[发明专利]常驻区域变更的判断方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请实施例提供一种常驻区域变更的判断方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，通过确定至少一个候选用户对应的特征信息，其中，任意候选用户为常驻区域发生变化的概率大于第一预设概率阈值的用户。进一步地，通过将上述至少一个候选用户对应的特征信息输入预设分类模型，便可判断上述至少一个候选用户的目标常驻区域是否变更。可见，本申请实施例中通过将确定出的常驻区域可能发生变化的至少一个候选用户对应的特征信息输入训练好的预设分类模型，便可判断出上述至少一个候选用户的目标常驻区域是否变更，从而可以快速且准确地发现用户常驻区域的变更。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种常驻区域变更的判断方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在移动互联网时代，用户常驻区域(例如家、公司等)作为描述用户线下行为的重要特征被广泛应用在各类个性化应用中。例如，信息流推送、在线广告推荐、视频推荐、出行地图推荐、用车推荐、外卖推荐等。如何能快速发现用户常驻区域的变更，对于个性化应用的推荐至关重要。

现有技术，通过特定周期内用户产生的大量定位点聚类来分析用户的常驻区域。通常情况下，现有方式需要足够数量的定位点才能分析出用户常驻区域的变更，从而现有方式需要较长时间才能分析出用户常驻区域的变更。

因此，现有技术的及时性和准备率较差。

发明内容

本申请实施例提供一种常驻区域变更的判断方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术的及时性和准备率较差的技术问题。

本申请实施例第一方面提供一种常驻区域变更的判断方法，包括：

确定至少一个候选用户对应的特征信息；其中，所述候选用户为常驻区域发生变化的概率大于第一预设概率阈值的用户，所述候选用户对应的特征信息包括：所述候选用户在第一预设时长内的第一访问行为特征信息、所述候选用户在第二预设时长内的第二访问行为特征信息，以及所述候选用户在所述第一预设时长内新访问区域的时空特征信息；

将所述至少一个候选用户对应的特征信息输入预设分类模型，判断所述至少一个候选用户的目标常驻区域是否变更。

本申请实施例中，通过确定至少一个候选用户对应的特征信息，其中，任意候选用户为常驻区域发生变化的概率大于第一预设概率阈值的用户，任意候选用户对应的特征信息可以包括但不限于：该候选用户在第一预设时长内的第一访问行为特征信息、该候选用户在第二预设时长内的第二访问行为特征信息，以及该候选用户在该第一预设时长内新访问区域的时空特征信息。进一步地，通过将上述至少一个候选用户对应的特征信息输入预设分类模型，便可判断上述至少一个候选用户的目标常驻区域是否变更。可见，本申请实施例中通过将确定出的常驻区域可能发生变化的至少一个候选用户对应的特征信息输入训练好的预设分类模型，便可判断出上述至少一个候选用户的目标常驻区域是否变更，从而可以快速且准确地发现用户常驻区域的变更。

可选地，所述确定至少一个候选用户对应的特征信息，包括：

针对任意所述候选用户，根据所述候选用户的位置定位信息确定所述第一访问行为特征信息和所述第二访问行为特征信息；

根据所述候选用户的位置定位信息、地图信息和人口统计信息确定所述时空特征信息。

可选地，所述确定至少一个候选用户对应的特征信息之前，还包括：

基于用户访问常驻区域的概率分布从初始集合中确定候选集合；其中，所述初始集合中包括：多个用户的用户信息和所述用户信息对应的至少一个常驻区域信息，所述候选集合中包括：所述至少一个候选用户的用户信息和所述用户信息对应的至少一个常驻区域信息。

可选地，所述基于用户访问常驻区域的概率分布从初始集合中确定候选集合，包括：