[發明專利]基于用戶畫像及訂單分析的數據歸集方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202110314835.4
• 申請日: 2021-03-24
• 公開（公告）號: CN113065894A
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發明（設計）人: 張偉
• 申請（專利權）人: 天天惠民（北京）智能物流科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06K9/62
• 代理公司: 成都頂峰專利事務所(普通合伙) 51224
• 代理人: 李崧巖

1.基于用戶畫像及訂單分析的數據歸集方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取用戶訂單數據，所述用戶訂單數據包括用戶的基本屬性數據與用戶標識，所述用戶標識來自于訂單產品的類型標識；

根據所述基本屬性數據在用戶畫像的信息集合中查詢與所述用戶標識匹配的用戶畫像信息；

將查詢到的用戶畫像信息輸入預先訓練的預設事件概率預測模型，得到用戶發生預設事件概率預測模型，生成與所述用戶標識對應的事件概率信息并輸出，所述事件概率預測模型用于表征用戶畫像信息與事件概率信息的對應關系，所述事件概率信息用于指示預定義事件發生的概率；

若用戶標識對應的預設事件概率超過預設閾值，則判定為該用戶為可能發生預設事件的用戶，然后將該用戶的用戶信息歸集到預設事件對應的信息集中。

2.根據權利要求1所述的基于用戶畫像及訂單分析的數據歸集方法，其特征在于，所述用戶畫像的信息集合構建方法是：獲取用戶在互聯網平臺的歷史特征數據；去除歷史特征數據中的異常數據；分析用戶的歷史特征數據，構建決策樹訓練模型；根據所述決策樹訓練模型，對用戶標記相應的標簽，構建用戶畫像的信息集合。

3.根據權利要求2所述的基于用戶畫像及訂單分析的數據歸集方法，其特征在于，所述歷史特征數據包括基本屬性數據、行為屬性數據和業務屬性數據；

所述基本屬性數據包括用戶ID、用戶年齡、用戶在互聯網平臺注冊時間和用戶性別中的一種或多種；

所述行為屬性數據包括用戶進入互聯網平臺網站后的瀏覽記錄、瀏覽時間和咨詢記錄；

所述業務屬性數據包括歷史訂單量、歷史訂單成交時間、歷史訂單成交額度和歷史訂單產品分類。

4.根據權利要求1所述的基于用戶畫像及訂單分析的數據歸集方法，其特征在于，所述預設事件概率預測模型是經由以下步驟訓練得到的：

獲取用戶歷史訂單記錄集合，所述歷史訂單記錄集合中的每條歷史訂單記錄包括用戶標識和用于指示預定義事件已發生的目標信息；

將所述歷史訂單記錄集合中不包含目標信息的歷史訂單記錄包括的用戶標識確定為正樣本用戶標識，所述歷史訂單記錄集合中包含目標信息的歷史訂單記錄包括的用戶標識確定為負樣本用戶標識；

將所述用戶畫像信息集合中與所述正樣本用戶標識匹配的用戶畫像信息確定為正樣本，所述用戶畫像信息集合中與所述負樣本用戶標識匹配的用戶畫像信息確定為負樣本，利用機器學習方法，訓練得到預設事件概率預測模型。

5.根據權利要求1所述的基于用戶畫像及訂單分析的數據歸集方法，其特征在于，所述預設事件概率預測模型包括多種預設事件類型，若用戶滿足多種預設事件類型，則將用戶的用戶信息分別歸集到對應的多種預設事件對應的信息集中。

6.基于用戶畫像及訂單分析的數據歸集裝置，其特征在于，包括訂單數據獲取單元、用戶畫像匹配單元、預設事件概率預測模型單元和信息歸集單元，其中，

所述訂單數據獲取單元用于獲取用戶訂單數據，所述用戶訂單數據包括用戶的基本屬性數據與用戶標識；

所述用戶畫像匹配單元用于根據所述基本屬性數據在用戶畫像的信息集合中查詢與所述用戶標識匹配的用戶畫像信息；

所述預設事件概率預測模型單元，用于根據用戶畫像信息得到用戶發生事件概率預測模型，生成與所述用戶標識對應的事件概率信息并輸出，所述事件概率預測模型用于表征用戶畫像信息與事件概率信息的對應關系，所述事件概率信息用于指示預定義事件發生的概率；

信息歸集單元用于若用戶標識對應的預設事件概率超過預設閾值，則判定為該用戶為可能發生預設事件的用戶，然后將該用戶的用戶信息歸集到預設事件對應的信息集中。

7.根據權利要求6所述的基于用戶畫像及訂單分析的數據歸集裝置，其特征在于,還包括用戶畫像信息構建單元，用戶畫像信息構建單元用于構建用戶畫像的信息集合。

8.根據權利要求7所述的基于用戶畫像及訂單分析的數據歸集裝置，其特征在于,還包括預設事件概率預測模型訓練單元，所述預設事件概率預測模型訓練單元用于訓練得到預設事件概率預測模型。