(57)【要約】本発明に係るユーザ興味の識別方法は、トレーニングサンプルおよびテストサンプルを取得し、トレーニングサンプルはテキストデータに基づいて対応するトピックモデルをトレーニングした後、手動標記により取得されたものであることと、第１の予め設定されたアルゴリズムを利用してトレーニングサンプルおよびテストサンプルの特性を抽出し、トレーニングサンプルの特性に基づき、反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出することと、テストサンプルの特性およびＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣに基づいて最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルを評価し、第１主題分類器をトレーニングすることと、第１主題分類器を利用してテキストデータの属する主題を決定し、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいてテキストデータの属する主題の得点を算出し、第２の予め設定されたアルゴリズムに基づいてユーザの主題に対し興味を持つ自信度得点を算出することと、を含む。本発明は、さらに、ユーザ興味の識別装置およびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、ユーザ興味を識別することができ、企業のために潜在的なクライアントを正確にポジショニングすることができる。【選択図】図２
2019536119.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
トレーニングサンプルおよびテストサンプルを取得し、前記トレーニングサンプルはテキストデータに基づいて対応するトピックモデルをトレーニングした後、手動標記により取得されたものであるステップと、
第１の予め設定されたアルゴリズムを利用して前記トレーニングサンプルおよび前記テストサンプルの特性をそれぞれ抽出し、前記トレーニングサンプルの特性に基づき、反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出し、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルをトレーニングするステップと、
前記テストサンプルの特性および前記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいて受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を描画し、ＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣに基づいて前記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルを評価し、第１主題分類器をトレーニングするステップと、
前記第１主題分類器を利用して前記テキストデータを分類し、前記テキストデータの属する主題を決定し、前記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいて前記テキストデータの属する主題の得点を算出するステップと、
前記得点および第２の予め設定されたアルゴリズムに基づいて前記テキストデータを作成するユーザの前記主題に対し興味を持つ自信度得点を算出し、前記自信度得点に基づいて前記ユーザの興味を識別するステップと、
を含む、ことを特徴とするユーザ興味の識別方法。
【請求項２】
前記得点および第２の予め設定されたアルゴリズムに基づいて前記テキストデータを作成するユーザの前記主題に対し興味を持つ自信度得点を算出し、前記自信度得点に基づいて前記ユーザの興味を識別することは、
前記得点および第３の予め設定されたアルゴリズムに基づいて前記テキストデータの属する主題の平均得点を算出することと、
前記平均得点および第２の予め設定されたアルゴリズムに基づいて前記テキストデータを作成するユーザの前記主題に対し興味を持つ自信度得点を算出し、前記自信度得点に基づいて前記ユーザの興味を識別することと、
を含み、
前記第３の予め設定されたアルゴリズムの計算式は、
【数１】
2019536119.tif 000014
であり、Ａｖｇ（ｕｉ，ｔｏｐｉｃｊ）はユーザｕｉの主題ｔｏｐｉｃｊにおける平均得点であり、ｓ（ｕ１，ｔｗｅｅｔｍ，ｔｏｐｉｃｊ）はユーザｕｉのテキストデータｔｗｅｅｔｍを分類した後に主題ｔｏｐｉｃｊに属する得点であり、ｎはユーザｕｉのテキストデータの情報ｔｗｅｅｔｍにおける主題ｔｏｐｉｃｊに関する総数である、
ことを特徴とする請求項１に記載のユーザ興味の識別方法。
【請求項３】
前記第２の予め設定されたアルゴリズムの計算式は、
【数２】
2019536119.tif 000015
であり、ＴＮｊは全てのユーザの主題ｔｏｐｉｃｊに対し興味を持つテキストの数であり、ｘｊ０はＴＮｊの中央値であり、ＴＮｉｊはユーザｕｉにより発表された主題ｔｏｐｉｃｊに関するＷｅｉｂｏの数であり、ｓ（ｕｉ，ｔｏｐｉｃｊ，ＴＮｉｊ）はユーザｕｉの前記主題ｔｏｐｉｃｊに対し興味を持つ自信度得点である、
ことを特徴とする請求項１に記載のユーザ興味の識別方法。
【請求項４】
前記第２の予め設定されたアルゴリズムの計算式は、
【数３】
2019536119.tif 000016
であり、ＴＮｊは全てのユーザの主題ｔｏｐｉｃｊに対し興味を持つテキストの数であり、ｘｊ０はＴＮｊの中央値であり、ＴＮｉｊはユーザｕｉにより発表された主題ｔｏｐｉｃｊに関するＷｅｉｂｏの数であり、ｓ（ｕｉ，ｔｏｐｉｃｊ，ＴＮｉｊ）はユーザｕｉの前記主題ｔｏｐｉｃｊに対し興味を持つ自信度得点である、
ことを特徴とする請求項２に記載のユーザ興味の識別方法。
【請求項５】
前記トレーニングサンプルおよびテストサンプルを取得し、前記トレーニングサンプルはテキストデータに基づいて対応するトピックモデルをトレーニングした後、手動標記により取得されたものであることは、
テキストデータを収集し、前記テキストデータを前処理し、対応する第１キーワードセットを取得することと、
前記第１キーワードセットおよび予め設定された数のトピックに基づき、予め設定された主題モデルを利用して前記テキストデータの前記トピックにおける分布を算出し、前記テキストデータの前記トピックにおける分布状況に基づいてクラスタリングし、前記テキストデータに対応するトピックモデルをトレーニングすることと、
前記トピックモデルに基づく前記テキストデータに対する手動標記の結果に基づき、前記テキストデータから対象主題分類器に対応するトレーニングサンプルを選別し、前記トレーニングサンプル以外のテキストデータをテストサンプルとすることと、
を含む、ことを特徴とする請求項１に記載のユーザ興味の識別方法。
【請求項６】
前記第１の予め設定されたアルゴリズムを利用して前記トレーニングサンプルおよび前記テストサンプルの特性をそれぞれ抽出し、前記トレーニングサンプルの特性に基づき、反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出し、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルをトレーニングすることは、
第１の予め設定されたアルゴリズムを利用して前記トレーニングサンプルおよび前記テストサンプルの特性をそれぞれ抽出し、それに応じて第１ハッシュ表および第２ハッシュ表を構築することと、
前記第１ハッシュ表をロジスティック回帰モデルに代入し、反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出し、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルをトレーニングすることと、
を含む、ことを特徴とする請求項１に記載のユーザ興味の識別方法。
【請求項７】
前記テストサンプルの特性および前記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいて受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を描画し、ＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣに基づいて前記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルを評価し、第１主題分類器をトレーニングすることは、
前記第２ハッシュ表を前記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに代入し、真陽性（ＴＰ）、真陰性（ＴＮ）、偽陰性（ＦＮ）および偽陽性（ＦＰ）を取得することと、
前記ＴＰ、ＴＮ、ＦＮおよびＦＰに基づいてＲＯＣ曲線を描画することと、
ＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣを算出し、ＡＵＣ値に基づいて前記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルを評価することと、
前記ＡＵＣ値が予め設定されたＡＵＣ閾値以下である場合、前記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルが要件を満たさないと判定し、反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出し、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルをトレーニングするステップに戻ることと、
前記ＡＵＣ値が前記予め設定されたＡＵＣ閾値より大きい場合、前記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルが要件を満たすと判定し、第１主題分類器をトレーニングすることと、
を含み、
前記ＴＰ、ＴＮ、ＦＮおよびＦＰに基づいて前記ＲＯＣ曲線を描画することは、
前記ＴＰ、ＴＮ、ＦＮおよびＦＰに基づき、対応するそれぞれの計算式ＦＰＲ＝ＦＰ／（ＦＰ＋ＴＮ）、ＴＰＲ＝ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＮ）により、偽陽性率（ＦＰＲ）および真陽性率（ＴＰＲ）を算出することと、
前記ＦＰＲを横座標とし、前記ＴＰＲを縦座標として、ＲＯＣ曲線を描画することと、
を含む、ことを特徴とする請求項６に記載のユーザ興味の識別方法。
【請求項８】
前記テストサンプルの特性および前記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいて受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を描画し、ＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣに基づいて前記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルを評価し、第１主題分類器をトレーニングするステップの後に、
