[发明专利]基于深度学习的用户类型识别方法、装置、服务器

说明书

本发明实施例公开了一种基于深度学习的用户类型识别方法、装置、服务器；本发明实施例可以获取目标用户的用户特征，以及种子用户的种子用户特征；基于所述种子用户的种子用户特征对所述种子用户进行聚类处理，得到种子用户群，所述种子用户群包括同一用户类型的种子用户；确定所述种子用户群的种子用户群特征；基于所述种子用户群特征和所述目标用户的用户特征，确定与所述目标用户最相似的种子用户群；将所述种子用户群的用户类型作为所述用户的用户类型，从而识别出所述用户的用户类型。本发明实施例可快速地、准确地确认用户的用户类型，由此，本方案可以提升基于深度学习的用户类型识别方法的分类效率。

技术领域

本发明涉及计算机领域，具体涉及一种基于深度学习的用户类型识别方法、装置、服务器。

背景技术

内容消费是信息消费的重要组成部分，即人们对互联网信息内容的消费，也是持续满足人们信息消费需求的根本动力。比如，用户可通过线上或线下的支付途径来获取一些通常被运营商加密或隐藏的内容，如付费书籍、付费漫画、付费视频、虚拟道具等。由于人们的消费观念不同，有的用户偏好免费内容，有的用户具有更高的付费意愿。

因此，目前亟需一种高效的用户类型识别方法来确认用户的用户类型，从而在海量的用户中识别出每个用户的用户类型，以便针对不同的用户类型制定不同的运营策略，实现精细化运营。

发明内容

本发明实施例提供一种基于深度学习的用户类型识别方法、装置、服务器，可以提升基于深度学习的用户类型识别方法的分类效率。

本发明实施例提供一种基于深度学习的用户类型识别方法，包括：

获取目标用户的用户特征，以及种子用户的种子用户特征；

基于所述种子用户的种子用户特征对所述种子用户进行聚类处理，得到种子用户群，所述种子用户群包括同一用户类型的种子用户；

确定所述种子用户群的种子用户群特征；

基于所述种子用户群特征和所述目标用户的用户特征，确定与所述目标用户最相似的种子用户群；

将所述种子用户群的用户类型作为所述用户的用户类型，从而识别出所述用户的用户类型。

本发明实施例还提供一种基于深度学习的用户类型识别装置，包括：

特征单元，用于获取目标用户的用户特征，以及种子用户的种子用户特征；

聚类单元，用于基于所述种子用户的种子用户特征对所述种子用户进行聚类处理，得到种子用户群，所述种子用户群包括同一用户类型的种子用户；

群特征单元，用于确定所述种子用户群的种子用户群特征；

相似单元，用于基于所述种子用户群特征和所述目标用户的用户特征，确定与所述目标用户最相似的种子用户群；

类型单元，用于将所述种子用户群的用户类型作为所述用户的用户类型，从而识别出所述用户的用户类型。

在一些实施例中，在所述特征单元之前，还包括：

多维单元，用于获取种子用户的用户多维信息，以及所述种子用户的用户类型；

提取单元，用于对所述种子用户的用户多维信息进行特征提取，得到所述种子用户的用户特征；

训练单元，用于采用训练样本对预设模型进行训练，得到待评估模型，所述训练样本包括所述种子用户的所述用户特征和用户类型；

评估单元，用于对所述待评估模型进行模型评估，得到所述待评估模型的评估得分；

模型单元，用于当所述评估得分属于预设阈值时将所述待评估模型作为识别模型。

在一些实施例中，所述相似单元，用于：