[发明专利]一种可视化用户画像的生成方法、装置和计算设备

权利要求书

1.一种可视化用户画像的生成方法，适于在计算设备中执行，所述方法包括步骤：

基于用户行为日志生成网站用户的用户特征，所述用户特征包括属性特征、价值特征和需求特征，且每种特征按照预定规则划分为多个级别；

收集线索用户在不同浏览阶段的浏览行为和浏览内容，所述线索用户指在网站中留下意向线索的用户；

对所述不同浏览阶段的浏览行为和浏览内容进行机器学习，得到行为预测模型，并根据所述行为预测模型预测所述网站用户的当前浏览阶段；以及

将所述属性特征、价值特征和需求特征作为三个坐标轴参数生成三维可视模型，并在该模型中标记各网站用户的用户特征和当前浏览阶段。

2.如权利要求1所述的方法，还包括步骤：

分析所述线索用户在不同浏览阶段的浏览行为和浏览内容，得到不同浏览阶段的关键影响内容和内容形式；以及

结合所述网站用户的用户特征、当前浏览阶段、以及所述不同浏览阶段的关键影响内容和内容形式，向所述网站用户推荐匹配程度高的内容。

3.如权利要求1或2所述的方法，其中，所述属性特征包括城市级别和年龄代际，所述价值特征包括家庭收入，所述需求特征包括产品属性偏好和产品价位偏好。

4.如权利要求1所述的方法，其中，所述三维可视模型由多个单元立方体组成，且其每个坐标轴的单位刻度和最大刻度分别为对应特征的单个级别和最大级别。

5.如权利要求1-4中任一项所述的方法，还包括步骤：

统计用户特征定位在各单元立方体的用户数量；

将所有单元立方体按照用户数量进行降序排序，并为每个单元立方体生成一个与排序相对应的索引号；以及

将具有最大用户数量的单元立方体的透明度设置为1，并将其他单元立方体的透明度设置为其用户数量与最大用户数量的比值。

6.如权利要求1-5中任一项所述的方法，还包括步骤：

计算每个单元立方体所包括的用户数量在所有立方体所包括的用户数量的比例，作为对应单元立方体的占比；以及

对所有单元立方体按照预定梯度值进行梯度聚类处理，分别得到核心人群占比在前n％(0≤n≤100)的立方体群体。

7.如权利要求1-6中任一项所述的方法，还包括步骤：

结合各单元立方体的占比和相邻单元立方体之间的距离，将所述多个单元立方体聚合为多个族群；以及

为每个族群生成一种显色标记，并标记每个族群的人群特征，所述人群特征为族群的主要用户特征。

8.一种可视化用户画像的生成装置，适于驻留在计算设备中，所述装置包括：

特征生成模块，适于基于用户行为日志生成网站用户的用户特征，所述用户特征包括属性特征、价值特征和需求特征，且每种特征按照预定规则划分为多个级别；

内容收集模块，适于收集线索用户在不同浏览阶段的浏览行为和浏览内容，所述线索用户指在网站中留下意向线索的用户；

阶段预测模块，适于对所述线索用户在不同浏览阶段的浏览行为和浏览内容进行机器学习，得到行为预测模型，并根据所述行为预测模型预测所述网站用户的当前浏览阶段；以及

可视化模块，适于将所述属性特征、价值特征和需求特征作为三个坐标轴参数生成三维可视模型，并在该三维可视模型中标记各网站用户的用户特征和当前浏览阶段。

9.一种计算设备，包括：

一个或多个处理器；

存储器；以及

一个或多个程序，其中所述一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的方法的步骤。

10.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时实现权利要求1-7任一项所述的方法的步骤。