前記第２ハッシュ表を前記第１主題分類器に代入し、前記テストサンプルの対応するトピックに属する確率を取得することと、
前記予め設定された閾値を調整し、前記ＴＰ、ＦＰおよびＦＮに基づいて適合率ｐおよび再現率ｒを算出することと、
前記ｐが予め設定された閾値ｐ以下であり、または、前記ｒが予め設定された閾値ｒ以下である場合、前記ｐが前記予め設定された閾値ｐより大きくなるまで、前記予め設定されたＡＵＣ閾値を調整し、前記ｒが前記予め設定されたｒ閾値より大きい場合、第２主題分類器をトレーニングするステップに戻ることと、を含み、
前記第１主題分類器を利用して前記テキストデータを分類し、前記テキストデータの属する主題を決定するステップは、
前記第２主題分類器を利用して前記テキストデータを分類し、前記テキストデータの属する主題を決定することを含む、
ことを特徴とする、請求項７に記載のユーザ興味の識別方法。
【請求項９】
前記テキストデータを収集し、前記テキストデータを前処理し、対応する第１キーワードセットを取得することは、
テキストデータを収集し、前記テキストデータを単語分割することと、
予め設定されたストップワードリストに基づいて単語分割された後のテキストデータにおけるストップワードを除去し、第２キーワードセットを取得することと、
前記第２キーワードセットにおける各キーワードの単語の出現頻度ＴＦおよび逆文書頻度ＩＤＦを算出することと、
前記ＴＦおよびＩＤＦに基づいて前記第２キーワードセットにおける各キーワードの単語の出現頻度−逆文書頻度ＴＦ−ＩＤＦ値を算出し、ＴＦ−ＩＤＦ値が予め設定されたＴＦ−ＩＤＦ閾値より低いキーワードを除去し、対応する第１キーワードセットを取得することと、
を含むことを特徴とする請求項５に記載のユーザ興味の識別方法。
【請求項１０】
ユーザ興味の識別装置であって、
メモリ、プロセッサ、および前記メモリに記憶され前記プロセッサにより実行されるユーザ興味の識別プログラムを含み、
前記ユーザ興味の識別プログラムが前記プロセッサにより実行される際に、
トレーニングサンプルおよびテストサンプルを取得し、前記トレーニングサンプルはテキストデータに基づいて対応するトピックモデルをトレーニングした後、手動標記により取得されたものであるステップと、
第１の予め設定されたアルゴリズムを利用して前記トレーニングサンプルおよび前記テストサンプルの特性をそれぞれ抽出し、前記トレーニングサンプルの特性に基づき、反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出し、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルをトレーニングするステップと、
前記テストサンプルの特性および前記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいて受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を描画し、ＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣに基づいて前記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルを評価し、第１主題分類器をトレーニングするステップと、
前記第１主題分類器を利用して前記テキストデータを分類し、前記テキストデータの属する主題を決定し、前記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいて前記テキストデータの属する主題の得点を算出するステップと、
前記得点および第２の予め設定されたアルゴリズムに基づいて前記テキストデータを作成するユーザの前記主題に対し興味を持つ自信度得点を算出し、前記自信度得点に基づいて前記ユーザの興味を識別するステップと、
を実現する、ことを特徴とするユーザ興味の識別装置。
【請求項１１】
トレーニングサンプルおよびテストサンプルを取得し、前記トレーニングサンプルはテキストデータに基づいて対応するトピックモデルをトレーニングした後、手動標記により取得されたものである取得モジュールと、
第１の予め設定されたアルゴリズムを利用して前記トレーニングサンプルおよび前記テストサンプルの特性をそれぞれ抽出し、前記トレーニングサンプルの特性に基づき、反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出し、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルをトレーニングする第１計算モジュールと、
前記テストサンプルの特性および前記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいて受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を描画し、ＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣに基づいて前記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルを評価し、第１主題分類器をトレーニングする第１トレーニングモジュールと、
前記第１主題分類器を利用して前記テキストデータを分類し、前記テキストデータの属する主題を決定し、前記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいて前記テキストデータの属する主題の得点を算出する第２計算モジュールと、
前記得点および第２の予め設定されたアルゴリズムに基づいて前記テキストデータを作成するユーザの前記主題に対し興味を持つ自信度得点を算出し、前記自信度得点に基づいて前記ユーザの興味を識別する識別モジュールと、
を含む、ことを特徴とするユーザ興味の識別装置。
【請求項１２】
ユーザ興味の識別プログラムが記憶されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記ユーザ興味の識別プログラムがプロセッサにより実行される際に、
トレーニングサンプルおよびテストサンプルを取得し、前記トレーニングサンプルはテキストデータに基づいて対応するトピックモデルをトレーニングした後、手動標記により取得されたものであるステップと、
第１の予め設定されたアルゴリズムを利用して前記トレーニングサンプルおよび前記テストサンプルの特性をそれぞれ抽出し、前記トレーニングサンプルの特性に基づき、反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出し、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルをトレーニングするステップと、
前記テストサンプルの特性および前記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいて受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を描画し、ＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣに基づいて前記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルを評価し、第１主題分類器をトレーニングするステップと、
前記第１主題分類器を利用して前記テキストデータを分類し、前記テキストデータの属する主題を決定し、前記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいて前記テキストデータの属する主題の得点を算出するステップと、
前記得点および第２の予め設定されたアルゴリズムに基づいて前記テキストデータを作成するユーザの前記主題に対し興味を持つ自信度得点を算出し、前記自信度得点に基づいて前記ユーザの興味を識別するステップと、
を実現する、ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は２０１７年８月２５日に中国国家知識産権局に提出されており、出願番号が２０１７１０７４９０８８．０であり、発明の名称が「ユーザ興味の識別方法、装置およびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体」である中国特許出願の優先権を主張し、その全ての内容は本願において援用される。
【０００２】
本発明はデータ処理分野に関し、特にユーザ興味の識別方法、装置およびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００３】
近年、インターネットの急速な発展に伴い、特にソーシャルメディアの急激な発展に伴い、人々は自身および情報伝播環境に対するソーシャルメディアの様々な影響を日々実感している。従来、人々はインターネットから受動的に情報を取得していたが、現在、より多くの人々がソーシャルメディアにおける情報の発生および伝播に積極的に参加している。そのため、大量のユーザ情報および社会的関係情報が発生している。
【０００４】
しかしながら、現在、数多くの企業の内部データは一般的には取引記録を主とし、含まれているユーザ情報が全面的なものではなく、潜在的なクライアントを正確にポジショニングし、ユーザのニーズを理解することができない。そのため、如何にインターネットのデータ情報によりユーザ興味を識別し、全面的にユーザを理解して、それにより企業のために潜在的なクライアントを正確にポジショニングするかは現在における至急に解決すべき問題となっている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、ユーザ興味の識別方法、装置およびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供することを主な目的とし、インターネットのデータ情報によりユーザ興味を識別し、全面的にユーザを理解して、企業のために潜在的なクライアントを正確にポジショニングし、それによりマーケティング効率を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するための本発明に係るユーザ興味の識別方法は、
トレーニングサンプルおよびテストサンプルを取得し、前記トレーニングサンプルはテキストデータに基づいて対応するトピックモデルをトレーニングした後、手動標記により取得されるものであるステップと、
第１の予め設定されたアルゴリズムを利用して前記トレーニングサンプルおよび前記テストサンプルの特性をそれぞれ抽出し、前記トレーニングサンプルの特性に基づき、反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出し、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルをトレーニングするステップと、
