最大分组数量；各目标用户对应的分组数量与上次更新计算得到的分组数量相同；标签更新操作的次数大于预设最大更新次数。