[发明专利]一种用户画像构建方法、电子设备及存储介质在审
| 申请号: | 201910543261.0 | 申请日: | 2019-06-21 |
| 公开(公告)号: | CN110442761A | 公开(公告)日: | 2019-11-12 |
| 发明(设计)人: | 刘开源;努力曼·阿布拉;程贺雷 | 申请(专利权)人: | 深圳中琛源科技股份有限公司 |
| 主分类号: | G06F16/9035 | 分类号: | G06F16/9035;G06F16/9535;G06F16/2458;G06F16/28 |
| 代理公司: | 广州市越秀区哲力专利商标事务所(普通合伙) 44288 | 代理人: | 齐则琳;张雷 |
| 地址: | 518000 广东省深圳市南山区粤海街道高*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 记录信息 用户标识 用户选择条件 用户标签 预设格式 用户行为信息 数据库 标签信息 存储介质 电子设备 构建 画像 多数据源 精准营销 历史数据 合并 写入 关联 挖掘 分析 | ||
1.一种用户画像构建方法,其特征在于,包括:
获取包括用户行为信息的子数据表;
将所述子数据表生成预设格式数据表,所述预设格式数据表包括若干条记录信息,每条所述记录信息对应一个用户标识;
根据所述用户行为信息生成与所述记录信息对应的用户标签;
将所述预设格式数据表和数据库的历史数据中用户标识相同的记录信息进行合并,将所述用户标签与合并后的所述用户标识进行关联并重新写入所述数据库;
获取用户选择条件,所述用户选择条件包括与所述用户标签对应的标签信息;
根据所述用户选择条件从所述数据库中选择出与所述标签信息对应的用户标识。
2.如权利要求1所述的用户画像构建方法,其特征在于,所述将所述用户标签与合并后的所述用户标识进行关联并重新写入所述数据库之后,所述方法还包括:
根据所述用户标签生成的时间段和所述时间段所对应的预设衰减系数计算出所述用户标签的权重;
删除权重低于预设值的用户标签。
3.如权利要求1所述的用户画像构建方法,其特征在于,所述用户标签包括事实标签、模型标签和预测标签,所述根据所述用户行为信息生成与所述记录信息对应的用户标签,具体包括:
生成与所述用户行为信息对应的事实标签;
对所述事实标签进行统计生成与所述用户行为信息对应的模型标签;
根据预设模型对所述模型标签进行预测生成预测标签。
4.如权利要求1所述的用户画像构建方法,其特征在于,所述根据所述用户选择条件从所述数据库中选择出与所述标签信息对应的用户标识之后,所述方法还包括:
判断选择出的用户标识数量是否满足要求;
若选择出的用户标识数量不满足要求,将所述选择出的用户标识作为种子人群包,将所述选择出的用户标识对应的用户标签作为所述种子人群包的用户标签,从所述数据库中选择出与所述种子人群包的用户标签满足预设近似条件的用户标识。
5.如权利要求4所述的用户画像构建方法,其特征在于,所述从所述数据库中选择出与所述种子人群包的用户标签满足预设近似条件的用户标识,具体包括:
将所述数据库中各用户标识对应的用户标签与所述种子人群包的用户标签进行对比,计算出各用户标识与所述种子人群包的相似度;
根据计算出的用户标识与种子人群包的相似度选择出满足预设相似度的用户标识。
6.如权利要求4所述的用户画像构建方法,其特征在于,所述从所述数据库中选择出与所述种子人群包的用户标签满足预设近似条件的用户标识之后,所述方法还包括:
计算各用户标签对应的用户标识数量和各用户标签对应的用户标识数量在所述数据库中的比例。
7.如权利要求1所述的用户画像构建方法,其特征在于,所述子数据表包括关系型数据表和日志文件。
8.如权利要求7所述的用户画像构建方法,其特征在于,所述将所述子数据表生成预设格式数据表,具体包括:
将所述关系型数据表导入Hive数据表并进行逻辑处理;
将所述日志文件转换成预设格式;
根据逻辑处理后的Hive数据表和转换后的日志文件生成所述预设格式数据表。
9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器和存储器,所述存储器中存储有用户画像构建程序,所述用户画像构建程序被配置成由所述处理器执行,所述用户画像构建程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-8任意一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有用户画像构建程序,其特征在于,所述用户画像构建程序被处理器执行时实现如权利要求1-8任意一项所述的方法。
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