[发明专利]用户画像生成方法及装置有效

专利信息
申请号: 201810232009.3 申请日: 2018-03-20
公开(公告)号: CN108564434B 公开(公告)日: 2021-03-23
发明(设计)人: 江一龙;鲍伟 申请(专利权)人: 成都车音智能科技有限公司
主分类号: G06Q30/06 分类号: G06Q30/06
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 610000 四川省成都市中国(四川)自由贸易试验*** 国省代码: 四川;51
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 用户 画像 生成 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种用户画像生成方法,其特征在于,包括:

获取目标账户的线上购物行为信息;

获取与所述目标账户关联的车辆的车辆信息,所述车辆信息包括用户基于车辆的操作行为信息、车辆的行驶状态信息以及车辆的设备信息,其中,所述设备信息用于描述所述车辆上的所有设备的设备状态;

基于所述线上购物行为信息以及所述车辆信息,生成对应于所述目标账户的用户画像;

所述生成对应于所述目标账户的用户画像,具体包括:远端服务器对获取到的线上购物行为信息与车辆信息进行整合,从而生成对应于目标账户的用户画像;

其中,在整合的过程中,针对用户需求,对线上购物行为信息与车辆信息进行分类整合;或,针对应用场景,对线上购物行为信息与车辆信息进行分类整合。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法进一步包括:

采集所述车辆当前时刻的车辆信息;

依据所述用户画像以及所述车辆当前时刻的车辆信息,向所述用户推荐相应的商品和/或服务。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取与所述目标账户关联的车辆的车辆信息的步骤之前,包括:

获取所述车辆上的车载设备的标识信息,所述标识信息用于唯一标识所述车载设备;

将所述标识信息与所述目标账户进行关联。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取目标账户的线上购物行为信息的步骤,具体包括:

获取所述目标账户在线上购物时的线上购物行为信息;

依据所述线上购物行为信息,构建所述目标账户的线上属性标签。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述获取与所述目标账户关联的车辆的车辆信息的步骤,具体包括:

实时监测用户基于所述车辆的操作行为信息、所述车辆的行驶状态信息、以及所述车辆的设备信息;

依据所述操作行为信息、所述行驶状态信息以及所述设备信息,构建所述目标账 户的线下属性标签。

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述基于所述线上购物行为信息以及所述车辆信息,生成对应于所述目标账户的用户画像的步骤,具体包括:

对所述线上属性标签以及所述线下属性标签进行统计;

依据统计结果,获取对应于所述目标账户的账户属性标签,所述账户属性标签包括所述目标账户的定期消耗类商品标签、兴趣类商品标签、车辆活跃时间标签、车辆活跃地点标签、车辆用户服务操作标签;

根据所述账户属性标签,生成所述用户画像。

7.一种用户画像生成装置,其特征在于,包括:

第一获取模块,用于获取目标账户的线上购物行为信息;

第二获取模块,用于获取与所述目标账户关联的车辆的车辆信息,所述车辆信息包括用户基于车辆的操作行为信息、车辆的行驶状态信息以及车辆的设备信息,其中,所述设备信息用于描述所述车辆上的所有设备的设备状态;

生成模块,用于基于所述线上购物行为信息以及所述车辆信息,生成对应于所述目标账户的用户画像;所述生成对应于所述目标账户的用户画像,具体包括:远端服务器对获取到的线上购物行为信息与车辆信息进行整合,从而生成对应于目标账户的用户画像;其中,在整合的过程中,针对用户需求,对线上购物行为信息与车辆信息进行分类整合;或,针对应用场景,对线上购物行为信息与车辆信息进行分类整合。

8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置进一步包括:

采集模块,用于采集所述车辆当前时刻的车辆信息;

推荐模块,用于依据所述用户画像以及所述车辆的当前时刻的车辆信息,向所述用户推荐相应的商品和/或服务。

9.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置进一步包括:

第三获取模块,用于获取所述车辆上的车载设备的标识信息,所述标识信息用于唯一标识所述车载设备;

关联模块,用于将所述标识信息与所述目标账户进行关联。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于成都车音智能科技有限公司,未经成都车音智能科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810232009.3/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top