CN111444368A - 构建用户画像的方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种构建用户画像的方法、装置、计算机设备及存储介质,该方法包括:在图数据库中分别为每个基础指标参数生成对应的第一指标节点;在所述图数据库中分别为每个中间指标参数生成对应的第二指标节点;在所述第一指标节点与所述第二指标节点之间添加对应的指标关联关系;在所述图数据库中分别为每个标签参数生成对应的标签节点;在所述第一指标节点、第二指标节点以及标签节点之间添加对应的标签关联关系;对所有标签节点进行聚类分组以得到各个标签组,并在所述图数据库中分别生成代表各个标签组的标签组节点;在每个标签组节点和对应的各个标签节点之间添加标签组关联关系,以在所述图数据库中形成所述目标对象的用户画像。
Description
技术领域
本发明涉及互联网技术领域,具体涉及一种构建用户画像的方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
随着互联网的发展,用户画像的构建越来越重要,用户画像能够利用数据的多维度视图,客观的反映出用户的行为轨迹、习惯特点及服务需求等,为各领域的服务能力提升,数据分析的挖掘提供了必要的技术支持;但是,一旦用户图像已形成,再要进行用户标签结果的反向解释,现有的***往往要一层层的回溯和关联查询,需要通过不同***的层层的获取和关联,用户需要自己一步步的去查询和理解;如果用户画像关联的标签很多,那么会形成非常复杂的关系网,使得用户画像反向解释会很不清晰和混乱,非专业人员很难理解和梳理清楚。
发明内容
本发明的目的在于提供一种构建用户画像的方法、装置、计算机设备及存储介质,可以通过图数据库构建用户画像,便于数据查找与数据溯源。
根据本发明的一个方面,提供了一种构建用户画像的方法,具体包括以下步骤:
获取目标对象的基础指标参数,并在图数据库中分别为每个基础指标参数生成对应的第一指标节点;其中,所述基础指标参数是对所述目标对象的元数据进行预处理后得到的;
获取所述目标对象的中间指标参数,并在所述图数据库中分别为每个中间指标参数生成对应的第二指标节点;其中,所述中间指标参数是根据所述基础指标参数并按照预设指标生成规则计算得到的;
在所述图数据库中,根据所述预设指标生成规则,在所述第一指标节点与所述第二指标节点之间添加对应的指标关联关系;
获取所述目标对象的标签参数,并在所述图数据库中分别为每个标签参数生成对应的标签节点;其中,所述标签参数是根据所述第一指标节点和/或第二指标节点并按照预设标签生成规则计算得到的;
在所述图数据库中,根据所述预设标签生成规则,在所述第一指标节点、第二指标节点以及标签节点之间添加对应的标签关联关系;
对所有标签节点进行聚类分组以得到各个标签组,并在所述图数据库中分别生成代表各个标签组的标签组节点;
在所述图数据库中,在每个标签组节点和对应的各个标签节点之间添加标签组关联关系,以在所述图数据库中形成所述目标对象的用户画像。
可选的,所述方法还包括:
为每个指标关联关系添加指标属性信息;其中,所述指标属性信息包括:对应的预设指标生成规则以及关联关系权重值。
可选的,所述方法还包括:
为每个标签关联关系添加标签属性信息;其中,所述标签属性信息包括:对应的预设标签生成规则以及关联关系权重值。
可选的,所述方法还包括:
当接收到由客户端发送来的请求消息时,从所述图数据库中获取与所述请求消息对应的用户画像,并将所述用户画像发送至所述客户端,以供所述客户端根据所述用户画像在显示界面中绘制出用户画像示意图;
其中,所述用户画像包括:第一指标节点、第二指标节点、指标关联关系、标签节点、标签关联关系、标签组节点和标签组关联关系。
可选的,所述方法还包括:
当接收到由客户端发送来的溯源消息时,从所述图数据库中获取与所述溯源消息对应的目标节点,并根据所述目标节点所在的用户画像确定出形成所述目标节点的根节点;其中,所述目标节点和根节点为所述用户画像中的第一指标节点、第二指标节点、标签节点或标签组节点。
可选的,所述方法还包括:
当接收到修改消息时,从所述图数据库中获取与所述修改消息对应的用户画像,并根据所述修改消息在所述用户画像中增加、删除、或更改节点信息以及对应的关联关系信息。
根据本发明的另一个方面,还提供了一种构建用户画像的装置,具体包括以下组成部分:
第一节点模块,用于获取目标对象的基础指标参数,并在图数据库中分别为每个基础指标参数生成对应的第一指标节点;其中,所述基础指标参数是对所述目标对象的元数据进行预处理后得到的;
