[发明专利]用户画像生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请实施例提供了一种用户画像生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质涉及画像生成领域。该方法包括：获取多个用户行为信息，以及各个用户行为信息对应的目标物品的物品描述信息；根据多个用户行为信息以及目标物品的物品描述信息生成用户画像。本申请实施例通过根据用户行为信息，以及用户行为信息对应的目标物品的物品描述信息，生成用户画像，从而实现用户画像生成不依赖真实用户信息，生成算法简洁，节省物理计算成本。

技术领域

本申请涉及画像生成技术领域，具体而言，本申请涉及一种用户画像生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

本申请针对现有技术中，用户画像的生成往往依赖真实的用户登记信息和验证流程，一方面，很难获取到用户的真实信息，另一方面，用户画像系统设计众多高难技术以及复杂的算法及流程，使得用户画像系统非常庞大繁杂，维护工作量巨大。

发明内容

本申请提供了一种用户画像生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，用于解决用户画像依赖用户真实登记信息以及生成算法复杂的技术问题。

第一方面，提供了一种用户画像生成方法，该方法包括：

获取多个用户行为信息，以及各个用户行为信息对应的目标物品的物品描述信息；

根据多个用户行为信息以及目标物品的物品描述信息生成用户画像。

在一个可能的实现方式中，该方法还包括：

根据多个物品分别与预设的至少一个用户属性信息的匹配程度，确定各个物品与每个用户属性信息的匹配值；

根据各个物品与每个用户属性信息的匹配值生成物品的物品描述信息；

获取各个用户行为信息对应的目标物品的物品描述信息，包括：

从已生成的物品描述信息中确定与目标物品对应的物品描述信息。

在另一个可能的实现方式中，

根据多个用户行为信息以及目标物品的物品描述信息生成用户画像包括：

根据各个用户行为信息对应的预设的权重值以及各个用户行为信息对应的目标物品的物品描述信息，计算用户行为信息对应的目标物品与用户属性信息的匹配值的加权值，

根据用户行为信息对应的目标物品与用户属性信息的匹配值的加权值，生成用户画像。

在另一个可能的实现方式中，根据各个用户行为信息对应的预设的权重值以及各个用户行为信息对应的目标物品的物品描述信息，计算用户行为信息对应的目标物品与用户属性信息的匹配值的加权值包括：

将各个用户行为信息对应的预设的权重值以及用户行为信息对应的目标物品的物品描述信息输入深度学习模型，计算用户行为信息对应的目标物品与用户属性信息的匹配值的加权值。

在另一个可能的实现方式中，将用户行为信息对应的目标物品与用户属性信息的匹配值的加权值与预设标准进行比较，确定用户属性类型，

基于用户属性类型，生成用户画像。

在另一个可能的实现方式中，用户行为信息中包括：点击、分享、浏览、购买中的至少一种。

第二方面，提供了一种用户画像生成装置，该装置包括：

获取模块，用于获取多个用户行为信息，以及各个用户行为信息对应的目标物品的物品描述信息；

生成模块，用于根据多个用户行为信息以及目标物品的物品描述信息生成用户画像。

在另一个可能的实现方式中，

根据多个用户行为信息以及目标物品的物品描述信息生成用户画像包括：