用户关系识别方法、装置、电子设备及存储介质.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CN111368131A(43)申请公布日2020.07.03(21)申请号202010153074.4G06K9/62(2006.01)(22)申请日2020.03.06G06Q50/00(2012.01)(71)申请人咪咕音乐有限公司地址610015四川省成都市高新区交子大道575号中海国际中心J座1层103、104号及J座3-10层申请人咪咕文化科技有限公司中国移动通信集团有限公司(72)发明人李家杰(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002代理人马瑞(51)Int.Cl.G06F16/635(2019.01)G06F16/9536(2019.01)权利要求书2页说明书14页附图2页(54)发明名称用户关系识别方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本发明实施例提供一种用户关系识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：确定用于识别用户关系的设定识别模型；获取第一用户针对第二用户的用户行为数据；根据所述用户行为数据和所述设定识别模型，识别第一用户针对第二用户的用户关系。因此，本发明实施例实现了直接采用预先训练好的识别模型来识别不同用户之间的用户关系，提高了用户关系识别的效率，还提高了用户关系识别的准确性，尤其是在信息推荐时，可以根据识别出的用户关系进行准确推荐，从而达到更好的信息推荐结果。CN111368131ACN111368131A权利要求书1/2页1.一种用户关系识别方法，其特征在于，包括：确定用于识别用户关系的设定识别模型；获取第一用户针对第二用户的用户行为数据；根据所述用户行为数据和所述设定识别模型，识别第一用户针对第二用户的用户关系。2.根据权利要求1所述的用户关系识别方法，其特征在于，所述确定用于识别用户关系的设定识别模型，包括：根据预先设置的用于识别用户关系的关联标签，从数据库中选取训练样本用户；对所述训练样本用户的行为数据进行证据权重WOE和信息价值IV计算，得到用户行为对应的IV值；根据所述用户行为对应的IV值，在层次分析法AHP中构造判断矩阵，所述判断矩阵中每一行的各个得分项的得分值用于表征行标题表示的用户行为针对列标题表示的另一用户行为的重要程度；调整所述判断矩阵中每一行的各个得分项的权重，并进行召回率计算，直到计算得到的召回率不继续变大时，结束权重调整；输出最大召回率对应的用户行为权重值、以及用于识别用户关系的用户行为得分阈值。3.根据权利要求2所述的用户关系识别方法，其特征在于，所述关联标签包括多种用于识别用户关系的二分类标签；所述训练样本用户包括正样本用户和负样本用户，所述正样本用户是具备至少一种二分类标签的用户，所述负样本用户是不具备任一二分类标签的用户。4.根据权利要求2所述的用户关系识别方法，其特征在于，所述对所述训练样本用户的行为数据进行证据权重WOE和信息价值IV计算，得到用户行为对应的IV值，包括：针对任一用户行为，配置多个行为数据组；将所述训练样本用户的行为数据划分至对应的行为数据组中；利用第一公式计算各个行为数据组的WOE值；其中，第一公式包括：WOEi＝ln((yi/y)/(ni/n))其中，i表示待计算WOE值的行为数据组的编号，yi表示待计算WOE值的行为数据组中具备所述关联标签的用户数，y表示所有行为数据组中具备所述关联标签的用户数，ni表示待计算WOE值的行为数据组中不具备所述关联标签的用户数，n表示所有行为数据组中不具备所述关联标签的用户数；利用第二公式计算各个行为数据组的IV值；其中，第二公式包括：IVi＝WOEi*((yi/y)-(ni/n))其中，i表示待计算IV值的行为数据组的编号，WOEi表示待计算IV值的行为数据组的WOE值，yi表示待计算IV值的行为数据组中具备所述关联标签的用户数，y表示所有行为数据组中具备所述关联标签的用户数，ni表示待计算IV值的行为数据组中不具备所述关联标签的用户数，n表示所有行为数据组中不具备所述关联标签的用户数；对各个行为数据组的IV值求和，得到用户行为对应的IV值。5.根据权利要求2所述的用户关系识别方法，其特征在于，所述调整所述判断矩阵中每2CN111368131A权利要求书2/2页一行的各个得分项的权重，包括：计算所述判断矩阵中每一列的和，并对每个得分项进行归一化处理；计算归一化处理后的判断矩阵中每一行的和；对每一行的和进行归一化处理，得到的归一化处理结果为行标题表示的用户行为对应的权重值；对计算得到的权重值进行一致性验证，所述一致性验证是基于计算得到的权重值，确定不同用户行为中两两比较后的重要程度为逻辑一致。6.根据权利要求2所述的用户关系识别方法，其特征在于，所述根据所述用户行为数据和所述设定识别模型，识别第一用户针对