[发明专利]用户属性识别方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种用户属性识别方法，应用于电子装置，其特征在于，该方法包括：

接收步骤：接收用户通过客户端发出的用户属性识别请求，所述用户属性识别请求中包括待识别用户的身份标识；

获取步骤：基于所述待识别用户的身份标识从预设服务器获取所述待识别用户的第一预设类型数据；

处理步骤：从预设存储路径中获取预先确定的多个目标特征因子组合及与每一个目标特征因子组合相对应的预先训练好的识别模型，根据所述第一预设类型数据生成所述待识别用户的每一个目标特征因子组合对应的特征向量；

识别步骤：分别将每一个目标特征因子组合对应的特征向量输入与所述目标特征因子组合对应的所述识别模型中，基于模型输出结果得到所述待识别用户的属性识别结果；及

反馈步骤：将所述待识别用户的属性识别结果作为待识别用户的属性数据反馈至所述客户端；

所述属性识别结果中包括待识别用户的属性及属性等级，每一个预先训练好的识别模型对应一种属性特征，所述将所述待识别用户的属性识别结果作为待识别用户的属性数据反馈至所述客户端，包括：

根据多个所述识别模型的识别结果分别确定所述待识别用户的不同属性特征的属性等级；

基于所述待识别用户的不同属性特征的属性等级生成所述待识别用户的综合属性识别结果；及

将所述综合属性识别结果作为所述待识别用户的属性数据反馈至所述客户端。

2.如权利要求1所述的用户属性识别方法，其特征在于，所述预先训练好的识别模型的训练步骤包括：

获取指定用户群中每个用户在预设时间内的第一预设类型数据和第二预设类型数据，根据所述第一预设类型数据确定所述每个用户对应的预设特征因子的特征值，根据所述第二预设类型数据确定所述每个用户对应的属性特征及属性等级；及

基于所述每个用户对应的预设特征因子的特征值及所述属性特征生成每一种属性特征对应的样本数据，分别利用所述每一种属性特征对应的样本数据及交叉验证的方式训练随机森林模型，确定不同属性特征对应的识别模型。

3.如权利要求1所述的用户属性识别方法，其特征在于，所述基于所述待识别用户的身份标识从预设服务器获取所述待识别用户的第一预设类型数据，包括：

从所述用户属性识别请求中获取所述待识别用户的身份标识，确定与所述身份标识对应的预设类型的账号信息；

根据所述预设类型的账号信息从所述预设服务器中获取所述待识别用户在预设时间内的全量信息；及

从所述全量信息中筛选出所述待识别用户的第一预设类型数据。

4.如权利要求2所述的用户属性识别方法，其特征在于，所述基于所述每个用户对应的预设特征因子的特征值及所述属性特征生成每一种属性特征对应的样本数据，包括：

根据所述每个用户对应的预设特征因子的特征值及所述属性特征生成每一种属性特征对应的初始样本数据；

对所述每一种属性特征对应的初始样本数据进行数据预处理，得到每一种属性特征对应的目标样本数据。

5.如权利要求4所述的用户属性识别方法，其特征在于，所述数据预处理包括：空值填充、数据转换、数据过滤。

6.如权利要求4所述的用户属性识别方法，其特征在于，所述基于所述每个用户对应的预设特征因子的特征值及所述属性特征生成每一种属性特征对应的样本数据，分别利用所述每一种属性特征对应的样本数据及交叉验证的方式训练随机森林模型，确定不同属性特征对应的识别模型，还包括：

对所述预设特征因子进行分类组合，得到不同的因子组合，确定所述不同的因子组合对应的样本数据；

分别利用所述不同的因子组合对应的样本数据训练随机森林模型，得到一种属性特征对应的多个初始识别模型，以准确率最佳的初始识别模型作为所述属性特征对应的识别模型，并以所述准确率最佳的初始识别模型对应的因子组合作为所述属性特征对应的目标特征因子组合；及

确定所述属性特征、识别模型及目标特征因子组合的映射数据，并将其保存至所述预设存储路径中。