[發明專利]一種基于人工智能的電商用戶分析方法及系統

在審

• 申請號: 202211597320.0
• 申請日: 2022-12-12
• 公開（公告）號: CN116109338A
• 公開（公告）日: 2023-05-12
• 發明（設計）人: 鐘攀峰;崔培光;林國輝;程詠詩
• 申請（專利權）人: 廣東南粵分享匯控股有限公司
• 主分類號: G06Q30/0202
• 分類號: G06Q30/0202;G06Q30/0251;G06Q30/0601;G06F18/25;G06N3/0464
• 代理公司: 廣州立誠聚凡專利代理事務所(普通合伙) 44905
• 代理人: 熊人云

1.一種基于人工智能的電商用戶分析方法，其特征在于，應用于電商云平臺，所述電商云平臺與電商數據庫服務器通信連接，所述電商數據庫服務器存儲有電商數據倉庫，所述方法包括：

響應于針對目標用戶的分析指令，從所述電商數據倉庫中獲取所述目標用戶的電商行為數據日志，所述電商行為數據日志包括一個或多個商品對應的商品描述數據和用戶行為數據；

對所述電商行為數據日志中的各個商品對應的商品描述數據和用戶行為數據進行意向性關聯，得到商品意向性向量集，所述商品意向性向量集包括每個商品對應的用戶意向性向量，所述用戶意向性向量用于指示所述目標用戶對每個所述商品的意向性；

對所述電商行為數據日志中的各個商品對應的商品描述數據進行目標用戶需求提取，得到目標用戶需求向量集，所述目標用戶需求向量集包括所述目標用戶對應的一個或多個目標用戶需求向量；

將所述電商行為數據日志中的用戶行為數據、所述商品意向性向量集中的用戶意向性向量和所述目標用戶需求向量集中的目標用戶需求向量進行整合，獲得所述目標用戶對應的商品傾向性表征向量；

依據所述商品傾向性表征向量獲取所述目標用戶的商品畫像信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述電商行為數據日志中的各個商品對應的商品描述數據和用戶行為數據進行意向性關聯，得到商品意向性向量集，所述商品意向性向量集包括每個商品對應的用戶意向性向量，所述用戶意向性向量用于指示所述目標用戶對每個所述商品的意向性，包括：

調用預設的多個意向性關聯策略；

基于所述預設的多個意向性關聯策略，將每個商品對應的商品描述數據和用戶行為數據進行多個分析層面的意向性關聯，得到每個商品在多個分析層面上的用戶意向性分支向量；

將所述每個商品在多個分析層面上的用戶意向性分支向量進行整合操作，得到每個商品對應的用戶意向性向量。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述預設的多個意向性關聯策略包括熱度意向性關聯策略、滯留意向性關聯策略和次數意向性關聯策略，所述基于所述預設的多個意向性關聯策略，將每個商品對應的商品描述數據和用戶行為數據進行多個分析層面的意向性關聯，得到每個商品在多個分析層面上的用戶意向性分支向量，包括：

基于所述熱度意向性關聯策略，將每個商品對應的商品描述數據和用戶行為數據進行意向性關聯，得到每個商品在商品熱度層面上的用戶意向性分支向量；

基于所述滯留意向性關聯策略，將每個商品對應的商品描述數據和用戶行為數據進行意向性關聯，得到每個商品在商品滯留層面上的用戶意向性分支向量；

基于所述次數意向性關聯策略，將每個商品對應的商品描述數據和用戶行為數據進行意向性關聯，得到每個商品在瀏覽次數層面上的用戶意向性分支向量。