目标用户确定方法、装置及设备的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及网络应用领域，特别涉及一种目标用户确定方法、装置及设备。
【背景技术】
[0002] 随着计算机和网络技术的不断发展，网络应用所提供的功能业务也越来越丰富。 网络应用服务商通常需要从各个用户中确定对某一功能业务感兴趣的目标用户，并对目标 用户提供针对性的服务。
[0003] 现有的确定目标用户的方法中，网络应用的服务器统计用户的历史操作记录，t匕 如用户点击操作记录、积分兑换操作记录以及用户之间的交互操作记录等。服务器根据用 户的历史操作记录确定用户是否为可能对指定功能业务感兴趣的目标用户。比如，当服务 器需要确定积分兑换业务的目标用户时，可以根据各个用户的历史操作记录查询各个用户 在预定时间段内进行积分兑换操作的次数，将积分兑换操作的次数大于预定阈值的用户确 定为积分兑换业务的目标用户。
[0004] 在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：
[0005] 现有的确定目标用户的方法中，服务器仅仅根据各个用户的历史操作记录确定指 定功能业务的目标用户，没有考虑用户自身属性等因素的影响，从而导致确定目标用户的 准确率较低，效果较差。
【发明内容】
[0006] 为了解决现有技术中仅仅根据各个用户的历史操作记录确定指定功能业务的目 标用户，没有考虑用户自身属性等因素的影响，从而导致确定目标用户的准确率较低，效果 较差的问题，本发明实施例提供了一种目标用户确定方法、装置及设备。所述技术方案如 下：
[0007] -方面，提供了一种目标用户确定方法，所述方法包括：
[0008] 获取各个用户的特征信息，所述特征信息包括属性特征信息、社交特征信息和行 为特征信息中的至少一种；所述属性特征信息用于表征所述各个用户的属性，所述社交特 征信息用于表征所述各个用户之间的社交关系，所述行为特征信息用于表征所述各个用户 的操作行为；
[0009] 根据所述各个用户的特征信息生成所述各个用户的完整特征向量；
[0010] 根据所述各个用户的完整特征向量、训练模型和与指定功能业务相对应的目标函 数获得所述各个用户的预测得分，所述训练模型为输入的所述各个用户的特征向量与所述 各个用户的预测得分之间的函数关系模型，所述各个用户的预测得分用于表征所述各个用 户执行所述指定功能业务的可能性的大小；
[0011] 根据所述各个用户的预测得分从所述各个用户中确定所述指定功能业务的目标 用户。
[0012] 另一方面，提供了一种目标用户确定装置，所述装置包括：
[0013] 特征信息获取模块，用于获取各个用户的特征信息，所述特征信息包括属性特征 信息、社交特征信息和行为特征信息中的至少一种；所述属性特征信息用于表征所述各个 用户的属性，所述社交特征信息用于表征所述各个用户之间的社交关系，所述行为特征信 息用于表征所述各个用户的操作行为；
[0014] 生成模块，用于根据所述各个用户的特征信息生成所述各个用户的完整特征向 量；
[0015] 获得模块，用于根据所述各个用户的完整特征向量、训练模型和与指定功能业务 相对应的目标函数获得所述各个用户的预测得分，所述训练模型为所述各个用户的完整特 征向量与所述各个用户的预测得分之间的函数关系模型，所述各个用户的预测得分用于表 征所述各个用户执行所述指定功能业务的可能性的大小；
[0016] 确定模块，用于根据所述各个用户的预测得分从所述各个用户中确定所述指定功 能业务的目标用户。
[0017] 又一方面，提供了一种目标用户确定设备，所述设备包括：
[0018] 如上所述的目标用户确定装置。
[0019] 本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
[0020] 通过获取各个用户的属性特征信息、社交特征信息和行为特征信息中的至少一 种，并据以生成各个用户的完整特征向量，根据各个用户的完整特征向量、训练模型和与指 定功能业务相对应的目标函数获得各个用户的预测得分，根据各个用户的预测得分从各个 用户中确定该指定功能业务的目标用户，解决了现有技术中仅仅根据各个用户的历史操作 记录确定指定功能业务的目标用户，没有考虑用户自身属性等因素的影响的问题，达到结 合各个用户的属性、社交以及行为因素来确定指定功能业务的目标用户，从而提高确定目 标用户的准确率的目的。
【附图说明】
