[发明专利]基于用户画像的权益推荐方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于用户画像的权益推荐方法，其特征在于，所述基于用户画像的权益推荐方法包括：

获取目标用户的目标用户数据，其中，所述目标用户数据包括用户行为数据和用户标识数据；

接收用户画像生成指令并执行，利用所述目标用户数据生成对应的初始用户画像；

读取通过设置采集埋点的方式采集的采集数据，基于所述采集数据对所述初始用户画像进行更新，得到所述目标用户的目标用户画像；

根据所述目标用户画像确定与所述目标用户数据对应的关键词和待推荐权益类型；

将所述关键词和所述待推荐权益类型输入预设权益预测模型进行权益预测，得到目标推荐权益；

基于预置协同过滤算法和所述目标推荐权益生成所述目标用户对应的权益推荐列表，并推送至所述目标用户对应的客户端。

2.根据权利要求1所述的基于用户画像的权益推荐方法，其特征在于，所述获取目标用户的目标用户数据包括：

基于预设埋点方式从预设应用权益中采集用户行为数据和用户标识数据；

将所述用户行为数据和所述用户标识数据组装成待处理消息，并通过预设消息中间件将所述待处理消息存储至预设数据库。

3.根据权利要求1所述的基于用户画像的权益推荐方法，其特征在于，所述接收用户画像生成指令并执行，利用所述目标用户数据生成对应的初始用户画像包括：

将所述目标用户数据输入预设意图识别模型，通过所述意图识别模型对所述目标用户数据中的用户行为数据进行识别，得到用户意图标签数据；

通过所述用户意图标签数据查询预设标签规则表，得到对应的标签更新规则，其中，所述对应的标签更新规则用于指示标签的增添、删除和修改；

通过所述用户标识数据和所述用户意图标签数据，生成所述目标用户所对应的初始用户画。

4.根据权利要求3所述的基于用户画像的权益推荐方法，其特征在于，所述用户行为数据包括用户操作行为数据和用户浏览行为数据，所述将所述目标用户数据输入预设意图识别模型，通过所述意图识别模型对所述目标用户数据中的用户行为数据进行识别，得到用户意图标签数据包括：

将所述目标用户数据中的所述用户操作行为数据和所述用户浏览行为数据输入至预设意图识别模型，通过所述意图识别模型分别对所述用户操作行为数据和所述用户浏览行为数据进行特征提取，得到用户操作特征和用户浏览特征；

分别计算所述用户操作特征与预设历史操作特征之间的语义相似度以及所述用户浏览特征与预设历史浏览特征之间的语义相似度，并分别对所述用户操作特征和所述用户浏览特征进行意图识别，得到初始意图标签数据和对应的意图标签置信度值；

当所述对应的意图标签置信度值大于预设意图阈值时，确定所述初始意图标签数据为用户意图标签数据。

5.根据权利要求1所述的基于用户画像的权益推荐方法，其特征在于，所述读取通过设置采集埋点的方式采集的采集数据，基于所述采集数据对所述初始用户画像进行更新，得到所述目标用户的目标用户画像包括：

获取所述待推荐信息数据中各埋点发送的采集数据，以组成反馈数据集；

调用预先设置的标签转换策略，将所述反馈数据集中数据项转化成对应的用户行为标签；

通过所述用户行为标签对所述初始用户画像进行更新，得到更新后所述目标用户的目标用户画像。

6.根据权利要求1所述的基于用户画像的权益推荐方法，其特征在于，所述将所述关键词和所述待推荐权益类型输入预设权益预测模型进行权益预测，得到目标推荐权益包括：

对所述目标用户画像进行标签拆分，得到单个标签；

将所述单个标签分别输入至预设权益预测模型进行所述权益预测，得到所述标签对应的待推荐权益；

将所述待推荐权益进行综合计算操作，得到所述目标用户对所述待推荐权益的兴趣度，并基于所述兴趣度从所述待推荐权益中筛选出目标推荐权益。