[发明专利]一种用户深度画像方法及装置在审
申请号: | 201810633410.8 | 申请日: | 2018-06-19 |
公开(公告)号: | CN108804704A | 公开(公告)日: | 2018-11-13 |
发明(设计)人: | 黄亚军 | 申请(专利权)人: | 北京顶象技术有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30;G06Q30/02 |
代理公司: | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人: | 徐丽 |
地址: | 100000 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明提供了一种用户深度画像方法及装置,涉及大数据用户画像技术领域。所述用户深度画像方法首先获取用户的原始数据,确定所述原始数据的数据类型,并根据所述数据类型,对所述原始数据进行抽象转化处理,获得抽象数据,然后确定与所述抽象数据的类型对应的表征学习神经网络,采用所述表征学习神经网络对所述抽象数据进行建模,获得数据表征模型,再根据所述数据表征模型设计并训练所述表征学习模型的目标函数,并利用所述目标函数对所述用户进行深度画像,获得用户深度画像。所述用户深度画像方法将用户数据映射到多维空间进行建模和用户深度画像,保留了更多的用户数据,同时屏蔽了隐私数据,更适用于复杂的数据挖掘和多业务场景。 | ||
搜索关键词: | 画像 抽象数据 原始数据 学习神经网络 目标函数 数据表征 数据类型 用户数据 建模 多维空间 模型设计 数据挖掘 隐私数据 大数据 多业务 屏蔽 映射 抽象 场景 保留 转化 学习 | ||
【主权项】:
1.一种用户深度画像方法,其特征在于,所述用户深度画像方法包括:获取用户的原始数据,确定所述原始数据的数据类型;根据所述数据类型,对所述原始数据进行抽象转化处理,获得抽象数据;确定与所述抽象数据的类型对应的表征学习神经网络,采用所述表征学习神经网络对所述抽象数据进行建模,获得数据表征模型;根据所述数据表征模型设计并训练所述表征学习模型的目标函数,并利用所述目标函数对所述用户进行深度画像,获得用户深度画像。
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