CN109451332A - 一种用户属性标记方法、装置、计算机设备及介质 - Google Patents

一种用户属性标记方法、装置、计算机设备及介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种用户属性标记方法、装置、计算机设备及介质，所述方法包括：获取待标记用户的至少一个历史参与内容，根据所述至少一个历史参与内容确定所述待标记用户的特征向量；获取多个已标记用户的特征向量，并根据各所述已标记用户的特征向量及待标记用户的特征向量计算各所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率，所述传播概率为所述已标记用户对所述待标记用户的影响值；根据各所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率及各所述已标记用户的标记值对所述待标记用户进行标记，实现了根据新用户与历史用户的关系对新用户进行标记，能够及时发现高质量用户，进而能够针对高质量用户采取奖励措施等，提高用户黏度。

Description

一种用户属性标记方法、装置、计算机设备及介质
技术领域
本发明实施例涉及直播领域，尤其涉及一种用户属性标记方法、装置、计算机设备及介质。
背景技术
随着网络通信技术的进步和宽带网络的提速，网络视频应用在各个行业得到了越来越广泛的开展。直播作为泛娱乐大众分享平台，在近些年的发展中累积了广泛的用户群体，而且随着中国互联网的崛起，各个地区的网络覆盖率也在逐年提高，更有越来越多的网民成为直播平台的用户，同时，各个直播平台的头部主播的流动也会带走相关平台的大量用户，但是各平台有用户信息保密的责任和商业竞争关系，用户信息并不会共享，就造成各平台的信息封闭，新注册用户缺少历史信息而无法快速对其价值进行评估，所以潜在高质量的用户无法及时发现。
由此可见，如何及时确定新用户中的高质量用户是一个亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种用户属性标记方法、装置、计算机设备及介质，以实现对用户进行标记，及时发现高质量用户，提高用户黏度。
第一方面，本发明实施例提供了一种用户属性标记方法，包括：
获取待标记用户的至少一个历史参与内容，根据所述至少一个历史参与内容确定所述待标记用户的特征向量；
获取多个已标记用户的特征向量，并根据各所述已标记用户的特征向量及待标记用户的特征向量计算各所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率，所述传播概率为所述已标记用户对所述待标记用户的影响值；
根据各所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率及各所述已标记用户的标记值对所述待标记用户进行标记。
第二方面，本发明实施例还提供了一种用户属性标记装置，包括：
特征向量获取模块，用于获取待标记用户的至少一个历史参与内容，根据所述至少一个历史参与内容确定所述待标记用户的特征向量；
传播概率计算模块，用于获取多个已标记用户的特征向量，并根据各所述已标记用户的特征向量及待标记用户的特征向量计算各所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率，所述传播概率为所述已标记用户对所述待标记用户的影响值；
用户属性标记模块，用于根据各所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率及各所述已标记用户的标记值对所述待标记用户进行标记。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任意实施例所提供的用户属性标记方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所提供的用户属性标记方法。
本发明实施例通过获取待标记用户的至少一个历史参与内容，根据至少一个历史参与内容确定待标记用户的特征向量；获取多个已标记用户的特征向量，并根据各已标记用户的特征向量及待标记用户的特征向量计算各已标记用户与待标记用户之间的传播概率，传播概率为已标记用户对待标记用户的影响值；根据各已标记用户与待标记用户之间的传播概率及各已标记用户的标记值对待标记用户进行标记，实现了根据新用户与历史用户的关系对新用户进行标记，能够及时发现高质量用户，进而能够针对高质量用户采取奖励措施等，提高用户黏度。
附图说明
图1a是本发明实施例一所提供的用户属性标记方法的流程图；
图1b是本发明实施例所提供的用户属性标记方法中的用户关系示意图；
图2是本发明实施例二所提供的用户属性标记方法的流程图；
图3a是本发明实施例三所提供的用户属性标记方法的流程图；
图3b是本发明实施例三所提供的用户属性标记方法中确定历史用户标记值的流程图；
图4是本发明实施例四所提供的用户属性标记装置的结构示意图；
图5是本发明实施例五所提供的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1a是本发明实施例一所提供的用户属性标记方法的流程图。该方法可以由用户属性标记装置执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，例如，该装置可配置于计算机设备中。如图1a所示，该方法具体包括：
