[发明专利]用于在电子设备中提供个性化服务的方法和设备

权利要求书

1.一种用于在电子设备中提供个性化服务的方法，包括：

(A)采集用户行为数据；

(B)根据所述用户行为数据确定用户身份；

(C)向用户提供与所述用户身份匹配的个性化服务。

2.如权利要求1所述的方法，其中，步骤(B)包括：

将所述用户行为数据输入到预先训练好的用户分类模型，通过所述用户分类模型确定用户身份，

其中，所述用户分类模型通过以下方式训练：

采集用户行为数据样本；

从所述用户行为数据样本中提取用户行为特征向量；

将所述用户行为特征向量输入到深度学习算法模型，以通过深度学习算法模型的运算处理，来得到至少一个用户行为特征向量模型；

利用分类算法对所述至少一个用户行为特征向量模型进行分类评估，以得到用户分类模型。

3.如权利要求2所述的方法，其中，利用分类算法对所述至少一个用户行为特征向量模型进行分类评估的步骤包括：

向每个用户行为特征向量模型分配相应的权重比，并基于所述至少一个用户行为特征向量模型以及分配的权重比进行分类算法运算。

4.如权利要求3所述的方法，其中，所述权重比分配的准确度随着训练用户分类模型的次数的增多而增大，

其中，当存在与声纹相关的用户行为特征向量模型时，所述与声纹相关的用户行为特征向量模型的权重比为所有用户行为特征向量模型的权重比中最大的权重比。

5.如权利要求3所述的方法，其中，步骤(B)还包括：

当所述用户分类模型未确定出用户身份时，以相似特征向量模型的方差最小化为依据，基于所述用户行为数据，通过重新分配用户行为特征向量模型的权重比来重新训练所述用户分类模型。

6.如权利要求1所述的方法，其中，步骤(C)还包括：设置电子设备的与所述用户身份匹配的输出参数。

7.如权利要求6所述的方法，其中，所述输出参数包括以下项中的至少一项：输出音量、屏幕显示亮度、屏幕显示窗口的大小、显示字体、个性化主题。

8.如权利要求1所述的方法，其中，所述用户行为数据包括以下项中的至少一项：用户操作数据、用户声音数据、用户习惯设置数据、用户历史观看数据；所述个性化服务包括以下项中的至少一项：播放视频、推送消息、播放语音、显示图片、播放音乐。

9.一种用于在电子设备中提供个性化服务的设备，包括：

采集单元，采集用户行为数据；

处理单元，根据所述用户行为数据确定用户身份；

输出单元，向用户提供与所述用户身份匹配的个性化服务。

10.如权利要求9所述的设备，其中，处理单元将所述用户行为数据输入到预先训练好的用户分类模型，通过所述用户分类模型确定用户身份，

其中，所述用户分类模型通过以下方式训练：

采集用户行为数据样本；

从所述用户行为数据样本中提取用户行为特征向量；

将所述用户行为特征向量输入到深度学习算法模型，以通过深度学习算法模型的运算处理，来得到至少一个用户行为特征向量模型；

利用分类算法对所述至少一个用户行为特征向量模型进行分类评估，以得到用户分类模型。

11.如权利要求10所述的设备，其中，利用分类算法对所述至少一个用户行为特征向量模型进行分类评估的处理包括：

向每个用户行为特征向量模型分配相应的权重比，并基于所述至少一个用户行为特征向量模型以及分配的权重比进行分类算法运算。