[发明专利]基于用户画像的个性化推荐方法及相关设备

权利要求书

1.一种基于用户画像的个性化推荐方法，其特征在于，所述基于用户画像的个性化推荐方法包括：

获取各用户的静态信息数据和动态信息数据形成数据源；

对所述动态信息数据中各所述用户的行为数据进行分析，并采用预设的聚类算法根据所述行为数据对各所述用户进行聚类分群，得到第一用户集合；

对所述静态信息数据按照预设的维度类型进行维度识别，并根据维度识别的结果对各所述用户进行分类，得到第二用户集合；

根据所述第一用户集合和所述第二用户集合生成各所述用户对应的用户画像；

对所述用户画像进行分析，确定各用户对应的消费行为特征，并根据所述消费行为特征对各所述用户进行个性化推荐。

2.根据权利要求1所述的基于用户画像的个性化推荐方法，其特征在于，所述对所述动态信息数据中各所述用户的行为数据进行分析，并采用预设的聚类算法根据所述行为数据对各所述用户进行聚类分群，得到第一用户集合包括：

提取所述动态信息数据中各所述用户对应的行为数据，并对所述行为数据进行分析，统计各所述用户访问各产品或浏览各内容的访问频次；

从预设的访问频次与访问等级关系表中提取与所述访问频次对应的访问等级；

采用预设的聚类算法根据所述访问等级对各所述用户进行分类，得到第一用户集合；

对所述第一用户集合中各所述用户设置第一标签。

3.根据权利要求2所述的基于用户画像的个性化推荐方法，其特征在于，在所述对所述第一用户集合中各所述用户设置第一标签之后，还包括：

根据所述用户对应的所述访问频次，确定所述用户访问各产品的产品访问频次和所述用户浏览各内容的内容访问频次；

从预设的访问频次与偏好等级关系表中，查找与各所述产品的所述产品访问频次对应的偏好等级，得到产品偏好等级；

从预设的访问频次与偏好等级关系表中，查找与各所述内容的所述内容访问频次对应的偏好等级，得到内容偏好等级；

识别所述产品偏好等级对应的各所述产品的产品类型，以及识别所述内容偏好等级对应的各所述内容的内容类型；

根据所述产品偏好等级、所述产品类型、所述内容偏好等级和所述内容类型对所述用户设置第二标签。

4.根据权利要求3所述的基于用户画像的个性化推荐方法，其特征在于，所述对所述静态信息数据按照预设的维度类型进行维度识别，并根据维度识别的结果对各所述用户进行分类，得到第二用户集合包括：

根据预设的维度类型，对所述静态信息数据中各信息数据进行维度划分，其中，维度类型至少包括年龄维度、性别维度；

判断隶属于同一维度类型的各所述用户的信息数据是否一致；

若是，则提取并聚类对应的用户生成第二用户集合；

对所述第二用户集合中各所述用户设置第三标签。

5.根据权利要求4所述的基于用户画像的个性化推荐方法，其特征在于，所述根据所述第一用户集合和所述第二集合生成各所述用户对应的用户画像包括：

提取各所述用户对应的所述第一用户集合的第一标签以及所述第二用户集合的第三标签；

提取各所述用户对应的第二标签，并将所述第一标签、所述第二标签和所述第三标签作为各所述用户的用户标签；

根据所述用户标签生成各所述用户对应的用户画像。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的基于用户画像的个性化推荐方法，其特征在于，所述对所述用户画像进行分析，确定各用户对应的消费行为特征，并根据所述消费行为特征对各所述用户进行个性化推荐包括：

根据所述用户画像，对各所述用户的产品偏好进行分析，得到各所述用户对应的产品消费行为特征，根据所述产品消费行为特征确定所述用户的偏好产品，并生成产品推荐列表；根据所述产品推荐列表对各所述用户进行产品的个性化推荐；

和/或，根据所述用户画像，对各所述用户的内容偏好进行分析，得到各所述用户对应的内容消费行为特征，根据所述内容消费行为特征确定所述用户的偏好内容，并生成内容推荐列表；根据所述内容推荐列表对各所述用户进行浏览内容的个性化推荐。