[發明專利]基于電子商務大數據的用戶畫像解析方法及系統

在審

• 申請號: 202011341364.8
• 申請日: 2020-05-10
• 公開（公告）號: CN112465590A
• 公開（公告）日: 2021-03-09
• 發明（設計）人: 石偉
• 申請（專利權）人: 石偉
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06F16/9535
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于電子商務大數據的用戶畫像解析方法，其特征在于，應用于與多個視頻直播終端通信連接的人工智能平臺，所述方法包括：

獲取所述直播觀眾賬號的視頻直播終端對于所述直播觀眾賬號的直播商品推薦信息的瀏覽行為信息，從所述瀏覽行為信息對應的瀏覽節點集合的初始瀏覽節點中，確定包括畫像特征目標的目標瀏覽對象信息；

從所述瀏覽節點集合的比較瀏覽節點中，獲取與關聯畫像特征目標對應的至少一個瀏覽訪問對象信息，所述比較瀏覽節點為所述瀏覽節點集合中除所述初始瀏覽節點之外的任一瀏覽節點，所述關聯畫像特征目標為所述畫像特征目標對應的主播觀眾賬號在所述比較瀏覽節點的關聯瀏覽節點中的畫像目標；

對當前瀏覽訪問對象信息和所述目標瀏覽對象信息均進行特征提取，得到分別對應的當前瀏覽特征向量和目標瀏覽特征向量；所述當前瀏覽訪問對象信息為所述至少一個瀏覽訪問對象信息中的任一瀏覽訪問對象信息；

對所述當前瀏覽特征向量和所述目標瀏覽特征向量進行瀏覽關系特征的提取，得到當前正瀏覽關系特征和當前負瀏覽關系特征；所述當前正瀏覽關系特征和所述當前負瀏覽關系特征均為瀏覽關系特征；

比較所述當前正瀏覽關系特征和所述當前負瀏覽關系特征，得到瀏覽傾向信息，并基于所述瀏覽傾向信息從所述至少一個瀏覽訪問對象信息中確定所述主播觀眾賬號的瀏覽行為標簽信息，根據預設人工智能模型對所述主播觀眾賬號的瀏覽行為標簽信息進行分析，生成所述主播觀眾賬號的用戶畫像；

所述瀏覽行為信息用于表示主播觀眾賬號在瀏覽直播商品推薦信息過程中產生的一系列信息，所述一系列信息包括鏈接點擊信息、商品停留信息、商品下單信息；

所述每個瀏覽節點是指瀏覽行為過程中的各個節點，所述畫像目標是指畫像分析時所需要獲取的對象目標；

所述當前正瀏覽關系特征和當前負瀏覽關系特征均為瀏覽關系特征，所述當前正瀏覽關系特征和當前負瀏覽關系特征是指主播觀眾賬號產生的瀏覽行為在瀏覽傾向維度的傾向行為特征；

所述預設人工智能模型預先根據樣本瀏覽行為標簽信息和對應的用戶畫像類別輸入到初始人工智能模型中進行訓練獲得。

2.根據權利要求1所述的基于電子商務大數據的用戶畫像解析方法，其特征在于，所述從所述瀏覽行為信息對應的瀏覽節點集合的初始瀏覽節點中，確定包括畫像特征目標的目標瀏覽對象信息的步驟，包括：

從所述瀏覽行為信息對應的所述瀏覽節點集合的所述比較瀏覽節點中，獲取所述畫像特征目標的所對應的瀏覽對象區域，得到所述目標瀏覽對象信息；

所述從所述瀏覽節點集合的比較瀏覽節點中，獲取與關聯畫像特征目標對應的至少一個瀏覽訪問對象信息的步驟，包括：

在所述比較瀏覽節點中，確定與所述關聯畫像特征目標對應的目標瀏覽行為標簽信息；

以所述目標瀏覽行為標簽信息為搜索目標，根據預設搜索范圍，獲取至少一個搜索區間，對所述至少一個搜索區間的瀏覽訪問對象信息搜索，得到與所述關聯畫像特征目標對應的所述至少一個瀏覽訪問對象信息，其中，所述預設搜索范圍為預先設置的用于確定不同類型的瀏覽行為標簽的搜索區域的搜索區間。

3.根據權利要求1所述的基于電子商務大數據的用戶畫像解析方法，其特征在于，所述對當前瀏覽訪問對象信息和所述目標瀏覽對象信息均進行特征提取，得到分別對應的當前瀏覽特征向量和目標瀏覽特征向量的步驟，包括：

對所述當前瀏覽訪問對象信息和所述目標瀏覽對象信息均進行樸素貝葉斯特征提取，得到分別對應的當前樸素貝葉斯特征和目標樸素貝葉斯特征；

對所述當前樸素貝葉斯特征和所述目標樸素貝葉斯特征均進行特征向量提取，得到分別對應的所述當前瀏覽特征向量和所述目標瀏覽特征向量。