[发明专利]用户画像构建方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种用户画像构建方法，其特征在于，所述方法包括：

从学员统计表中获取学员标识，并根据所述学员标识确定各校区的各学员；

分线程并行获取各校区对应学员的学员数据，并基于获取的所述学员数据对各校区进行判定，得到各校区对应的判定结果，包括：通过预先训练的神经网络模型对各校区对应的各学员的学员数据进行数据提取，得到各学员的学员成长数据；基于各学员的学员成长数据，生成各学员的成长曲线；基于各学员的成长曲线以及优质学员指标，对各学员进行判定，判定各学员为优质学员或非优质学员；统计各校区内优质学员的学员数量，并根据各校区的优质学员的学员数量以及各校区的学员总量，生成各校区对应的校区指标；根据各校区的校区指标以及预设的指标阈值对各校区进行判定，生成各校区对应的判定结果；

根据各所述校区的判定结果，确定对应各校区的校区标签，所述校区标签包括不同维度的校区标签；

基于各所述校区标签，获取同一校区标签对应的校区数据以及对应校区的目标用户数据，并通过对应的用户画像生成模型，生成对应的用户画像，包括：通过用户画像生成模型对获取的校区数据以及目标用户数据进行特征数据的提取，得到对应目标用户的各特征数据；基于各所述特征数据，生成对应的各特征标签；根据各所述特征标签，生成对应所述目标用户的用户画像并输出，所述目标用户的用户画像基于再次获取到的学员数据所确定的校区标签进行更新。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述学员标识确定各校区的各学员之后，还包括：

统计各校区的学员数量，并根据统计的学员数量，分级别对各校区的学员进行拆分，得到对应各校区的子校区的学员；

所述分线程并行获取各校区对应学员的学员数据，并基于获取的所述学员数据对各校区进行判定，得到各校区对应的判定结果，包括：

分线程并行获取各校区对应的各子校区的学员的学员数据，并基于获取的学员数据对各子校区进行判定，得到对应各子校区的判定结果；

根据各校区对应的子校区的判定结果，生成各校区的判定结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各校区的校区指标以及预设的指标阈值对各校区进行判定，生成各校区对应的判定结果，包括：

判断校区对应的校区指标是否大于或等于预设的指标阈值；

当所述校区对应的校区指标大于或等于预设的指标阈值时，则生成第一判定结果；

当所述校区对应的校区指标小于预设的指标阈值时，则生成第二判定结果；

所述根据各所述校区的判定结果，确定对应各校区的校区标签，包括：

当对应所述校区的判定结果为第一判定结果时，则确定所述校区的校区标签为优质校区；

当对应所述校区的判定结果为第二判定结果时，则确定所述校区的校区标签为非优质校区。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成对应的用户画像之后，还包括：

获取待判定用户的待判定用户数据；

将所述待判定用户数据输入对应的待判定用户画像生成模型，生成对应所述待判定用户的待判定画像；

将所述待判定画像与所述用户画像进行匹配，得到对应的匹配结果；

基于所述匹配结果生成所述待判定画像对应的待判定用户与所述用户画像对应的目标用户之间的相似度得分。