前記テストサンプルの特性および前記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいて受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を描画し、ＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣに基づいて前記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルを評価し、第１主題分類器をトレーニングするステップと、
前記第１主題分類器を利用して前記テキストデータを分類し、前記テキストデータの属する主題を決定し、前記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいて前記テキストデータの属する主題の得点を算出するステップと、
前記得点および第２の予め設定されたアルゴリズムに基づいて前記テキストデータを作成するユーザの前記主題に対し興味を持つ自信度得点を算出し、前記自信度得点に基づいて前記ユーザの興味を識別するステップと、
を含む。
【０００７】
また、上記目的を達成するための本発明に係るユーザ興味の識別装置は、メモリ、プロセッサおよび前記メモリに記憶され前記プロセッサにより実行されるユーザ興味の識別プログラムを含み、前記ユーザ興味の識別プログラムは、前記プロセッサにより実行される際に、上記ユーザ興味の識別方法のステップを実現する。
【０００８】
また、上記目的を達成するための本発明に係るコンピュータ読み取り可能な記憶媒体には、ユーザ興味の識別プログラムが記憶されており、前記ユーザ興味の識別プログラムは、プロセッサにより実行される際に、上記ユーザ興味の識別方法のステップを実現する。
【０００９】
本発明は、トレーニングサンプルおよびテストサンプルを取得し、トレーニングサンプルはテキストデータに基づいて対応するトピックモデルをトレーニングした後、手動標記により取得されるものであり、第１の予め設定されたアルゴリズムを利用してトレーニングサンプルおよびテストサンプルの特性を抽出し、トレーニングサンプルの特性に基づき、反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出し、テストサンプルの特性およびＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣに基づいて最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルを評価して第１主題分類器をトレーニングし、第１主題分類器を利用してテキストデータを分類し、テキストデータの属する主題を決定し、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいて上記テキストデータの属する主題の得点を算出し、上記得点および第２の予め設定されたアルゴリズムに基づいて上記テキストデータを作成するユーザの上記主題に対し興味を持つ自信度得点を算出し、上記自信度得点に基づいて上記ユーザの興味を識別する。上記方式により、本発明は、第１の予め設定されたアルゴリズムを利用してトレーニングサンプルおよびテストサンプルの特性を抽出するため、特性の抽出およびモデルトレーニングの時間を短縮し、分類の効率を向上させる。本発明は、手動標記の方式を採用してトレーニングサンプルを選別し、ＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣを採用して上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルを評価し、主題分類器をトレーニングするため、主題分類の適合率を向上させることができると同時に、本発明は、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルおよび第２の予め設定されたアルゴリズムを利用して、自信度得点の算出の精度を向上させることができ、よって算出されたユーザの上記主題に対し興味を持つ自信度得点に基づいてユーザ興味を識別し、企業のために全面的にユーザを理解し、それにより潜在的なクライアントを快速且つ正確にポジショニングし、マーケティング効率を向上させる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施例の解決手段に係るユーザ興味の識別装置の構造を示す図である。
【図２】本発明のユーザ興味の識別方法の第１実施例の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施例における第１の予め設定されたアルゴリズムを利用して上記トレーニングサンプルおよび上記テストサンプルの特性をそれぞれ抽出し、上記トレーニングサンプルの特性に基づき、反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出し、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルをトレーニングする具体的な処理手順を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施例における上記得点および第２の予め設定されたアルゴリズムに基づいて上記テキストデータを作成するユーザの上記主題に対し興味を持つ自信度得点を算出し、上記自信度得点に基づいて上記ユーザの興味を識別する具体的な処理手順を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施例におけるトレーニングサンプルおよびテストサンプルを取得し、上記トレーニングサンプルはテキストデータに基づいて対応するトピックモデルをトレーニングした後、手動標記により取得されたものである具体的な処理手順を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施例における上記テストサンプルの特性および上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいて受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を描画し、ＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣに基づいて前記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルを評価し、第１主題分類器をトレーニングする具体的な処理手順を示すフローチャートである。
【図７】本発明のユーザ興味の識別方法の第２実施例の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施例におけるテキストデータを収集し、上記テキストデータを前処理し、対応する第１キーワードセットを取得する具体的な処理手順を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施例における上記第２キーワードセットにおける各キーワードの単語の出現頻度−逆文書頻度ＴＦ−ＩＤＦ値を算出し、ＴＦ−ＩＤＦ値が予め設定されたＴＦ−ＩＤＦ閾値より低いキーワードを除去し、対応する第１キーワードセットを取得する具体的な処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の目的の達成、機能特徴および利点について、実施例に合わせて、図面を参照しながらさらに説明する。
【００１２】
ここで説明する具体的な実施例は本発明を解釈するためのものに過ぎず、本発明を限定するためのものではないことを理解すべきである。
【００１３】
従来の分類技術は分類効率および適合率が低いため、ユーザが大量の情報資源に直面した場合、自分に必要な関連主題情報を正確且つ快速に取得することが難しい。
【００１４】
上記技術的課題を解決するための本発明に係るユーザ興味の識別方法は、トレーニングサンプルおよびテストサンプルを取得し、トレーニングサンプルはテキストデータに基づいて対応するトピックモデルをトレーニングした後、手動標記により取得されたものであり、第１の予め設定されたアルゴリズムを利用してトレーニングサンプルおよびテストサンプルの特性を抽出し、トレーニングサンプルの特性に基づき、反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出し、テストサンプルの特性およびＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣに基づいて最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルを評価し、第１主題分類器をトレーニングし、第１主題分類器を利用してテキストデータを分類し、テキストデータの属する主題を決定し、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいて上記テキストデータの属する主題の得点を算出し、上記得点および第２の予め設定されたアルゴリズムに基づいて上記テキストデータを作成するユーザの上記主題に対し興味を持つ自信度得点を算出し、上記自信度得点に基づいて上記ユーザの興味を識別する。上記方式により、本発明は、第１の予め設定されたアルゴリズムを利用してトレーニングサンプルおよびテストサンプルの特性を抽出するため、特性の抽出およびモデルトレーニングの時間を短縮し、分類効率を向上させる。本発明は、手動標記の方式を採用してトレーニングサンプルを選別し、ＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣを採用して上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルを評価し、主題分類器をトレーニングするため、主題分類の適合率を向上させることができると同時に、本発明は、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルおよび第２の予め設定されたアルゴリズムを利用して、自信度得点の算出の精度を向上させることができ、算出されたユーザの上記主題に対し興味を持つ自信度得点に基づいてユーザ興味を識別し、企業のために全面的にユーザを理解し、それにより潜在的なクライアントを快速且つ正確にポジショニングし、マーケティング効率を向上させる。
【００１５】
図１は、本発明の実施例の解決手段に係るユーザ興味の識別装置の構造を示す図である。
【００１６】
本発明の実施例における装置は、ＰＣであってもよく、スマートフォン、タブレット型コンピュータ、およびモバイルコンピュータなどの表示機能を有する端末装置であってもよい。
【００１７】
図１に示すように、該装置は、プロセッサ１００１、例えばＣＰＵ、ネットワークインターフェース１００４、ユーザインターフェース１００３、メモリ１００５、および通信バス１００２を含むことができる。通信バス１００２は、これらの部材同士の接続通信を実現するのに用いられる。ユーザインターフェース１００３は、ディスプレー（Ｄｉｓｐｌａｙ）、入力ユニット、例えばキーボード（Ｋｅｙｂｏａｒｄ）を含むことができ、選択可能なユーザインターフェース１００３は、さらに、標準有線インターフェース、ワイヤレスインターフェースを含むことができる。ネットワークインターフェース１００４は、好ましくは、標準有線インターフェース、ワイヤレスインターフェース（例えば、ＷＩ−ＦＩインターフェース）を含むことができる。メモリ１００５は、高速ＲＡＭメモリであってもよく、不揮発性メモリ（ｎｏｎ−ｖｏｌａｔｉｌｅ  ｍｅｍｏｒｙ）、例えばディスク記憶装置であってもよい。メモリ１００５は、好ましくは、上記プロセッサ１００１から独立した記憶装置であってもよい。
