[发明专利]一种基于标签模型的大数据画像方法及系统

权利要求书

1.一种基于标签模型的大数据画像系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据清洗模块、数据存储模块、分析建模模块、用户画像模块、忠诚度分析模块和分类模块；

数据采集模块用来从不同来源进行采集数据；数据清洗模块用来对数据采集模块采集到的数据进行处理；数据存储模块用来存储清洗过后的有效数据；分析建模模块用来根据清洗后的数据进行用户画像建模，生成特定的用户画像，并结合清洗后的数据进行随时对用户画像进行更新，用户画像内容包括静态标签和动态标签；用户画像模块用来存储已生产的用户画像，用户画像模块与分析建模模块连接，用户画像模块与分析建模模块同步对用户画像进行更新；

忠诚度分析模块包括输入单元、查询单元和分析单元，输入单元用来输入用户信息和企业名称，查询单元用来在数据存储模块中进行检索查询输入的用户在输入企业中的消费行为，以及用户对输入企业的搜索行为，分析单元根据事先设定好的忠诚度规则对用户进行忠诚度上的分析；

分类模块用来按照忠诚度分析结果对用户进行忠诚度分类，并定义不同类别的用户，添加针对具体企业的用户的忠诚度标签，定义方法如下：未在企业发生过消费行为但搜索了解过企业的为潜在用户，在企业发生过消费行为但最近半年及以上的时间未在企业发生过消费行为的为流失用户，在企业发生过消费行为且近半年内仍有消费行为的为忠诚用户。

2.根据权利要求1所述的基于标签模型的大数据画像系统，其特征在于，所述的大数据画像生成方法包括以下步骤：

S1、从不同来源进行采集用户相关数据；

S2、对数据采集模块采集到的数据进行处理，并存储清洗过后的有效数据；

S3、用户画像建模，生成特定的用户画像，并结合清洗后的数据进行随时对用户画像进行更新；

S4、根据事先设定好的忠诚度规则对用户进行忠诚度上的分析，忠诚度指的是用户对具体企业的忠诚度；

S5、按照忠诚度分析结果对用户进行忠诚度分类，并定义不同类别的用户，添加针对具体企业的用户的忠诚度标签。

3.根据权利要求1所述的基于标签模型的大数据画像系统，其特征在于，数据采集模块的来源有企业的核心系统、企业的营销系统、互联网数据以及从第三方专业机构获取的数据，第三方专业机构主要指的是各地的数据交易中心购买的数据。

4.根据权利要求1所述的基于标签模型的大数据画像系统，其特征在于，数据清洗模块的清洗方法包括缺失值处理、重复数据处理和异常数据处理。

5.根据权利要求1所述的基于标签模型的大数据画像系统，其特征在于，静态标签内容包括姓名、性别、出身日期、学历、职业、结婚状况以及各种变动频率较低的项目，动态标签的变动按小时计算。

6.根据权利要求1所述的基于标签模型的大数据画像系统，其特征在于，分类模块内设有分类统计单元，分类统计单元输出用户分类列表，用户分类列表包括用户画像、企业信息、消费行为、搜索企业行为和用户分类情况，同一类用户罗列在同一张表格内。