(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211216131.4 (22)申请日 2022.09.30 (71)申请人 展讯半导体 （南京） 有限公司 地址 211899 江苏省南京市高新 开发区研 创园团结路9 9号孵鷹大厦C座5 01室 (72)发明人 薛建宇　 (74)专利代理 机构 上海弼兴律师事务所 31283 专利代理师 罗朗　林嵩 (51)Int.Cl. G06F 16/9535(2019.01) G06F 16/26(2019.01) G06F 16/9536(2019.01) G06Q 50/00(2012.01) (54)发明名称 相似用户挖掘方法、 系统、 电子设备、 存储介 质及芯片 (57)摘要 本公开提供了一种相似用户挖掘方法、 系 统、 电子设备、 存储介质及芯片。 该方法包括： 获 取目标行为日志数据， 目标行为日志数据用于记 录若干用户对若干产品的目标行为； 基于目标行 为日志数据建立用户关系网络； 基于用户关系网 络挖掘每个用户的若干关联用户； 获取隐性特征 矩阵， 隐性特征矩阵包括每个用户的隐性特征向 量； 基于每个用户的隐性特征向量获取目标用户 分别与其他用户的相似度； 基于相似度筛选目标 用户的目标关联用户。 本公开借鉴了图嵌入的思 想， 将用户视为关系网络中的节点， 通过用户关 系网络挖掘用户之间的局部联系， 不仅可以关注 目标用户的喜好， 还考虑目标用户的关联用户的 喜好， 进而有效缓解数据稀疏的问题。 权利要求书2页 说明书12页 附图4页 CN 115422466 A 2022.12.02 CN 115422466 A 1.一种相似用户挖掘方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取目标行为日志数据， 所述目标行为日志数据用于记录若干用户对若干产品的目标 行为； 基于目标 行为日志数据建立用户关系网络； 所述用户关系 网络中包括若干节点， 不同所述节点表征不同所述用户， 两个所述节点 之间的边表征所述节点对应的所述用户之 间对相同所述产品具有 所述目标行为， 两个所述 节点之间的所述 边的权重表征所述节点对应的所述用户之间的紧密度； 基于所述用户关系网络挖掘每 个所述用户的若干关联用户； 获取隐性特 征矩阵， 所述隐性特 征矩阵包括每 个所述用户的隐性特 征向量； 基于每个所述用户的所述隐性特 征向量获取目标用户分别与其 他所述用户的相似度； 基于所述相似度筛 选所述目标用户的目标关联用户。 2.根据权利要求1所述的相似用户挖掘方法， 其特征在于， 所述基于所述用户关系网络 挖掘每个所述用户的若干关联用户的步骤 包括： 将所述用户关系网络 输入图嵌入 模型以获取每 个所述用户的若干关联用户。 3.根据权利要求2所述的相似用户挖掘方法， 其特征在于， 所述将所述用户关系网络输 入图嵌入 模型以获取每 个所述用户的若干关联用户的步骤 包括： 将所述用户关系网络 输入Node2Vec模型； 所述Node2Vec模型为每个所述节点生成预设路径数量的预设序列长度的关联特征序 列， 每个所述节点对应的所述关联特征序列用于表征所述节点对应的用户的若干关联用 户。 4.根据权利要求3所述的相似用户挖掘方法， 其特征在于， 所述获取隐性特征矩阵的步 骤包括： 将所有所述关联 特征序列输入语义学习模型以获取 所述隐性特 征矩阵。 5.根据权利要求4所述的相似用户挖掘方法， 其特征在于， 所述将所有所述关联特征序 列输入语义学习模型以获取 所述隐性特 征矩阵的步骤 包括： 将所有所述关联 特征序列输入Sk ip‑gram模型； 所述Skip ‑gram模型基于所有所述关联特征序列求解优化函数得到所述隐性特征矩 阵。 6.根据权利要求1所述的相似用户挖掘方法， 其特征在于， 所述基于所述相似度筛选所 述目标用户的目标关联用户的步骤 包括： 将与所述目标用户的所述相似度大于预设阈值的用户作为所述目标用户的目标关联 用户。 7.根据权利要求1所述的相似用户挖掘方法， 其特征在于， 所述基于所述行为日志数据 建立用户关系网络的步骤 包括： 建立对应 每个所述用户的节点； 在对相同产品具有所述目标 行为的每两个用户对应的所述节点之间建立 边； 获取每个所述边的权重； 其中， 获取任一所述 边的权重的步骤 包括： 获取所述边对应的两个用户的所述目标 行为对应的第一产品集 合和第二产品集 合；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115422466 A 2获取所述第一产品集 合与所述第二产品集 合的交集产品数量； 获取所述第一产品集 合与所述第二产品集 合的并集产品数量； 获取所述交集产品数量与所述并集产品数量的比值得到所述 边的权重。 8.一种相似用户挖掘系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 数据获取模块， 用于获取目标行为日志数据， 所述目标行为日志数据用于记录若干用 户对若干产品的目标 行为； 网络构建模块， 用于基于目标 行为日志数据建立用户关系网络； 所述用户关系 网络中包括若干节点， 不同所述节点表征不同所述用户， 两个所述节点 之间的边表征所述节点对应的所述用户之 间对相同所述产品具有 所述目标行为， 两个所述 节点之间的所述 边的权重表征所述节点对应的所述用户之间的紧密度； 关联用户挖掘模块， 用于基于所述用户关系网络挖掘目标用户的若干关联用户； 隐性特征挖掘模块， 用于获取隐性特征矩阵， 所述 隐性特征矩阵包括每个所述用户的 隐性特征向量； 相似度计算模块， 用于基于每个所述用户的所述隐性特征向量获取目标用户分别与其 他所述用户的相似度； 相似用户挖掘模块， 用于基于所述相似度筛 选所述目标用户的目标关联用户。 9.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算 机程序， 其特征在于， 所述处理器执行计算机程序时， 实现如权利要求1 ‑7中任一项所述的 相似用户挖掘方法。 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， 所述计算机程序 被处理器执行时， 实现如权利要求1 ‑7中任一项所述的相似用户挖掘方法。 11.一种芯片， 其特征在于， 所述芯片执行权利要求1 ‑7中任一项所述的相似用户挖掘 方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115422466 A 3