[发明专利]一种构建用户画像的方法、装置、存储介质和电子设备

说明书

本申请实施例提供一种构建用户画像的方法、装置、存储介质和电子设备，该方法包括：分别获取目标用户的社交媒体信息和目标用户的社交媒体信息下的评论信息；确定目标用户的社交媒体信息的类别；对目标用户的社交媒体信息下的评论信息进行情感分析，获得第一情感分析结果；将目标用户的社交媒体信息、目标用户的社交媒体信息的类别和第一情感分析结果输入到预先训练好的属性预测模型中，获得目标用户的预测属性信息；利用预测属性信息和目标用户的社会关系信息，构建目标用户的画像。借助于上述技术方案，本申请实施例能够提高潜在用户的分析效率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种构建用户画像的方法、装置、存储介质和电子设备。

背景技术

用户画像，是一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具。用户画像在智能推荐和智能投研等方面都取得了令人满意的效果。

现有的用户画像往往是针对某种特定产品的使用用户来进行画像的。例如，智能投研针对的是股民。再例如，新闻推荐类的产品推荐更多的是上班族和喜欢看新闻的用户。

但是，由于不同业务之间的用户画像往往是不能复用的，这就需要在更换了新业务的情况下，重新进行用户画像。从而，这就导致了分析效率比较低的问题。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种构建用户画像的方法、装置、存储介质和电子设备，以解决现有技术中存在着的分析效率比较低的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种构建用户画像的方法，该方法包括：分别获取目标用户的社交媒体信息和目标用户的社交媒体信息下的评论信息；确定目标用户的社交媒体信息的类别；对目标用户的社交媒体信息下的评论信息进行情感分析，获得第一情感分析结果；将目标用户的社交媒体信息、目标用户的社交媒体信息的类别和第一情感分析结果输入到预先训练好的属性预测模型中，获得目标用户的预测属性信息，其中，预先训练好的属性预测模型是通过对样本集进行训练得到的，样本集包括样本用户的社交媒体信息、样本用户的社交媒体信息的类别、样本用户的社交媒体信息下的评论信息对应的第二情感分析结果和样本用户的属性信息；利用预测属性信息和目标用户的社会关系信息，构建目标用户的画像。

因此，本申请实施例通过结合目标用户的预测属性信息和目标用户的社交关系信息来进行画像，从而通过上述方法得到的用户画像更具一般性、更全面和更具有深度，进而可满足多种业务场景的需求。

此外，对于通过本申请实施例得到的用户画像来说，在更换新业务场景的情况下，无需再次进行用户的画像，从而能够提高潜在用户的分析效率。

在一个可能的实施例中，在将目标用户的社交媒体信息、目标用户的社交媒体信息的类别和第一情感分析结果输入到预先训练好的属性预测模型中，获得目标用户的预测属性信息之前，方法还包括：获取样本集，其中，样本集中的属性信息是通过调查问卷和/或目标用户的注册信息获得的；利用样本集对初始属性预测模型进行训练，获得预先训练好的属性预测模型。

因此，本申请实施例通过调查问卷或者目标用户的注册信息获得的属性信息保障了属性预测模型的预测结果的精准性。

在一个可能的实施例中，预测属性信息包括以下信息中的至少一种信息：预测性别信息、预测年龄信息、预测血型信息、预测学历信息、预测性格信息、预测爱好信息和预测工作信息。

因此，本申请实施例中的预测属性信息可以是多个维度的信息，从而能够实现用户的全面画像。

在一个可能的实施例中，社交媒体信息的类别包括以下类别中的至少一种类别：政治、经济、军事、科技、娱乐、社会、历史和旅游。

因此，本申请实施例可通过上述社交媒体信息的类别的划分来保证预测结果的精准性。