S110、获取待标记用户的至少一个历史参与内容，根据至少一个历史参与内容确定待标记用户的特征向量。
在本实施例中，根据待标记用户的历史参与内容与已标记用户的历史参与内容之间的关系来确定待标记用户的标记值。可选的，首先获取待标记用户的至少一个历史参与内容。在本实施例中，用户的历史参与内容可以为用户的观看时长、弹幕数、打赏金额、关注主播个数、是否主播、直播时长、等级、发帖数量、竞猜数量等。
可选的，从服务器的历史记录中获取待标记用户在预设时间段内的至少一个历史参与内容，根据待标记用户在预设时间段内的至少一个历史参与内容确定待标记用户的特征向量。可选的，预设时间段可以根据待标记用户的注册时间确定，例如，预设时间段为不大于待标记用户注册时间的时间值。示例性的，预设时间段可以为6个月。
可选的，根据待标记用户的历史参与内容的数值确定待标记用户的特征向量。示例性的，可以将待标记用户的各历史参与内容的数值依次排列形成有序数组，作为待标记用户的特征向量。例如，待标记用户在预设时间段内的观看时长为a，弹幕数为b，打赏金额为c，关注主播个数为d，不是主播，直播时长为f，等级为g，发帖数量为h、竞猜数量为i，且预先设置了若用户为主播，则用户该项历史参与内容的数值为1，若用户不是主播，则用户该项历史参与内容的数值为0。则该待标记用户的特征向量为。
S120、获取多个已标记用户的特征向量，并根据各已标记用户的特征向量及待标记用户的特征向量计算各已标记用户与待标记用户之间的传播概率。
在本实施例中，传播概率为已标记用户对待标记用户的影响值。本实施例所提供的用户属性标记方法是基于关系图状的数据，在一个用户数据集合当中，已知其中一部分用户的标记数据，通过用户数据间彼此的联系，最后得到全部用户数据的标记结果。
图1b是本发明实施例所提供的用户属性标记方法中的用户关系示意图。如图1b所示，用户A和用户F的标记值已知，且用户A和用户F的标记值不同，在全图中，用户E、用户H与用户A有直接关系，用户G、用户C、用户D与用户F有直接关系，因此可以判断用户E、用户H的标记值与用户A的标记值相同，用户G、用户C、用户D的标记值与用户F的标记值相同。但用户B既与用户A有关系，又与用户G有关系，因此，在确定用户B的标记值时，需要判断用户A的标记值群体与用户F的标记值群体对用户B的影响的大小，再根据各用户对用户B的影响的大小确定用户B的标记值。其中，各用户对用户B的影响的大小为各用户与用户B之间的传播概率。
可选的，获取多个已标记用户的特征向量，根据已标记用户的特征向量与待标记用户的特征向量确定已标记用户与待标记用户之间的传播概率，再根据各已标记用户与待标记用户之间的传播概率确定待标记用户的标记值。其中，已标记用户中各标记值所对应的用户数量相同，使用标记值均匀分布的已标记用户作为确定待标记用户标记值的依据，使得待标记用户标记值的确定更加准确。并且，各已标记用户的特征向量中所对应的历史参与内容与待标记用户的特征向量中所对应的历史参与内容相同。
示例性的，若获取的待标记用户的历史参与内容包括：观看时长、弹幕数、打赏金额、关注主播个数、发帖数量以及竞猜数量，并根据所述历史参与内容生成了对应的特征向量，则获取多个已标记用户的相同历史参与内容(观看时长、弹幕数、打赏金额、关注主播个数、发帖数量以及竞猜数量)，并生成对应的特征向量。
S130、根据各已标记用户与待标记用户之间的传播概率及各已标记用户的标记值对待标记用户进行标记。
在本实施例中，根据各已标记用户对待标记用户的影响值，以及各已标记用户的标记值确定待标记用户的标记值。可选的，可以将各已标记用户与待标记用户之间的传播概率进行排序，取前N个传播概率所对应的已标记用户(N为不大于已标记用户数量的整数)，根据前N个传播概率所对应的已标记用户的标记值确定待标记用户的标记值。
可选的，所述根据各所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率及各所述已标记用户的标记值对所述待标记用户进行标记，包括：
将各所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率进行排序，并将前预设数目的传播概率所对应的已标记用户作为关键用户，所述预设数目为奇数；
计算各所述标记值所对应的关键用户的数量，使用对应的关键用户数量最多的标记值对所述待标记用户进行标记。
在本实施例中，可以将各已标记用户与待标记用户之间的传播概率排序，根据传播概率的排列顺序选取前预设数目个传播概率对应的已标记用户，将选取的传播概率所对应的已标记用户作为关键用户，根据关键用户的标记值确定待标记用户的标记值。可选的，若已标记用户的数量为C，则预设数目可以为小于C/2的奇数。设定预设数目为奇数能够保证所选取的预设数目的已标记用户中各标记值所对应的已标记用户的数量不相等，简化了确定待标记用户的标记值的过程。
可选的，已标记用户的标记值可以为a或b，并设置标记值为a的用户为高质量用户，标记值为b的用户为弱特征用户。可选的，若根据传播概率的排列顺序选取了前N个传播概率对应的已标记用户，并将前N个传播概率对应的已标记用户确定为关键用户，则根据关键用户的标记值确定待标记用户的标记值可以为：计算关键用户中各标记值对应的用户数量，将对应用户数量最多的标记值作为待标记用户的标记值。示例性的，若前N个传播概率所对应的已标记用户中，有M个已标记用户的标记值为a，N-M个已标记用户的标记值为b，且M>N-M，则将a作为待标记用户的标记值，对待标记用户进行标记。