[0021] 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使 用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于 本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他 的附图。
[0022] 图1是本发明一个实施例提供的目标用户确定方法的方法流程图；
[0023] 图2是本发明另一实施例提供的目标用户确定方法的方法流程图；
[0024] 图3是本发明另一实施例提供的无向带权图；
[0025] 图4是本发明一个实施例提供的目标用户确定装置的装置结构图；
[0026] 图5是本发明另一实施例提供的目标用户确定装置的装置结构图；
[0027] 图6是本发明一个实施例提供的目标用户确定设备的设备构成图。
【具体实施方式】
[0028] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方 式作进一步地详细描述。
[0029] 请参考图1，其示出了本发明一个实施例提供的目标用户确定方法的方法流程图。 该目标用户确定方法可以用于在网络应用的服务器中确定可能对指定功能业务感兴趣的 目标用户。该目标用户确定方法可以包括：
[0030] 步骤102,获取各个用户的特征信息，该特征信息包括属性特征信息、社交特征信 息和行为特征信息中的至少一种；属性特征信息用于表征各个用户的属性，社交特征信息 用于表征各个用户之间的社交关系，行为特征信息用于表征各个用户的操作行为；
[0031] 步骤104,根据各个用户的特征信息生成各个用户的完整特征向量；
[0032] 步骤106,根据各个用户的完整特征向量、训练模型和与指定功能业务相对应的目 标函数获得各个用户的预测得分，训练模型为输入的各个用户的特征向量与各个用户的预 测得分之间的函数关系模型，各个用户的预测得分用于表征各个用户执行该指定功能业务 的可能性的大小；
[0033] 步骤108,根据各个用户的预测得分从各个用户中确定该指定功能业务的目标用 户。
[0034] 综上所述，本发明实施例提供的目标用户确定方法，通过获取各个用户的属性特 征信息、社交特征信息和行为特征信息中的至少一种，并据以生成各个用户的完整特征向 量，根据各个用户的完整特征向量、训练模型和与指定功能业务相对应的目标函数获得各 个用户的预测得分，根据各个用户的预测得分从各个用户中确定该指定功能业务的目标用 户，解决了现有技术中仅仅根据各个用户的历史操作记录确定指定功能业务的目标用户， 没有考虑用户自身属性等因素的影响的问题，达到结合各个用户的属性、社交以及行为因 素来确定指定功能业务的目标用户，从而提高确定目标用户的准确率的目的。
[0035] 请参考图2,其示出了本发明另一实施例提供的目标用户确定方法的方法流程图。 该目标用户确定方法可以用于在网络应用的服务器中确定可能对指定功能业务感兴趣的 目标用户。该目标用户确定方法可以包括：
[0036] 步骤202,获取各个用户的特征信息；
[0037] 其中，该特征信息包括属性特征信息、社交特征信息和行为特征信息中的至少一 种；属性特征信息用于表征各个用户的属性，社交特征信息用于表征各个用户之间的社交 关系，行为特征信息用于表征各个用户的操作行为。
[0038] 步骤204,根据各个用户的特征信息生成各个用户的完整特征向量；
[0039] 具体的，以该特征信息包括属性特征信息、社交特征信息和行为特征信息为例，月艮 务器可以根据各个用户的属性特性信息生成各个用户的属性特征向量，根据各个用户的社 交特征信息生成各个用户的社交特征向量，根据各个用户的行为特征信息生成各个用户的 行为特征向量，并将各个用户的属性特征向量、各个用户的社交特征向量和各个用户的行 为特征向量按照预定顺序首尾相连，生成各个用户的完整特征向量。
[0040] 其中，根据各个用户的社交特征信息生成各个用户的社交特征向量时，服务器首 先根据各个用户的社交特征信息构建无向带权图，再根据无向带权图提取社交特征数值， 最后根据提取到的社交特征数值生成社交特征向量。
[0041] 以某网络社交应用为例，该网络社交应用的各个用户之间可以互相添加好友、进 行对话以及使用积分兑换虚拟道具。其中，以用户u为例，用户u的属性特征信息包括用户 U的等级U 1、年龄U2以及性别U3 (假设U3取值为0或1，0为女性，1为男性)，用户u的社交 特征信息包括用户u与好友之间进行对话的次数，用户u的行为特征信息包括用户u兑换 的虚拟道具的编号U4、兑换的虚拟道具的数量U5、使用的虚拟道具的编号U6、使用的虚拟道 具的等级U7。
[0042] 对于各个用户的属性特征向量和行为特征向量，只需要将各个用户的属性特征对