[发明专利]用户分类方法、用户分类装置及电子设备

权利要求书

1.一种用户分类方法，其特征在于，包括：

获取目标用户的第一个体特征，所述第一个体特征用于表示所述目标用户的个体属性；

针对所述目标用户的关系用户的不同关系类型使用元路径方法遍历以获取每条包含多个关系用户的多条元路径，所述元路径方法用于通过相似性搜索获得所述关系用户中基于不同关系类型相似的所述多个关系用户；

获取每条元路径中的关系用户的第二个体特征和关系特征，所述第二个体特征用于表示所述关系用户的个体属性，所述关系特征用于表示所述关系用户与所述目标用户的关系；

基于拼接的所述第一个体特征、所述第二个体特征与所述关系特征使用至少一个注意力机制以获得注意力特征向量，所述至少一个注意力机制用于计算不同特征对所述目标用户的重要程度，且所述注意力特征向量是其中不同特征基于所述重要程度具有不同权重的特征向量；以及

使用多层感知器网络基于所述注意力特征向量获得所述目标用户的分类结果，所述多层感知器网络用于基于特征向量进行分类。

2.根据权利要求1所述的用户分类方法，其特征在于，所述元路径具有对应关联的关系类型。

3.根据权利要求2所述的用户分类方法，其特征在于，基于拼接的所述第一个体特征、所述第二个体特征与所述关系特征使用至少一个注意力机制以获得注意力特征向量包括：

对于每条元路径，将所述多个关系用户中的每个关系用户各自的第二个体特征和关系特征拼接以得到多个关系用户特征，所述关系用户特征是拼接后的第二个体特征和关系特征；

将所述多个关系用户特征与所述第一个体特征拼接以得到多个第一拼接特征，所述第一拼接特征是拼接后的第一个体特征、第二个体特征和拼接特征；

基于所述多个第一拼接特征使用至少一个注意力机制以获得对应于每条元路径的多个子注意力向量，所述多个子注意力向量是用于表示每条元路径对应的关系用户的第二个体特征和关系特征相对于目标用户的重要程度的特征向量；以及

将所述多个子注意力向量级联以获得所述注意力特征向量。

4.根据权利要求3所述的用户分类方法，其特征在于，对于每条元路径，将所述多个用户中的每个用户各自的第二个体特征和关系特征拼接以得到多个关系用户特征包括：

对于每条元路径，将所述多个用户中的每个用户各自的第二个体特征和关系特征通过变换矩阵映射为相同长度的第二个体特征向量和关系特征向量，所述变换矩阵用于将不同向量转换为相同长度；以及

将所述相同长度的第二个体特征向量和关系特征向量拼接为所述多个关系用户特征。

5.根据权利要求3所述的用户分类方法，其特征在于，基于所述多个拼接特征使用至少一个注意力机制以获得对应于每条元路径的多个子注意力向量包括：

基于所述多个第一拼接特征使用节点注意力机制以获得节点注意力向量，所述节点注意力机制用于计算作为节点的不同用户对所述目标用户的重要程度，且所述节点注意力向量是其中不同用户的特征基于所述重要程度具有不同权重的特征向量；

从所述节点注意力向量与所述每个关系用户特征获得多个节点特征；以及

基于所述多个节点特征之和获得所述子注意力向量。

6.根据权利要求5所述的用户分类方法，其特征在于，基于所述多个节点特征之和获得所述子注意力向量包括：

对于每条元路径，从所述多个节点特征获得和特征向量；

将所述和特征向量与所述第一个体特征拼接以获得第二拼接向量；

基于所述第二拼接向量使用特征注意力机制以获得特征注意力向量，所述特征注意力机制用于计算不同类型的特征对所述目标用户的重要程度，且所述特征注意力向量是其中不同类型的特征基于所述重要程度具有不同权重的特征向量；

从所述特征注意力向量与所述第二拼接向量获得用户集合特征向量；以及

基于对应于多条元路径的多个用户集合特征向量获得所述子注意力向量。