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【发明授权】基于模型选择的人群扩量方法及装置_上海维智卓新信息科技有限公司_202210714812.7 

申请/专利权人:上海维智卓新信息科技有限公司

申请日:2022-06-23

公开(公告)日:2023-05-26

公开(公告)号:CN114792256B

主分类号:G06Q30/0201

分类号:G06Q30/0201;G06F16/2457;G06F18/22;G06F18/214;G06N20/00

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2023.05.26#授权;2022.08.12#实质审查的生效;2022.07.26#公开

摘要:本发明公开了一种基于模型选择的人群扩量方法及装置,该方法包括:确定待扩量的种子用户数据;将所述种子用户数据与预设的用户池中的多个候选用户数据进行匹配,得到多个匹配用户数据;判断所述匹配用户数据的数量是否大于预设的数量阈值;若判断结果为是,确定监督学习算法模型为目标学习模型,若判断结果为否,确定半监督学习算法模型为所述目标学习模型;根据所述多个匹配用户数据,对所述目标学习模型进行训练,得到目标扩量模型;根据所述用户池和所述目标扩量模型,确定所述种子用户数据对应的扩量用户数据。可见,本发明一方面提高了模型训练的灵活度,降低了成本,另一方面可以有效提高人群扩量的精确度。

主权项:1.一种基于模型选择的人群扩量方法,其特征在于,所述方法包括:确定待扩量的种子用户数据;将所述种子用户数据与预设的用户池中的多个候选用户数据进行匹配,得到多个匹配用户数据;判断所述匹配用户数据的数量是否大于预设的数量阈值;若判断结果为是,确定监督学习算法模型为目标学习模型,若判断结果为否,确定半监督学习算法模型为所述目标学习模型,所述半监督学习算法模型为标签传播算法模型;根据所述多个匹配用户数据,对所述目标学习模型进行训练,得到目标扩量模型;根据所述用户池和所述目标扩量模型,确定所述种子用户数据对应的扩量用户数据;所述根据所述多个匹配用户数据,对所述目标学习模型进行训练,得到目标扩量模型,包括:将所述多个匹配用户数据确定为正样本数据;从所述用户池中的多个候选用户数据中确定负样本数据;所述负样本数据为所述用户池中的多个候选用户数据中,与所述种子用户数据之间的相似度低于第二相似度阈值的用户数据和或对应的用户活跃度低于活跃度阈值的用户数据;将所述正样本数据和所述负样本数据作为训练数据,对所述目标学习模型进行训练,得到目标扩量模型。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 上海维智卓新信息科技有限公司 基于模型选择的人群扩量方法及装置

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