可选的，预设数目也可以为偶数。若预设数目为偶数，也可以根据上述待标记用户标记值的确定方法确定待标记用户的标记值，当选取的已标记用户中各标记值对应的用户数量相等时，可以将传播概率最大的已标记用户的标记值作为待标记用户的标记值，也可以在已选取的已标记用户中继续顺序选取一定数量的已标记用户，根据上述方法确定待标记用户的标记值。
示例性的，若预设数目为2H，即选取了前2H个传播概率所对应的用户为关键用户，且标记值为a的已标记用户的数量和标记值为b的已标记用户的数量均为H，传播概率最大的已标记用户的标记值为a，则可以将a作为待标记用户的标记值，也可以继续从2H个已标记用户中根据传播概率的排序选取前J个已标记用户，通过上述方法，根据选取的J个已标记用户中各标记值对应的用户数量确定待标记用户的标记值。
可选的，确定待标记用户的标记值后，若待标记用户为高质量用户，则可以及时向待标记用户发放奖励，下发调查问卷，根据问卷反馈信息改善平台功能，定向抓住高质量用户的喜好，提升了用户体验。
本发明实施例通过获取待标记用户的至少一个历史参与内容，根据至少一个历史参与内容确定待标记用户的特征向量；获取多个已标记用户的特征向量，并根据各已标记用户的特征向量及待标记用户的特征向量计算各已标记用户与待标记用户之间的传播概率，传播概率为已标记用户对待标记用户的影响值；根据各已标记用户与待标记用户之间的传播概率及各已标记用户的标记值对待标记用户进行标记，执行时间短、复杂度低，实现了根据新用户与历史用户的关系对新用户进行标记，能够对新加入平台的用户进行合理的评估，并能定向的抓住潜在高质量用户的喜爱，进而能够为其制定调查问卷并采取奖励措施等，提高用户黏度及用户体验。
实施例二
图2是本发明实施例二所提供的用户属性标记方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上进行进一步地优化。如图2所示，所述方法包括：
S210、获取待标记用户的至少一个历史参与内容，根据至少一个历史参与内容确定待标记用户的特征向量。
S220、获取多个已标记用户的特征向量，针对各已标记用户，根据预设的距离计算规则计算已标记用户的特征向量与待标记用户的特征向量之间的距离，将该距离作为已标记用户与待标记用户之间的距离。
在本实施例中，根据已标记用户与待标记用户之间的距离计算已标记用户与待标记用户之间的传播概率。其中，已标记用户与待标记用户之间的距离可以为已标记用户的特征向量与待标记用户的特征向量之间的距离。可选的，可以使用欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离闵可夫斯基距离、标准化欧氏距离等距离计算方法计算已标记用户的特征向量与待标记用户的特征向量之间的距离。在本实施例中，使用欧式距离算法计算已标记用户的特征向量与待标记用户的特征向量之间的距离。
示例性的，若已标记用户A的特征向量为待标记用户B的特征向量为则已标记用户A与待标记用户B之间的距离
S230、基于所述已标记用户与所述待标记用户之间的距离，根据预设权重计算规则计算所述已标记用户的权重。
在本实施例中，根据已标记用户与待标记用户之间的距离，确定已标记用户在确定待标记用户标记值时的权重。参考图1b，用户A和用户F为已标记用户，其余用户为待标记用户，例如在计算待标记用户B的标记值时，已标记用户A的权重就是已标记用户A与待标记用户B之间连线的权重。
可选的，已标记用户的权重与该已标记用户与待标记用户之间的距离成反比关系，当已标记用户与待标记用户之间的距离越近，也就是传播距离越短时，已标记用户的权重就越大；当已标记用户与待标记用户之间的距离越远，也就是传播距离越短时，已标记用户的权重就越小。可选的，已标记用户A在确定待标记用户B标记值时的权重计算公式可以为其中dab为已标记用户A与待标记用户B之间的距离，k为权重参数，用于调整权重的计算结果。可选的，k的取值可以为1。
S240、根据各所述已标记用户的权重以及预设的传播概率计算规则，计算所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率。
在本实施例中，根据各已标记用户在确定待标记用户标记值时的权重计算出各已标记用户与待标记用户之间的传播概率。可选的，针对每一个已标记用户，可以将该已标记用户的权重在所有已标记用户的权重和中所占的比例作为该已标记用户与待标记用户之间的传播概率。
可选的，根据各已标记用户的权重以及预设的传播概率计算规则，计算已标记用户与待标记用户之间的传播概率，包括：
将各已标记用户的权重求和，得到各已标记用户与待标记用户之间的总权重；
将已标记用户与待标记用户之间的权重与总权重之间的比值作为已标记用户与待标记用户之间的传播概率。
示例性的，已标记用户A与待标记用户B之间的传播概率的计算公式可以为其中，wab为已标记用户A在确定待标记用户B标记值时的权重，为所有已标记用户在确定待标记用户B标记值时的权重之和，n为已标记用户的数量。示例性的，若已标记用户为20000个，其中任一已标记用户与待标记用户之间的传播概率为该已标记用户的权重与所有(20000个)已标记用户权重之和的比值。若已标记用户A的权重为0.25，所有已标记用户在确定待标记用户B的标记值时的权重之和为6000，则已标记用户A与待标记用户B之间的传播概率pab＝0.25/6000＝4.16*10-5。