【００１８】
好ましくは、該装置は、さらに、カメラ、ＲＦ（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ、無線周波数）回路、センサ、オーディオ回路、Ｗｉ−Ｆｉモジュールなどを含むことができる。センサは、例えば、光学センサ、モーションセンサおよびその他のセンサであってもよい。具体的には、光学センサは、環境光センサおよび近接センサを含んでもよく、環境光センサは環境光線の明暗に基づいてディスプレーの輝度を調整することができ、近接センサは装置が耳元に移動した場合、ディスプレーおよび／またはバックライトをオフにすることができる。モーションセンサの１つとして、重力加速度センサは、各方向における（通常は３軸）加速度の大きさを検出することができ、静止した場合に重力の大きさおよび方向を検出することができ、装置姿勢を識別するアプリケーション（例えば、縦方向および横方向の切り替え、関連ゲーム、磁力計の姿勢較正）、振動識別関連機能（例えば、歩数計、叩き）などに適用することができ、当然ながら、該装置にはさらにジャイロスコープ、気圧計、湿度計、温度計、赤外線センサなどのその他のセンサが配置されてもよく、ここでは重複する説明を省略する。
【００１９】
当業者であれば、図１に示す装置の構造は装置を限定するものではなく、図示よりさらに多いまたはさらに少ない部材を含むことができ、または複数の部材を組み合わせ、または異なる部材を配置することができる。
【００２０】
図１に示すように、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体としてのメモリ１００５には、オペレーティングシステム、ネットワーク通信モジュール、ユーザインターフェースモジュールおよびユーザ興味の識別プログラムが含まれてもよい。
【００２１】
図１に示す装置において、ネットワークインターフェース１００４は、主にバックエンドサーバーに接続され、バックエンドサーバーとデータ通信を行うのに用いられ、ユーザインターフェース１００３は、主にクライアント側（ユーザ側）に接続され、クライアント側とデータ通信を行うのに用いられ、プロセッサ１００１は、メモリ１００５に記憶されたユーザ興味の識別プログラムを呼び出すのに用いられることにより、
トレーニングサンプルおよびテストサンプルを取得し、上記トレーニングサンプルはテキストデータに基づいて対応するトピックモデルをトレーニングした後、手動標記により取得されたものであるステップと、
第１の予め設定されたアルゴリズムを利用して上記トレーニングサンプルおよび上記テストサンプルの特性をそれぞれ抽出し、上記トレーニングサンプルの特性に基づき、反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出し、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルをトレーニングするステップと、
上記テストサンプルの特性および上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいて受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を描画し、ＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣに基づいて上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルを評価し、第１主題分類器をトレーニングするステップと、
上記第１主題分類器を利用して上記テキストデータを分類し、上記テキストデータの属する主題を決定し、上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいて上記テキストデータの属する主題の得点を算出するステップと、
上記得点および第２の予め設定されたアルゴリズムに基づいて上記テキストデータを作成するユーザの上記主題に対し興味を持つ自信度得点を算出し、上記自信度得点に基づいて上記ユーザの興味を識別するステップと、
を実現することができる。
【００２２】
さらに、プロセッサ１００１は、メモリ１００５に記憶されたユーザ興味の識別プログラムを呼び出すことにより、
上記得点および第３の予め設定されたアルゴリズムに基づいて上記テキストデータの属する主題の平均得点を算出するステップと、
上記平均得点および第２の予め設定されたアルゴリズムに基づいて上記テキストデータを作成するユーザの上記主題に対し興味を持つ自信度得点を算出し、上記自信度得点に基づいて上記ユーザの興味を識別するステップと、
を実現することができる。
【００２３】
さらに、プロセッサ１００１は、メモリ１００５に記憶されたユーザ興味の識別プログラムを呼び出すことにより下記のステップを実現することができる。
【００２４】
上記第３の予め設定されたアルゴリズムの計算式は、
【数１】
2019536119.tif 000003
であり、Ａｖｇ（ｕｉ，ｔｏｐｉｃｊ）はユーザｕｉの主題ｔｏｐｉｃｊにおける平均得点であり、ｓ（ｕ１，ｔｗｅｅｔｍ，ｔｏｐｉｃｊ）はユーザｕｉのテキストデータｔｗｅｅｔｍを分類した後に主題ｔｏｐｉｃｊに属する得点であり、ｎはユーザｕｉのテキストデータの情報ｔｗｅｅｔｍにおける主題ｔｏｐｉｃｊに関する総数である。
【００２５】
さらに、プロセッサ１００１はメモリ１００５に記憶されたユーザ興味の識別プログラムを呼び出すことにより下記のステップを実現することができる。
【００２６】
上記第２の予め設定されたアルゴリズムの計算式は、
【数２】
2019536119.tif 000004
であり、ＴＮｊは全てのユーザの主題ｔｏｐｉｃｊに対し興味を持つテキストの数であり、ｘｊ０はＴＮｊの中央値であり、ＴＮｉｊはユーザｕｉにより発表された主題ｔｏｐｉｃｊに関するウェイボー（Ｗｅｉｂｏ）の数であり、ｓ（ｕｉ，ｔｏｐｉｃｊ，ＴＮｉｊ）はユーザｕｉの上記主題ｔｏｐｉｃｊに対し興味を持つ自信度得点である。
【００２７】
さらに、プロセッサ１００１はメモリ１００５に記憶されたユーザ興味の識別プログラムを呼び出すことにより、
テキストデータを収集し、上記テキストデータを前処理し、対応する第１キーワードセットを取得するステップと、
上記第１キーワードセットおよび予め設定された数のトピックに基づき、予め設定された主題モデルを利用して上記テキストデータの上記トピックにおける分布を算出し、上記テキストデータの上記トピックにおける分布状況に基づいてクラスタリングし、上記テキストデータに対応するトピックモデルをトレーニングするステップと、
上記トピックモデルに基づく上記テキストデータに対する手動標記結果に基づき、上記テキストデータから対象主題分類器に対応するトレーニングサンプルを選別し、上記トレーニングサンプル以外のテキストデータをテストサンプルとするステップと、
を実現することができる。
【００２８】
さらに、プロセッサ１００１はメモリ１００５に記憶されたユーザ興味の識別プログラムを呼び出すことにより、
第１の予め設定されたアルゴリズムを利用して上記トレーニングサンプルおよび上記テストサンプルの特性をそれぞれ抽出し、それに応じて第１ハッシュ表および第２ハッシュ表を構築するステップと、
上記第１ハッシュ表をロジスティック回帰モデルに代入し、反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出し、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルをトレーニングするステップと、
を実現することができる。
【００２９】
さらに、プロセッサ１００１はメモリ１００５に記憶されたユーザ興味の識別プログラムを呼び出すことにより、
上記第２ハッシュ表を上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに代入し、真陽性（ＴＰ）、真陰性（ＴＮ）、偽陰性（ＦＮ）および偽陽性（ＦＰ）を取得するステップと、
上記ＴＰ、ＴＮ、ＦＮおよびＦＰに基づいてＲＯＣ曲線を描画するステップと、
ＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣを算出し、ＡＵＣ値に基づいて上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルを評価するステップと、
上記ＡＵＣ値が予め設定されたＡＵＣ閾値以下である場合、上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルが要件を満たさないと判定し、反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出し、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルをトレーニングするステップに戻るステップと、
上記ＡＵＣ値が上記予め設定されたＡＵＣ閾値より大きい場合、上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルが要件を満たすと判定し、第１主題分類器をトレーニングするステップと、
を実現することができる。
【００３０】
さらに、プロセッサ１００１はメモリ１００５に記憶されたユーザ興味の識別プログラムを呼び出すことにより、
上記ＴＰ、ＴＮ、ＦＮおよびＦＰに基づき、対応するそれぞれの計算式ＦＰＲ＝ＦＰ／（ＦＰ＋ＴＮ）、ＴＰＲ＝ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＮ）により、偽陽性率（ＦＰＲ）および真陽性率（ＴＰＲ）を算出するステップと、
上記ＦＰＲを横座標とし、上記ＴＰＲを縦座標として、ＲＯＣ曲線を描画するステップと、
を実現することができる。
【００３１】
さらに、プロセッサ１００１はメモリ１００５に記憶されたユーザ興味の識別プログラムを呼び出すことにより、
上記第２ハッシュ表を上記第１主題分類器に代入し、上記テストサンプルの対応するトピックに属する確率を取得するステップと、
上記予め設定されたＡＵＣ閾値を調整し、上記ＴＰ、ＦＰおよびＦＮに基づいて適合率ｐおよび再現率ｒを算出するステップと、
上記ｐが予め設定された閾値ｐ以下であり、または、上記ｒが予め設定された閾値ｒ以下である場合、上記ｐが上記予め設定された閾値ｐより大きくなるまで、上記予め設定されたＡＵＣ閾値を調整し、上記ｒが上記予め設定されたｒ閾値より大きい場合、第２主題分類器をトレーニングするステップに戻るステップと、
を実現することができる。
【００３２】
上記第１主題分類器を利用して上記テキストデータを分類し、上記テキストデータの属する主題を決定するステップは、
