[发明专利]应用于用户需求挖掘的大数据分析方法及系统

说明书

本公开实施例公开了应用于用户需求挖掘的大数据分析方法及系统；通过本公开实施例，基于需求向量对应的活动轨迹描述传递数据确定需求向量的关联需求向量对应的活动轨迹描述传递数据，并基于此构建用户需求画像，并非针对全部活动轨迹描述进行活动轨迹描述传递数据确定，这样能够有效减少对噪声向量的处理占比，从而提高针对需求向量以及关联需求向量的活动轨迹描述传递数据确定效率和精度，如此一来，所构建所得的用户需求画像能够在尽可能简化的前提下涵盖尽可能完整的用户需求信息，进而实现高效的用户需求挖掘处理。

技术领域

本公开涉及大数据挖掘技术领域，尤其涉及一种应用于用户需求挖掘的大数据分析方法及系统。

背景技术

用户需求分析和挖掘在当今的大数据时代下对数据生命周期至关重要。精准有效的用户需求分析能够提供诸多的有价值信息供厂家使用以提高市场竞争力和产品质量，从而丰富数字化经济时代下的日常生产生活。当下的用户需求挖掘技术层出不穷，然而大部分技术仍然停留在地毯式挖掘分析的层面，这样不可避免地会引入一部分噪声，从而难以保障用户需求挖掘分析的精度和效率。

发明内容

本公开的一个目的是提供一种应用于用户需求挖掘的大数据分析方法及系统。

本公开的技术方案是通过如下至少部分实施例实现的。

一种应用于用户需求挖掘的大数据分析方法，应用于大数据分析系统，所述方法至少包括：在确定待挖掘的云用户业务活动信息的基础上，获得时序优先级高于所述待挖掘的云用户业务活动信息并用于进行用户需求画像构建的历史用户业务活动信息对应的活动轨迹描述；通过所述待挖掘的云用户业务活动信息中业务活动事件的事件定位标签与显著性评价，确定所述业务活动事件在指定映射场景中对应的需求向量；通过所述需求向量的关联需求向量和所述历史用户业务活动信息对应的活动轨迹描述，确定所述需求向量的关联需求向量对应的活动轨迹描述传递数据；通过所述需求向量的关联需求向量对应的活动轨迹描述传递数据，构建待挖掘的云用户业务活动信息对应的用户需求画像。

通过本公开实施例，基于需求向量对应的活动轨迹描述传递数据确定需求向量的关联需求向量对应的活动轨迹描述传递数据，并基于此构建用户需求画像，并非针对全部活动轨迹描述进行活动轨迹描述传递数据确定，这样能够有效减少对噪声向量的处理占比，从而提高针对需求向量以及关联需求向量的活动轨迹描述传递数据确定效率和精度，如此一来，所构建所得的用户需求画像能够在尽可能简化的前提下涵盖尽可能完整的用户需求信息，进而实现高效的用户需求挖掘处理。

对于一些示例性的实施例而言，所述通过所述需求向量的关联需求向量和所述历史用户业务活动信息对应的活动轨迹描述，确定所述需求向量的关联需求向量对应的活动轨迹描述传递数据，包括：通过所述关联需求向量在所述指定映射场景中的相对分布情况，确定所述关联需求向量对应的变化数据；通过所述关联需求向量的变化数据确定所述关联需求向量的量化指标；通过所述关联需求向量的量化指标和所述历史用户业务活动信息对应的活动轨迹描述，确定所述需求向量的关联需求向量对应的活动轨迹描述传递数据。

通过本公开实施例，借助变化数据构建需求向量的量化指标能够避免在确定出映射场景外的需求向量时存在干扰。另外，借助需求向量的量化指标与历史用户业务活动信息对应的活动轨迹描述进行差异化分析，可以尽可能精准地定位活动轨迹描述传递数据。