[发明专利]用户模型的构建方法和构建装置

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种用户模型的构建方法和构建装置。

背景技术

随着计算机等互联网技术的飞速发展，人们足不出户，通过网络即可满足日常生活和行为需求，例如：网上购物、网上学习、网络游戏、网上聊天等等。伴随着移动互联网技术的发展，越来越多的公司在开发计算机应用程序APP(Application)时，为了吸引更多的用户，需要对不同用户的需求和爱好等进行分析，并对用户进行模型构建，然后通过用户模型来对APP进行测试和修改，从而吸引更多的用户。

用户模型又叫用户画像或用户角色，是指真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型，用于描述用户的属性。用户模型是根据用户特点而勾勒出来的用户画像，包括了地区，县市，归属地、姓名、性别、年龄等用户属性的数据。计算机PC(personal computer)、手机、智能设备的数据，在被处理后，就形成了一个个“用户模型”。企业借助用户模型，可以全方位了解用户需求，进而实现产品的准确定位和精准营销。

以目前最为流行的网上购物为例，电子商务平台基于其自身平台积累的大量的用户数据，定制个性化服务可以帮助电商平台向用户推荐合适商品，进行精准的促销，从而提高商品的销售率和总体交易额。以网上学习为例，一款网上看书的应用，可以基于用户的搜索、浏览、评价等操作为用户建模，从而定制个性化服务以向用户推荐感兴趣的图书并促进用户消费阅读，从而提高收益，等等。

目前常用的用户模型数据主要有：用户年龄、性别、归属地、以及物品类别的偏好等，这些用户模型一般在比较粗的粒度上刻画用户兴趣，能够为个性化推荐提供一些重要信息。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

1、现有的用户模型的粒度太粗，因此无法针对用户的偏好进行个性化推荐；

2、没有充分利用用户行为信息，建模不够准确、精细。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种用户模型的构建方法和构建装置，能够通过计算用户每一个浏览行为的权重，进而得到用户对物品属性的偏好，从而更好地刻画用户兴趣和构建用户模型。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种用户模型的构建方法。

一种用户模型的构建方法，包括：获取用户的行为细节信息；根据所述行为细节信息计算所述用户对物品的浏览权重；根据所述浏览权重计算所述用户对物品的属性的偏好度从而构建用户模型。

可选地，获取用户的行为细节信息的步骤包括：对所述用户的行为日志进行解析以得到与所述用户的行为相关的事件；使用状态机解析所述事件以得到满足预定要求的行为细节信息。

可选地，根据所述行为细节信息计算所述用户对物品的浏览权重的步骤之前，还包括：对所述行为细节信息进行筛选，并删除无效行为数据。

可选地，根据所述浏览权重计算所述用户对物品的属性的偏好度从而构建用户模型的步骤包括：若所述用户对某类别下的物品的浏览权重之和为Q，对所述类别下具有某属性的物品的浏览权重之和为P，则所述用户对所述属性的偏好度W＝P/Q；将所述偏好度作为用户特征从而构建用户模型。

可选地，根据所述浏览权重计算所述用户对物品的属性的偏好度从而构建用户模型的步骤包括：若所述用户对某类别下具有某属性的物品的浏览权重之和为P₀，对所述类别下的物品的所有属性的浏览权重之和为Q₀，则：所述用户对所述属性的偏好度W₀＝P₀/Q₀，其中，用户对物品的属性的浏览权重与用户对具有所述属性的所述物品的浏览权重相同；将所述偏好度作为用户特征从而构建用户模型。

根据本发明实施例的另一方面，提供了一种用户模型的构建装置。

一种用户模型的构建装置，包括：信息获取模块，用于获取用户的行为细节信息；权重计算模块，用于根据所述行为细节信息计算所述用户对物品的浏览权重；模型构建模块，用于根据所述浏览权重计算所述用户对物品的属性的偏好度从而构建用户模型。

可选地，所述信息获取模块还用于：对所述用户的行为日志进行解析以得到与所述用户的行为相关的事件；使用状态机解析所述事件以得到满足预定要求的行为细节信息。

可选地，还包括信息筛选模块，用于：在根据所述行为细节信息计算所述用户对物品的浏览权重之前，对所述行为细节信息进行筛选，并删除无效行为数据。