[发明专利]评测画像生成方法、装置、电子设备和可读存储介质

权利要求书

1.一种评测画像生成方法，其特征在于，包括：

获取各用户对象分别对多媒体数据进行评测所生成的评测数据；所述评测数据包括用户对象在评测过程中的行为数据和对所述多媒体数据的评测结果；

根据所述行为数据和所述评测结果中的至少一种，确定每个所述用户对象对应的评测数据中的异常数据和非异常数据；

基于每个所述用户对象对应的异常数据和非异常数据，生成每个所述用户对象的评测画像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述行为数据和所述评测结果中的至少一种，确定每个所述用户对象对应的评测数据中的异常数据和非异常数据，包括：

对于每个评测数据，在所述评测数据中的行为数据和预设操作数据不匹配的情况下，将所述行为数据和对应的评测结果标记为异常数据；

在所述评测数据中的行为数据和所述预设操作数据相匹配的情况下，将所述行为数据作为非异常数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多媒体数据包括埋点数据；在所述在所述评测数据中的行为数据和所述预设操作数据相匹配的情况下，将所述行为数据作为非异常数据之后，还包括：

获取与所述预设操作数据相匹配的行为数据所属评测数据中的评测结果，所述评测结果包括对埋点数据的埋点评测结果；

将不满足预设埋点条件的埋点评测结果标记为异常数据，并将满足所述预设埋点条件的埋点评测结果作为非异常数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多媒体数据还包括非埋点数据；所述方法还包括：

从满足所述预设埋点条件的埋点评测结果所属的评测结果中，获取对非埋点数据的定性评测结果；

对各所述定性评测结果进行聚类处理，将聚类所筛选出的离散的定性评测结果标记为异常数据。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多媒体数据还包括非埋点数据；所述方法还包括：

从满足所述预设埋点条件的埋点评测结果所属的评测结果中，获取对非埋点数据的定量评测结果；

根据每个所述用户对象对应的定量评测结果，生成参考曲线和每个所述用户对象分别对应的评测曲线；

根据所述参考曲线和每个所述用户对象分别对应的评测曲线，标记出各所述定量评测结果中的异常数据和非异常数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述参考曲线和每个所述用户对象分别对应的评测曲线，标记出各所述定量评测结果中的异常数据和非异常数据，包括：

确定所述参考曲线和每个所述用户对象分别对应的评测曲线之间的相似度；

将不满足相似度条件的相似度对应的评测曲线所对应的定量评测结果标记为异常数据，将满足所述相似度条件的相似度对应的评测曲线所对应的定量评测结果作为非异常数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定所述参考曲线和每个所述用户对象分别对应的评测曲线之间的相似度，包括：

针对每个评测曲线，将所述参考曲线和评测曲线进行分段处理，得到分段参考曲线和分段评测曲线；

确定各分段参考曲线和对应的分段评测曲线之间的相似度；

所述将不满足相似度条件的相似度对应的评测曲线所对应的定量评测结果标记为异常数据，将满足所述相似度条件的相似度对应的评测曲线所对应的定量评测结果作为非异常数据，包括：

将每个所述评测曲线对应的定量评测结果，划分为与分段评测曲线对应的部分定量评测结果；

针对每个所述定量评测结果，将不满足相似度条件的相似度对应的分段评测曲线所对应的部分定量评测结果标记为异常数据，并将满足所述相似度条件的相似度对应的分段评测曲线所对应的部分定量评测结果作为非异常数据。