S240、根据各已标记用户与待标记用户之间的传播概率及各已标记用户的标记值对待标记用户进行标记。
本发明实施例的技术方案，在上述实施例的基础上，将根据各已标记用户的特征向量及待标记用户的特征向量计算各已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率进行了具体化，通过根据预设的距离计算规则计算已标记用户与待标记用户的距离，基于所述距离，根据预设权重计算规则计算所述已标记用户的权重，再根据各已标记用户的权重以及预设的传播概率计算规则，计算各已标记用户与待标记用户之间的传播概率，算法清晰，使得已标记用户与待标记用户之间的传播概率更加准确，进而使得对待标记用户的标记结果更加准确。
实施例三
图3a是本发明实施例三所提供的用户属性标记方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上进行进一步地优化。如图3a所示，所述方法包括：
S310、获取多个历史用户在预设时间段内的至少一个历史参与内容，根据各历史用户的至少一个历史参与内容确定各历史用户的标记值，将标记完成的历史用户作为已标记用户。
在本实施例中，通过对历史用户进行标记，将标记好的历史用户作为已标记用户。
本实施例所提供的用户属性标记方法需要一定量的先验数据，在历史数据中选取一定数量的历史用户，并获取历史用户的至少一个历史参与内容。其中，历史用户为该平台的老用户，例如注册时间为1年以上的用户。其中，历史用户的数量为偶数。选取偶数个历史用户进行标记，可以使得到的已标记用户中各标记值所对应的用户数量相等，进而使根据已标记用户的标记值确定的待标记用户的标记值更加准确，并且历史用户的数量越大，基于所选取的历史用户确定的待标记用户的标记值越准确。可选的，历史用户的数量可以为20000。
可选的，用户的历史参与内容可以为用户的观看时长、弹幕数、打赏金额、关注主播个数、是否主播、直播时长、等级、发帖数量、竞猜数量等。优选的，获取的历史用户的历史参与内容所对应的预设时间段与待标记用户的历史参与内容所对应的预设时间段相同。示例性的，若获取了多个历史用户在半年内的至少一个历史参与内容，则同样获取待标记用户在半年内的历史参与内容。
图3b是本发明实施例三所提供的用户属性标记方法中确定历史用户标记值的流程图。如图3b所示，根据各历史用户的至少一个历史参与内容确定各历史用户的标记值，包括：
S311、针对每个历史参与内容，根据各历史用户的历史参与内容的数值对各历史用户进行排序，得到各历史用户在历史参与内容中的排名。
在本实施例中，用户在预设时间段内的每个历史参与内容均有对应的数值。示例性的，用户的观看时长对应的数值为用户的观看时间，可以以小时为单位，如10.5个小时；用户弹幕数对应的数值为用户发布弹幕的条数，如5条；用户打赏金额对应的数值为用户打赏主播的金额，可以以元为单位，如200元；用户关注主播个数对应的数值为用户关注主播的个数，如10个；可以通过设定标记值表示用户是否为主播，如1表示用户是主播，0表示用户不是主播；用户直播时长对应的数值为用户作为主播的直播时间，可以以小时为单位，如5个小时；用户发帖数量对应的数值为用户发布帖子的数量，如1个；用户竞猜数量对应的数值为用户参与竞猜的次数，如4次。
可选的，针对每个历史参与内容，根据各历史用户的该历史参与内容的数值对各历史用户进行排序，获得各历史用户在该历史参与内容中的序号。
以用户观看时长为例，若在预设时间段内用户A的观看时长为100个小时，用户B的观看时长为104个小时，用户C的观看时长为90个小时，用户D的观看时长为95个小时，则将各用户的观看时长的数值由高至低进行排序，得到各用户对应于观看时长的排序为：用户C、用户D、用户A、用户B，得到用户A在用户观看时长中的序号为3，用户B在用户观看时长中的序号为4，用户C在观看时长中的序号为1，用户D在用户观看时长中的序号为2。
S312、针对每个历史用户，将历史用户的各历史参与内容的排名求和，获得历史用户的排名值。
在本实施例中，获得各历史用户在各历史参与内容中的序号后，针对各历史用户，将所有历史参与内容对应序号求和，得到该历史用户的排名值。
示例性的，若获取的历史用户在预设时间段内的历史参与内容为观看时长、弹幕数、打赏金额、关注主播个数、发帖数量和竞猜数量，历史用户A在观看时长中的序号为2，在弹幕数中的序号为4，在打赏金额中的序号为3，在关注主播个数中的序号为3，在发帖数量中的序号为2，在竞猜数量中的序号为4，则将各历史参与内容的序号相加，得到历史用户A的排名值为18。
S313、根据各历史用户的排名值对各历史用户进行排序，根据排序对各历史用户进行标记，将标记完成的历史用户作为已标记用户。
在本实施例中，在获取各历史与用户的排名值后，将各历史用户的排名值由低至高进行排序，得到各历史用户的总排名，再根据排序结果及预设的标记规则对各历史用户进行标记。可选的，可以预先设置用户的标记值为a或b，标记值为a的用户为高质量用户，标记值为b的用户为弱特征用户。若获取的历史用户的数量为2Q，则将排序后的历史用户中前一半的用户确定为高质量用户，使用标记值a对前Q个用户进行标记；将排序后的历史用户中后一半的用户确定为弱特征用户，使用标记值b对后Q个用户进行标记。可选的，a可以为1，b可以为0。
