[发明专利]用户兴趣识别的方法和系统

权利要求书

1.一种用户兴趣识别的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取各渠道上的用户行为日志，得到用户行为数据，汇总同一用户的行为数据，并按照时序进行排列，得到用户时序行为数据集合；

根据所述用户时序行为数据集合，抽取时序环境特征，并根据所述用户时序行为数据集合，匹配标签特征，其中，所述时序环境特征包括文本特征、通信特征和网页特征，所述标签特征包括用户标签特征和产品标签特征；

输入所述时序环境特征和所述标签特征至兴趣识别模型中，输出所述用户对产品的兴趣强度，其中，在所述兴趣识别模型中，采用长短时记忆网络表征所述时序行为特征，采用卷积神经网络表征所述标签特征，并将所述标签特征和所述时序行为特征进行全连接，以确定所述用户对产品的兴趣强度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户时序行为数据集合包括语音数据，所述抽取时序环境特征之前，所述方法包括：对所述用户时序行为数据集合进行预处理，其中，所述预处理的过程包括：对所述语音数据进行转化处理，得到文本数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述用户时序行为数据集合包括产品标识，所述对所述语音数据进行转化处理之后，所述预处理的过程还包括：根据所述产品标识，补充产品属性至所述用户时序行为数据集合中，其中，所述产品标识包括产品编号或产品名称。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述用户时序行为数据集合还包括短信数据，所述抽取文本特征的过程包括：

获取所述用户时序行为数据集合中的文本数据，其中，所述文本数据包括所述短信数据，以及所述语音数据转化处理后的文本数据；

对所述文本数据进行分词处理，得到分割后的词语；

给所述词语打上词性标签，得到所述文本特征；

用独热码表示所述文本特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户时序行为数据集合还包括通信数据，所述抽取通信特征的过程包括：

获取所述用户时序行为数据集合中的所述通信数据，其中，所述通信数据包括振动铃时长、通话时长、接通后说话时长、平均每次对话吐字率或说话总长度；

对所述通信数据进行分段处理，得到所述通信特征；

用独热码表示所述通信特征。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户时序行为数据集合还包括网页记录，所述抽取网页特征的过程包括：

获取所述用户时序行为数据集合中的所述网页记录，其中，所述网页记录包括页面停留时长或页面操作个数；

对所述网页记录进行分段处理，得到所述网页特征；

用独热码表示所述网页特征。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述匹配产品标签特征的过程包括：

获取所述用户时序行为数据集合中的所述产品标识；

根据预定义的产品标识与产品标签特征的关联关系，匹配产品标签特征，其中，所述产品标签特征包括所述产品的名称、编号、活动时间或推广地域范围；

用独热码表示所述产品标签特征。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户时序行为数据集合包括用户标识，所述匹配用户标签特征的过程包括：

获取所述用户时序行为数据集合中的所述用户标识；

根据预定义的用户标识与用户标签特征的关联关系，匹配用户标签特征，其中，所述用户标签特征包括所述用户的年龄、性别、地区或职业；

用独热码表示所述用户标签特征。