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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本发明提供了一种用户画像的构建方法及装置，其中，该方法包括：获取目标用户在多个上网渠道上的舆情特征信息，以及所述目标用户的属性特征信息；根据所述舆情特征信息和所述属性特征信息采用预设分类器构建所述目标用户的用户画像，其中，所述预设分类器包括第一分类器和第二分类器。通过本发明，解决了现有技术中构建的用户画像不准确的技术问题，提高了用户画像的准确性和清晰度。

主权项：1.一种用户画像的构建方法，其特征在于，包括：获取目标用户在多个上网渠道上的舆情特征信息，以及所述目标用户的属性特征信息；根据所述舆情特征信息和所述属性特征信息采用预设分类器构建所述目标用户的用户画像，其中，所述预设分类器包括第一分类器和第二分类器；确定所述用户画像的分类器中的所有特征标签，在所述所有特征标签中选择兴趣值大于预设值的指定标签，将所述指定标签确定为所述目标用户的兴趣标签；所述特征标签与特征标签的兴趣值正相关；向所述目标用户发送与所述兴趣标签对应的服务内容；在根据所述舆情特征信息和所述属性特征信息采用预设分类器构建所述目标用户的用户画像之前，所述方法还包括：采用非监督学习方式和监督学习的方式训练所述预设分类器，其中，所述预设分类器为链式分类器；其中，采用非监督学习方式训练所述预设分类器包括：获取第一组用户各自的第一特征向量，其中，所述第一特征向量对应于样本用户的舆情特征信息；以及获取所述第一组用户各自的第一标签的值，所述第一标签的值对应于样本用户的第一标签信息的兴趣值；以所述第一特征向量和所述第一标签的值的集合作为第一训练集，训练所述第一分类器；将所述第一组用户各自的第一特征向量和第一标签的值组合，得到所述第一组用户各自的第二特征向量；以及获取所述第一组用户各自的第二标签的值，所述第二标签的值对应于用户的第二标签信息的兴趣值；以所述第二特征向量和第二标签的值的集合作为第二训练集，训练第二分类器；采用监督学习方式训练所述预设分类器包括：在训练第二分类器之后，获取第二组用户的各自的第一特征向量，所述第一特征向量对应于所述属性特征信息；将所述第二组用户各自的第一特征向量输入所述第一分类器，得到所述第二组用户的各自的第一标签预测值；将所述第二组用户中每个样本用户的第一特征向量和第一标签预测值组合，得到所述第二组用户各自的第二特征向量；以及获取第二组用户各自的第二标签的值，所述第二标签的值对应于样本用户的第二标签信息的兴趣值；以所述第二组用户各自的第二特征向量和第二标签的值的集合作为第三训练集，继续训练所述第二分类器。

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百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 用户画像的构建方法及装置