[发明专利]目标受众兴趣分析方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种目标受众兴趣分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标样本集；

根据目标样本集与预设样本集的匹配量，计算目标样本集在各兴趣标签的占比；其中，预设样本集中包括多组样本数据和至少一个兴趣标签；

根据所述目标样本集在各兴趣标签的占比，从至少一个兴趣标签中确定目标兴趣标签；

所述根据目标样本集与预设样本集的匹配量，计算目标样本集在每个兴趣标签的占比，包括：

根据所述目标样本集和所述预设样本集，分别计算所述目标样本集与各组样本数据的匹配量，和所述目标样本集与所述预设样本集的总匹配量；

根据所述目标样本集与各组样本数据的匹配量，和各组样本数据中目标兴趣标签的占比，计算所述目标样本集与所述各组样本数据的目标兴趣标签的匹配量；

根据所述目标样本集与所述各组样本数据的目标兴趣标签的匹配量，和所述目标样本集与所述预设样本集的总匹配量，计算所述目标样本集在目标兴趣标签的占比。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标样本集之前，所述方法还包括：

获取所述预设样本集中的多组样本数据；

确定每组样本数据的至少一个兴趣标签；

根据各组样本数据及所述每组样本数据的至少一个兴趣标签，计算所述各组样本数据中每个兴趣标签的占比。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述目标样本集在目标兴趣标签的占比，包括：

根据所述目标样本集与所述各组样本数据的各兴趣标签的匹配量，计算所述目标样本集与目标兴趣标签的总匹配量；

根据所述总匹配量，和所述目标样本集与所述预设样本集的匹配量，计算所述目标样本集在目标兴趣标签的占比。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述预设样本集中的多组样本数据，包括：

获取样本数据集；

对所述样本数据集进行分组，得到所述多组样本数据，其中所述每组样本数据中具有所述至少一个兴趣标签对应的历史行为数据。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定每组样本数据的至少一个兴趣标签，包括：

根据所述每组样本数据中的历史行为数据，为所述每组样本数据匹配对应的兴趣标签。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述每组样本数据中各兴趣标签的占比；

若同一兴趣标签在不同组样本数据中的占比差值在预设范围内，则对所述样本数据集进行重新分组，直至重新分组后的不同组样本数据中同一兴趣标签的占比差值超出所述预设范围。

7.一种目标受众兴趣分析装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块、计算模块和确定模块，其中：

所述获取模块，用于获取目标样本集；

所述计算模块，用于根据目标样本集和预设样本集中各组样本数据的匹配量，计算目标样本集在每个兴趣标签的占比；其中，预设样本集中包括多组样本数据和至少一个兴趣标签；

所述确定模块，用于根据所述目标样本集在每个兴趣标签的占比，从至少一个兴趣标签中确定目标兴趣标签；

所述计算模块，还用于根据所述目标样本集和所述预设样本集，分别计算所述目标样本集与各组样本数据的匹配量，和所述根据目标样本集与预设样本集的匹配量；根据所述目标样本集与各组样本数据的匹配量，和各组样本数据中目标兴趣标签的占比，计算所述目标样本集与所述各组样本数据的目标兴趣标签的匹配量；根据所述目标样本集与所述各组样本数据的目标兴趣标签的匹配量，和所述目标样本集与所述预设样本集的匹配量，计算所述目标样本集在目标兴趣标签的占比。

8.一种分析设备，其特征在于，所述设备包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当所述分析设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行上述权利要求1-6任一项所述的方法。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述权利要求1-6任一项所述的方法。