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      對象的分類方法、業(yè)務(wù)的推送方法及服務(wù)器的制造方法

      文檔序號:9579278閱讀:435來源:國知局
      對象的分類方法、業(yè)務(wù)的推送方法及服務(wù)器的制造方法
      【技術(shù)領(lǐng)域】
      [0001] 本申請涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種對象的分類方法、業(yè)務(wù)的推送方法及 服務(wù)器。
      【背景技術(shù)】
      [0002] 隨著電子商務(wù)的飛速發(fā)展,電子商務(wù)(例如,支付寶)用戶越來越多。對這些與日 俱增的電子商務(wù)用戶,由于其愛好和習(xí)慣是不明確的,所以通常不能向這些用戶推送其所 需業(yè)務(wù)。
      [0003] 現(xiàn)有技術(shù)中,以支付寶為例,將支付寶中近一年的活躍用戶作為目標(biāo)用戶,共計(jì)2 億,將2億目標(biāo)用戶構(gòu)成目標(biāo)用戶集合。而將支付寶中使用理財(cái)?shù)裙δ艿膬?yōu)質(zhì)用戶作為種 子用戶,種子用戶的愛好和習(xí)慣通常是明確的,比如,擅長理財(cái)之類的。支付寶中種子用戶 共計(jì)80萬,將80萬種子用戶構(gòu)成種子用戶集合。然后將目標(biāo)用戶集合與種子用戶集合做 連接(join)操作,即將目標(biāo)用戶集合中目標(biāo)用戶與種子用戶集合中種子用戶兩兩組合。之 后對組合后的任一目標(biāo)用戶與種子用戶集合中的各種子用戶計(jì)算相似度,如果相似度之和 大于預(yù)設(shè)的閾值,則識別上述任一目標(biāo)用戶與種子用戶集合中的種子用戶為同一類用戶, 從而可以根據(jù)種子用戶的愛好和習(xí)慣,向與該種子用戶為同一類用戶的目標(biāo)用戶推送相同 的業(yè)務(wù)。例如,當(dāng)某種子用戶集合中種子用戶的愛好為理財(cái)時,則可以向與該種子用戶為同 一類用戶的目標(biāo)用戶推送相應(yīng)的理財(cái)產(chǎn)品等。
      [0004] 然而,在上述將目標(biāo)用戶集合與種子用戶集合做join操作的過程中,其計(jì)算量是 2億*80萬,大約有160萬億的數(shù)據(jù)條數(shù),完成這個計(jì)算量的時長是不可接受的。即,現(xiàn)有技 術(shù)中,在將目標(biāo)用戶分類的過程中,存在計(jì)算量過大,而大量耗費(fèi)計(jì)算機(jī)資源的問題。

      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0005] 本申請實(shí)施例提供了一種對象的分類方法、業(yè)務(wù)的推送方法及服務(wù)器,可以解決 在將目標(biāo)用戶分類的過程中,存在的計(jì)算量過大,而嚴(yán)重耗費(fèi)計(jì)算機(jī)資源的問題。
      [0006] 第一方面,提供了一種對象的分類方法,該方法包括:
      [0007] 獲取待分類的對象集合以及所述待分類的對象集合中各個待分類的對象的特征 向量的值,并將所述各個待分類的對象的特征向量的值構(gòu)成第一集合;
      [0008] 獲取目標(biāo)對象集合以及所述目標(biāo)對象集合中各個目標(biāo)對象的特征向量的值,并將 所述各個目標(biāo)對象的特征向量的值構(gòu)成第二集合;
      [0009] 對所述第一集合中特征向量的值進(jìn)行去重處理,得到第三集合,以及對所述第二 集合中特征向量的值進(jìn)行去重處理,得到第四集合;
      [0010] 對所述第三集合中任一特征向量的值,計(jì)算所述任一特征向量的值與所述第四集 合中各特征向量的值的相似度,得到與所述任一特征向量的值對應(yīng)的多個相似度;
      [0011] 當(dāng)所述多個相似度之和大于預(yù)設(shè)的閾值時,則識別所述任一特征向量的值對應(yīng)的 待分類的對象與所述目標(biāo)對象集合中的目標(biāo)對象為同一類對象。
      [0012] 第二方面,提供了一種業(yè)務(wù)的推送方法,該方法包括:
      [0013] 識別第一對象與目標(biāo)對象集合中的對象為同一類對象,包括:
      [0014] 獲取所述第一對象的特征向量的值;
      [0015] 獲取所述目標(biāo)對象集合以及所述目標(biāo)對象集合中各個對象的特征向量的值,并將 所述各個對象的特征向量的值構(gòu)成第一集合;
      [0016] 對所述第一集合中特征向量的值進(jìn)行去重處理,得到第二集合;
      [0017] 計(jì)算所述第一對象的特征向量的值與所述第二集合中各特征向量的值的相似度, 得到與所述第一對象的特征向量的值對應(yīng)的多個相似度;
      [0018] 當(dāng)所述多個相似度之和大于預(yù)設(shè)的閾值時,則識別所述第一對象與所述目標(biāo)對象 集合中的對象為同一類對象;
      [0019] 向所述第一對象,推送與所述目標(biāo)對象集合中的對象相同的業(yè)務(wù)。
      [0020] 第三方面,提供了一種服務(wù)器,該服務(wù)器包括:第一獲取單元、第二獲取單元、處理 單元、計(jì)算單元和識別單元;
      [0021] 所述第一獲取單元,用于獲取待分類的對象集合以及所述待分類的對象集合中各 個待分類的對象的特征向量的值,并將所述各個待分類的對象的特征向量的值構(gòu)成第一集 合;
      [0022] 所述第二獲取單元,用于獲取目標(biāo)對象集合以及所述目標(biāo)對象集合中各個目標(biāo)對 象的特征向量的值,并將所述各個目標(biāo)對象的特征向量的值構(gòu)成第二集合;
