[发明专利]客户画像系统的标签推荐方法、装置及计算机设备

权利要求书

1.一种客户画像系统的标签推荐方法，其特征在于，包括：

获取目标用户的标签属性信息，所述标签属性信息包括所述目标用户的历史标签互动状态及影响所述目标用户关注标签的属性特征；

依据所述标签属性信息对应的预设规则筛选出所述目标用户的相似用户；

根据所述相似用户的标签互动状态确定所述目标用户的目标推荐标签，并将所述目标推荐标签发送给所述目标用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述标签属性信息为目标用户的历史标签互动状态，所述预设规则为所述历史标签互动状态对应的第一评分规则，所述依据所述标签属性信息对应的预设规则筛选出所述目标用户的相似用户，具体包括：

基于历史浏览记录确定所述目标用户对各个标签的互动状态，其中，所述互动状态包括点击量、收藏状态、标签使用状态；

依据所述第一评分规则计算所述目标用户对各个标签的第一亲密度；

利用所述第一评分规则计算数据库中现有用户对各个标签的第二亲密度；

根据所述第一亲密度和所述第二亲密度筛选出所述目标用户的第一相似用户。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一亲密度和所述第二亲密度筛选出所述目标用户的第一相似用户，具体包括：

依据预设的第一计算公式对所述第一亲密度和所述第二亲密度进行归一化处理；

根据归一化处理结果计算目标用户与各个现有用户之间的第一相似度；

将所述第一相似度高于第一预设阈值的现有用户确定为第一相似用户。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一计算公式的特征描述为：

X1＝(x-min)/(max-min)，其中，X1为所述目标用户或所述现有用户对应当前标签亲密度的归一化结果，x为所述目标用户或所述现有用户对应标签的亲密度，min为所述目标用户和所述现有用户中对应标签的亲密度最小值，max为所述目标用户和所述现有用户中对应标签的亲密度最大值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述相似用户的标签互动状态确定所述目标用户的目标推荐标签，并将所述目标推荐标签发送给所述目标用户，具体包括：

提取所述第一亲密度为0的第一标签，从所述第一标签中筛选出所述第二亲密度大于0的第一待推荐标签；

计算各个所述第一待推荐标签的第一推荐值；

将所述第一推荐值最高的所述第一待推荐标签确定为第一目标推荐标签，并将所述第一目标推荐标签发送给所述目标用户。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述标签属性信息为影响所述目标用户关注标签的属性特征，所述预设规则为各个所述属性特征的第二评分规则，所述依据所述标签属性信息对应的预设规则筛选出所述目标用户的相似用户，具体包括：

获取所述目标用户对应的属性特征，其中，所述属性特征包括工作属性特征和人员属性特征；

依据所述属性特征及所述第二评分规则计算所述目标用户与各个现有用户的差异值；

将所述所述差异值小于第二预设阈值的现有用户确定为第二相似用户。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述相似用户的标签互动状态确定所述目标用户的目标推荐标签，并将所述目标推荐标签发送给所述目标用户，具体包括：

提取出所述第二相似用户有互动状态的第二标签；

将所述第二标签确定为第二目标推荐标签，并将所述第二目标推荐标签发送给所述目标用户。

8.一种客户画像系统的标签推荐装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标用户的标签属性信息，所述标签属性信息包括所述目标用户的历史标签互动状态及影响所述目标用户关注标签的属性特征；

筛选模块，用于依据所述标签属性信息对应的预设规则筛选出所述目标用户的相似用户；

确定模块，用于根据所述相似用户的标签互动状态确定所述目标用户的目标推荐标签，并将所述目标推荐标签发送给所述目标用户。