[发明专利]一种基于人工智能的电商用户分析方法及系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的电商用户分析方法，其特征在于，应用于电商云平台，所述电商云平台与电商数据库服务器通信连接，所述电商数据库服务器存储有电商数据仓库，所述方法包括：

响应于针对目标用户的分析指令，从所述电商数据仓库中获取所述目标用户的电商行为数据日志，所述电商行为数据日志包括一个或多个商品对应的商品描述数据和用户行为数据；

对所述电商行为数据日志中的各个商品对应的商品描述数据和用户行为数据进行意向性关联，得到商品意向性向量集，所述商品意向性向量集包括每个商品对应的用户意向性向量，所述用户意向性向量用于指示所述目标用户对每个所述商品的意向性；

对所述电商行为数据日志中的各个商品对应的商品描述数据进行目标用户需求提取，得到目标用户需求向量集，所述目标用户需求向量集包括所述目标用户对应的一个或多个目标用户需求向量；

将所述电商行为数据日志中的用户行为数据、所述商品意向性向量集中的用户意向性向量和所述目标用户需求向量集中的目标用户需求向量进行整合，获得所述目标用户对应的商品倾向性表征向量；

依据所述商品倾向性表征向量获取所述目标用户的商品画像信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述电商行为数据日志中的各个商品对应的商品描述数据和用户行为数据进行意向性关联，得到商品意向性向量集，所述商品意向性向量集包括每个商品对应的用户意向性向量，所述用户意向性向量用于指示所述目标用户对每个所述商品的意向性，包括：

调用预设的多个意向性关联策略；

基于所述预设的多个意向性关联策略，将每个商品对应的商品描述数据和用户行为数据进行多个分析层面的意向性关联，得到每个商品在多个分析层面上的用户意向性分支向量；

将所述每个商品在多个分析层面上的用户意向性分支向量进行整合操作，得到每个商品对应的用户意向性向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设的多个意向性关联策略包括热度意向性关联策略、滞留意向性关联策略和次数意向性关联策略，所述基于所述预设的多个意向性关联策略，将每个商品对应的商品描述数据和用户行为数据进行多个分析层面的意向性关联，得到每个商品在多个分析层面上的用户意向性分支向量，包括：

基于所述热度意向性关联策略，将每个商品对应的商品描述数据和用户行为数据进行意向性关联，得到每个商品在商品热度层面上的用户意向性分支向量；

基于所述滞留意向性关联策略，将每个商品对应的商品描述数据和用户行为数据进行意向性关联，得到每个商品在商品滞留层面上的用户意向性分支向量；

基于所述次数意向性关联策略，将每个商品对应的商品描述数据和用户行为数据进行意向性关联，得到每个商品在浏览次数层面上的用户意向性分支向量。