一种多维用户画像恢复方法

专利主权项内容

1.一种多维用户图像恢复方法，其特征在于，包括：采集训练用户信息数据进行分析处理，得到训练用户属性特征；利用矩阵相关性计算训练用户属性特征对应的不同标签向量之间的相关系数，根据训练用户的属性特征对应的标签向量，找出与其最相关的标签向量进行补全，组成训练矩阵对神经网络模型进行训练，其中，以用户属性特征对应的不同标签向量为列，生成高维向量矩阵；将待恢复的用户属性特征输入训练后的神经网络模型，分别补全缺失的各维度属性特征数据，得到恢复后的用户画像；所述组成训练矩阵对神经网络模型进行训练包括：将补全后的所述训练用户属性特征分别拼接成高维向量，将多维训练用户属性特征对应的高维向量分别组成高维向量矩阵作为训练矩阵，对原始神经网络模型进行训练，其中，对原始神经网络模型进行训练包括：将补全前的训练用户属性特征生成的高维向量矩阵作为输入，将补全后的训练用户属性特征生成的高维向量矩阵作为输出；其中，所述训练后的神经网络模型还包括多个分类器，用于分别对多维训练用户属性特征进行分类，得到用户画像。