摘要
本发明提供一种多维评估模型训练方法,推荐方法、装置、设备及介质,所述方法包括:获取多个用户的标准用户数据,包括消费行为数据、基础设施数据和社会属性数据;将每个标准用户数据映射到三维空间,得到对应用户的消费行为、基础设施使用情况和社会属性的三维特征向量;对所有用户的三维特征向量进行多阶聚类的迭代训练,得到不同簇的用户群体;将不同簇的用户群体的消费行为、基础设施使用情况和社会属性的特征向量进行聚合,得到不同簇的用户群体画像的多维评估模型。本发明通过将用户的消费行为、基础设施以及社会属性的数据映射到三维空间进行全面用户行为分析和多阶聚类,得到不同簇的用户群体的用户画像,提高了用户画像的精确性。
技术关键词
评估模型训练方法
推荐方法
数据
社会
画像
后验概率
协方差矩阵
模型训练装置
电子设备
可读存储介质
模块
聚类
处理器
推荐装置
成分分析
指令
计算机
参数
存储器