[发明专利]用户群分类方法、存储介质以及终端

说明书

本发明提供一种用户群分类方法、存储介质以及终端，以解决现有技术中存在的用户群使用效率不佳的问题。所述的方法包括步骤：获取各个用户之间的交友关系和社交行为数据，以及各个用户的用户属性；以各个用户为点，以各个用户之间的交友关系为边，构建第一交友关系网络；基于各个用户的用户属性对所述第一交友关系网络中的各个点进行赋值，基于各个用户之间的社交行为数据对所述第一交友关系网络中的每条边进行赋值，获得第二交友关系网络；基于所述第二交友关系网络对各个用户进行分类，获得各个用户所属的用户群。本发明实施例提高了用户群使用效率。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，具体而言，本发明涉及一种用户群分类方法、存储介质以及终端。

背景技术

在互联网大数据时代，充分挖掘数据背后隐藏的规律用于指导业务营运，能起到事半功倍的效果。以用户的运营为例，将不同的用户按照特定特征划分至不同的用户群，然后就可以找出某类符合特定特征的用户群，针对该用户群执行相应的运营策略，例如召回用户、推送活动消息、测试新功能等，从而使各类运营策略执行达到较佳的效果。但是传统技术中的用户群划分方法仅考虑单一的用户特征属性，得到的用户群使用起来效率不佳。

发明内容

本发明针对现有方式的缺点，提出一种用户群分类方法、存储介质以及终端，用以解决现有技术中存在的用户群使用效率不佳的问题，以提高用户群使用效率。

本发明的实施例根据第一个方面，提供了一种用户群分类方法，包括步骤：

获取各个用户之间的交友关系和社交行为数据，以及各个用户的用户属性；

以各个用户为点，以各个用户之间的交友关系为边，构建第一交友关系网络；

基于各个用户的用户属性对所述第一交友关系网络中的各个点进行赋值，基于各个用户之间的社交行为数据对所述第一交友关系网络中的每条边进行赋值，获得第二交友关系网络；

基于所述第二交友关系网络对各个用户进行分类，获得各个用户所属的用户群。

在一个实施例中，所述基于各个用户的用户属性对所述第一交友关系网络中的各个点进行赋值，包括：

基于各个用户的用户属性对各个用户进行聚类分析，获得各个用户所属的类别；

将各个用户所属的类别分别赋值给所述第一交友关系网络中对应的点。

在一个实施例中，所述基于各个用户的用户属性对各个用户进行聚类分析，获得各个用户所属的类别，包括：

基于各个用户的用户属性，采用至少两种聚类算法对各个用户进行聚类分析，获得各个用户在每种聚类算法下所属的初始类别；

从用户所属的所有初始类别中选取出现次数大于预设阈值的初始类别，作为该用户所属的最终类别。

在一个实施例中，所述至少两种聚类算法包括层次聚类算法、k-中心性聚类算法以及DBSCAN聚类算法中的任意两种组合或三种。

在一个实施例中，所述基于各个用户之间的社交行为数据对所述第一交友关系网络中的每条边进行赋值，包括：

依序获取两个用户之间的社交行为数据；

对该两个用户之间的社交行为数据进行加权求和，获得该两个用户之间的关联强度；

将该两个用户之间的关联强度赋值给所述第一交友关系网络中对应的边。

在一个实施例中，所述社交行为数据包括交易次数、聊天次数、馈赠礼物次数和召回好友次数中的任意组合。

在一个实施例中，所述基于所述第二交友关系网络对各个用户进行分类，获得各个用户所属的用户群，包括：