示例性的，若设置高质量用户的标记值为1，弱特征用户的标记值为0，历史用户A的排名值为15，历史用户B的排名值为11，历史用户C的排名值为16，历史用户D的排名值为18，则将各历史用户的排名值进行由低至高的排序，得到各历史用户的排序为：历史用户B、历史用户A、历史用户C、历史用户D。将历史用户B和历史用户A确定为高质量用户，使用标记值1对历史用户B和历史用户A进行标记，将历史用户C和历史用户D确定为高质量用户，使用标记值0对历史用户C和历史用户D进行标记。
S320、获取待标记用户的至少一个历史参与内容，根据至少一个历史参与内容确定待标记用户的特征向量。
S330、获取多个已标记用户的特征向量，并根据各已标记用户的特征向量及待标记用户的特征向量计算各已标记用户与待标记用户之间的传播概率。
S340、根据各已标记用户与待标记用户之间的传播概率及各已标记用户的标记值对待标记用户进行标记。
本发明实施例的技术方案，在上述实施例的基础上，增加了获取历史用户的历史参与内容，并根据历史参与内容对各历史用户进行标记的操作，通过获取偶数个历史用户在预设时间段内的至少一个历史参与内容，根据历史参与内容的数值对各历史用户进行排序，根据排序结果对各历史用户进行标记，使得各历史用户的标记值更加准确，进而使得基于各历史用户的标记值所确定的待标记用户的标记值更加准确。
实施例四
图4是本发明实施例四所提供的用户属性标记装置的结构示意图。该用户属性标记装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，例如该用户属性标记装置可以配置于计算机设备中。如图4所示，所述装置包括特征向量获取模块410、传播概率计算模块420和用户属性标记模块430，其中：
特征向量获取模块410，用于获取待标记用户的至少一个历史参与内容，根据所述至少一个历史参与内容确定所述待标记用户的特征向量；
传播概率计算模块420，用于获取多个已标记用户的特征向量，并根据各所述已标记用户的特征向量及待标记用户的特征向量计算各所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率，所述传播概率为所述已标记用户对所述待标记用户的影响值；
用户属性标记模块430，用于根据各所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率及各所述已标记用户的标记值对所述待标记用户进行标记。
本发明实施例通过特征向量获取模块获取待标记用户的至少一个历史参与内容，根据至少一个历史参与内容确定待标记用户的特征向量；传播概率计算模块获取多个已标记用户的特征向量，并根据各已标记用户的特征向量及待标记用户的特征向量计算各已标记用户与待标记用户之间的传播概率；用户属性标记模块根据各已标记用户与待标记用户之间的传播概率及各已标记用户的标记值对待标记用户进行标记，实现了根据新用户与历史用户的关系对新用户进行标记，及时发现高质量用户，进而能够针对高质量用户采取奖励措施等，提高用户黏度。
在上述方案的基础上，所述传播概率计算模块420包括：
距离计算单元，用于针对各所述已标记用户，根据预设的距离计算规则计算所述已标记用户的特征向量与所述待标记用户的特征向量之间的距离，将所述距离作为所述已标记用户与所述待标记用户之间的距离；
权重计算单元，用于基于所述已标记用户与所述待标记用户之间的距离，根据预设权重计算规则计算所述已标记用户的权重；
传播概率计算单元，用于根据各所述已标记用户的权重以及预设的传播概率计算规则，计算所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率。
在上述方案的基础上，所述传播概率计算单元具体用于：
将各所述已标记用户的权重求和，得到各所述已标记用户与所述待标记用户之间的总权重；
将所述已标记用户的权重与所述总权重之间的比值作为所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率。
在上述方案的基础上，所述用户属性标记模块430包括：
关键用户确定单元，用于将各所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率进行排序，并将前预设数目的传播概率所对应的已标记用户作为关键用户，所述预设数目为奇数；
用户标记单元，用于计算各所述标记值所对应的关键用户的数量，使用对应的关键用户数量最多的标记值对所述待标记用户进行标记。
在上述方案的基础上，所述装置还包括历史用户标记模块，用于：
在获取待标记用户的至少一个历史参与内容之前，获取多个历史用户在预设时间段内的至少一个历史参与内容，根据各所述历史用户的至少一个历史参与内容确定各所述历史用户的标记值，所述历史用户的数量为偶数。
在上述方案的基础上，所述历史用户标记模块包括：
参与内容排序单元，用于针对每个所述历史参与内容，根据各所述历史用户的所述历史参与内容的数值对各所述历史用户进行排序，得到各所述历史用户在所述历史参与内容中的排名；
历史用户排序单元，用于针对每个所述历史用户，将所述历史用户的各所述历史参与内容的排名求和，获得所述历史用户的排名值；
