一种估算用户的隐性特征分布的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种估算用户的隐性特征分布的方法及装置，方法包括：获取使用网站的用户以及用户的显性特征；从人口数据库获取所有人口的特征信息，其中，所述特征信息包括显性特征和隐性特征；根据所述所有人口的特征信息、使用网站的用户和所述用户的显性特征，结合贝叶斯算法计算所述用户隐性特征分布。通过上述方式中，本发明专利技术使得在估算用户的隐性特征时，估算结果更准确。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】【专利摘要】本专利技术公开了一种估算用户的隐性特征分布的方法及装置，方法包括：获取使用网站的用户以及用户的显性特征；从人口数据库获取所有人口的特征信息，其中，所述特征信息包括显性特征和隐性特征；根据所述所有人口的特征信息、使用网站的用户和所述用户的显性特征，结合贝叶斯算法计算所述用户隐性特征分布。通过上述方式中，本专利技术使得在估算用户的隐性特征时，估算结果更准确。【专利说明】一种估算用户的隐性特征分布的方法及装置
本专利技术涉及网络
，特别涉及一种估算用户的隐性特征分布的方法及装置。
技术介绍
通常情况下，用户在使用网站时，需要注册成为网站的用户，而用户注册成为网站的用户时，需要填写注册信息，例如:用户名称、身份证号等等。 若网站管理者需要进行精准的广告营销，向不同用户推送不同广告，则仅仅根据用户注册信息，是不足够的，还需要更多的用户信息，则可根据用户已经注册信息，推算用户的其他信息，例如:知道用户的名称，想估算用户的年龄、种族、性别等等。 现有技术中，通过已知的显性特征估算隐性特征，是根据贝叶斯方程实现的，具体如下: 假设X是我们感兴趣估算的用户的隐性特征，假设t是我们能够观测到的用户的显性特征，想要估算出X，贝叶斯方程如下: 【权利要求】1.一种估算用户的隐性特征分布的方法，其特征在于，所述方法包括: 获取使用网站的用户以及用户的显性特征； 从人口数据库获取所有人口的特征信息，其中，所述特征信息包括显性特征和隐性特征； 根据所述所有人口的特征信息、使用网站的用户和所述用户的显性特征，结合贝叶斯算法计算所述用户隐性特征分布。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于， 所述根据所述所有人口的特征信息、使用网站的用户和所述用户的显性特征，结合贝叶斯算法计算所述用户隐性特征分布的步骤具体为: 若在任意用户的隐性特征下，用户使用网站并且用户具有显性特征的概率独立性条件成立，则根据如下公式计算所述用户的隐性特征，其中，所述L为大于或等于I的整数，所述X为用户的隐性特征，所述t为用户的显性特征，所述f为使用所述网站的用户。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，进一步包括，判断在任意用户的隐性特征下，用户使用网站并且用户具有显性特征的概率独立性条件是否成立，所述判断具体步骤包括: 根据所有人口的特征信息、使用网站的用户和用户的显性特征，计算任意用户的P1的值，其中，所述P1的计算公式如下:根据所述所有人口的特征信息，计算任意用户的P2的值，其中，所述P2的计算公式如下:若所述任意用户的P1与P2均相等，则所述概率独立性条件成立。4.根据权利要求1~3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括: 根据所述用户的显性特征和隐性特征，分析所述用户行为习惯。5.一种估算用户的隐性特征分布的装置，其特征在于，包括: 第一获取模块，用于获取使用网站的用户以及用户的显性特征； 第二获取模块，用于从全国人口数据库获取所有人口的特征信息，其中，所述特征信息包括显性特征和隐性特征； 计算模块，用于根据所述所有人口的特征信息、使用网站的用户和所述用户的显性特征，结合贝叶斯算法计算所述用户的隐性特征分布。6.根据权利要求5述的方法，其特征在于，所述计算模块具体用于 若在任意用户的隐性特征下，用户使用网站并且用户具有显性特征的概率独立性条件成立，则根据如下公式计算所述用户的隐性特征，其中，所述L为大于或等于I的整数，所述X为用户的隐性特征，所述t为用户的显性特征，所述f为使用所述网站的用户。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述装置还包括判断模块； 所述判断模块用于根据所述所有用户的特征信息、使用网站的用户和用户的显性特征，计算任意用户的P1的值，其中，所述P1的计算公式如下:和， 根据所述所有用户的特征信息、使用网站的用户和用户的显性特征，计算任意用户的P2的值，其中，所述P2的计算公式如下:以及， 判断所述任意用户的P1与P2是否相等，若相等，则所述概率独立性条件成立。8.根据权利要求5~7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括分析模块； 所述分析模块，用于根据用户的显性特征和隐性特征，分析所述用户行为习惯。9.一种估算用户的隐性特征分布的装置，其特征在于，所述装置包括处理器； 所述处理器用于获取使用网站的用户以及用户的显性特征，和，从人口数据库获取所有人口的特征信息，其中，所述特征信息包括显性特征和隐性特征，以及，根据所述所有人口的特征信息、使用网站的用户和所述用户的显性特征，结合贝叶斯算法计算所述用户隐性特征分布。10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于， 所述处理器根据所述根据所述所有人口的特征信息、使用网站的用户和所述用户的显性特征，结合贝叶斯算法计算所述用户隐性特征分布的步骤具体为: 所述处理器用于若在任意用户的隐性特征下，用户使用网站并且用户具有显性特征的概率独立性条件成立，则根据如下公式计算所述用户的隐性特征，其中，所述L为大于或等于I的整数，所述X为用户的隐性特征，所述t为用户的显性特征，所述f为使用所述网站的用户。11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于， 所述处理器还用于判断在任意用户的隐性特征下，用户使用网站并且用户具有显性特征的概率独立性条件是否成立，所述判断具体步骤包括: 根据所有人口的特征信息、使用网站的用户和用户的显性特征，计算任意用户的P1的值，其中，所述P1的计算公式如下:根据所述所有人口的特征信息，计算任意用户的P2的值，其中，所述P2的计算公式如下:若所述任意用户的P1与P2均相等，则所述概率独立性条件成立。12.根据权利要求9~11中任意一项所述装置，其特征在于，所述处理器还用于根据所述用户的显性特征和隐性特征，分析所述用户行为习惯。【文档编号】G06Q30/02GK104205100SQ201480000467 【公开日】2014年12月10日 申请日期:2014年6月5日 优先权日:2014年6月5日 【专利技术者】陈宽 申请人:深圳市推想大数据信息技术有限公司本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种估算用户的隐性特征分布的方法，其特征在于，所述方法包括：获取使用网站的用户以及用户的显性特征；从人口数据库获取所有人口的特征信息，其中，所述特征信息包括显性特征和隐性特征；根据所述所有人口的特征信息、使用网站的用户和所述用户的显性特征，结合贝叶斯算法计算所述用户隐性特征分布。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈宽，
申请(专利权)人：深圳市推想大数据信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44