[发明专利]基于机器学习和用户画像技术的社交用户推荐方法及装置有效
| 申请号： | 201810758562.0 | 申请日： | 2018-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN108920682B | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 陈建成 | 申请（专利权）人： | 厦门盈趣科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06Q50/00 |
| 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： | 魏彦 |
| 地址： | 361000 福建省厦门市海沧区*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于机器学习和用户画像技术的社交用户推荐方法及装置，涉及互联网及物联网模式识别技术领域。其中，所述方法包括：获取社交用户的运动数据及个人属性；对所述运动数据进行处理，并将处理后的数据输入神经网络模型进行运算，得到所述社交用户的运动情境类型；将所述社交用户的运动情境类型及个人属性输入用户画像模型，得到所述社交用户的用户画像；基于所述社交用户的用户画像以及配置于所述用户画像模型的初始社交推荐方案将所述社交用户推荐给满足设定条件的其他用户。通过该方法可避免社交用户在与被推荐用户沟通后无法及时得到回应的问题，提高了社交用户推荐的合理性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 用户 画像 技术 社交 推荐 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习和用户画像技术的社交用户推荐方法，其特征在于，应用于服务器，所述服务器配置有用户画像模型及神经网络模型，所述方法包括：获取社交用户的运动数据及个人属性，其中，所述个人属性包括社交用户设定的人口特征信息和偏好信息；对所述运动数据进行处理，并将处理后的数据输入所述神经网络模型进行运算，得到所述社交用户的运动情境类型；将所述社交用户的运动情境类型及个人属性输入所述用户画像模型，得到所述社交用户的用户画像；基于所述社交用户的用户画像以及配置于所述用户画像模型的初始社交推荐方案将所述社交用户推荐给满足设定条件的其他用户。
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