[发明专利]用户分类方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种用户分类方法，包括：

获取用户针对目标类型的推送对象的历史观看数据和历史资源变化数据，并根据所述历史观看数据和所述历史资源变化数据获取所述用户的观看等级；

获取所述用户的第一资源变化数据和所述推送对象的第二资源变化数据，并根据所述第一资源变化数据和所述第二资源变化数据获取所述用户的付费意愿等级；

根据所述观看等级和所述付费意愿等级，获取所述用户的分类结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第一资源变化数据和所述第二资源变化数据获取所述用户的付费意愿等级，包括：

从所述第一资源变化数据中提取出所述用户的第一资源变化特征，并从所述第二资源变化数据中提取出所述推送对象的第二资源变化特征；

将所述第一资源变化特征和所述第二资源变化特征输入至目标词向量模型，由所述目标词向量模型输出所述用户的第一向量和所述推送对象的第二向量；

根据所述第一向量和所述第二向量获取所述用户的付费意愿等级。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述第一向量和所述第二向量获取所述用户的付费意愿等级，包括：

获取所述第一向量和每个所述第二向量的乘积；

根据所述第一向量对应的乘积的最大值，获取所述用户的付费意愿等级。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

获取所述推送对象的状态信息；

从所述推送对象中筛选出状态信息为目标状态信息的候选推送对象；

根据所述用户的分类结果，从所述候选推送对象中获取所述用户对应的目标推送对象。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述方法还包括：

获取所述用户对所述推送对象的互动行为数据，其中，所述推送对象对应至少一种标签信息；

根据所述互动行为数据，获取所述用户对所述标签信息的兴趣得分。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据所述互动行为数据，获取所述用户对所述标签信息的兴趣得分，包括：

从所述互动行为数据中提取出所述用户的第三向量和所述标签信息的第四向量；

根据所述第三向量和所述第四向量获取所述用户对所述标签信息的兴趣得分。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述互动行为数据包括互动行为矩阵，所述从所述互动行为数据中提取出所述用户的第三向量和所述标签信息的第四向量，包括：

将所述互动行为矩阵输入至目标矩阵分解模型中，由所述目标矩阵分解模型输出所述第三向量和所述第四向量。

8.根据权利要求5-7任一项所述的方法，其中，所述根据所述用户的分类结果，从所述候选推送对象中获取所述用户对应的目标推送对象，包括：

根据所述用户的分类结果，从所述候选推送对象中获取与所述分类结果匹配的推送对象；

从所述匹配的推送对象中筛选出所述兴趣得分大于预设分数阈值的标签信息对应的推送对象，作为所述用户对应的目标推送对象。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

根据所述用户的分类结果，识别是否需要调整运营策略；

响应于需要调整运营策略，根据所述用户的分类结果生成目标运营策略；

将当前运营策略切换为所述目标运营策略。

10.一种词向量模型的训练方法，包括：

获取样本用户的样本第一资源变化特征和样本第一向量，以及样本推送对象的样本第二资源变化特征和样本第二向量；

根据所述样本第一资源变化特征、所述样本第二资源变化特征、所述样本第一向量和所述样本第二向量，对词向量模型进行训练，以生成目标词向量模型。