[发明专利]一种用户画像生成方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种用户画像生成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取符合当前业务关联规则的用户数据；所述当前业务关联规则由符合当前业务过滤条件的多个子规则组成；

调用行为模型对所述用户数据进行处理，输出用户的行为偏好数据；

对所述用户数据进行聚类，得到多个用户类别的用户数据；

调用与用户类别对应的模型对该用户类别的用户数据进行处理，输出用户的子画像数据；

根据所述用户行为偏好数据和用户子画像数据生成用户画像数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取符合当前业务关联规则的用户数据之前，所述方法还包括：

配置多个子规则生成关联规则集；

基于测试样本获取各个子规则的过滤参数值；

基于各个子规则的过滤参数值从所述关联规则集中过滤出符合当前业务过滤条件的子规则生成当前业务的关联规则。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述过滤参数包括：规则的支持度、规则的置信度中的至少一种。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型包括：用户忠诚度模型、用户违约模型、用户流失模型、用户消费模型中的至少一个。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述用户忠诚度模型包括：判断模块和聚类模型，

所述判断模块从用户数据中提取用户判断特征，根据用户判断特征判断用户是否为忠诚用户，并输出忠诚用户数据；

所述聚类模块对忠诚用户数据进行聚类，并输出每个类的忠诚概率。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将用户画像数据发送给应用系统；

所述应用系统包括：商业智能报表系统、数据分析系统、信息推送系统中的至少一个。

7.一种用户画像生成装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取符合当前业务关联规则的用户数据；所述当前业务关联规则由符合当前业务过滤条件的多个子规则组成；

第一输出模块，用于调用行为模型对所述用户数据进行处理，输出用户的行为偏好数据；

聚类模块，用于对所述用户数据进行聚类，得到多个用户类别的用户数据；

第二输出模块，用于调用与用户类别对应的模型对该用户类别的用户数据进行处理，输出用户的子画像数据；

生成模块，用于根据所述用户行为偏好数据和用户子画像数据生成用户画像数据。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

配置模块，用于配置多个子规则生成关联规则集；

子获取模块，用于基于测试样本获取各个子规则的过滤参数值；

过滤模块，用于基于各个子规则的过滤参数值从所述关联规则集中过滤出符合当前业务过滤条件的子规则生成当前业务的关联规则。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述过滤参数包括：规则的支持度、规则的置信度中的至少一种。

10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述模型包括：用户忠诚度模型、用户违约模型、用户流失模型、用户消费模型中的至少一个。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述用户忠诚度模型包括：判断模块和聚类模型，

所述判断模块从用户数据中提取用户判断特征，根据用户判断特征判断用户是否为忠诚用户，并输出忠诚用户数据；

所述聚类模块对忠诚用户数据进行聚类，并输出每个类的忠诚概率。

12.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

发送模块，用于将用户画像数据发送给应用系统；

所述应用系统包括：商业智能报表系统、数据分析系统、信息推送系统中的至少一个。