[发明专利]一种基于大数据的社交媒体用户行为预测方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于大数据的社交媒体用户行为预测方法及系统，其中，所述方法包括：获得第一社交媒体的标准行为历史数据并对第一社交媒体的用户进行聚类分析，获得第一聚类分析结果；根据第一聚类分析结果，获得各类用户的用户标签信息；根据各类用户的用户标签信息进行标签交集分析，获得各类用户的行为特征标签信息；获得用户行为预测模型；获得第一用户的行为数据并通过用户行为预测模型进行预测，获得第一用户的预测行为特征标签信息，对第一用户进行社交媒体行为预测。解决了对于新用户或社交行为数据较少的用户，未能充分利用已有的画像数据优势，在进行社交媒体画像时准确度较低的技术问题。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于大数据的社交媒体用户行为预测方法及系统。

背景技术

随着媒体进入发展新时代，用户通过手机等移动设备进行网络社交的过程中，用户的社交媒体行为也通过信息的传播产生相应的数据标签，这些移动数据标签能够真实的反应用户的社交行为以及社交行为的变化规律。社交媒体用户画像技术是通过抽取移动社交媒体用户的特征数据标签，从多个角度凝聚用户行为表象，对数据标签进行分析和统计后，对目标用户进行分类、建模和推荐等量化处理，从而用以表征用户的社会属性、行为习惯等信息的方法。

现有技术存在对于社交行为数据较少的用户，未能充分利用已有的画像数据优势，对其进行社交媒体行为预测时准确度较低的技术问题。

发明内容

本申请通过提供了一种基于大数据的社交媒体用户行为预测方法及系统，解决了现有技术存在对于社交行为数据较少的用户，未能充分利用已有的画像数据优势，对其进行社交媒体行为预测时准确度较低的技术问题。达到了通过对已有的用户的社交行为数据进行分析，从而在深度学习已有用户的行为画像标签信息的基础上对数据量较少的用户进行社交行为预测，提高数据量较少的用户社交媒体社交行为预测的准确性的技术效果。

鉴于上述问题，本申请提供了一种基于大数据的社交媒体用户行为预测方法及系统。

第一方面，本申请提供了一种基于大数据的社交媒体用户行为预测方法，其中，所述方法包括：基于数据采集平台获得第一社交媒体的用户行为数据，对所述行为数据进行标准化预处理，获得标准行为历史数据；根据所述标准行为历史数据对所述第一社交媒体的用户进行聚类分析，获得第一聚类分析结果；对所述第一聚类分析结果进行遍历，获得各类用户的用户标签信息；根据所述各类用户的用户标签信息进行标签交集分析，获得各类用户的行为特征标签信息；根据所述各类用户的标准行为历史数据和所述行为特征标签信息作为训练数据训练长短期记忆模型，获得用户行为预测模型；获得第一用户的行为数据，将所述第一用户的行为数据输入所述用户行为预测模型，获得所述第一用户的预测行为特征标签信息；基于所述预测行为特征标签信息，对所述第一用户进行社交媒体行为预测。

另一方面，本申请提供了一种基于大数据的社交媒体用户行为预测系统，其中，所述系统包括：第一获得单元，所述第一获得单元用于基于数据采集平台获得第一社交媒体的用户行为数据，对所述行为数据进行标准化预处理，获得标准行为历史数据；第二获得单元，所述第二获得单元用于根据所述标准行为历史数据对所述第一社交媒体的用户进行聚类分析，获得第一聚类分析结果；第三获得单元，所述第三获得单元用于对所述第一聚类分析结果进行遍历，获得各类用户的用户标签信息；第四获得单元，所述第四获得单元用于根据所述各类用户的用户标签信息进行标签交集分析，获得各类用户的行为特征标签信息；第五获得单元，所述第五获得单元用于根据所述各类用户的标准行为历史数据和所述行为特征标签信息作为训练数据训练长短期记忆模型，获得用户行为预测模型；第六获得单元，所述第六获得单元用于获得第一用户的行为数据，将所述第一用户的行为数据输入所述用户行为预测模型，获得所述第一用户的预测行为特征标签信息；第一执行单元，所述第一执行单元用于基于所述预测行为特征标签信息，对所述第一用户进行社交媒体行为预测。