历史用户标记单元，用于根据各所述历史用户的排名值对各所述历史用户进行排序，根据所述排序对各所述历史用户进行标记。
在上述方案的基础上，所述已标记用户中各标记值所对应的用户数量相同。
本发明实施例所提供的用户属性标记装置可执行任意实施例所提供的用户属性标记方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例五
图5是本发明实施例五所提供的计算机设备的结构示意图。图5示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性服务器512的框图。图5显示的服务器512仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，服务器512以通用计算设备的形式表现。服务器512的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器516，系统存储器528，连接不同系统组件(包括系统存储器528和处理器516)的总线518。
总线518表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器516或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
服务器512典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被服务器512访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储器528可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)530和/或高速缓存存储器532。服务器512可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储装置534可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图5未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图5中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM，DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线518相连。存储器528可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块542的程序/实用工具540，可以存储在例如存储器528中，这样的程序模块542包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块542通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
服务器512也可以与一个或多个外部设备514(例如键盘、指向设备、显示器524等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该服务器512交互的设备通信，和/或与使得该服务器512能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口522进行。并且，服务器512还可以通过网络适配器520与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器520通过总线518与服务器512的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合服务器512使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理器516通过运行存储在系统存储器528中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的用户属性标记方法，该方法包括：
获取待标记用户的至少一个历史参与内容，根据所述至少一个历史参与内容确定所述待标记用户的特征向量；
获取多个已标记用户的特征向量，并根据各所述已标记用户的特征向量及待标记用户的特征向量计算各所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率，所述传播概率为所述已标记用户对所述待标记用户的影响值；
根据各所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率及各所述已标记用户的标记值对所述待标记用户进行标记。
当然，本领域技术人员可以理解，处理器还可以实现本发明任意实施例所提供的用户属性标记方法的技术方案。
实施例六
本发明实施例六还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例所提供的用户属性标记方法，该方法包括：
获取待标记用户的至少一个历史参与内容，根据所述至少一个历史参与内容确定所述待标记用户的特征向量；
