[發(fā)明專利]一種基于用戶畫像的用戶標(biāo)簽體系的處理方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202210418525.1 | 申請日: | 2022-04-20 |
| 公開(公告)號: | CN114692001A | 公開(公告)日: | 2022-07-01 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 胡興;郝碧波 | 申請(專利權(quán))人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/9535 | 分類號: | G06F16/9535;G06F40/30;G06F40/247;G06F40/289;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 上海漢之律師事務(wù)所 31378 | 代理人: | 馮華 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市福田區(qū)福*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 用戶 畫像 標(biāo)簽 體系 處理 方法 | ||
1.一種基于用戶畫像的用戶標(biāo)簽體系的處理方法,其特征在于,包括:
將業(yè)務(wù)標(biāo)簽層加入到原始標(biāo)簽知識庫內(nèi);
獲取輸入標(biāo)簽數(shù)據(jù),對所述輸入標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,得到所述輸入標(biāo)簽數(shù)據(jù)的分值;
判斷所述分值是否大于一個(gè)預(yù)設(shè)的分?jǐn)?shù)閾值,若大于所述分?jǐn)?shù)閾值,則將所述輸入標(biāo)簽數(shù)據(jù)保存至所述業(yè)務(wù)標(biāo)簽層中,若不大于所述分?jǐn)?shù)閾值,則對用戶進(jìn)行反饋,以提醒所述輸入標(biāo)簽數(shù)據(jù)無效;
將所述業(yè)務(wù)標(biāo)簽層中的所述輸入標(biāo)簽數(shù)據(jù)與所述原始標(biāo)簽知識庫中的原始標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理,以使相關(guān)聯(lián)的所述輸入標(biāo)簽數(shù)據(jù)與所述原始標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行連接;
根據(jù)所述業(yè)務(wù)標(biāo)簽層與所述原始標(biāo)簽知識庫,得到用戶標(biāo)簽體系。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于用戶畫像的用戶標(biāo)簽體系的處理方法,其特征在于,所述輸入標(biāo)簽數(shù)據(jù)的步驟包括:
獲取用戶的輸入信息;
對所述輸入信息進(jìn)行關(guān)鍵詞提取處理,以獲取相應(yīng)的所述輸入標(biāo)簽數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于用戶畫像的用戶標(biāo)簽體系的處理方法,其特征在于,所述用戶的輸入信息包括用戶主動(dòng)填寫的輸入信息以及從用戶歷史記錄中挖掘的輸入信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于用戶畫像的用戶標(biāo)簽體系的處理方法,其特征在于,所述用戶歷史記錄包含用戶搜索記錄、用戶聊天記錄以及用戶瀏覽內(nèi)容記錄。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于用戶畫像的用戶標(biāo)簽體系的處理方法,其特征在于,所述對所述輸入標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,得到所述輸入標(biāo)簽數(shù)據(jù)的分值的步驟包括:
獲取所述輸入標(biāo)簽數(shù)據(jù)的解釋信息,其中所述解釋信息表征所述輸入標(biāo)簽數(shù)據(jù)的對應(yīng)標(biāo)簽的解釋;
將所述輸入標(biāo)簽數(shù)據(jù)與所述解釋信息作為參數(shù),輸入到深度學(xué)習(xí)模型中,以提取所述輸入標(biāo)簽數(shù)據(jù)的特征向量;
對所述特征向量進(jìn)行歸一化處理,以得到相應(yīng)的所述輸入標(biāo)簽數(shù)據(jù)的分值。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于用戶畫像的用戶標(biāo)簽體系的處理方法,其特征在于,所述對所述特征向量進(jìn)行歸一化處理,以得到相應(yīng)的所述輸入標(biāo)簽數(shù)據(jù)的分值的步驟包括:
將所述所述特征向量作為參數(shù),輸入到所述深度學(xué)習(xí)模型的池化層中,得到平均向量;
將所述平均向量作為參數(shù),輸入到所述深度學(xué)習(xí)模型的全連接層中,得到輸出向量,表示為:
其中,ai表示所述輸出向量,i=1,2,3,
Wii表示所述全連接層中第i行第i列的神經(jīng)節(jié)點(diǎn)的權(quán)重參數(shù),
xi表示所述平均向量,
bi表示所述全連接層中的偏置參數(shù);
對所述輸出向量進(jìn)行歸一化處理,以得到相應(yīng)的所述輸入標(biāo)簽數(shù)據(jù)的分值,所述分值P表示為:
其中,xT表示所述輸出向量的矩陣的轉(zhuǎn)置,
K表示標(biāo)簽的數(shù)量,
j表示第j個(gè)標(biāo)簽,
W表示第j個(gè)標(biāo)簽的權(quán)重參數(shù),
Wj表示第j個(gè)標(biāo)簽對應(yīng)的權(quán)重參數(shù)。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于用戶畫像的用戶標(biāo)簽體系的處理方法,其特征在于,所述將所述業(yè)務(wù)標(biāo)簽層中的所述輸入標(biāo)簽數(shù)據(jù)與所述原始標(biāo)簽知識庫中的原始標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理,以使相關(guān)聯(lián)的所述輸入標(biāo)簽數(shù)據(jù)與所述原始標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行連接的步驟包括:
將所述業(yè)務(wù)標(biāo)簽層中的所述輸入標(biāo)簽數(shù)據(jù)與所述原始標(biāo)簽知識庫中的所述原始標(biāo)簽數(shù)據(jù)作為參數(shù),輸入到深度語義匹配模型中,得到所述輸入標(biāo)簽數(shù)據(jù)與所述原始標(biāo)簽數(shù)據(jù)的相似度;
判斷所述相似度是否大于預(yù)設(shè)的相似度閾值,將所述相似度大于所述相似度閾值的所述輸入標(biāo)簽數(shù)據(jù)與所述原始標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行連接。
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