[发明专利]基于大数据的用户画像构建方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种基于大数据的用户画像构建方法，其特征在于，其包括：

建立用户画像标签体系；

采集用户数据并将采集到的用户数据存储至数据仓库内预先构建好的实体表和事实表内，所述用户数据包括结构化用户数据和非结构化用户数据；

将实体表和事实表进行ID-Mapping关联以实现对用户数据的聚合；

基于用户画像标签体系，对于每一个标签，从数据仓库中获取与所述标签相关的用户数据处理后保存至用户画像数据库。

2.如权利要求1所述的用户画像构建方法，其特征在于，在所述用户画像标签体系中，从用户自然属性、行为属性、风险属性三个方面构建用户全面的用户画像。

3.如权利要求1所述的用户画像构建方法，其特征在于，所述采集用户数据并将采集到的用户数据存储至数据仓库内包括：

在数据仓库内预先创建实体表和事实表，所述实体表用于存储用户的自然属性数据，所述事实表用于存储用户行为数据；

根据用户画像标签体系，梳理需要采集的用户数据并形成数据埋点需求，数据埋点在客户端和服务器端进行数据采集；

将采集到的用户数据分类存储至数据仓库内预先创建的实体表和事实表内。

4.如权利要求3所述的用户画像构建方法，其特征在于，所述事实表包括事务事实表、周期快照事实表及累计快照事实表。

5.如权利要求1所述的用户画像构建方法，其特征在于，所述用户画像标签体系内的标签类型包括统计类标签、规则类标签和挖掘类标签,所述从数据仓库中获取与所述标签相关的用户数据处理后保存至用户画像数据库包括：

所述标签的类型为统计类标签时，从数据仓库中抽取出与所述标签相关的结构化用户数据后直接作为标签数据保存至用户画像数据库内，或对导出的结构化用户数据进行统计计算后作为标签数据保存至用户画像数据库内；

所述标签的类型为规则标签时，从数据仓库中抽取出与所述标签相关的结构化用户数据，使用分类算法对所述结构化用户数据进行处理以获得与所述规则标签对应的标签数据，并标签数据保存至用户画像数据库内；

所述标签的类型为挖掘类标签时，从数据仓库中抽取出与所述标签相关的非结构化用户数据，对所述非结构化用户数据进行挖掘以获得与所述挖掘类标签对应的标签数据，并将标签数据保存至用户画像数据库内。

6.如权利要求5所述的用户画像构建方法，其特征在于，所述对导出的结构化用户数据进行统计计算包括：

将导出的结构化用户数据与构建好的统计函数封装成spark任务，将spark任务提交至spark集群上以完成统计计算。

7.如权利要求5所述的用户画像构建方法，其特征在于，所述用分类算法对所述用户数据进行处理以获得与所述规则标签对应的标签数据包括：

将导出的结构化用户数据与构建好的分类函数封装成spark任务，将spark任务提交至spark集群上以完成分类。

8.如权利要求5所述的用户画像构建方法，其特征在于，所述对所述非结构化用户数据进行挖掘以获得与所述挖掘类标签对应的标签数据包括：

对所述非结构化用户数据进行分词向量化处理以获得所述非结构化用户数据的特征词向量；

采用贝叶斯分类模型或决策树模型对所述特征词向量进行挖掘以获得与所述挖掘类标签对应的标签数据。

9.一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器内并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至8任一项所述的用户画像构建方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述的用户画像构建方法。