[发明专利]一种用户画像的建立方法及系统

权利要求书

1.一种用户画像的建立方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、基于目标用户的社交软件构建目标用户的社交网络，并通过对所述社交网络进行多层次节点获取位于目标用户社交邻节点处的多层次社交对象，再通过对多层次社交对象的多层次社交亲密度分析得到用于提高用户画像泛化力的泛化权重；

所述通过对多层次社交对象的多层次社交亲密度分析得到用于提高用户画像泛化力的泛化权重，包括：

分别获取目标用户和多层次社交对象的社交通讯关系表征数据，社交通讯关系表征数据包括：通讯次数和通讯时长，其中，

若目标用户与多层次社交对象间的社交通讯关系存在较强关联性，则筛选出目标用户与多层次社交对象间单向社交通讯关系后执行目标用户与多层次社交对象间单向社交通讯重要性分析；

若目标用户与多层次社交对象间的社交通讯关系不存在较强关联性，则直接执行目标用户与多层次社交对象间单向社交通讯重要性分析；

单向社交通讯重要性分析的对象是目标用户与多层次社交对象间的单向社交通讯关系，使用模型输出目标用户与多层次社交对象间的单向社交通讯关系重要性系数；

将单向社交通讯关系重要性系数作为目标用户与多层次社交对象间的单向社交通讯权重，基于单向社交通讯权重进行加权求和计算获得目标用户与多层次社交对象间的单向亲密度；

将目标用户与多层次社交对象间的单向亲密度和多层次社交对象间与目标用户的单向亲密度合并为目标用户与多层次社交对象间的双向亲密度作为多层次社交亲密度，所述多层次社交亲密度的计算公式为：

；

式中，表征为目标用户与第k层次社交对象的第k层次社交亲密度，表征为目标用户、第k层次社交对象通讯天数跨度，表征为目标用户至第k层次社交对象方向的单向亲密度，表征为第k层次社交对象至目标用户方向的单向亲密度，、表征为加权系数；

依次将所述第k层次社交亲密度作为第k层次的泛化权重；

计算所述目标用户和多层次社交对象的社交通讯关系表征数据的皮尔逊系数，其中，

若所述皮尔逊系数大于第一预设阈值，则判断目标用户与多层次社交对象间的社交通讯关系存在较强关联性；

若表征数据的皮尔逊系数小于或等于第一预设阈值，则判断目标用户与多层次社交对象间的社交通讯关系不存在较强关联性；

步骤S2、基于目标用户的电商数据构建目标用户的基础画像，基于多层次社交对象的电商数据构建多层次社交对象的基础画像；

步骤S3、设定所述目标用户基础画像的记忆权重，将所述记忆权重和泛化权重分别加权至所述目标用户的基础画像和多层次社交对象的基础画像，并对加权后的目标用户的基础画像和多层次社交对象的基础画像进行求和得到兼具记忆力和泛化力的目标用户的电商画像；

所述设定所述目标用户基础画像的记忆权重，包括：

基于目标用户的总数与第1层次社交对象总数的比值构建所述记忆权重，所述记忆权重的计算公式为：

；

式中，z表征为记忆权重，表征为目标用户的总数与第1层次社交对象总数的比值，表征为第1层次社交对象总数。

2.根据权利要求1所述的一种用户画像的建立方法，其特征在于：所述基于目标用户的社交软件构建目标用户的社交网络，包括：

步骤一，以目标用户和与目标用户具有社交通讯关系的第1层通讯对象构建为第1层网络节点，将所述目标用户与第1层通讯对象的社交通讯关系构建为第1层网络边，将所述第1层网络边对表征为目标用户和第1层通讯对象的第1层网络节点进行连接构成第1层网络结构，设置循环控制项i=1；

步骤二，以与第i层通讯对象具有社交通讯关系的第i+1层通讯对象构建为第i+1层网络节点，将所述第i层通讯对象与第i+1层通讯对象的社交通讯关系构建为第i+1层网络边，将所述第i+1层网络边对表征为第1层通讯对象和第i+1层通讯对象的第i+1层网络节点进行连接构成第i+1层网络结构，将循环控制项i进行自加1处理；

步骤三，循环执行步骤二，直至循环控制项i=循环阈值n退出循环，将第1层至第n-1层的网络结构共同形成的网络拓扑作为所述社交网络，i为计量常数，无实质含义。