一种用户分类方法和装置与流程

技术特征：
1.一种用户分类方法，其特征在于，包括：根据第一用户数据集中用户的行为数据，确定所述第一用户数据集中用户的价值分类标签；以所述第一用户数据集的用户特征和所述价值分类标签作为训练数据，训练用户价值分类器；将第二用户数据集的用户特征输入训练后的所述用户价值分类器，以计算所述第二用户数据集的用户特征对于每一价值分类的吻合度，并将所述吻合度转换为对应某一价值类别的概率，以根据所述概率确定所述第二用户数据集中用户的价值分类信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第一用户数据集中用户的行为数据，确定所述第一用户数据集中用户的价值分类标签，包括：计算所述第一用户数据集中每一用户的至少一种行为指标值，并基于得到的所有所述行为指标值按照种类分别计算均值，得到每种行为指标值均值；根据计算得到的所述行为指标值和所述行为指标值均值，利用预设的用户价值模型，确定所述第一用户数据集中用户的价值分类标签。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少一种行为指标值包括最近一次行为时间距离当前的时长、行为频次和行为相关金额；所述根据计算得到的所述行为指标值和所述行为指标值均值，利用预设的用户价值模型，确定所述第一用户数据集中用户的价值分类标签，包括：将所述第一用户数据集中每一用户的所述最近一次行为时间距离当前的时长、所述行为频次和行为相关金额，分别与对应的行为指标值均值比较，以确定所述第一用户数据集中每一用户在最近一次行为、行为频次和行为相关金额三个方面的价值评价等级；根据所述第一用户数据集中每一用户在所述三个方面的价值评价等级，按照所述预设的用户价值模型中价值评价等级组合与价值类别之间的对应关系，确定所述第一用户数据集中每一用户的价值类别，其中，所述价值评价等级组合为所述三个方面的价值评价等级的有序组合；对所述第一用户数据集中每一用户的价值类别编码，得到所述第一用户数据集中用户的价值分类标签。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过如下方式提取一个用户数据集的用户特征，所述用户数据集为所述第一用户数据集或所述第二用户数据集：对所述用户数据集中用户的用户设备信息、浏览器信息、所在区域、职业、小区价格中的一种或多种信息编码，将得到的编码向量作为所述用户数据集的用户特征。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户价值分类器基于两层或两层以上的神经网络实现。6.一种用户分类装置，其特征在于，包括：标签确定模块，用于根据第一用户数据集中用户的行为数据，确定所述第一用户数据集中用户的价值分类标签；训练模块，用于以所述第一用户数据集的用户特征和所述价值分类标签作为训练数据，训练用户价值分类器；分类确定模块，用于将第二用户数据集的用户特征输入训练后的所述用户价值分类
器，以计算所述第二用户数据集的用户特征对于每一价值分类的吻合度，并将所述吻合度转换为对应某一价值类别的概率，以根据所述概率确定所述第二用户数据集中用户的价值分类信息。7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述标签确定模块还用于：计算所述第一用户数据集中每一用户的至少一种行为指标值，并基于得到的所有所述行为指标值按照种类分别计算均值，得到每种行为指标值均值；根据计算得到的所述行为指标值和所述行为指标值均值，利用预设的用户价值模型，确定所述第一用户数据集中用户的价值分类标签。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述至少一种行为指标值包括最近一次行为时间距离当前的时长、行为频次和行为相关金额；所述标签确定模块包括价值分类标签确定子模块，用于：将所述第一用户数据集中每一用户的所述最近一次行为时间距离当前的时长、所述行为频次和行为相关金额，分别与对应的行为指标值均值比较，以确定所述第一用户数据集中每一用户在最近一次行为、行为频次和行为相关金额三个方面的价值评价等级；根据所述第一用户数据集中每一用户在所述三个方面的价值评价等级，按照所述预设的用户价值模型中价值评价等级组合与价值类别之间的对应关系，确定所述第一用户数据集中每一用户的价值类别，其中，所述价值评价等级组合为所述三个方面的价值评价等级的有序组合；对所述第一用户数据集中每一用户的价值类别编码，得到所述第一用户数据集中用户的价值分类标签。9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括用户特征提取模块，用于通过如下方式提取一个用户数据集的用户特征，所述用户数据集为所述第一用户数据集或所述第二用户数据集：对所述用户数据集中用户的用户设备信息、浏览器信息、所在区域、职业、小区价格中的一种或多种信息编码，将得到的编码向量作为所述用户数据集的用户特征。10.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的方法。11.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种用户分类方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：根据第一用户数据集中用户的行为数据，确定第一用户数据集中用户的价值分类标签；以第一用户数据集的用户特征和价值分类标签作为训练数据，训练用户价值分类器；将第二用户数据集的用户特征输入训练后的用户价值分类器，以计算第二用户数据集的用户特征对于每一价值分类的吻合度，并将吻合度转换为对应某一价值类别的概率，以根据该概率确定第二用户数据集中用户的价值分类信息。该实施方式能够挖掘出未注册用户深层次的抽象特征，使得业务活动具有针对性，提高业务活动的执行效率，并降低活动成本。活动成本。活动成本。


技术研发人员：李成林 廖耀华 雷章明
受保护的技术使用者：北京沃东天骏信息技术有限公司
技术研发日：2020.05.20
技术公布日：2021/11/25