上記第２主題分類器を利用して上記テキストデータを分類し、上記テキストデータの属する主題を決定することを含む。
【００３３】
さらに、プロセッサ１００１はメモリ１００５に記憶されたユーザ興味の識別プログラムを呼び出すことにより、
テキストデータを収集し、上記テキストデータを単語分割するステップと、
予め設定されたストップワードリストに基づいて単語分割された後のテキストデータにおけるストップワードを除去し、第２キーワードセットを取得するステップと、
上記第２キーワードセットにおける各キーワードの単語の出現頻度−逆文書頻度ＴＦ−ＩＤＦ値を算出し、ＴＦ−ＩＤＦ値が予め設定されたＴＦ−ＩＤＦ閾値より低いキーワードを除去し、対応する第１キーワードセットを取得するステップと、
を実現することができる。
【００３４】
さらに、プロセッサ１００１はメモリ１００５に記憶されたユーザ興味の識別プログラムを呼び出すことにより、
上記第２キーワードセットにおける各キーワードの単語の出現頻度ＴＦおよび逆文書頻度ＩＤＦを算出するステップと、
上記ＴＦおよびＩＤＦに基づいて上記第２キーワードセットにおける各キーワードの単語の出現頻度−逆文書頻度ＴＦ−ＩＤＦ値を算出し、ＴＦ−ＩＤＦ値が予め設定されたＴＦ−ＩＤＦ閾値より低いキーワードを除去し、対応する第１キーワードセットを取得するステップと、
を実現することができる。
【００３５】
図２は、本発明のユーザ興味の識別方法の第１実施例の処理手順を示すフローチャートである。本発明の実施例において、上記ユーザ興味の識別方法は以下のステップを含む。
【００３６】
（ステップＳ１００）
トレーニングサンプルおよびテストサンプルを取得し、上記トレーニングサンプルはテキストデータに基づいて対応するトピックモデルをトレーニングした後、手動標記により取得されたものである。
【００３７】
本実施例において、主題分類器をトレーニングするのに必要なトレーニングサンプルおよびテストサンプルを取得するが、トレーニングサンプルは、テキストデータに基づいて対応するトピックモデルをトレーニングした後、手動標記により取得されるものであり、モデルパラメータを最適化するのに用いられ、テストサンプルは、構築されたモデルの性能を評価する、トレーニングサンプル以外のテキストデータである。具体的な実施例において、トレーニングサンプルおよびテストサンプルを取得するには、さらに、プログラムによりインターネットから検索されたウェイボー（Ｗｅｉｂｏ）から直接抽出してもよく、例えば、数学ソフトウェアＭａｔｌａｂのＳｖｍｔｒａｉｎ関数である。
【００３８】
（ステップＳ２００）
第１の予め設定されたアルゴリズムを利用して上記トレーニングサンプルおよび上記テストサンプルの特性をそれぞれ抽出し、上記トレーニングサンプルの特性に基づき、反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出し、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルをトレーニングする。
【００３９】
具体的には、図３に示すように、図３は本発明の実施例における第１の予め設定されたアルゴリズムを利用して上記トレーニングサンプルおよび上記テストサンプルの特性をそれぞれ抽出し、上記トレーニングサンプルの特性に基づき、反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出し、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルをトレーニングする具体的な処理手順を示すフローチャートであり、ステップＳ２００は以下のステップを含む。
【００４０】
（ステップＳ２１０）
第１の予め設定されたアルゴリズムを利用して上記トレーニングサンプルおよび上記テストサンプルの特性をそれぞれ抽出し、それに応じて第１ハッシュ表および第２ハッシュ表を構築する。
【００４１】
本実施例において、第１の予め設定されたアルゴリズムを利用してトレーニングサンプルおよびテストサンプルの特性をそれぞれ抽出する。本実施例においては、２進法ハッシュ表のバイト４グラム文法（Ｂｙｔｅ  ４−ｇｒａｍ）アルゴリズムを採用して上記トレーニングサンプルおよびテストサンプルの特性をそれぞれ抽出し、各トレーニングサンプルまたはテストサンプルを対応するように一組の特性により構成された１つの特性ベクトルとして表す。該方法は、各トレーニングサンプルまたはテストサンプルデータにおけるあらゆる連続した４バイトをキー（ｋｅｙ）として抽出し、文字列を文字列のＵＴＦ−８コーディングに対応するｂｙｔｅ配列に変換し、値は３２ｂｉｔの整数である。さらに、除算法（ＤＩＶＩＳＩＯＮ  ＭＥＴＨＯＤ）によりハッシュ関数を構築し、それぞれ対応するように第１ハッシュ表および第２ハッシュ表を構築する。ここで、説明すべきことは、ハッシュ表の長さがｍであるハッシュ関数の式は、ｆ（ｋｅｙ）＝ｋｅｙ  ｍｏｄ  ｐ、（ｐ≦ｍ）である。ここで、ｍｏｄは剰余を求めることを示す。具体的な実施形態において、衝突の発生を減少させ、ハッシュ表の分布が過疎になることを回避するために、ｐは一般的にハッシュ表の長さより小さい最大素数を取る。
【００４２】
（ステップＳ２２０）
上記第１ハッシュ表をロジスティック回帰モデルに代入し、反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出し、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルをトレーニングする。
【００４３】
さらに、上記第１ハッシュ表をロジスティック回帰モデルに代入し、最適化方法により最適なモデルパラメータを反復計算し、ロジスティック回帰モデルをトレーニングするが、ここで、ロジスティック回帰モデルはある物事の可能性を評価し、または１つのサンプルがある種別に属する確率がどれぐらいかを判断するのに用いられる。ロジスティック回帰モデルは、
【数３】
2019536119.tif 000005
であり、ｘｊは第ｊのトレーニングサンプルの特性ベクトルを表し、ｘ（ｉ）は第ｉ回のサンプリングを表し、θはモデルパラメータを表す。
【００４４】
また、説明すべきことは、反復アルゴリズムは勾配降下、共役勾配法および準ニュートン法などを含む。具体的な実施例において、上記いずれかの反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出し、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルをトレーニングすることができる。当然ながら、具体的な実施例において、その他の方法を採用してトレーニングサンプルおよびテストサンプルの特性をそれぞれ抽出することができ、例えば、ベクトル空間モデルＶＳＭ、情報ゲイン方法、期待の交差エントロピーなどである。
【００４５】
（ステップＳ３００）
上記テストサンプルの特性および上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいて受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を描画し、ＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣに基づいて上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルを評価し、第１主題分類器をトレーニングする。
【００４６】
本実施例において、テストサンプルに基づいて構築された第２ハッシュ表を上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに代入し、それにより真陽性（ＴＰ）、真陰性（ＴＮ）、偽陰性（ＦＮ）および偽陽性（ＦＰ）を取得し、ここで、ＴＰはロジスティック回帰モデルを利用してトレーニングサンプルにおける陽性を判断した後、依然として陽性に属する数であり、ＴＮはロジスティック回帰モデルを利用してトレーニングサンプルにおける陰性を判断した後、依然として陰性に属する数であり、ＦＮはロジスティック回帰モデルを利用してトレーニングサンプルにおける陰性を判断した後、陽性に属する数であり、ＦＰはロジスティック回帰モデルを利用してトレーニングサンプルにおける陽性を判断した後、陰性に属する数であり、陽性および陰性とは手動によりトレーニングサンプルを標記する２つの種別を指し、即ち、手動であるサンプルが特定のクラスに属すると標記した場合、該サンプルは陽性に属し、該特定クラスに属しないサンプルは陰性に属する。また、上記ＴＰ、ＴＮ、ＦＮおよびＦＰに基づいて偽陽性率（ＦＰＲ）および真陽性率（ＴＰＲ）を算出し、ＦＰＲを横座標とし、ＴＰＲを縦座標として、ＲＯＣ曲線を描画し、ＲＯＣ曲線は取得した各指標の特性曲線であり、各指標の間の関係を示し、さらにＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣを算出し、ＲＯＣ曲線は取得した各指標の特性曲線であり、各指標の間の関係を示し、ＡＵＣはＲＯＣ曲線下面積であり、ＡＵＣは大きければ大きいほど好ましく、該試験の診断価値が高いことを説明し、上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルを評価し、上記ＡＵＣ値が予め設定されたＡＵＣ閾値以下である場合、上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルが要件を満たさないと判定し、反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出し、上記ＡＵＣ値が上記予め設定されたＡＵＣ閾値より大きくなるまで、上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルをトレーニングし、上記ＡＵＣ値が上記予め設定されたＡＵＣ閾値より大きい場合、上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルが要件を満たすと判定し、第１主題分類器をトレーニングするステップに戻る。
【００４７】
（ステップＳ４００）
上記第１主題分類器を利用して上記テキストデータを分類し、上記テキストデータの属する主題を決定し、上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいて上記テキストデータの属する主題の得点を算出する。
【００４８】
（ステップＳ５００）
上記得点および第２の予め設定されたアルゴリズムに基づいて上記テキストデータを作成するユーザの上記主題に対し興味を持つ自信度得点を算出し、上記自信度得点に基づいて上記ユーザの興味を識別する。
【００４９】
具体的には、図４に示すように、図４は本発明の実施例における上記得点および第２の予め設定されたアルゴリズムに基づいて上記テキストデータを作成するユーザの上記主題に対し興味を持つ自信度得点を算出し、上記自信度得点に基づいて上記ユーザの興味を識別する具体的な処理手順を示すフローチャートであり、ステップＳ５００は、
上記得点および第３の予め設定されたアルゴリズムに基づいて上記テキストデータの属する主題の平均得点を算出するステップＳ５１０と、
