[发明专利]用户类别确定方法及装置、推荐内容确定方法、电子设备

权利要求书

1.一种用户类别确定方法，其特征在于，包括：

基于历史推荐内容的特征以及多个候选中心数，对所述历史推荐内容进行聚类，得到各所述候选中心数对应的聚类模型；

根据各所述聚类模型的聚类效果评估数据，从所述多个候选中心数中确定出目标中心数；

根据用户的用户特征以及与所述用户关联的历史推荐内容的特征得到所述用户的整体特征；将所述用户的整体特征根据维度划分为稀疏特征和稠密特征；对所述用户的稀疏特征进行降维得到对应的嵌入向量特征；拼接所述嵌入向量特征和所述稠密特征，得到所述用户的联合特征；其中，所述用户为样本用户或预测用户；

根据样本用户的联合特征以及所述目标中心数训练得到目标聚类模型；

利用所述目标聚类模型基于预测用户的联合特征，对所述预测用户进行聚类，并将属于同一聚类簇的所述预测用户确定为同一类别。

2.根据权利要求1所述的用户类别确定方法，其特征在于，基于历史推荐内容的特征以及多个候选中心数，对所述历史推荐内容进行聚类，包括：

遍历候选中心数2至N，对于候选中心数i执行下述过程：

基于历史推荐内容的特征以及该所述候选中心数i，对所述预测用户进行聚类，得到候选中心数i对应的聚类模型；

其中，N为大于2的整数，i为整数且i∈[2,N]。

3.根据权利要求2所述的用户类别确定方法，其特征在于，从所述多个候选中心数中确定出目标中心数，包括：

分别计算各候选中心数i对应的聚类模型中聚类簇间的类间方差S_i；

选择对应的类间方差最大的候选中心数为所述目标中心数。

4.根据权利要求2所述的用户类别确定方法，其特征在于，从所述多个候选中心数中确定出目标中心数，包括：

分别计算各候选中心数i对应的聚类模型中聚类簇间的类间方差S_i；

分别计算各候选中心数i对应的类间方差增量S_i-S_i-1；

在对应的类间方差增量小于预设值的候选中心数中，选择数值最小的候选中心数为所述目标中心数。

5.根据权利要求1所述的用户类别确定方法，其特征在于，根据样本用户的联合特征以及所述目标中心数训练得到目标聚类模型，包括：

将所述样本用户分为训练样本用户以及测试样本用户；

基于训练样本用户的联合特征以及所述目标中心数，对所述训练样本用户进行聚类，得到候选聚类模型；

利用所述候选聚类模型基于所述测试样本用户的联合特征，对所述测试样本用户进行聚类；

如果对所述测试样本用户的聚类结果满足训练结束条件，则将所述候选聚类模型确定为所述目标聚类模型。

6.根据权利要求5所述的用户类别确定方法，其特征在于，利用所述候选聚类模型基于所述测试样本用户的联合特征，对所述测试样本用户进行聚类，包括：

获取所述候选聚类模型中各聚类簇的聚类中心；

计算所述测试样本用户的联合特征与各所述聚类中心的距离值；

将最小距离值对应的聚类中心所在的聚类簇作为所述测试样本用户所属的聚类簇。

7.根据权利要求1所述的用户类别确定方法，其特征在于，利用所述目标聚类模型基于预测用户的联合特征，对所述预测用户进行聚类，包括：

获取所述目标聚类模型中各聚类簇的聚类中心；

计算所述预测用户的联合特征与各所述聚类中心的距离值；

将最小距离值对应的聚类中心所在的聚类簇作为所述预测用户所属的聚类簇。

8.根据权利要求7所述的用户类别确定方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述预测用户划分至对应的聚类簇之后，重新计算该所述聚类簇的聚类中心。