[发明专利]基于机器学习的用户挖掘方法及装置、电子设备、介质在审
| 申请号： | 201811062830.1 | 申请日： | 2018-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN110059112A | 公开（公告）日： | 2019-07-26 |
| 发明（设计）人： | 林凌军 | 申请（专利权）人： | 中国平安人寿保险股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司 44232 | 代理人： | 刘抗美 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区益田路503*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本公开是关于一种基于机器学习的用户挖掘方法及装置、电子设备、存储介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：通过多个维度特征获取所有用户的历史数据；对所述多个维度特征进行特征选择，得到与测试对象关联的至少一个目标维度特征；通过所述至少一个目标维度特征的历史数据对预设模型进行训练建立用于进行用户预测的多个挖掘模型，并基于所述多个挖掘模型确定目标挖掘模型；通过所述目标挖掘模型从所有用户中确定目标用户。本公开通过基于大数据分析的智能预测和计算，能够通过模型从多个维度进行用户挖掘，提高用户挖掘的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 用户挖掘 维度 挖掘 电子设备 基于机器 历史数据 目标维度 人工智能技术 测试对象 存储介质 模型确定 目标用户 特征获取 特征选择 用户预测 智能预测 大数据 准确率 预设 关联 学习 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的用户挖掘方法，其特征在于，包括：通过多个维度特征获取所有用户的历史数据；对所述多个维度特征进行特征选择，得到与测试对象关联的至少一个目标维度特征；通过所述至少一个目标维度特征的历史数据对预设模型进行训练建立用于进行用户预测的多个挖掘模型，并基于所述多个挖掘模型确定目标挖掘模型；通过所述目标挖掘模型从所有用户中确定目标用户。
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