上記平均得点および第２の予め設定されたアルゴリズムに基づいて上記テキストデータを作成するユーザの上記主題に対し興味を持つ自信度得点を算出し、上記自信度得点に基づいて上記ユーザの興味を識別するステップＳ５２０と、
を含む。
【００５０】
本実施例において、トレーニングされた第１主題分類器を利用してテキストデータを分類し、上記テキストデータの属する主題を決定し、その主題から対象主題に対応するテキストデータを選出し、上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいて上記対象主題に対応するテキストデータの属する対象主題における得点を算出し、該得点および第３の予め設定されたアルゴリズムに基づいて上記対象主題に対応するテキストデータの属する主題の平均得点を算出し、第３の予め設定されたアルゴリズムの計算式は以下の通りである。
【数４】
2019536119.tif 000006
【００５１】
ここで、Ａｖｇ（ｕｉ，ｔｏｐｉｃｊ）はユーザｕｉの主題ｔｏｐｉｃｊにおける平均得点であり、ｓ（ｕ１，ｔｗｅｅｔｍ，ｔｏｐｉｃｊ）はユーザｕｉのテキストデータｔｗｅｅｔｍを分類した後に主題ｔｏｐｉｃｊに属する得点であり、ｎはユーザｕｉのテキストデータの情報ｔｗｅｅｔｍにおける主題ｔｏｐｉｃｊに関する総数である。
【００５２】
さらに、上記平均得点および第２の予め設定されたアルゴリズムに基づいて上記テキストデータを作成するユーザの上記主題に対し興味を持つ自信度得点を算出し、第２の予め設定されたアルゴリズムの計算式は以下の通りである。
【数５】
2019536119.tif 000007
【００５３】
ここで、ＴＮｊは全てのユーザの主題ｔｏｐｉｃｊに対し興味を持つテキストの数であり、ｘｊ０はＴＮｊの中央値であり、ＴＮｉｊはユーザｕｉにより発表された主題ｔｏｐｉｃｊに関するＷｅｉｂｏの数であり、ｓ（ｕｉ，ｔｏｐｉｃｊ，ＴＮｉｊ）はユーザｕｉの上記主題ｔｏｐｉｃｊに対し興味を持つ自信度得点である。
【００５４】
さらに、算出された自信度得点に基づいて上記ユーザの興味を識別する。例えば、第１主題分類器により決定されたユーザのウェイボー（Ｗｅｉｂｏ）のテキストデータは金融分野のトピックに属し、算出された自信度得点が予め設定された自信度得点閾値より大きい場合、該ユーザは金融商品に対し興味を持つことを説明し、よって金融企業のために該潜在的なユーザをポジショニングし、該ユーザに関連金融商品を推薦することができる。
【００５５】
また、説明すべきことは、本実施例において、上記第１主題分類器を利用して上記テキストデータを分類する場合、上記テキストデータはステップＳ１００におけるテキストデータであってもよく、その他のネットワーキングソーシャルプラットフォームまたは情報資源データベースから取得したテキストデータであってもよい。
【００５６】
本発明の実施例は、トレーニングサンプルおよびテストサンプルを取得し、トレーニングサンプルはテキストデータに基づいて対応するトピックモデルをトレーニングした後、手動標記により取得されたものであり、第１の予め設定されたアルゴリズムを利用してトレーニングサンプルおよびテストサンプルの特性を抽出し、トレーニングサンプルの特性に基づき、反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出し、テストサンプルの特性およびＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣに基づいて最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルを評価し、第１主題分類器をトレーニングし、第１主題分類器を利用してテキストデータを分類し、テキストデータの属する主題を決定し、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいて上記テキストデータの属する主題の得点を算出し、上記得点および第２の予め設定されたアルゴリズムに基づいて上記テキストデータを作成するユーザの上記主題に対し興味を持つ自信度得点を算出し、上記自信度得点に基づいて上記ユーザの興味を識別する。上記方式により、本発明は、第１の予め設定されたアルゴリズムを利用してトレーニングサンプルおよびテストサンプルの特性を抽出するため、特性の抽出およびモデルトレーニングの時間を短縮し、分類効率を向上させる。本発明は、手動による標記の方式を採用してトレーニングサンプルを選別し、ＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣを採用して上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルを評価し、主題分類器をトレーニングするため、主題分類の適合率を向上させることができると同時に、本発明は、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルおよび第２の予め設定されたアルゴリズムを利用して、自信度得点の算出の精度を向上させることができ、それにより算出されたユーザの上記主題に対し興味を持つ自信度得点に基づいてユーザ興味を識別し、企業のために全面的にユーザを理解し、それにより潜在的なクライアントを快速且つ正確にポジショニングし、マーケティング効率を向上させる。
【００５７】
図２に示す第１実施例によれば、図５は、本発明の実施例におけるトレーニングサンプルおよびテストサンプルを取得し、上記トレーニングサンプルはテキストデータに基づいて対応するトピックモデルをトレーニングした後、手動標記により取得されたものである具体的な処理手順を示すフローチャートであり、ステップＳ１００は以下のステップを含む。
【００５８】
（ステップＳ１１０）
テキストデータを収集し、上記テキストデータを前処理し、対応する第１キーワードセットを取得する。
【００５９】
本発明の実施例において、テキストデータは各ネットワーキングソーシャルプラットフォーム、例えば、Ｗｅｉｂｏ、ＱＱ空間、知乎、百度ＴＩＥＢＡなどから取得することができ、各情報資源データベース、例えば、ＱＱＬｉｖｅ、ハウネット、電子ペーパーなどから取得することもできる。本実施例は、Ｗｅｉｂｏのテキストを例として説明し、具体的に、Ｗｅｉｂｏのテキストデータの収集は、新浪ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）から新浪Ｗｅｉｂｏのテキストデータを取得することができ、上記テキストデータはＷｅｉｂｏの本文および評論を含む。
【００６０】
本発明の実施例において、上記テキストデータを前処理する過程は、上記テキストデータを単語分割し、品詞を標記し、さらに、予め設定されたストップワードリストに基づいて単語分割された後のテキストデータにおけるストップワードを除去し、第２キーワードセットを取得することを含む。さらに、上記第２キーワードセットにおける各キーワードの単語の出現頻度ＴＦ、逆文書頻度ＩＤＦおよび単語の出現頻度−逆文書頻度ＴＦ−ＩＤＦ値を算出し、ＴＦ−ＩＤＦ値が予め設定されたＴＦ−ＩＤＦ閾値より低いキーワードを除去し、対応する第１キーワードセットを取得する。
【００６１】
（ステップＳ１２０）
上記第１キーワードセットおよび予め設定された数のトピックに基づき、予め設定された主題モデルを利用して上記テキストデータの上記トピックにおける分布を算出し、上記テキストデータの上記トピックにおける分布状況に基づいてクラスタリングし、上記テキストデータに対応するトピックモデルをトレーニングする。
【００６２】
本発明の実施例において、予め設定された主題モデルはＬＤＡ主題モデルを採用し、該モデルは教師なし機械学習であり、大規模ドキュメントセットまたはコーパスに隠れている主題情報を識別するのに用いられ、ドキュメントセットにおける各ドキュメントを隠れている主題の確率分布により表示し、各隠れている主題は語彙項目の確率分布により表示する。具体的には、本実施例は、端末で入力された第１キーワードセットおよび設定されたトピックの数を受信した場合、ＬＤＡ主題モデルはキーワードのドキュメントにおける分布に基づき、上記トピックのキーワードにおける分布、およびテキストデータの上記トピックにおける分布を算出する。さらに、上記テキストデータの上記トピックにおける分布状況に基づいてクラスタリングし、上記テキストデータに対応するトピックモデルをトレーニングする。
【００６３】
（ステップＳ１３０）
上記トピックモデルに基づく上記テキストデータに対する手動標記の結果に基づき、上記テキストデータから対象主題分類器に対応するトレーニングサンプルを選別し、上記トレーニングサンプル以外のテキストデータをテストサンプルとする。
【００６４】
本実施例において、ＬＤＡモデルはトピック生成モデルであり、取得したトピックの種別を制御することができないため、取得したトピックを手動標記し、よって対象主題に対応するテキストデータを選別し、主題分類器のトレーニングサンプルとしなければならず、主題分類器の分類の適合率を向上させるのに有利である。また、トレーニングサンプル以外のテキストデータをテストサンプルとし、トレーニングされたロジスティック回帰モデルを評価する。
【００６５】
図２に示す第１実施例によれば、図６は、本発明の実施例における上記テストサンプルの特性および上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいて受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を描画し、ＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣに基づいて上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルを評価し、第１主題分類器をトレーニングする具体的な処理手順を示すフローチャートであり、ステップＳ３００は、
上記第２ハッシュ表を上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに代入し、真陽性（ＴＰ）、真陰性（ＴＮ）、偽陰性（ＦＮ）および偽陽性（ＦＰ）を取得するステップＳ３１０と、
上記ＴＰ、ＴＮ、ＦＮおよびＦＰに基づいてＲＯＣ曲線を描画するステップＳ３２０と、
ＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣを算出し、ＡＵＣ値に基づいて上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルを評価するステップＳ３３０と、
上記ＡＵＣ値が予め設定されたＡＵＣ閾値以下である場合、上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルが要件を満たさないと判定し、反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出し、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルをトレーニングするステップに戻るステップＳ３４０と、
