[发明专利]一种用户画像标签值分析方法及装置

权利要求书

1.一种用户画像标签值分析方法，其特征在于，所述方法包括：

建立用户画像标签的样本集合，所述样本集合包括用户叶标签对应的标签值、间隔时间和当前时间的关联统计数据；其中，所述用户画像表现为多个标签树组成的标签森林，每一个所述标签树的每一个分支的最后一级叶标签为一个用户叶标签；所述当前时间的关联统计数据由当前时间每间隔一个所述间隔时间向下取整所述用户叶标签对应的标签值组成；

根据所述样本集合，建立每一个所述间隔时间的转移矩阵；

依据所述转移矩阵，计算获得标签值发生状态转移的概率之和；

将所述概率之和与预设稳定性容忍参数进行比较，获得第一比较结果；

基于所述第一比较结果，确定所述标签值的稳定性结果；

其中，通过如下公式建立每一个所述间隔时间的转移矩阵：

所述P表示转移矩阵，所述P(a_ij)表示经过Δt这一间隔时间，用户叶标签对应的标签值由a_i迁移至a_j的概率；

表示第n个取样点上用户画像值由a_i迁移至a_j的概率，等于从时刻到时刻从a_i迁移至a_j的用户数量除以全部的用户数量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

依据所述转移矩阵，计算获得每个所述标签值从第一时刻到第二时刻的转移概率值；

计算所述转移概率的均值，得到整体的转移概率；

根据所述整体的转移概率计算标签值取值变为预设取值的目标转移概率；

将所述目标转移概率与预设近似度参数进行比较，获得第二比较结果；

依据所述第二比较结果，确定在第二时刻的所述标签值对应的预测值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一比较结果，确定所述标签值的稳定性结果，包括：

若所述概率之和不大于所述预设稳定性容忍参数，确定所述标签值的取值为稳定性；

若所述概率之和大于所述预设稳定性容忍参数，确定所述标签值的取值为不稳定性。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述标签值的取值为不稳定性，将所述标签值的更新频率设置为不大于预设频率。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述第二比较结果，确定在第二时刻的所述标签值对应的预测值，包括：

如果所述目标转移概率不小于所述预设近似度参数，将所述标签值在所述第二时刻的预测值确定为所述预设取值。

6.一种用户画像标签值分析装置，其特征在于，所述装置包括：

集合建立单元，用于建立用户画像标签的样本集合，所述样本集合包括用户叶标签对应的标签值、间隔时间和当前时间的关联统计数据；其中，所述用户画像表现为多个标签树组成的标签森林，每一个所述标签树的每一个分支的最后一级叶标签为一个用户叶标签；所述当前时间的关联统计数据由当前时间每间隔一个所述间隔时间向下取整所述用户叶标签对应的标签值组成；

矩阵建立单元，用于根据所述样本集合，建立每一个所述间隔时间的转移矩阵；

第一计算单元，用于依据所述转移矩阵，计算获得标签值发生状态转移的概率之和；

第一比较单元，用于将所述概率之和与预设稳定性容忍参数进行比较，获得第一比较结果；

第一确定单元，用于基于所述第一比较结果，确定所述标签值的稳定性结果；

其中，通过如下公式建立每一个所述间隔时间的转移矩阵：

所述P表示转移矩阵，所述P(a_ij)表示经过Δt这一间隔时间，用户叶标签对应的标签值由a_i迁移至a_j的概率；

表示第n个取样点上用户画像值由a_i迁移至a_j的概率，等于从时刻到时刻从a_i迁移至a_j的用户数量除以全部的用户数量。