[发明专利]用户属性确定方法及装置、存储介质和电子设备

权利要求书

1.一种用户属性确定方法，其特征在于，包括：

获取第一用户所使用应用程序的特征数据，所述第一用户为用户集合中待确定用户属性的用户；

将所述第一用户所使用应用程序的特征数据输入属性分类模型，以得到所述第一用户的用户属性确定结果；

其中，所述属性分类模型基于第二用户所使用应用程序的特征数据以及所述第二用户的用户属性类型训练得到，所述第二用户为所述用户集合中已确定用户属性类型的用户。

2.根据权利要求1所述的用户属性确定方法，其特征在于，所述属性分类模型包括词向量模型和预测模型；其中，将所述第一用户所使用应用程序的特征数据输入属性分类模型，以得到所述第一用户的用户属性确定结果，包括：

通过所述词向量模型对所述第一用户所使用应用程序的特征数据进行处理，得到所述第一用户所使用应用程序的向量数据；

通过所述预测模型对所述向量数据进行特征提取操作，以得到所述第一用户的用户属性确定结果。

3.根据权利要求2所述的用户属性确定方法，其特征在于，通过所述预测模型对所述向量数据进行特征提取操作，以得到所述第一用户的用户属性确定结果，包括：

通过所述预测模型对所述向量数据进行特征提取操作，得到中间预测结果；

获取与所述用户属性相关的约束条件；

基于所述约束条件对所述中间预测结果进行处理，得到所述第一用户的用户属性确定结果。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的用户属性确定方法，其特征在于，所述属性分类模型的数量为多个，并且所述属性分类模型的数量与所述用户属性类型的数量相同。

5.根据权利要求1所述的用户属性确定方法，其特征在于，获取第一用户所使用应用程序的特征数据，将所述第一用户所使用应用程序的特征数据输入属性分类模型，包括：

获取所述第一用户距当前一预设时间段内所使用的多个应用程序的特征数据；

将所述多个应用程序的特征数据进行拼接，得到拼接数据；

将所述拼接数据输入所述属性分类模型。

6.根据权利要求5所述的用户属性确定方法，其特征在于，所述用户属性确定方法还包括：

获取所述第一用户距当前所述预设时间段内所使用的所有应用程序；

从所述所有应用程序中，筛选出应用程序的下载量大于下载量阈值的所述多个应用程序。

7.根据权利要求2所述的用户属性确定方法，其特征在于，所述用户属性确定方法还包括：

确定与所述用户属性相关联的目标应用程序；

在所述用户集合中，确定所使用的应用程序包括所述目标应用程序的用户，作为所述第二用户。

8.根据权利要求7所述的用户属性确定方法，其特征在于，所述用户属性确定方法还包括：

利用所述第二用户所使用应用程序的特征数据以及所述第二用户的用户属性类型，构建正样本；

从所述用户集合除所述第二用户的集合中确定出第三用户，并结合所述第三用户所使用应用程序的特征数据，构建负样本；

利用所述正样本和所述负样本构建样本集，基于所述样本集训练所述属性分类模型。

9.根据权利要求8所述的用户属性确定方法，其特征在于，所述词向量模型为参数固定的模型，其中，基于所述样本集训练所述属性分类模型，包括：

将所述样本集中的样本输入所述属性分类模型；

利用样本集中样本的用户属性类型以及所述属性分类模型的分类结果，对所述属性分类模型中的预测模型的参数进行优化。