[发明专利]推测获得用户属性的方法和系统在审
| 申请号： | 201611149073.2 | 申请日： | 2016-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN108228595A | 公开（公告）日： | 2018-06-29 |
| 发明（设计）人： | 丁圣勇;樊勇兵;陈楠;赖培源;陈天;黄志兰 | 申请（专利权）人： | 中国电信股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 11038 | 代理人： | 曲瑞 |
| 地址： | 100033 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 用户属性 游戏行为 分类器 信息统计 用户隐私 游戏日志 大数据 敏感 | ||
1.一种推测获得用户属性的方法，其特征在于，包括：
根据游戏日志信息统计获得用户的游戏行为数据；以及
根据所述游戏行为数据和通过训练得到的分类器推测获得所述用户的用户属性；其中，所述分类器包含游戏行为数据与用户属性的对应关系。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据游戏日志信息统计获得用户的游戏行为数据的步骤之前，所述方法还包括：
通过对期望数量的已知用户属性的样本用户集群进行训练得到所述分类器。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过对期望数量的已知用户属性的样本用户集群进行训练得到所述分类器的步骤包括：
通过游戏平台选取期望数量的利用已知终端号码注册的用户作为样本用户集群；
通过运营商系统获取所述样本用户集群的注册信息，所述注册信息包含用户属性；以及
对所述样本用户集群的注册信息和所述样本用户集群的游戏行为数据进行训练，得到所述分类器，其中，所述分类器包含游戏行为数据与用户属性的对应关系。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
利用选择随机森林模型对期望数量的已知用户属性的样本用户集群进行训练得到所述分类器。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述游戏行为数据包括：用于下载所述游戏的手机的型号和屏幕分辨率，以及所述游戏的属性；
所述用户属性包括：用户的性别、年龄范围和喜欢的游戏类型。
6.一种推测获得用户属性的系统，其特征在于，包括：
统计单元，用于根据游戏日志信息统计获得用户的游戏行为数据；以及
分析单元，用于根据所述游戏行为数据和通过训练得到的分类器推测获得所述用户的用户属性；其中，所述分类器包含游戏行为数据与用户属性的对应关系。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括：
训练单元，用于通过对期望数量的已知用户属性的样本用户集群进行训练得到所述分类器。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，
所述统计单元通过游戏平台选取期望数量的利用已知终端号码注册的用户作为样本用户集群；并通过运营商系统获取所述样本用户集群的注册信息，所述注册信息包含用户属性；
所述训练单元对所述样本用户集群的注册信息和所述样本用户集群的游戏行为数据进行训练，得到所述分类器，其中，所述分类器包含游戏行为数据与用户属性的对应关系。
9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，
所述训练单元利用选择随机森林模型对期望数量的已知用户属性的样本用户集群进行训练得到所述分类器。
10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，
所述游戏行为数据包括：用于下载所述游戏的手机的型号和屏幕分辨率，以及所述游戏的属性；
所述用户属性包括：用户的性别、年龄范围和喜欢的游戏类型。
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