[發明專利]基于用戶價值分類的信息推薦方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202110656025.7
• 申請日: 2021-06-11
• 公開（公告）號: CN113407827A
• 公開（公告）日: 2021-09-17
• 發明（設計）人: 劉舟;徐鍵濱;吳梓輝;徐雅;雷紫娟
• 申請（專利權）人: 廣州三七極創網絡科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/906
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 陳志明

1.一種基于用戶價值分類的信息推薦方法，其特征在于，包括：

獲取當前用戶的消費數據和用戶畫像；

根據預設的用戶畫像與消費數據中的各數據類型的修正系數分配策略的映射關系，確定所述消費數據中各數據類型的價值分析修正系數的分配策略；

根據所述價值分析修正系數的分配策略，確定所述消費數據中每一數據類型的價值分析修正系數；

根據所述消費數據的每一數據類型的價值分析修正系數，對所述消費數據進行價值分析，得到所述當前用戶的用戶價值類型；

根據所述用戶價值類型向所述當前用戶推薦對應的目標信息。

2.如權利要求1所述的基于用戶價值分類的信息推薦方法，其特征在于，所述用戶畫像包括以下中的至少一種：用戶的年齡階段、用戶的性別、用戶的職業、用戶的收入水平、用戶的喜好。

3.如權利要求1或2所述的基于用戶價值分類的信息推薦方法，其特征在于，所述獲取當前用戶的用戶畫像，具體包括：

獲取當前用戶的行為數據；其中，所述行為數據為所述當前用戶在目標平臺上的操作行為所產生的數據；

根據所述行為數據，確定所述當前用戶的特征標簽；其中，所述特征標簽用于表征所述當前用戶的特征信息；

根據所述特征標簽，生成所述當前用戶的用戶畫像。

4.如權利要求1所述的基于用戶價值分類的信息推薦方法，其特征在于，所述根據所述消費數據的每一數據類型的價值分析修正系數，對所述消費數據進行價值分析，得到所述當前用戶的用戶價值類型，具體包括：

對每一數據類型的消費數據進行價值度分析，得到所述消費數據的每一數據類型的數據價值度；

根據所述消費數據的每一數據類型的價值分析修正系數和數據價值度，得到所述當前用戶的用戶價值類型。

5.如權利要求4所述的基于用戶價值分類的信息推薦方法，其特征在于，所述根據所述消費數據的每一數據類型的價值分析修正系數和數據價值度，得到所述當前用戶的用戶價值類型，具體包括：

根據所述消費數據的每一數據類型的數據價值度和價值分析修正系數，計算所述消費數據的每一數據類型的價值等級；

根據預設的價值等級與用戶價值類型的映射關系，得到所述當前用戶的用戶價值類型。

6.如權利要求4所述的基于用戶價值分類的信息推薦方法，其特征在于，所述對每一數據類型的消費數據進行價值度分析，得到所述消費數據的每一數據類型的數據價值度，具體包括：

基于預設的每一數據類型的消費數據的價值度計算策略，計算所述消費數據的每一數據類型的數據價值度。

7.如權利要求1、2、4-6任一項所述的基于用戶價值分類的信息推薦方法，其特征在于，所述根據所述用戶價值類型向所述當前用戶推薦目標信息，具體包括：

根據所述用戶價值類型，并基于預設的用戶價值類型與推薦信息的映射關系，獲取對應的待推薦信息；其中，所述推薦信息包括以下中的至少一種：商品信息、服務信息；

選取所有的待推薦信息中的前N個信息作為目標信息；N為整數，N≥1；

向所述當前用戶推薦所述目標信息。

8.一種基于用戶價值分類的信息推薦裝置，其特征在于，包括：

用戶數據獲取模塊，用于獲取當前用戶的消費數據和用戶畫像；

修正系數分配策略確定模塊，用于根據預設的用戶畫像與消費數據中的各數據類型的修正系數分配策略的映射關系，確定所述消費數據中各數據類型的價值分析修正系數的分配策略；

價值分析修正系數確定模塊，用于根據所述價值分析修正系數的分配策略，確定所述消費數據中每一數據類型的價值分析修正系數；

用戶價值類型獲得模塊，用于根據所述消費數據的每一數據類型的價值分析修正系數，對所述消費數據進行價值分析，得到所述當前用戶的用戶價值類型；

目標信息推薦模塊，用于根據所述用戶價值類型向所述當前用戶推薦對應的目標信息。