获取多个已标记用户的特征向量，并根据各所述已标记用户的特征向量及待标记用户的特征向量计算各所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率，所述传播概率为所述已标记用户对所述待标记用户的影响值；
根据各所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率及各所述已标记用户的标记值对所述待标记用户进行标记。
当然，本发明实施例所提供的一种计算机可读存储介质，其上存储的计算机程序不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的用户属性标记方法中的相关操作。
本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种用户属性标记方法，其特征在于，包括：
获取待标记用户的至少一个历史参与内容，根据所述至少一个历史参与内容确定所述待标记用户的特征向量；
获取多个已标记用户的特征向量，并根据各所述已标记用户的特征向量及待标记用户的特征向量计算各所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率，所述传播概率为所述已标记用户对所述待标记用户的影响值；
根据各所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率及各所述已标记用户的标记值对所述待标记用户进行标记。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述已标记用户的特征向量及待标记用户的特征向量计算各所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率，包括：
针对各所述已标记用户，根据预设的距离计算规则计算所述已标记用户的特征向量与所述待标记用户的特征向量之间的距离，将所述距离作为所述已标记用户与所述待标记用户之间的距离；
基于所述已标记用户与所述待标记用户之间的距离，根据预设权重计算规则计算所述已标记用户的权重；
根据各所述已标记用户的权重以及预设的传播概率计算规则，计算所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述已标记用户的权重以及预设的传播概率计算规则，计算所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率，包括：
将各所述已标记用户的权重求和，得到各所述已标记用户与所述待标记用户之间的总权重；
将所述已标记用户的权重与所述总权重之间的比值作为所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率及各所述已标记用户的标记值对所述待标记用户进行标记，包括：
将各所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率进行排序，并将前预设数目的传播概率所对应的已标记用户作为关键用户，所述预设数目为奇数；
计算各所述标记值所对应的关键用户的数量，使用对应的关键用户数量最多的标记值对所述待标记用户进行标记。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取待标记用户的至少一个历史参与内容之前，还包括：
获取多个历史用户在预设时间段内的至少一个历史参与内容，根据各所述历史用户的至少一个历史参与内容确定各所述历史用户的标记值，所述历史用户的数量为偶数。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据各所述历史用户的至少一个历史参与内容确定各所述历史用户的标记值，包括：
针对每个所述历史参与内容，根据各所述历史用户的所述历史参与内容的数值对各所述历史用户进行排序，得到各所述历史用户在所述历史参与内容中的排名；
针对每个所述历史用户，将所述历史用户的各所述历史参与内容的排名求和，获得所述历史用户的排名值；
根据各所述历史用户的排名值对各所述历史用户进行排序，根据所述排序对各所述历史用户进行标记。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述已标记用户中各标记值所对应的用户数量相同。
8.一种用户属性标记装置，其特征在于，包括：
特征向量获取模块，用于获取待标记用户的至少一个历史参与内容，根据所述至少一个历史参与内容确定所述待标记用户的特征向量；
传播概率计算模块，用于获取多个已标记用户的特征向量，并根据各所述已标记用户的特征向量及待标记用户的特征向量计算各所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率，所述传播概率为所述已标记用户对所述待标记用户的影响值；
用户属性标记模块，用于根据各所述已标记用户与所述待标记用户之间的传播概率及各所述已标记用户的标记值对所述待标记用户进行标记。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的用户属性标记方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的用户属性标记方法。
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