一种用户分类方法、装置、存储介质及电子设备.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115129725A(43)申请公布日2022.09.30(21)申请号202110320269.8(22)申请日2021.03.25(71)申请人北京沃东天骏信息技术有限公司地址100176北京市大兴区北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室申请人北京京东世纪贸易有限公司(72)发明人肖希元(74)专利代理机构北京品源专利代理有限公司11332专利代理师孟金喆(51)Int.Cl.G06F16/23(2019.01)G06F16/2458(2019.01)G06Q30/06(2012.01)权利要求书2页说明书10页附图2页(54)发明名称一种用户分类方法、装置、存储介质及电子设备(57)摘要本发明实施例公开了一种用户分类方法、装置、存储介质及电子设备。其中方法包括：获取各用户的对象操作数据；对于任一用户，基于当前用户的对象操作数据确定当前对象的竞争对象，分别获取所述当前用户对所述当前对象和对所述竞争对象进行操作的特征数据；基于所述当前用户对所述当前对象和所述竞争对象进行操作的特征数据，确定所述当前用户对所述当前对象的忠诚指数；基于各用户的忠诚指数排序，确定各用户对所述当前对象的忠诚分类。本实施例中无需构建聚类或者是回归模型，计算量小，提高了忠诚分类的效率，同时通过确定竞争对象，针对性的进行忠诚度分类，提高了忠诚分类的精度。CN115129725ACN115129725A权利要求书1/2页1.一种用户分类方法，其特征在于，包括：获取各用户的对象操作数据；对于任一用户，基于当前用户的对象操作数据确定当前对象的竞争对象，分别获取所述当前用户对所述当前对象和对所述竞争对象进行操作的特征数据；基于所述当前用户对所述当前对象和所述竞争对象进行操作的特征数据，确定所述当前用户对所述当前对象的忠诚指数；基于各用户的忠诚指数排序，确定各用户对所述当前对象的忠诚分类。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于当前用户的对象操作数据确定当前对象的竞争对象，包括：基于所述当前用户的对象操作数据中各对象的操作时间戳，生成对象的至少一个项集，其中，各所述项集中包括至少一个对象；确定所述当前对象在各项集中的关联对象，以及所述当前对象与各所述关联对象的关联系数；根据所述当前对象与各所述关联对象的关联系数确定所述当前对象的竞争对象。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前用户的对象操作数据中各对象的操作时间戳，生成对象的至少一个项集，包括：根据所述对象操作数据中各对象的操作时间戳确定相邻操作数据的时间间隔；基于所述时间间隔和预设时间阈值，将所述对象操作数据划分为多个数据会话；基于每一个数据会话中包括的至少一个对象生成一个项集。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述关联系数包括关联支持度和关联置信度；所述确定所述当前对象在各项集中的关联对象，以及所述当前对象与各所述关联对象的关联系数，包括：将任一项集中与所述当前对象同步出现的对象确定为所述当前对象的关联对象；基于所述当前对象和所述关联对象在各项集中同步出现的概率确定所述关联支持度；基于所述当前对象出现时，所述关联对象在各项集中出现的概率确定所述关联置信度。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前对象与各所述关联对象的关联系数确定所述当前对象的竞争对象，包括：根据支持度阈值和置信度阈值确定与所述当前对象的候选竞争对象；基于各所述候选竞争对象的关联支持度和/或关联置信度确定所述当前对象的竞争对象。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若不存在候选竞争对象，则调整所述支持度阈值和/或所述置信度阈值，并将于调节后的支持度阈值和置信度阈值重新确定竞争对象。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述当前用户对所述当前对象和所述竞争对象进行操作的特征数据，确定所述当前用户对所述当前对象的忠诚指数，包括：基于预先设置的各特征数据的权重，以及所述当前对象对应的特征数据生成得到所述当前对象的第一指数；2CN115129725A权利要求书2/2页基于预先设置的各特征数据的权重，以及所述竞争对象对应的特征数据生成所述竞争对象的第二指数；基于所述当前对象和所述竞争对象的权重、所述第一指数和所述第二指数确定所述当前用户对所述当前对象的忠诚指数。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述当前用户对所述当前对象和所述竞争对象进行操作的特征数据，确定所述当前用户对所述当前对象的忠诚指数之前，所述方法还包括：验证各所述特征数据是否为异常值，并剔除所述异常值。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各用户的忠诚指数排序，确定各用户对所述当前对象的忠诚分类，包括：基于各