用户分类方法、装置及存储介质.pdf
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用户分类方法、装置及存储介质.pdf
本申请公开了一种用户分类方法、装置及存储介质,包括获取历史信息,根据所述历史信息使用CatBoost算法进行特征选择,从而生成回顾性分析数据;根据所述回顾性分析数据使用GA算法进行模型训练,从而生成风险预测模型;获取实时特征信息,将所述实时特征信息添加到所述风险预测模型内进行推算,从而输出风险预测等级,并根据所述风险预测等级对测试用户进行分类。本申请通过上述方法及结构,实现了可结合回顾性用户的历史用户特征以及预测用户当前的用户特征来进行更精准地分类,解决了现有技术当中现有的分类模型容易由于用户自身情况随着
用户分类的方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请涉及人工智能技术领域,本申请公开了一种用户分类的方法、装置、设备及存储介质,通过将获取的用户数据项目中的缺失数据项目进行填充,并将填充后的特殊数据项目和常规数据项目输入训练后的初次分类模型进行分类处理,得到初次分类结果;由于包括特殊数据项目,会导致最终分类结果的偏差,将合初次分类结果进行对应的权重调整,并加权求和得到用户分类结果,提高了用户分类的稳定性,从而保证了分类结果的精确性。
用户分类方法、用户分类装置、存储介质与电子设备.pdf
本公开提供了一种用户分类方法、用户分类装置、计算机可读存储介质与电子设备,属于数据处理技术领域。所述方法包括:获取多个用户的用户数据,所述用户数据包括多个特征变量的特征数据和各所述用户的初始类别标签;按照所述初始类别标签将所述用户数据划分为多个包括正例数据和负例数据的数据组合;对每个数据组合中的正例数据和负例数据进行处理,确定各所述特征变量的特征评分;根据各所述特征变量的特征评分,筛选出所述多个特征变量中的目标特征变量,并通过所述目标特征变量对应的特征数据将所述多个用户划分为多个类别。本公开可以提高用户分
用户行为分类方法和装置及存储介质.pdf
本公开关于一种用户行为分类方法和装置及存储介质。该方法包括:获取待分类的当前用户操作行为对应的时间序列数据,其中,时间序列数据用于记录当前用户操作行为在目标时间段内的统计结果,当前用户操作行为为当前用户账号对目标平台中展示的多媒体资源执行的操作行为;根据时间序列数据确定当前用户操作行为与每个核心操作行为之间的行为相似度,其中,核心操作行为是从各种用户操作行为中确定出的与每个聚类簇匹配的操作行为;在行为相似度满足目标核心操作行为的匹配条件的情况下,将当前用户操作行为分类到目标核心操作行为匹配的目标聚类簇中。
用户分类的方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本申请提供了一种用户分类的方法、装置、电子设备及存储介质。其中,在用户分类的方法中,首先构建用户标签体系,其中,用户标签体系包括金融标签、非金融标签和基础标签。然后获取目标标签下的用户数据,其中,目标标签为金融标签、非金融标签和基础标签中任意一个标签。接着通过预先训练好的聚类模型对所述用户数据进行聚类处理,得到k个类别的数据,其中,k为正整数,k与所述聚类模型中设定的聚类个数一致。最后对聚类后的数据进行业务分析,得到各个类别的用户特征。由此可知,利用本申请的方法,可以针对某个标签下的用户数据进行聚类处理,