[发明专利]一种识别用户人群的方法以及装置在审
申请号: | 201911159717.X | 申请日: | 2019-11-22 |
公开(公告)号: | CN112836114A | 公开(公告)日: | 2021-05-25 |
发明(设计)人: | 吴超 | 申请(专利权)人: | 上海哔哩哔哩科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/9535 | 分类号: | G06F16/9535;G06F16/29 |
代理公司: | 北京英特普罗知识产权代理有限公司 11015 | 代理人: | 王勇 |
地址: | 200092 上海市*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 识别 用户 人群 方法 以及 装置 | ||
本发明涉及计算机技术领域,公开了一种识别用户人群的方法以及装置,用于解决现有技术中无法确定用户当前经常访问的场所的问题。该方法包括:通过场所信息库分别确定目标对象在预设时间段内的各条历史访问记录对应的场所,生成相应的场所集合;再确定场所集合中存在符合预设条件的场所时,将场所确定为目标对象的目标访问场所;最后,将目标对象和目标访问场所,作为用户信息输出。将目标对象的历史访问记录集合与预设的场所信息库相匹配,确定出对应的目标访问场所,不仅能够识别出目标对象归属为哪一类用户群体,还可以确定目标对象当前经常访问的场所,提高识别准确率。
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,特别涉及一种识别用户人群的方法以及装置。
背景技术
应用服务提供商在进行多媒体信息的投放或推送时,为了起到最好的效果,需要向特定的用户人群推送相关内容。例如,每年开学季时电商网站会向学生用户推送数码类产品;又例如,办公用品商店会向白领用户推送办公用品的促销广告。因此,如何在海量用户群中准确识别出特定用户人群,将是精准投放或者推送多媒体信息的关键。
在现有技术中,通常是采用训练好的识别模型,对海量用户群中的各个用户进行特征提取,以识别出特定用户人群。但是,在这种识别方式中存在以下缺点:
采用识别模型只能确定出用户是特定用户的概率值,若概率值大,该用户将会被划分为特定用户,可采用识别模型的方式得到的模型识别结果无法确定用户当前经常访问的场所。
有鉴于此,需要设计一种新的识别用户人群的方法,以克服上述缺陷。
发明内容
本发明实施例提供一种识别用户人群的方法及装置,用以解决现有技术中无法确定用户当前经常访问的场所的问题。
本发明实施例提供的具体技术方案如下:
一种识别用户人群的方法,包括:
获取目标对象在预设时间段内的历史访问记录集合;
基于预设的场所信息库,分别确定所述各条历史访问记录对应的场所,生成相应的场所集合;
确定所述场所集合中存在符合预设条件的场所时,将所述场所确定为所述目标对象的目标访问场所;
将所述目标对象与所述目标访问场所作为用户信息输出。
可选的,所述场所信息库的预设方法,进一步包括:
从预设的场所网络虚拟地址库中获取各个场所以及所述各个场所对应的网络虚拟地址;
基于预设的映射库,确定所述各个场所对应的物理地址;
基于各个物理地址,确定所述各个场所对应的网络覆盖区域;
基于所述各个场所,各个场所的网络虚拟地址以及各个网络覆盖区域,生成所述场所信息库。
可选的,基于所述各个物理地址中的一个物理地址,确定对应的一个场所的网络覆盖区域,包括:
以所述一个场所的物理地址为中心,采用预设半径划分出对应的一个网络覆盖区域。
可选的,基于预设的场所信息库,分别确定目标对象的各条历史访问记录对应的场所,包括:
获取所述场所信息库中各个场所的网络虚拟地址以及各个场所的网络覆盖区域;
针对所述各条历史访问记录分别执行以下操作,以确定所述各条历史访问记录对应的场所:
获取一条历史访问记录中包含的一个地址信息;
确定与所述一个地址信息对应的一个网络虚拟地址或者一个网络覆盖区域;
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