一种用户分类方法、装置、存储介质及电子设备.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113077292A(43)申请公布日2021.07.06(21)申请号202110424943.7G06K9/62(2006.01)(22)申请日2021.04.20(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)发明人郑大念方刚(74)专利代理机构北京品源专利代理有限公司11332代理人孟金喆(51)Int.Cl.G06Q30/02(2012.01)G06F16/2457(2019.01)G06F16/2458(2019.01)权利要求书2页说明书11页附图7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：获取预设时间段内，对当前品类存在行为触点的候选用户；基于所述当前品类和各候选用户的行为触点的行为类型，确定候选用户的特征提取时间窗口；在所述特征提取时间窗口内，提取所述候选用户的属性特征和行为特征；基于预先设置的用户分类模型对各所述候选用户的属性特征和行为特征进行分类处理，得到各所述候选用户针对于所述当前品类的分类结果。针对性地确定候选用户的特征提取时间窗口，提取所述候选用户的属性特征和行为特征，针对不同品类特性，在不同的特征提取时间窗口内提取候选用户的特征信息，提高特征提取的全面性和针对性，以及提高了用户分类的精度。CN113077292ACN113077292A权利要求书1/2页1.一种用户分类方法，其特征在于，包括：获取预设时间段内，对当前品类存在行为触点的候选用户；基于所述当前品类和各候选用户的行为触点的行为类型，确定候选用户的特征提取时间窗口；在所述特征提取时间窗口内，提取所述候选用户的属性特征和行为特征；基于预先设置的用户分类模型对各所述候选用户的属性特征和行为特征进行分类处理，得到各所述候选用户针对于所述当前品类的分类结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前品类包括快消品和耐消品，所述快消品对应的特征提取时间窗口小于所述耐消品对应的特征提取时间窗口；所述行为触点的行为类型包括主动行为和被动行为，所述主动行为对应的特征提取时间窗口大于所述被动行为对应的特征提取时间窗口。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前品类和各候选用户的行为触点的行为类型，确定候选用户的特征提取时间窗口，包括：基于所述当前品类对应的第一特征提取时间窗口、候选用户的行为触点的行为类型对应的第二特征提取时间窗口、以及当前品类和行为类型的权重，确定候选用户的特征提取时间窗口。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行为特征包括当前品类的行为特征和全品类的行为特征。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户分类模型包括用户行为分类模型和/或用户价值分类模型，其中，所述用户行为分类模型用于基于各候选用户在未来时间段内的行为对各所述候选用户进行分类，所述用户价值分类模型用于基于各候选用户在未来时间段内的价值对各所述候选用户进行分类。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于预先设置的用户分类模型对各所述候选用户的属性特征和行为特征进行分类处理，得到各所述候选用户针对于所述当前品类的分类结果，包括：将所述用户行为分类模型或所述用户价值分类模型的输出结果确定为所述各所述候选用户针对于所述当前品类的分类结果；或者；基于所述用户行为分类模型输出的行为分类结果和所述用户价值分类模型输出的价值分类结果确定所述当前品类的分类结果。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述用户行为分类模型为分类决策树模型，所述用户行为分类模型的训练方法包括：获取预设候选用户的样本数据，以及各所述候选用户的行为标签；将所述样本数据输入至待训练的用户行为分类模型，基于第一训练准则确定所述用户行为分类模型中各节点的特征以及阈值，直到满足第一终止条件，得到初始用户行为分类模型；获取所述初始用户行为分类模型中各叶子节点的候选用户，根据各候选用户的行为标签确定各叶子节点的转化率，基于各所述叶子节点的转化率对各所述叶子节点进行合并处理或截断处理，得到包括第一预设数量叶子节点的用户行为分类模型。8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述用户价值分类模型为回归决策树模2CN113077292A权利要求书2/2页型，所述用户价值分类模型的训练方法包括：获取预设候选用户的样本数据，以及各所述候选用户的价值标签；将所述样本数据输入至待训练的用户价值分类模型，基于第二训练准则确定所述用户价值分类模型中各节点的特征以及阈值，直到满足第二终止条件，得到初始用