[发明专利]一种用户画像的建立方法及系统

说明书

本发明公开了一种用户画像的建立方法及系统，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；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，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电商画像。本发明在目标用户的基础画像中按照泛化权重融合多层次社交对象的基础画像得到电商画像，以实现在构建用户画像时提高泛化力，增强用户画像的全面性。

技术领域

本发明涉及画像建立技术领域，具体涉及一种用户画像的建立方法及系统。

背景技术

用户画像又称为用户角色(Persona)，即用户信息标签化，是一种勾画目标用户、联系用户诉求和设计方向的有效方式，其目标是在很多的维度上建立针对用户的描述性标签属性。它是通过收集与分析用户基本属性、社会属性、生活习惯、消费行为等信息的数据，抽象出一个用户全貌来挖掘用户需求和分析用户偏好，支撑个性化推荐、自动化营销等大数据应用的基本方式。举例来说，在产品开发时，可以分析用户画像，对产品进行定位与规划；在产品推广时，可以分析用户画像，挖掘潜在客户群体，进行有针对性的产品推荐。

大数据技术是以任何系统的全部数据资源为对象并从中发现数据之间表现的相关性关系的信息处理技术，而用户画像是大数据技术的重要应用。随着信息技术的不断发展，目前用户画像已经广泛应用于互联网的流程优化、目标化消息及广告推送、用户个性化服务与改善等方面，并通过匹配用户画像提供给用户更高效和更有针对性的信息输送以及更贴近个人习惯的用户体验，成为了网络服务背后强大的后台支撑。

目前的电商行业中，构建用户画像的方法一般是根据用户在站内的访问商品类目等行为的日志保存下来，然后在一定的时间窗口内，遍历所有的用户行为日志，按照某些权重衰减函数对其进行计算，得到当前最新用户画像。该方式存在的问题是获取的数据比较片面，仅有该站内的用户数据，对于用户在其他网站上的访问行为则一无所知；另一方面，当用户数据达到足够的密集程度之后，用户的描述性标签属性虽然表现为较高的稳定性，但是以上方法也存在泛化能力差的缺陷，从而降低了用户画像的适应性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用户画像的建立方法及系统，以解决现有技术中存在泛化能力差的缺陷，降低用户画像的适应性的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明具体提供下述技术方案：

一种用户画像的建立方法，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；

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。

作为本发明的一种优选方案，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；