[发明专利]用户信息的标签化处理方法、装置、终端设备及介质

说明书

本发明适用于数据挖掘技术领域，提供了一种用户信息的标签化处理方法、装置、终端设备及介质，该方法包括：获取用户的行为数据；基于所述用户的行为数据获取对应的用户特征数据，所述用户特征数据包括静态特征数据以及一个以上动态特征数据；将每一静态特征数据输出为用户的一个静态标签；基于预设算法，分别计算各项动态特征数据的特征权重；将特征权重大于预设阈值的动态特征数据输出为用户的动态标签。本发明提高了标签处理的准确率，减轻了人工打标签的任务量；通过计算动态特征数据的特征权重，将特征权重大于阈值的动态特征数据输出为用户的动态标签，实现了自动识别用户的动态标签，提高了用户信息的标签化处理速度。

技术领域

本发明属于数据挖掘技术领域，尤其涉及一种用户信息的标签化处理方法、装置、终端设备及介质。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，用户在网上购物、游戏以及社交通讯的过程中，都会产生大量的用户数据信息。从海量的用户数据信息中挖掘出有价值的信息，并利用这些信息对用户进行标签化处理，能够基于用户标签来分析出用户的行为习惯和喜好，实现为用户推荐个性化程度更高的产品和服务。

标签化处理包括对用户静态信息以及对用户动态信息的标签化处理。例如，用户静态信息可以包括年龄、职业以及性别等；用户动态信息可以包括用户所观看的电视节目、观看时长以及购物支付信息等。由于用户动态信息将会随着用户的心情或者时间而产生动态变化，因而针对不同时刻的用户动态信息进行标签化处理，将会生成不同的用户标签。由于标签标记过程复杂，数据任务分析量大，而传统的标签处理方法只能依靠人工的方式来实现，因此，标签更新速度较慢。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种用户信息的标签化处理方法、装置、终端设备及介质，以解决现有技术中标签更新速度慢的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种用户信息的标签化处理方法，包括：

获取用户的行为数据；

基于所述用户的行为数据获取对应的用户特征数据，所述用户特征数据包括静态特征数据以及一个以上动态特征数据；

将每一所述静态特征数据输出为所述用户的一个静态标签；

基于特征权重计算算法，分别计算各项所述动态特征数据的特征权重；

将所述特征权重大于预设阈值的所述动态特征数据输出为所述用户的动态标签。

本发明实施例的第二方面提供了一种用户信息的标签化处理装置，包括：

第一获取单元，用于获取用户的行为数据；

第二获取单元，用于基于所述用户的行为数据获取对应的用户特征数据，所述用户特征数据包括静态特征数据以及一个以上动态特征数据；

静态标签输出单元，用于将每一所述静态特征数据输出为所述用户的一个静态标签；

计算单元，用于基于特征权重计算算法，分别计算各项所述动态特征数据的特征权重；

动态标签输出单元，用于将所述特征权重大于预设阈值的所述动态特征数据输出为所述用户的动态标签。

本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述用户信息的标签化处理方法的步骤。

本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述用户信息的标签化处理方法的步骤。