[发明专利]用户画像的构建方法及装置、存储介质及电子设备

说明书

本发明公开了一种用户画像的构建方法及装置、存储介质及电子设备，在需要对用户进行画像构建时，获取目标用户的原始信息，对所述原始信息进行匿名化处理，隐藏原始信息中所包含的用户信息，获得原始信息对应的匿名信息，对所述匿名信息进行特征构造，获得所述匿名信息对应的第一特征信息，然后将第一特征信息输入预先训练的神经网络模型中，经所述神经网络模型进行处理后，获得与所述第一特征信息对应的目标用户的属性标签，依据所述属性标签构建所述目标用户的画像。本发明提供的方法，在画像构建过程中，隐藏了用户的信息，以用户特征信息的方式，通过神经网络模型输入相应标签，进而构建用户画像，避免了人工构建，构建的画像更加客观准确。

技术领域

本发明涉及用户画像技术领域，特别涉及一种用户画像的构建方法及装置、存储介质及电子设备。

背景技术

用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待的数据转化联结起来。在企业应用中，员工画像是根据员工的业务情况、违规情况和员工银行账户等信息而构建的一个标签化的评价。对企业来说，掌握员工准确的画像可以有针对性地对员工进行培训或调岗，这对企业的发展至关重要。

目前，对用户画像的过程，主要以人工评审的方式对用户信息进行画像的构建。这种传统的人工评审的方式容易在评审过程存在过多主观因素，无法客观地构建用户画像，导致对用户的画像构建不准确，降低了画像构建的准确性。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种用户画像的构建方法及装置、存储介质及电子设备，技术方案如下所述：

一种用户画像的构建方法，包括：

获取目标用户的原始信息；

对所述原始信息进行匿名化处理，获得所述原始信息对应的匿名信息；

对所述匿名信息进行特征构造，获得所述匿名信息对应的第一特征信息；

将所述第一特征信息输入预先训练的神经网络模型中，经所述神经网络模型进行处理后，获得与所述第一特征信息对应的所述目标用户的属性标签；

依据所述目标用户的属性标签构建所述目标用户的画像。

上述的方法，可选的，所述获取目标用户的原始信息，包括：

确定所述目标用户的用户标识；

在预设的信息数据库中，提取与所述用户标识对应的所述目标用户的原始信息。

上述的方法，可选的，所述对所述原始信息进行匿名化处理，获得所述原始信息对应的匿名信息，包括：

调用预先设定的数据规约，对所述原始信息进行解耦操作，获得所述原始信息对应的匿名信息。

上述的方法，可选的，对所述匿名信息进行特征构造，获得所述匿名信息对应的第一特征信息，包括：

获取所述匿名信息的数据分布；

依据所述匿名信息的数据分布，对所述匿名信息进行特征构造，获得所述匿名信息对应的各个信息特征；

将所述匿名信息对应的各个信息特征确定为所述匿名信息对应的第一特征信息。

上述的方法，可选的，所述神经网络模型的训练过程，包括：

获取训练数据，所述训练数据包含多个样本特征信息及每个所述样本特征信息对应的属性标签；

将所述多个样本特征信息及每个所述样本特征信息对应的属性标签输入预先选取的初始神经网络模型中；