[发明专利]用户画像生成方法及装置有效
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 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用户 画像 生成 方法 装置 | ||
本发明实施例提供了一种用户画像生成方法及装置,该方法包括:获取目标账户的线上购物行为信息;获取与目标账户关联的车辆的车辆信息,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,设备信息用于描述车辆上的所有设备的设备状态;基于线上购物行为信息以及车辆信息,生成对应于目标账户的用户画像。本发明通过将线上购物行为信息与车辆的车辆信息相结合,而生成用户画像,有效弥补仅依据线上购物行为生成的用户画像精度不足的缺陷,使用户画像更加精准,更加具有针对性。
技术领域
本发明实施例涉及通信领域,尤其涉及一种用户画像生成方法及装置。
背景技术
目前,电商平台为提升交易量,通常采用在主页或指定区域中向用户推荐商品的方式。但是,由于推荐内容为人工设置,因此,向所有用户推荐的内容均一致,缺少针对性,无法保证交易量的提升程度。
针对上述问题,现有技术中采用生成用户画像的方式,具体的,现有技术通过用户在线上购物时的浏览频率、收藏行为等操作行为,计算商品的权重值,生成每个用户的用户画像,并依据用户画像向对应的用户推荐分值最高的商品。
但是,人们在线上购物的时间仅占生活中的一小部分,现有技术中只对线上购物行为进行分析,致使用户画像精确程度不足,降低了推荐商品的利用率。
发明内容
本发明实施例提供一种用户画像生成方法,以解决现有技术的用户画像生成方法中只对线上购物行为进行分析,由于未考虑到线下活动,致使用户画像精确程度不足,降低了推荐商品的利用率的问题。
为了解决上述问题,本发明公开了一种用户画像生成方法,所述方法包括:
获取目标账户的线上购物行为信息;
获取与目标账户关联的车辆的车辆信息,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,设备信息用于描述车辆上的所有设备的设备状态;
基于线上购物行为信息以及车辆信息,生成对应于目标账户的用户画像。
根据本发明的另一方面,提供了一种用户画像生成装置,所述装置包括:
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,用于获取与目标账户关联的车辆的车辆信息,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,设备信息用于描述车辆上的所有设备的设备状态;
生成模块,用于基于线上购物行为信息以及车辆信息,生成对应于目标账户的用户画像。
与现有技术相比,本发明中通过将线上购物行为信息与车辆的车辆信息相结合,而生成用户画像,有效弥补仅依据线上购物行为生成的用户画像精度不足的缺陷,使用户画像更加精准,更加具有针对性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例的一种用户画像生成方法的流程图之一;
图2是本发明实施例的一种用户画像生成方法的流程图之二;
图3是本发明实施例的一种用户画像生成装置的结构框图之一;
图4是本发明实施例的一种用户画像生成装置的结构框图之二;
图5是本发明实施例的一种用户画像生成装置的结构框图之三;
图6是本发明实施例的一种用户画像生成装置的结构框图之四;
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