[发明专利]一种基于大数据的用户画像方法

说明书

本发明属于互联网数据分析技术领域，尤其涉及一种基于大数据的用户画像方法，包括：数据获取步骤，采集用户数据，用户数据包括信息数据、行为数据和其他数据；数据处理步骤，将用户数据传输至数据处理平台，对用户数据进行预处理后，进行多源数据整合；基础画像步骤，根据预处理后的信息数据，搭建基础用户画像；补充画像步骤，根据整合后的用户数据，用预设的模型，得到补充用户画像；最终画像步骤，按照预设的规则，将基础用户画像及补充画像进行模型融合，得到最终用户画像。使用本方法，得到的最终用户画像更加全面且客观，在最终用户画像的支持下，可以更有针对性的调整用户的编排管理系统，提升用户的使用体验。

技术领域

本发明属于互联网数据分析技术领域，尤其涉及一种基于大数据的用户画像方法。

背景技术

IPTV作为以宽带网络分发电视信息介质的一种系统，在近几年得到广泛发展。依托于网络通信的特点，IPTV能够对用户提供更多类型的服务，除了传统的直播电视外，还提供了时移电视、点播电视、音乐/游戏播放和互动等。在整个服务网络中，影视节目占据了重要的比例，可覆盖的用户类型和范围也是最广泛的。

运营商虽然坐拥庞大IPTV用户流量，但由用户量发展到精细化运营的转型期，业务发展仍面临不少问题，例如：如何挖掘用户价值，提升订购付费比例；如何运营用户持续订购，甚至多品类订购；如何提升大屏侧观影体验，提高用户活跃度；如何挽回、激活沉睡流失用户等等。

要解决以上问题，除了要保障作品资源充足以外，还需要提升用户的使用体验，由于每个用户的使用喜好都不同，提升用户的使用体验，就需要根据用户的喜好，对其进行针对性的内容排序，这个，就涉及到用户画像。

目前，本领域中用户画像的基本模式是将每一个用户行为及作为行为对象的内容都仅当作一个孤立的数据点，通过汇总全部用户行为及其对象所形成的海量数据点，并从中发现统计分布规律。

这种模式依据统计分布规律，可以一定程度上的了解用户的使用习惯。但是，这样的统计方式，对用户数据的利用太过于简单粗暴。用该方法来进行大众群体的现象解释有一定的参考性，但对单个用户进行用户画像却难以保证精准性。

因此，现有IPTV产品及平台无法满足精细化运营需求，难以得到有效的针对用户个体的用户画像。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种基于大数据的用户画像方法，能够得到有效的针对用户个体的用户画像。

本发明提供的基础方案为：

一种基于大数据的用户画像方法，包括：

数据获取步骤，采集用户数据，用户数据包括信息数据、行为数据和其他数据；

数据处理步骤，将用户数据传输至数据处理平台，对用户数据进行预处理后，进行多源数据整合；

基础画像步骤，根据预处理后的信息数据，搭建基础用户画像；

补充画像步骤，根据整合后的用户数据，用预设的模型，得到补充用户画像；

最终画像步骤，按照预设的规则，将基础用户画像及补充画像进行模型融合，得到最终用户画像。

有益效果：

与现有的用户分析相比，现有技术只是将用户基础数据来进行用户偏好统计分析，而使用本方法，可实现关于用户的多源信息的充分利用。

除此，使用本方法，将基础的用户画像方法和前沿处理方法(补充用户画像)整合，进而得到的最终用户画像，用户基础数据仍能够发挥其作用(基础用户画像)，并且，用户的行为数据和其他数据也能够发挥作用(补充用户画像)，并通过模型融合的方式得到最终用户画像，通过模型融合可以达到信息补充、互补的效果。与常规的用户画像相比，本方法的最终用户画像更加全面且客观，在最终用户画像的支持下，可以更有针对性的调整用户的编排管理系统，提升用户的使用体验。