[发明专利]用户属性识别方法、装置及存储介质

说明书

本发明涉及智能决策，提出一种用户属性识别方法，包括：接收用户通过客户端发出的用户属性识别请求；获取所述待识别用户的预设类型数据；根据所述第一预设类型数据生成所述待识别用户的多个目标特征因子组合对应的特征向量；分别将所述多个目标特征因子组合对应的特征向量输入与所述多个目标特征因子对应的所述识别模型中，基于模型输出结果得到所述待识别用户的属性识别结果；及，将所述待识别用户的属性识别结果反馈至所述客户端。本发明还提出一种电子装置及存储介质。利用本发明，根据待识别用户的预设类型数据，可准确识别出待识别用户的属性数据。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种用户属性识别方法、电子装置及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，为了提高产品定价的客观性和产品推荐的精准性，通常需要采用用户分类算法为不同用户进行分类。现有技术中，传统的用户分类算法通常是基于用户属性及固定的规则/利用现有的机器学习算法进行用户分类，这些属性包括用户性别、用户年龄、用户职业、用户学历和地理位置等。

近年来，随着互联网的快速发展，人们的生活行为越来越离不开网络平台。用户在各个网络平台上发布和共享大量数据，留下了大量的网络痕迹，这些数据能够有效刻画用户属性，然而，并不是所有的用户属性均能直接或者经过简单计算间接获取，例如，用户性格特征，

在性格心理学上，一些研究和实验表明拥有相同的性格的人行为习惯上比较规律，这些现象说明他们行为习惯与心理活动显著相关。传统的性格测试方法主要以调查问卷为主，但是这种调查问卷方法比较耗时耗力，并且与测试者的知识和文化背景有关。所以研究如何自动识别评估人的性格特征的方法显得十分必要。

发明内容

本发明提供一种用户属性识别方法、电子装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于提高用户属性识别的准确性。

为实现上述目的，本发明提供一种用户属性识别方法，该方法包括：

接收步骤：接收用户通过客户端发出的用户属性识别请求，所述用户属性识别请求中包括待识别用户的身份标识；

获取步骤：基于所述待识别用户的身份标识从预设服务器获取所述待识别用户的第一预设类型数据；

处理步骤：从预设存储路径中获取预先确定的多个目标特征因子组合及与每一个目标特征因子组合相对应的预先训练好的识别模型，根据所述第一预设类型数据生成所述待识别用户的每一个目标特征因子组合对应的特征向量；

识别步骤：分别将每一个目标特征因子组合对应的特征向量输入与所述目标特征因子组合对应的所述识别模型中，基于模型输出结果得到所述待识别用户的属性识别结果；及

反馈步骤：将所述待识别用户的属性识别结果作为待识别用户的属性数据反馈至所述客户端；

所述属性识别结果中包括待识别用户的属性及属性等级，每一个预先训练好的识别模型对应一种属性特征，所述将所述待识别用户的属性识别结果作为待识别用户的属性数据反馈至所述客户端，包括：

根据多个所述识别模型的识别结果分别确定所述待识别用户的不同属性特征的属性等级；

基于所述待识别用户的不同属性特征的属性等级生成所述待识别用户的综合属性识别结果；及

将所述综合属性识别结果作为所述待识别用户的属性数据反馈至所述客户端。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种电子装置，该装置包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的用户属性识别程序程序，该程序被所述处理器执行时实现如上所述的用户属性识别方法的任意步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有用户属性识别程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的用户属性识别方法的任意步骤。