[发明专利]用户数据的特征选择方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种用户数据的特征选择方法，包括：

获取用户数据的特征信息，提取所述特征信息对应的特征变量；

对所述特征变量进行聚类，得到多个聚类结果；

对所述多个聚类结果内的特征变量分别进行组合，得到多个特征组合，所述特征组合包括多个组合特征变量；

获取目标变量，利用所述目标变量对多个组合特征变量进行相关性检验；

检验通过时，对所述组合特征变量添加交互标签；

利用添加交互标签后的组合特征变量解析对应的特征变量；

通过解析得到的特征变量生成用户最优特征变量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标变量对多个组合特征变量进行检验的步骤包括：

利用所述目标变量计算所述组合特征变量的P-value值；

将所述P-value值与第一阈值进行比较，当所述P-value值小于第一阈值时，记录所述组合特征变量通过检验。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用添加交互标签后的组合特征变量解析对应的特征变量的步骤包括：

统计所述特征变量在所述添加交互标签后的组合特征变量中出现的频数；

计算所述频数对应的方差，利用所述方差与第二阈值进行比较；

当所述方差达到第二阈值时，将所述频数对应的特征变量记录为用户最优特征变量。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取用户数据的特征信息的步骤之前，还包括：

获取数据库中用户的注册数据和用户的历史数据；

根据用户的注册数据获取第三方平台的用户行为数据；

对所述注册数据、历史数据和行为数据进行分析，得到分析后的用户数据；

获取预设关键字，利用预设关键字提取所述用户数据中的特征信息。

5.一种用户数据的特征选择装置，包括：

获取模块，用于获取用户数据的特征信息，提取所述特征信息对应的特征变量；

聚类模块，用于对所述特征变量进行聚类，得到多个聚类结果；

检验模块，用于对所述多个聚类结果内的特征变量分别进行组合，得到多个特征组合，所述特征组合包括多个组合特征变量；获取目标变量，利用所述目标变量对多个组合特征变量进行相关性检验，检验通过时，对所述组合特征变量添加交互标签；

解析模块，用于利用添加交互标签后的组合特征变量解析对应的特征变量；通过解析得到的特征变量生成用户最优特征变量。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述特征检验模块还用于利用所述目标变量计算所述组合特征变量的P-value值；将所述P-value值与第一阈值进行比较，当所述P-value值小于第一阈值时，记录所述组合特征变量通过检验。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述特征解析模块还用于统计所述特征变量在所述添加交互标签后的组合特征变量中出现的频数；计算所述频数对应的方差，利用所述方差与第二阈值进行比较；当所述方差达到第二阈值时，将所述频数对应的特征变量记录为用户最优特征变量。

8.根据权利要求5至7中任一项所述的装置，其特征在于，所述获取模块还用于获取数据库中用户的注册数据和用户的历史数据；根据用户的注册数据获取第三方平台的用户行为数据；对所述注册数据、历史数据和行为数据进行分析，得到分析后的用户数据，获取预设关键字，利用预设关键字提取所述用户数据中的特征信息。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述理器执行所述程序时实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。