[发明专利]一种估算用户的隐性特征分布的方法及装置

摘要

本发明公开了一种估算用户的隐性特征分布的方法及装置，方法包括获取使用网站的用户以及用户的显性特征；从人口数据库获取所有人口的特征信息，其中，所述特征信息包括显性特征和隐性特征；根据所述所有人口的特征信息、使用网站的用户和所述用户的显性特征，结合贝叶斯算法计算所述用户隐性特征分布。通过上述方式中，本发明使得在估算用户的隐性特征时，估算结果更准确。

主权项

一种估算用户的隐性特征分布的方法，其特征在于，所述方法包括：获取使用网站的用户以及用户的显性特征，并且生成第一样本空间；从人口数据库获取所有人口的特征信息，并且生成第二样本空间，其中，所述特征信息包括显性特征和隐性特征；根据所有人口的特征信息、使用网站的用户和用户的显性特征，计算任意用户的P1的值，其中，所述P1的计算公式如下：P1＝P(t∩f|x1∩....∩xL)根据所述所有人口的特征信息，计算任意用户的P2的值，其中，所述P2的计算公式如下：P2＝P(t|x1∩.....∩xL)P(f|x1∩.....∩xL)若所述任意用户的P1与P2均相等，则所述概率独立性条件成立；若否，则修正所述第一样本空间，使得所述修正后的第一样本空间与所述第二样本空间一致；根据所述修正后的第一样本空间内用户的显性特征和第二样本空间内人口的特征信息，结合贝叶斯算法计算所述用户隐性特征分布；其中，所述根据所述所有人口的特征信息、使用网站的用户和所述用户的显性特征，结合贝叶斯算法计算所述用户隐性特征分布的步骤具体为：若在任意用户的隐性特征下，用户使用网站并且用户具有显性特征的概率独立性条件成立，则根据如下公式计算所述用户的隐性特征，P(x1∩....∩xL|t∩f)=P(t|x1∩.....∩xL)P(f|x1∩.....∩xL)P(x1∩.....∩xL)P(t∩f)]]>其中，所述L为大于或等于1的整数，所述x为用户的隐性特征，所述t为用户的显性特征，所述f为使用所述网站的用户。