[发明专利]基于多个数据源构建精准的用户画像系统的方法

说明书

本发明提供一种基于多个数据源构建精准的用户画像系统的方法，包括：步骤1、建立一用户画像库，记录用户账号、标签信息；步骤2、接收新数据源，获得该数据源的用户账号、可靠程度、包含的若干个不同类型的数据信息；步骤3、计算新数据源的得分；步骤4、在该新数据源所包含的每个类型的数据信息所涉及的标签上均赋上该数据信息及新数据源的得分，新建和/或更新标签信息至用户画像库从而构成用户画像。本发明提出的一种基于多个数据源构建精准的用户画像系统，该画像系统基于多个数据源，融合多个数据源的数据构建用户画像系统，通过该系统能够构建全息多维度的用户画像。

技术领域

本发明涉及用户信息标签化技术领域，具体而言涉及一种基于多个数据源构建精准的用户画像系统及方法。

背景技术

用户画像，即用户信息标签化，就是通过收集与分析用户静态属性、社会属性、行为属性等主要信息的数据之后，抽象出一个用户全貌用于支撑个性化推荐等大数据应用的基本方式。用户画像为公司或企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等价值信息。

然而，现有的用户画像构建方法中，通常使用单一的数据源，数据标签化之后即构成了用户画像。这样的用户画像系统不能体现用户全貌，无法满足企业找到精准用户的需求。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于多个数据源构建精准的用户画像系统及方法，该画像系统基于多个数据源，融合多个数据源的数据构建用户画像系统，通过该系统能够构建全息多维度的用户画像。

本发明的上述目的通过独立权利要求的技术特征实现，从属权利要求以另选或有利的方式发展独立权利要求的技术特征。

为达成上述目的，本发明提出一种基于多个数据源构建精准的用户画像系统的方法，包括：

步骤1、建立一用户画像库，记录用户账号、标签信息；所述标签信息包括标签的类型、标签信息所包含的数据信息及其得分；所述标签信息所包含的数据信息及其得分构成对应的用户账号的用户画像；

步骤2、接收新数据源，获得该数据源的用户账号、可靠程度、包含的若干个不同类型的数据信息；

步骤3、根据新数据源的可靠程度计算新数据源的得分；

步骤4、在该新数据源所包含的每个类型的数据信息所涉及的标签上均打上该数据信息及新数据源的得分，并且根据用户账号、标签的类型、标签信息所包含的数据信息及得分，新建和/或更新标签信息至用户画像库。

进一步的实施例中，还包括：

步骤3中，前述步骤3中，根据新数据源的可靠程度计算新数据源的得分的方法包括：

预先设定根据用户账号、标签信息至少由两个数据源获得，以其中一个可靠程度最高的数据源A为基准，设定其数据源的可靠程度为K1，数据源A的得分S1为10分；新数据源B的可靠程度为K2，新数据源B的得分S2为：S2＝S1*(K2/K1)；

并且新数据源B包含的若干个不同类型数据信息的得分均等于S2。

进一步的实施例中，还包括：

步骤4中，根据用户账号、标签的类型、标签信息所包含的数据信息及得分，新建和/或更新标签信息至用户画像库还包括：响应于查询新数据源所属的用户账号是否存在在用户画像库中的查询结果，执行下述动作：

当查询结果为是时，更新所述标签信息至用户画像库；

当查询结果为否时，新建所述用户账号及所述标签信息至用户画像库。

进一步的实施例中，其特征在于，还包括：

当查询结果为是时，