上記ＡＵＣ値が上記予め設定されたＡＵＣ閾値より大きい場合、上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルが要件を満たすと判定し、第１主題分類器をトレーニングするステップＳ３５０と、
を含む。
【００６６】
本実施例において、上記第２ハッシュ表を上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに代入し、テストサンプルを分析するには、下記四つの場合が発生する。１つのテキストデータがあるトピックに属し、同時に最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルにより該トピックに属すると予測された場合、真陽性ＴＰであること、１つのテキストデータがあるトピックに属せず、同時に該トピックに属しないと予測された場合、真陰性ＴＮであること、１つのテキストデータがあるトピックに属するが、該トピックに属しないと予測された場合、偽陰性ＦＮであること、１つのテキストデータがあるトピックに属しないが、該トピックに属すると予測された場合、偽陽性ＦＰであることである。
【００６７】
さらに、上記ＴＰ、ＴＮ、ＦＮおよびＦＰに基づいてＲＯＣ曲線を描画し、具体的には、ＲＯＣ曲線は偽陽性率（ＦＰＲ）を横座標とし、真陽性率（ＴＰＲ）を縦座標とするが、具体的な計算式は、ＦＰＲ＝ＦＰ／（ＦＰ＋ＴＮ）、ＴＰＲ＝ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＮ）である。
【００６８】
さらに、ＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣを算出し、計算式は、
【数６】
2019536119.tif 000008
である。
【００６９】
本実施例において、ＡＵＣ値が大きいほど、該最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルの性能がより良いことを表す。算出されたＡＵＣ値が予め設定されたＡＵＣ閾値以下である場合、上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルが要件を満たさないと判定し、反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出し、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルをトレーニングするステップに戻る。上記ＡＵＣ値が上記予め設定されたＡＵＣ閾値より大きくなった場合、上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルが要件を満たすと判定し、第１主題分類器をトレーニングする。
【００７０】
図２に示す第１実施例によれば、図７は、本発明のユーザ興味の識別方法の第２実施例の処理手順を示すフローチャートである。該ユーザ興味の識別方法は、さらに、
上記第２ハッシュ表を上記第１主題分類器に代入し、上記テストサンプルの対応するトピックに属する確率を取得するステップＳ６００と、
上記予め設定されたＡＵＣ閾値を調整し、上記ＴＰ、ＦＰおよびＦＮに基づいて適合率ｐおよび再現率ｒを算出するステップＳ７００と、
上記ｐが予め設定された閾値ｐ以下であり、または、上記ｒが予め設定された閾値ｒ以下である場合、上記ｐが上記予め設定された閾値ｐより大きくなるまで、上記予め設定されたＡＵＣ閾値を調整し、上記ｒが上記予め設定されたｒ閾値より大きい場合、第２主題分類器をトレーニングするステップに戻るステップＳ８００と、
上記第２主題分類器を利用して上記テキストデータを分類し、上記テキストデータの属する主題を決定し、上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいて上記テキストデータの属する主題の得点を算出するステップＳ９００と、
を含む。
【００７１】
説明すべきことは、図２に示す第１実施例に対して、図７に示す第２実施例の区別は、実際の使用過程において、テキストデータが多すぎるため、サンプルに対する手動標記の労働力が大き過ぎ、あらゆる可能なテキストデータをカバーできない可能性があり、使用効果が悪くなることである。また、ＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣを使用して、上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルを評価する場合、デフォルトで０．５を用いて予め設定されたＡＵＣ閾値とし、０．５より大きい場合、ロジスティック回帰モデルの予測結果は１であり、即ち、該トピックに属することを表し、０．５以下の場合、ロジスティック回帰モデルの予測結果は０であり、即ち、該トピックに属しないことを表す。そのため、第２実施例において、上記予め設定されたＡＵＣ閾値を調整することにより、適合率ｐおよび再現率ｒを保証するとともに、さらに、上記第２主題分類器の分類適合率を向上させる。
【００７２】
本発明の実施例において、上記第２ハッシュ表を上記第１主題分類器に代入し、上記テストサンプルの対応するトピックに属する確率を取得する。さらに、上記予め設定されたＡＵＣ閾値を調整し、上記ＴＰ、ＦＰおよびＦＮに基づいて適合率ｐおよび再現率ｒを算出し、計算式は、
【数７】
2019536119.tif 000009
である。
【００７３】
上記ｐが予め設定された閾値ｐ以下であり、または、上記ｒが予め設定された閾値ｒ以下である場合、上記ｐが上記予め設定された閾値ｐより大きくなるまで、上記予め設定されたＡＵＣ閾値を継続して調整し、上記ｒが上記予め設定されたｒ閾値より大きい場合、第２主題分類器をトレーニングし、上記第２主題分類器を利用して上記テキストデータを分類するステップに戻る。
【００７４】
図５に示す実施形態によれば、図８は、本発明の実施例におけるテキストデータを収集し、上記テキストデータを前処理し、対応する第１キーワードセットを取得する具体的な処理手順を示すフローチャートであり、ステップＳ１１０は、
テキストデータを収集し、上記テキストデータを単語分割するステップＳ１１１と、
予め設定されたストップワードリストに基づいて単語分割された後のテキストデータにおけるストップワードを除去し、第２キーワードセットを取得するステップＳ１１２と、
上記第２キーワードセットにおける各キーワードの単語の出現頻度−逆文書頻度ＴＦ−ＩＤＦ値を算出し、ＴＦ−ＩＤＦ値が予め設定されたＴＦ−ＩＤＦ閾値より低いキーワードを除去し、対応する第１キーワードセットを取得するステップＳ１１３と、
を含む。
【００７５】
具体的に、図９を参照すると、図９は本発明の実施例における上記第２キーワードセットにおける各キーワードの単語の出現頻度−逆文書頻度ＴＦ−ＩＤＦ値を算出し、ＴＦ−ＩＤＦ値が予め設定されたＴＦ−ＩＤＦ閾値より低いキーワードを除去し、対応する第１キーワードセットを取得する具体的な処理手順を示すフローチャートであり、ステップＳ１１３は、
上記第２キーワードセットにおける各キーワードの単語の出現頻度ＴＦおよび逆文書頻度ＩＤＦを算出するステップＳ１１３１と、
上記ＴＦおよびＩＤＦに基づいて上記第２キーワードセットにおける各キーワードの単語の出現頻度−逆文書頻度ＴＦ−ＩＤＦ値を算出し、ＴＦ−ＩＤＦ値が予め設定されたＴＦ−ＩＤＦ閾値より低いキーワードを除去し、対応する第１キーワードセットを取得するステップＳ１１３２と、
を含む。
【００７６】
本発明の実施例において、テキストデータは各ネットワーキングソーシャルプラットフォーム、例えば、Ｗｅｉｂｏ、ＱＱ空間、知乎、百度ＴＩＥＢＡなどから取得することができ、各情報資源データベース、例えば、ＱＱＬｉｖｅ、ハウネット、電子ペーパーなどから取得することもできる。本実施例は、Ｗｅｉｂｏのテキストを例として説明するが、具体的に、Ｗｅｉｂｏのテキストデータの収集は新浪ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）から新浪Ｗｅｉｂｏのテキストデータを取得することができ、上記テキストデータはＷｅｉｂｏの本文およびコメントを含む。
【００７７】
さらに、上記テキストデータを前処理し、前処理過程は、上記テキストデータを単語分割し、品詞を標記することを含む。説明すべきことは、単語分割処理は、例えば、中国語形態素解析システム（ＩＣＴＣＬＡＳ）、清華大学の中国語形態素解析プログラムＴＨＵＬＡＣ、言語処理プラットフォームＬＴＰなどの単語分割ツールにより実施することができる。単語分割は、主に中国語の言語特性に基づき、上記テキストデータにおける各中国語テキストを一つ一つの単語に分割し、品詞を標記する。
【００７８】
さらに、前処理過程は、さらに、予め設定されたストップワードリストに基づいて単語分割された後のテキストデータにおけるストップワードを除去することを含む。ストップワードの除去はキーワードの密度を向上させるのに有利であり、それによりテキストデータの属するトピックを決定するのに有利である。説明すべきことは、ストップワードは、主に、使用が頻繁過ぎるある単語、例えば、「私」、「すると」などのほとんど全てのドキュメントに表れる第１種別と、テキストにおける出現頻度は高いが、実際の意義がない単語、このような単語は１つの完全な文章に入る場合のみ一定の役割を果たし、置字、副詞、前置詞、接続詞などを含み、例えば、「の」、「において」、「次に」などである第２種別とを含む。
【００７９】
さらに、前処理過程は、さらに、上記第１キーワードセットにおける各キーワードの単語の出現頻度−逆文書頻度ＴＦ−ＩＤＦ値を算出し、ＴＦ−ＩＤＦ値が予め設定されたＴＦ−ＩＤＦ閾値より低いキーワードを除去し、対応する第２キーワードセットを取得することを含む。具体的には、まず、単語の出現頻度ＩＦおよび逆文書頻度ＩＤＦを算出し、ＴＦはあるキーワードの現在のドキュメントにおける出現頻度を表し、ＩＤＦは該キーワードの全てのテキストデータのドキュメントにおける分布状況を表し、単語の一般的重要性の尺度である。ＴＦおよびＩＤＦの計算式は、
【数８】
2019536119.tif 000010
であり、ｎｉは該キーワードの現在ドキュメントにおける出現回数を表し、ｎは現在ドキュメントにおけるキーワードの総数を表し、Ｎはデータセットのドキュメントの総数を表し、Ｎｉはテキストデータセットの該キーワードｉにおけるドキュメントの数を表す。
【００８０】
さらに、式ＴＦ−ＩＤＦ＝ＴＦ×ＩＤＦに従って、ＴＦ−ＩＤＦ値を算出し、ＴＦ−ＩＤＦ値が予め設定されたＴＦ−ＩＤＦ閾値より低いキーワードを除去し、対応するキーワードセットを取得する。
【００８１】
また、本発明の実施例は、さらに、ユーザ興味の識別プログラムが記憶されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、上記ユーザ興味の識別プログラムがプロセッサにより実行される際に、上記のようなユーザ興味の識別方法のステップを実現する。
【００８２】
ここで、上記プロセッサにおいて動作するユーザ興味の識別プログラムが実行される場合に実現される方法は、本発明のユーザ興味の識別方法の各実施例を参照ことができ、ここでは重複する説明を省略する。
【００８３】
