[發(fā)明專利]一種可視化用戶畫像的生成方法、裝置和計(jì)算設(shè)備

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910560384.5
• 申請(qǐng)日: 2019-06-26
• 公開（公告）號(hào): CN110276012A
• 公開（公告）日: 2019-09-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 羅龍;范辰杰;陳述;王奕雯;田德山;黃文珂;韓曙;何倩;楊朦
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 海南車智易通信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/9535
• 分類號(hào): G06F16/9535;G06Q30/06;G06Q30/02;G06F16/957;G06T17/00
• 代理公司: 北京思睿峰知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11396
• 代理人: 謝建云;趙愛軍

本發(fā)明公開了一種可視化用戶畫像的生成方法，適于在計(jì)算設(shè)備中執(zhí)行，該方法包括步驟：基于用戶行為日志生成網(wǎng)站用戶的用戶特征，該用戶特征包括屬性特征、價(jià)值特征和需求特征，且每種特征按照預(yù)定規(guī)則劃分為多個(gè)級(jí)別；收集線索用戶在不同瀏覽階段的瀏覽行為和瀏覽內(nèi)容，所述線索用戶指在網(wǎng)站中留下意向線索的用戶；對(duì)不同瀏覽階段的瀏覽行為和瀏覽內(nèi)容進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，得到行為預(yù)測(cè)模型，并根據(jù)該行為預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)網(wǎng)站用戶的當(dāng)前瀏覽階段；以及將屬性特征、價(jià)值特征和需求特征作為三個(gè)坐標(biāo)軸參數(shù)生成三維可視模型，并在該模型中標(biāo)記各網(wǎng)站用戶的用戶特征和當(dāng)前瀏覽階段。本發(fā)明還一并公開了相應(yīng)的可視化用戶畫像的生成裝置和計(jì)算設(shè)備。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種可視化用戶畫像的生成方法、裝置和計(jì)算設(shè)備。

背景技術(shù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展和電子商務(wù)的日漸普及，網(wǎng)絡(luò)信息資源的數(shù)量急劇增長，內(nèi)容提供商總是希望能夠?yàn)橛脩敉扑]更多感興趣或者需要的商品資源。在進(jìn)行內(nèi)容推廣時(shí)，如果能夠得到網(wǎng)站用戶們的三維可視畫像，將用戶畫像進(jìn)行網(wǎng)頁級(jí)的可視化呈現(xiàn)，則可大大方便使用者對(duì)用戶們的數(shù)據(jù)直觀分析，提高推廣內(nèi)容和用戶的匹配度。但目前還比較缺少這種用戶畫像的三維可視化呈現(xiàn)方案，該領(lǐng)域中也缺少可直接應(yīng)用的技術(shù)。

發(fā)明內(nèi)容

為此，本發(fā)明提供一種可視化用戶畫像的生成方法、裝置和計(jì)算設(shè)備，以力圖解決或至少緩解上面存在的問題。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供一種可視化用戶畫像的生成方法，適于在計(jì)算設(shè)備中執(zhí)行，該方法包括步驟：基于用戶行為日志生成網(wǎng)站用戶的用戶特征，其中用戶特征包括屬性特征、價(jià)值特征和需求特征，且每種特征按照預(yù)定規(guī)則劃分為多個(gè)級(jí)別；收集線索用戶在不同瀏覽階段的瀏覽行為和瀏覽內(nèi)容，其中線索用戶指在網(wǎng)站中留下意向線索的用戶；對(duì)不同瀏覽階段的瀏覽行為和瀏覽內(nèi)容進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，得到行為預(yù)測(cè)模型，并根據(jù)該行為預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)網(wǎng)站用戶的當(dāng)前瀏覽階段；以及將屬性特征、價(jià)值特征和需求特征作為三個(gè)坐標(biāo)軸參數(shù)生成三維可視模型，并在該模型中標(biāo)記各網(wǎng)站用戶的用戶特征和當(dāng)前瀏覽階段。

可選地，在根據(jù)本發(fā)明的方法中，還包括步驟：分析線索用戶在不同瀏覽階段的瀏覽行為和瀏覽內(nèi)容，得到不同瀏覽階段的關(guān)鍵影響內(nèi)容和內(nèi)容形式；以及結(jié)合網(wǎng)站用戶的用戶特征、當(dāng)前瀏覽階段、以及不同瀏覽階段的關(guān)鍵影響內(nèi)容和內(nèi)容形式，向網(wǎng)站用戶推薦匹配程度高的內(nèi)容。

可選地，在根據(jù)本發(fā)明的方法中，屬性特征包括城市級(jí)別和年齡代際，價(jià)值特征包括家庭收入，需求特征包括產(chǎn)品屬性偏好和產(chǎn)品價(jià)位偏好。

可選地，在根據(jù)本發(fā)明的方法中，三維可視模型由多個(gè)單元立方體組成，且其每個(gè)坐標(biāo)軸的單位刻度和最大刻度分別為對(duì)應(yīng)特征的單個(gè)級(jí)別和最大級(jí)別。

可選地，在根據(jù)本發(fā)明的方法中，還包括步驟：統(tǒng)計(jì)用戶特征定位在各單元立方體的用戶數(shù)量；將所有單元立方體按照用戶數(shù)量進(jìn)行降序排序，并為每個(gè)單元立方體生成一個(gè)與排序相對(duì)應(yīng)的索引號(hào)；以及將具有最大用戶數(shù)量的單元立方體的透明度設(shè)置為1，并將其他單元立方體的透明度設(shè)置為其用戶數(shù)量與最大用戶數(shù)量的比值。

可選地，在根據(jù)本發(fā)明的方法中，還包括步驟：計(jì)算每個(gè)單元立方體所包括的用戶數(shù)量在所有立方體所包括的用戶數(shù)量的比例，作為對(duì)應(yīng)單元立方體的占比；以及對(duì)所有單元立方體按照預(yù)定梯度值進(jìn)行梯度聚類處理，分別得到核心人群占比在前n％(0≤n≤100)的立方體群體。

可選地，在根據(jù)本發(fā)明的方法中，還包括步驟：結(jié)合各單元立方體的占比和相鄰單元立方體之間的距離，將多個(gè)單元立方體聚合為多個(gè)族群；以及為每個(gè)族群生成一種顯色標(biāo)記，并標(biāo)記每個(gè)族群的人群特征，該人群特征為族群的主要用戶特征。

可選地，在根據(jù)本發(fā)明的方法中，相鄰單元立方體之間的距離為相鄰單元立方體的用戶特征的相似度。