      [0023] 所述處理單元,用于對所述第一集合中特征向量的值進(jìn)行去重處理,得到第三集 合,以及對所述第二集合中特征向量的值進(jìn)行去重處理,得到第四集合;
      [0024] 所述計(jì)算單元,用于對所述處理單元得到的所述第三集合中任一特征向量的值, 計(jì)算所述任一特征向量的值與所述第四集合中各特征向量的值的相似度,得到與所述任一 特征向量的值對應(yīng)的多個相似度;
      [0025] 所述識別單元,用于當(dāng)所述計(jì)算單元得到的所述多個相似度之和大于預(yù)設(shè)的閾值 時,則識別所述任一特征向量的值對應(yīng)的待分類的對象與所述目標(biāo)對象集合中的目標(biāo)對象 為同一類對象。
      [0026] 第四方面,提供了一種服務(wù)器,該服務(wù)器包括:識別單元和推送單元;
      [0027] 所述識別單元,用于識別第一對象與目標(biāo)對象集合中的對象為同一類對象,包 括:
      [0028] 獲取所述第一對象的特征向量的值;
      [0029] 獲取所述目標(biāo)對象集合以及所述目標(biāo)對象集合中各個對象的特征向量的值,并將 所述各個對象的特征向量的值構(gòu)成第一集合;
      [0030] 對所述第一集合中特征向量的值進(jìn)行去重處理,得到第二集合;
      [0031] 計(jì)算所述第一對象的特征向量的值與所述第二集合中各特征向量的值的相似度, 得到與所述第一對象的特征向量的值對應(yīng)的多個相似度;
      [0032] 當(dāng)所述多個相似度之和大于預(yù)設(shè)的閾值時,則識別所述第一對象與所述目標(biāo)對象 集合中的對象為同一類對象;
      [0033] 所述推送單元,用于向所述第一對象,推送與所述目標(biāo)對象集合中的對象相同的 業(yè)務(wù)。
      [0034] 本申請實(shí)施例提供的對象的分類方法、業(yè)務(wù)的推送方法及服務(wù)器,在獲取到第一 集合和第二集合后,分別對第一集合中特征向量的值和第二集合中特征向量的值進(jìn)行去重 處理,然后將去重處理后得到的第三集合中特征向量的值與第四集合中特征向量的值計(jì)算 相似度,最后根據(jù)計(jì)算得到的相似度對待分類的對象進(jìn)行分類,由此,可以大大減小計(jì)算 量,從而保證待分類的對象的分類過程能夠在可接受的時間范圍內(nèi)完成。
      【附圖說明】
      [0035] 圖1為本申請實(shí)施例一提供的對象的分類方法流程圖;
      [0036] 圖2為本申請實(shí)施例二提供的業(yè)務(wù)的推送方法流程圖;
      [0037] 圖3為本申請實(shí)施例三提供的服務(wù)器示意圖;
      [0038] 圖4為本申請實(shí)施例四提供的服務(wù)器示意圖。
      【具體實(shí)施方式】
      [0039] 為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚,下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例 中的附圖,對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實(shí)施例是 本發(fā)明一部分實(shí)施例,而不是全部的實(shí)施例?;诒景l(fā)明中的實(shí)施例,本領(lǐng)域普通技術(shù)人員 在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實(shí)施例,都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
      [0040] 為便于對本發(fā)明實(shí)施例的理解,下面將結(jié)合附圖以具體實(shí)施例做進(jìn)一步的解釋說 明,實(shí)施例并不構(gòu)成對本發(fā)明實(shí)施例的限定。
      [0041] 本申請實(shí)施例提供的對象的分類方法及服務(wù)器,適用于對待分類的對象進(jìn)行分類 的場景,尤其適用于對支付寶中目標(biāo)用戶進(jìn)行分類的場景,其中,目標(biāo)用戶的愛好和習(xí)慣是 不明確的,例如,目標(biāo)用戶是否愛好理財(cái),消費(fèi)習(xí)慣等都是不明確的。
      [0042]本申請實(shí)施例提供的業(yè)務(wù)的推送方法,適用于在根據(jù)本申請實(shí)施例提供的對象的 分類方法,識別第一對象與目標(biāo)對象集合中的對象為同一類對象時,向第一對象推送與目 標(biāo)對象集合中的對象相同的業(yè)務(wù)。尤其適用于在將支付寶中的目標(biāo)用戶識別為與種子用戶 集合中的種子用戶為同一類用戶時,向上述目標(biāo)用戶推送與種子用戶相同的業(yè)務(wù)。
      [0043] 圖1為本申請實(shí)施例一提供的對象的分類方法流程圖。所述方法的執(zhí)行主體可以 為具有處理能力的設(shè)備:服務(wù)器或者系統(tǒng)或者裝置,如圖1所示,所述方法具體包括:
      [0044] 步驟110,獲取待分類的對象集合以及所述待分類的對象集合中各個待分類的對 象的特征向量的值,并將所述各個待分類的對象的特征向量的值構(gòu)成第一集合。
      [0045] 在此說明,待分類的對象用于表示跟自然人相關(guān)的單獨(dú)個體,可以為用來表示單 獨(dú)個體
      當(dāng)前第1頁1 2 3 4 5 
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