また、本発明の実施例は、さらに、ユーザ興味の識別装置を提供し、該ユーザ興味の識別装置は、
トレーニングサンプルおよびテストサンプルを取得し、上記トレーニングサンプルはテキストデータに基づいて対応するトピックモデルをトレーニングした後、手動標記により取得されたものである取得モジュールと、
第１の予め設定されたアルゴリズムを利用して上記トレーニングサンプルおよび上記テストサンプルの特性をそれぞれ抽出し、上記トレーニングサンプルの特性に基づき、反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出し、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルをトレーニングする第１計算モジュールと、
上記テストサンプルの特性および上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいて受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を描画し、ＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣに基づいて上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルを評価し、第１主題分類器をトレーニングする第１トレーニングモジュールと、
上記第１主題分類器を利用して上記テキストデータを分類し、上記テキストデータの属する主題を決定し、上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに基づいて上記テキストデータの属する主題の得点を算出する第２計算モジュールと、
上記得点および第２の予め設定されたアルゴリズムに基づいて上記テキストデータを作成するユーザの上記主題に対し興味を持つ自信度得点を算出し、上記自信度得点に基づいて上記ユーザの興味を識別する識別モジュールと、
を含む。
【００８４】
さらに、上記識別モジュールは、
上記得点および第３の予め設定されたアルゴリズムに基づいて上記テキストデータの属する主題の平均得点を算出する第１計算ユニットと、
上記平均得点および第２の予め設定されたアルゴリズムに基づいて上記テキストデータを作成するユーザの上記主題に対し興味を持つ自信度得点を算出し、上記自信度得点に基づいて上記ユーザの興味を識別する第２計算ユニットと、を含み
上記第３の予め設定されたアルゴリズムの計算式は、
【数９】
2019536119.tif 000011
であり、Ａｖｇ（ｕｉ，ｔｏｐｉｃｊ）はユーザｕｉの主題ｔｏｐｉｃｊにおける平均得点であり、ｓ（ｕ１，ｔｗｅｅｔｍ，ｔｏｐｉｃｊ）はユーザｕｉのテキストデータｔｗｅｅｔｍを分類した後に主題ｔｏｐｉｃｊに属する得点であり、ｎはユーザｕｉのテキストデータの情報ｔｗｅｅｔｍにおける主題ｔｏｐｉｃｊに関する総数である。
【００８５】
さらに、上記第２の予め設定されたアルゴリズムの計算式は、
【数１０】
2019536119.tif 000012
であり、ＴＮｊは全てのユーザの主題ｔｏｐｉｃｊに対し興味を持つテキストの数であり、ｘｊ０はＴＮｊの中央値であり、ＴＮｉｊはユーザｕｉにより発表された主題ｔｏｐｉｃｊに関するＷｅｉｂｏの数であり、ｓ（ｕｉ，ｔｏｐｉｃｊ，ＴＮｉｊ）はユーザｕｉの上記主題ｔｏｐｉｃｊに対し興味を持つ自信度得点である。
【００８６】
さらに、上記第２の予め設定されたアルゴリズムの計算式は、
【数１１】
2019536119.tif 000013
であり、ＴＮｊは全てのユーザの主題ｔｏｐｉｃｊに対し興味を持つテキストの数であり、ｘｊ０はＴＮｊの中央値であり、ＴＮｉｊはユーザｕｉにより発表された主題ｔｏｐｉｃｊに関するＷｅｉｂｏの数であり、ｓ（ｕｉ，ｔｏｐｉｃｊ，ＴＮｉｊ）はユーザｕｉの上記主題ｔｏｐｉｃｊに対し興味を持つ自信度得点である。
【００８７】
さらに、上記取得モジュールは、
テキストデータを収集し、上記テキストデータを前処理し、対応する第１キーワードセットを取得する収集ユニットと、
上記第１キーワードセットおよび予め設定された数のトピックに基づき、予め設定された主題モデルを利用して上記テキストデータの上記トピックにおける分布を算出し、上記テキストデータの上記トピックにおける分布状況に基づいてクラスタリングし、上記テキストデータに対応するトピックモデルをトレーニングする第１トレーニングユニットと、
上記トピックモデルに基づく上記テキストデータに対する手動標記の結果に基づき、上記テキストデータから対象主題分類器に対応するトレーニングサンプルを選別し、上記トレーニングサンプル以外のテキストデータをテストサンプルとする選別ユニットと、
を含む。
【００８８】
さらに、上記第１トレーニングモジュールは、
第１の予め設定されたアルゴリズムを利用して上記トレーニングサンプルおよび上記テストサンプルの特性をそれぞれ抽出し、それに応じて第１ハッシュ表および第２ハッシュ表を構築する構築ユニットと、
上記第１ハッシュ表をロジスティック回帰モデルに代入し、反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出し、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルをトレーニングする第２トレーニングユニットと、
を含む。
【００８９】
さらに、上記第１トレーニングモジュールは、
上記第２ハッシュ表を上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルに代入し、真陽性（ＴＰ）、真陰性（ＴＮ）、偽陰性（ＦＮ）および偽陽性（ＦＰ）を取得する第３算出ユニットと、
上記ＴＰ、ＴＮ、ＦＮおよびＦＰに基づいてＲＯＣ曲線を描画する描画ユニットと、
ＲＯＣ曲線下面積ＡＵＣを算出し、ＡＵＣ値に基づいて上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルを評価する評価ユニットと、
上記ＡＵＣ値が予め設定されたＡＵＣ閾値以下である場合、上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルが要件を満たさないと判定し、反復アルゴリズムによりロジスティック回帰モデルの最適なモデルパラメータを算出し、最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルをトレーニングするステップに戻る判定ユニットと、
上記ＡＵＣ値が上記予め設定されたＡＵＣ閾値より大きい場合、上記最適なモデルパラメータを含むロジスティック回帰モデルが要件を満たすと判定し、第１主題分類器をトレーニングする第３トレーニングユニットと、を含み、
上記ＴＰ、ＴＮ、ＦＮおよびＦＰに基づいてＲＯＣ曲線を描画することは、
上記ＴＰ、ＴＮ、ＦＮおよびＦＰに基づき、対応するそれぞれの計算式ＦＰＲ＝ＦＰ／（ＦＰ＋ＴＮ）、ＴＰＲ＝ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＮ）により、偽陽性率（ＦＰＲ）および真陽性率（ＴＰＲ）を算出することと、
上記ＦＰＲを横座標とし、上記ＴＰＲを縦座標として、ＲＯＣ曲線を描画することと、
を含む。
【００９０】
さらに、上記ユーザ興味の識別装置は、
上記第２ハッシュ表を上記第１主題分類器に代入し、上記テストサンプルの対応するトピックに属する確率を取得する第３計算モジュールと、
上記予め設定された閾値を調整し、上記ＴＰ、ＦＰおよびＦＮに基づいて適合率ｐおよび再現率ｒを算出する第４計算モジュールと、
上記ｐが予め設定された閾値ｐ以下であり、または上記ｒが予め設定された閾値ｒ以下である場合、上記ｐが上記予め設定された閾値ｐより大きくなるまで、上記予め設定されたＡＵＣ閾値を調整し、上記ｒが上記予め設定されたｒ閾値より大きい場合、第２主題分類器をトレーニングするステップに戻る第２トレーニングモジュールと、を含み、
上記識別モジュールは、さらに、上記第２主題分類器を利用して上記テキストデータを分類し、上記テキストデータの属する主題を決定する。
【００９１】
さらに、上記取得ユニットは、
テキストデータを収集し、上記テキストデータを単語分割する収集サブユニットと、
予め設定されたストップワードリストに基づいて単語分割された後のテキストデータにおけるストップワードを除去し、第２キーワードセットを取得する取得サブユニットと、
上記第２キーワードセットにおける各キーワードの単語の出現頻度ＴＦおよび逆文書頻度ＩＤＦを算出する第１計算サブユニットと、
上記ＴＦおよびＩＤＦに基づいて上記第２キーワードセットにおける各キーワードの単語の出現頻度−逆文書頻度ＴＦ−ＩＤＦ値を算出し、ＴＦ−ＩＤＦ値が予め設定されたＴＦ−ＩＤＦ閾値より低いキーワードを除去し、対応する第１キーワードセットを取得する第２計算サブユニットと、
を含む。
【００９２】
説明すべきことは、本明細書において、用語「含む」、「含まれる」またはその他のいずれかの変形体は非排他的な包含をカバーするためのものであり、それにより一連の要素を含む過程、方法、物品またはシステムにそれらの要素だけでなく、さらに、明らかに挙げられていないその他の要素を含ませ、またはこのような過程、方法、物品またはシステムに固有の要素をさらに含ませる。さらに限定されない場合、文章「１つを含む……」により限定される要素は、該要素を含む過程、方法、物品またはシステムにさらに別の同一要素が存在することを排除しない。
【００９３】
上記本発明の実施例の番号は説明するためのものであり、実施例の優劣を表すものではない。
【００９４】
上記実施形態に対する説明によって、当業者は、上記実施例の方法はソフトウェアに必要な汎用ハードウェアプラットフォームを加える方式により実現できることを明瞭に理解することができ、当然ながら、ハードウェアにより実現することもできるが、多くの場合において、前者はより好ましい実施形態である。このような理解によれば、本発明の技術的解決手段は、実質的に、または従来の技術に貢献する部分がソフトウェア製品の形式で表現されることができ、該コンピュータのソフトウェア製品は上記のような記憶媒体（例えば、ＲＯＭ／ＲＡＭ、磁気ディスク、光ディスク）に記憶され、１台の端末装置（携帯電話、コンピュータ、サーバー、エアコンまたはネットワーク装置などであってもよい）に本発明の各実施例に記載の方法を実行させる複数の命令を含む。
【００９５】
以上は本発明の好ましい実施例に過ぎず、それによって本発明の特許保護範囲を限定するものではなく、本発明の明細書および図面の内容により行われた等価構造または等価プロセスの変換、またはその他の関連技術分野に直接または間接的に適用されるものは、いずれも同様に本発明の特許保護範囲に含まれる。
【図１】
2019536119.tif 000017
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
2019536119.tif 000024
【図９】
2019536119.tif 000025
【国際調査報告】
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2019536119.tif 000028
2019536119.tif 000029