多用戶共用設(shè)備的場景識別方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種多用戶共用設(shè)備的場景識別方法和一種多用戶共用設(shè)備的場景識別裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]目前，數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以通過對電子設(shè)備上用戶的行為進行模型分析，預(yù)測出用戶可能屬于哪一年齡段，然后基于預(yù)測結(jié)果對該用戶投放對應(yīng)年齡段的廣告。
[0003]但是，當(dāng)這些電子設(shè)備多人共用時，用戶的行為就變的很復(fù)雜。比如，我們獲取的用戶行為中，一部分30歲左右的女性群體經(jīng)常會觀看《熊出沒》，《喜羊羊》等少兒動漫節(jié)目，而一些18歲以下的用戶的搜索詞中會出現(xiàn)“廣場舞”等。這些場景下，按照現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析方法常常無法準確預(yù)測出該用戶所對應(yīng)的年齡段，進而降低預(yù)測的效果和置信度。這種情況的出現(xiàn)一方面會影響廣告投放的效果；另一方面，復(fù)雜的用戶行為使得模型預(yù)測結(jié)果的置信度降低，進而會影響廣告的投放量。
[0004]因此，目前需要本領(lǐng)域技術(shù)人員迫切解決的一個技術(shù)問題就是:如何能實現(xiàn)多用戶共用設(shè)備的場景識別。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明實施例所要解決的技術(shù)問題是提供一種多用戶共用設(shè)備的場景識別方法，如何能實現(xiàn)多用戶共用設(shè)備的場景識別。
[0006]相應(yīng)的，本發(fā)明實施例還提供了一種多用戶共用設(shè)備的場景識別裝置，用以保證上述方法的實現(xiàn)及應(yīng)用。
[0007]為了解決上述問題，本發(fā)明公開了一種多用戶共用設(shè)備的場景識別方法，包括:
[0008]收集用戶行為；
[0009]根據(jù)所述用戶行為構(gòu)建用戶特征向量；
[0010]在預(yù)先獲得的特征向量組合中，確定所述用戶特征向量對應(yīng)的用戶特征向量組合，其中，每個所述特征向量組合中至少包括兩個用戶年齡段模型對應(yīng)的特征向量；
[0011]根據(jù)特征向量組合與應(yīng)用場景之間的對應(yīng)關(guān)系，識別所述用戶特征向量組合對應(yīng)的應(yīng)用場景。
[0012]進一步，所述特征向量組合通過以下方法預(yù)先獲得:
[0013]收集樣本用戶行為；
[0014]根據(jù)所述樣本用戶行為構(gòu)建樣本用戶特征向量；
[0015]對所述樣本用戶特征向量進行訓(xùn)練獲得所述用戶年齡段模型；
[0016]在每個所述用戶年齡段模型中，對應(yīng)提取滿足條件的樣本用戶特征向量；
[0017]將所提取的不同用戶年齡段模型對應(yīng)的樣本用戶特征向量進行組合，獲得所述特征向量組合。
[0018]進一步，所述在每個所述用戶年齡段模型中，對應(yīng)提取滿足條件的樣本用戶特征向量，包括:
[0019]在每個所述用戶年齡段模型中，對應(yīng)提取置信度大于或等于置信度閾值的樣本用戶特征向量。
[0020]進一步，所述將所提取的不同用戶年齡段模型對應(yīng)的樣本用戶特征向量進行組合，獲得所述特征向量組合，包括:
[0021]統(tǒng)計不同用戶年齡段模型對應(yīng)的樣本用戶特征向量同時在用戶行為中出現(xiàn)的概率;
[0022]選取概率大于或等于概率閾值的不同用戶年齡段模型對應(yīng)的樣本用戶特征向量的組合，作為所述特征向量組合。
[0023]進一步，所述方法還包括:
[0024]根據(jù)識別出的應(yīng)用場景進行信息推送。
[0025]本發(fā)明實施例還公開了一種多用戶共用設(shè)備的場景識別裝置，包括:
[0026]收集單元，用于收集用戶行為；
[0027]構(gòu)建單元，用于根據(jù)所述用戶行為構(gòu)建用戶特征向量；
[0028]組合確定單元，用于在預(yù)先獲得的特征向量組合中，確定所述用戶特征向量對應(yīng)的用戶特征向量組合，其中，每個所述特征向量組合中至少包括兩個用戶年齡段模型對應(yīng)的特征向量；
[0029]場景識別單元，用于根據(jù)特征向量組合與應(yīng)用場景之間的對應(yīng)關(guān)系，識別所述用戶特征向量組合對應(yīng)的應(yīng)用場景。
[0030]進一步，所述裝置還包括:
[0031]組合創(chuàng)建單元，用于獲得所述特征向量組合；
[0032]所述組合創(chuàng)建單元包括:
[0033]收集子單元，用于收集樣本用戶行為；
[0034]構(gòu)建子單元，用于根據(jù)所述樣本用戶行為構(gòu)建樣本用戶特征向量；
[0035]訓(xùn)練子單元，用于對所述樣本用戶特征向量進行訓(xùn)練獲得所述用戶年齡段模型；
