[发明专利]社会行为数据模型的构建方法

权利要求书

1.一种社会行为数据模型的构建方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤01：获取客户基本信息；

步骤02：获取不同方面的社会行为数据；

步骤03：对社会行为数据进行标准化处理；

步骤04：利用标准化后的数据建立社会行为数据模型；

步骤05：通过对此模型的分析，建立算法对客户下一阶段行为进行预测；

步骤06：获取客户后续阶段行为作为反馈来验证并修正所建立的数据模型、预测模型；所述数据模型包括用户兴趣喜好模型、生活习惯模型、消费能力模型、现阶段收入模型与家庭构成模型；

所述修正是将客户后续阶段的行为数据作为验证数据，将后续阶段的数据与预测模型输出的预测结果相比较，若后续行为数据与预测结果不相同，则客户该阶段的行为数据可作为反例，否则作为正例；通过正例与反例对数据模型与预测模型进行训练，并更正数据模型与预测模型的权值。

2.如权利要求1所述社会行为数据模型的构建方法，其特征在于，

所述步骤01中还包括以下步骤:

步骤0101：从各大网络平台上查找客户个人基本信息；

步骤0102：从各大网络平台上查找客户相关人员基本信息。

3.如权利要求1所述社会行为数据模型的构建方法，其特征在于，所述步骤02中还包括以下步骤:

步骤0201：从各大网络平台上获取客户社会行为数据；

步骤0202：从各大网络平台上获取客户社会行为数据相关的时间数据、位置数据、事件数据；社会行为数据包含购买行为数据、分享行为数据、关注行为数据与查找行为数据。

4.如权利要求1所述社会行为数据模型的构建方法，其特征在于，所述步骤03中还包括以下步骤:

步骤0301：利用分布式计算处理海量数据；

步骤0302：利用Spss软件对处理后的数据进行标准化处理；

所述分布式计算具体为：

利用Hadoop系统进行离线数据处理；

利用Storm系统进行实时数据处理。

5.如权利要求2或3所述社会行为数据模型的构建方法，其特征在于，网络平台包含购物、社交、消费以及门户网站登记过用户个人信息的平台。