[發明專利]一種基于大數據的電商復購行為的用戶畫像系統

在審

• 申請號: 202210066971.0
• 申請日: 2022-01-20
• 公開（公告）號: CN114511378A
• 公開（公告）日: 2022-05-17
• 發明（設計）人: 宋培森;陳晨;龍浩
• 申請（專利權）人: 徐州工業職業技術學院
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06Q30/02;G06K9/62
• 代理公司: 北京國坤專利代理事務所(普通合伙) 11491
• 代理人: 王峰剛

本發明屬于數據處理與分析技術領域，公開了一種基于大數據的電商復購行為的用戶畫像系統，基于大數據的電商復購行為的用戶畫像系統包括：數據采集模塊、數據預處理模塊、中央控制模塊、數據分類統計模塊、數據分析模塊、特征提取模塊、聚類分析模塊、畫像構建模塊、畫像優化模塊以及顯示模塊。本發明不僅對用戶的行為數據進行了獲取，還獲取了對應的交互數據，能夠準確、全面的獲取用戶的行為偏好，同時基于對不同行為的全方面分析與特征提取，能夠提供準確、全面的用戶畫像屬性，對用戶進行實時反饋，有助于平臺進行人性化的數據挖掘、提高用戶推薦應用的滿意度和電商交易轉化率。

技術領域

本發明屬于數據處理與分析技術領域，尤其涉及一種基于大數據的電商復購行為的用戶畫像系統。

背景技術

目前，用戶畫像又稱為用戶角色(Persona)，即用戶信息標簽化，是一種勾畫目標用戶、聯系用戶訴求和設計方向的有效方式，其目標是在很多的維度上建立針對用戶的描述性標簽屬性。它是通過收集與分析用戶基本屬性、社會屬性、生活習慣、消費行為等信息的數據，抽象出一個用戶全貌來挖掘用戶需求和分析用戶偏好，支撐個性化推薦、自動化營銷等大數據應用的基本方式。舉例來說，在產品開發時，可以分析用戶畫像，對產品進行定位與規劃；在產品推廣時，可以分析用戶畫像，挖掘潛在客戶群體，進行有針對性的產品推薦。

目前的電商行業用戶畫像的方法數據來源單一，且畫像結果不準確不全面；沒有針對復購行為進行畫像。

通過上述分析，現有技術存在的問題及缺陷為：目前的電商行業用戶畫像的方法數據來源單一，且畫像結果不準確不全面；沒有針對復購行為進行畫像。

發明內容

針對現有技術存在的問題，本發明提供了一種基于大數據的電商復購行為的用戶畫像系統。

本發明是這樣實現的，一種基于大數據的電商復購行為的用戶畫像系統，所述基于大數據的電商復購行為的用戶畫像系統包括：

數據采集模塊，與中央控制模塊連接，用于獲取用戶在預設時間段內的購買記錄數據以及其他交互數據；

特征提取模塊，與中央控制模塊連接，用于提取采集用戶的購買商品的特征、行為特征以及其他特征；

聚類分析模塊，與中央控制模塊連接，用于基于特征提取結果進行聚類分析；

畫像優化模塊，與中央控制模塊連接，用于基于特征提取結果以及聚類分析結果對構建的初始用戶畫像進行優化，得到優化后的用戶畫像；

顯示模塊，與中央控制模塊連接，用于對采集、處理、分析的數據以及優化后的用戶畫像進行顯示。

進一步，所述基于大數據的電商復購行為的用戶畫像系統還包括：

數據預處理模塊，與中央控制模塊連接，用于對采集的用戶購買記錄數據進行預處理；

中央控制模塊，與數據采集模塊、數據預處理模塊、數據分類統計模塊、數據分析模塊、特征提取模塊、聚類分析模塊、畫像構建模塊、畫像優化模塊以及顯示模塊連接，用于利用單片機或控制器控制各個模塊正常工作；

數據分類統計模塊，與中央控制模塊連接，用于對預處理后的數據按照用戶、商品類別、頻率以及其他主題詞進行分類與統計；同時用于確定不同商品的關聯情況；

數據分析模塊，與中央控制模塊連接，用于基于用戶的分類統計結果分析用戶的單個訂單的金額、購買次數、重復購買的商品類型、參與促銷活動情況及其他數據；

畫像構建模塊，與中央控制模塊連接，用于構建初始用戶畫像。

進一步，所述交互數據包括：用戶的瀏覽、收藏、點擊、添加購物車以及其他數據。

進一步，所述特征提取模塊包括：