[0036]提取子單元，用于在每個所述用戶年齡段模型中，對應(yīng)提取滿足條件的樣本用戶特征向量；
[0037]組合子單元，用于將所提取的不同用戶年齡段模型對應(yīng)的樣本用戶特征向量進行組合，獲得所述特征向量組合。
[0038]進一步，所述提取子單元，用于在每個所述用戶年齡段模型中，對應(yīng)提取置信度大于或等于置信度閾值的樣本用戶特征向量。
[0039]進一步，所述組合子單元包括:
[0040]統(tǒng)計子單元，用于統(tǒng)計不同用戶年齡段模型對應(yīng)的樣本用戶特征向量同時在用戶行為中出現(xiàn)的概率；
[0041]選取子單元，用于選取概率大于或等于概率閾值的不同用戶年齡段模型對應(yīng)的樣本用戶特征向量的組合，作為所述特征向量組合。
[0042]進一步，所述裝置還包括:
[0043]信息推送單元，用于根據(jù)識別出的應(yīng)用場景進行信息推送。
[0044]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實施例包括以下優(yōu)點:
[0045]本發(fā)明實施例通過預(yù)先依據(jù)多用戶年齡段模型對應(yīng)的特征向量獲得特征向量組合，并預(yù)先獲得特征向量組合與設(shè)備共用的應(yīng)用場景之間的對應(yīng)關(guān)系，從而可以通過比對用戶特征向量與特征向量組合，確定出該用戶特征向量對應(yīng)的特征向量組合，并最終確定對應(yīng)的應(yīng)用場景，實現(xiàn)了對多用戶共用設(shè)備場景的識別。該方法可以根據(jù)復(fù)雜的用戶行為準確預(yù)測出對應(yīng)的應(yīng)用場景，提高了預(yù)測結(jié)果的置信度，并提高了廣告的投放準確度和投放量。
【附圖說明】
[0046]圖1是本發(fā)明的一種多用戶共用設(shè)備的場景識別方法實施例的步驟流程圖；
[0047]圖2是本發(fā)明的一種獲得特征向量組合的方法實施例的步驟流程圖；
[0048]圖3是本發(fā)明的一種將所提取的不同用戶年齡段模型對應(yīng)的樣本用戶特征向量進行組合獲得特征向量組合的方法實施例的步驟流程圖；
[0049]圖4是本發(fā)明的一種多用戶共用設(shè)備的場景識別裝置實施例的結(jié)構(gòu)框圖；
[0050]圖5是本發(fā)明的另一種多用戶共用設(shè)備的場景識別裝置實施例的結(jié)構(gòu)框圖；
[0051]圖6是本發(fā)明的一種組合創(chuàng)建單元實施例的結(jié)構(gòu)框圖；
[0052]圖7是本發(fā)明的一種組合子單元實施例的結(jié)構(gòu)框圖。
【具體實施方式】
[0053]為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和【具體實施方式】對本發(fā)明作進一步詳細的說明。
[0054]參照圖1，示出了本發(fā)明的一種多用戶共用設(shè)備的場景識別方法實施例的步驟流程圖，具體可以包括如下步驟:
[0055]步驟101，收集用戶行為。
[0056]本發(fā)明實施例中，用于識別多用戶共用設(shè)備場景的裝置(以下簡稱“該裝置”)，可以收集一定時間段內(nèi)用戶的行為，例如收集90天內(nèi)的用戶行為，該用戶行為可以包括用戶的注冊信息、觀看視頻、搜索詞、點擊鏈接和地理位置等。
[0057]步驟102，根據(jù)用戶行為構(gòu)建用戶特征向量。
[0058]該裝置根據(jù)用戶行為生成該用戶的特征向量，該特征向量可以是視頻名稱，也可以是在用戶的注冊信息中提取的用戶個人信息，還可以是用戶瀏覽網(wǎng)頁中的關(guān)鍵詞等。
[0059]上述收集用戶行為，構(gòu)建用戶特征向量的方法與現(xiàn)有方法類似。
[0060]步驟103，在預(yù)先獲得的特征向量組合中，確定用戶特征向量對應(yīng)的用戶特征向量組合，其中，每個特征向量組合中至少包括兩個用戶年齡段模型對應(yīng)的特征向量。
[0061]本實施例中，預(yù)先獲得多個特征向量組合，該特征向量組合的獲得過程可以是首先建立不同用戶年齡段模型，然后獲取每個用戶年齡段模型的特征向量，再將不同用戶年齡段模型的特征向量進行組合，從而獲得多個特征向量組合，而每一種特征向量組合都對應(yīng)一個多用戶共用設(shè)備的應(yīng)用場景。
[0062]該裝置在上步驟確定用戶特征向量后，即可查看該用戶特征向量屬于哪個特征向量組合，具體的，可以計算用戶特征向量與各特征向量組合的相似度，相似度達到預(yù)設(shè)值的特征向量組合即為用戶特征向量組合；也可以統(tǒng)計用戶特征向量與各特征向量組合中相同特征向量占用戶特征向量的比率，比率達到預(yù)設(shè)值的特征向量組合即為用戶特征向量組合；當(dāng)然還可以有其它方式確定用戶特征向量對應(yīng)的用戶特征向量組合。
[0063]步驟104，根據(jù)特征向量組合與應(yīng)用場景之間的對應(yīng)關(guān)系，識別用戶特征向量組合對應(yīng)的應(yīng)用場景。