第二节点模块,用于获取所述目标对象的中间指标参数,并在所述图数据库中分别为每个中间指标参数生成对应的第二指标节点;其中,所述中间指标参数是根据所述基础指标参数并按照预设指标生成规则计算得到的;
指标关联模块,用于在所述图数据库中,根据所述预设指标生成规则,在所述第一指标节点与所述第二指标节点之间添加对应的指标关联关系;
标签节点模块,用于获取所述目标对象的标签参数,并在所述图数据库中分别为每个标签参数生成对应的标签节点;其中,所述标签参数是根据所述第一指标节点和/或第二指标节点并按照预设标签生成规则计算得到的;
标签关联模块,用于在所述图数据库中,根据所述预设标签生成规则,在所述第一指标节点、第二指标节点以及标签节点之间添加对应的标签关联关系;
标签组节点模块,用于对所有标签节点进行聚类分组以得到各个标签组,并在所述图数据库中分别生成代表各个标签组的标签组节点;
标签组关联模块,用于在所述图数据库中,在每个标签组节点和对应的各个标签节点之间添加标签组关联关系,以在所述图数据库中形成所述目标对象的用户画像。
可选的,所述装置还包括:
应答模块,用于当接收到由客户端发送来的请求消息时,从所述图数据库中获取与所述请求消息对应的用户画像,并将所述用户画像发送至所述客户端,以供所述客户端根据所述用户画像在显示界面中绘制出用户画像示意图;其中,所述用户画像包括:第一指标节点、第二指标节点、指标关联关系、标签节点、标签关联关系、标签组节点和标签组关联关系。
根据本发明的另一个方面,还提供了一种计算机设备,具体包括:存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现上述构建用户画像的方法的步骤。
根据本发明的另一个方面,还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现上述构建用户画像的方法的步骤。
本发明提供的构建用户画像的方法、装置、计算机设备及存储介质,将生产用户图像所用到的指标、指标规则、标签、标签规则、标签组,通过图数据库进行直观的表达。在本发明中将用户、指标、标签、标签组定义为节点,将指标规则和标签规则定义为关联关系,这样就可以通过图数据库的方式记录一个用户画像的创建过程。此外,在本发明中,通过图数据库存储用户画像相关信息,仅仅通过简单的一句cypher语句边可实现查询通过,同时执行速度也会快很多。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中,用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中:
图1为实施例一提供的构建用户画像的方法的一种可选的流程示意图;
图2为实施例二提供的构建用户画像的装置的一种可选的程序模块示意图;
图3为实施例三提供的计算机设备的一种可选的硬件架构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一
本发明实施例提供了一种构建用户画像的方法,如图1所示,该方法具体包括以下步骤:
步骤S101:获取目标对象的基础指标参数,并在图数据库中分别为每个基础指标参数生成对应的第一指标节点;其中,所述基础指标参数是对所述目标对象的元数据进行预处理后得到的。
其中,所述目标对象可以为个人、集体、企业或项目,所述目标对象是构建用户画像的对象;
所述元数据为关于所述目标对象的各个维度的基础参数,例如,当目标对象为个人时,元数据包括:个人基本信息、银行卡信息、网购消费信息等;
所述基础指标参数是通过对所述元数据进行预处理后得到的参数;预处理是对元数据进行分词处理、标准化处理,从元数据中提取出特征信息以作为基础指标参数;例如,当元数据为个人基本信息时,从个人基本信息中提取出用户年龄信息、用户身高信息、用户体重信息以作为基础指标参数。
步骤S102:获取所述目标对象的中间指标参数,并在所述图数据库中分别为每个中间指标参数生成对应的第二指标节点;其中,所述中间指标参数是根据所述基础指标参数并按照预设指标生成规则计算得到的。
在本实施例中,一个中间指标参数是基于一个或多个基础指标参数,按照预设指标生成规则计算得到的。每个中间指标参数均有对应的预设指标生成规则;一个中间指标参数的预设指标生成规则包括:一个或多个基础指标参数、以及运算逻辑;例如,当中间指标参数为用户当月总消费额时,基础指标参数包括:用户各个银行卡的当月支出信息、用户各种网络贷款平台的当月贷款信息;运算逻辑为将所有当月支出信息和当月贷款信息进行相加,以得到用户当月总消费额。
步骤S103:在所述图数据库中,根据所述预设指标生成规则,在所述第一指标节点与所述第二指标节点之间添加对应的指标关联关系。
具体的,所述方法还包括:
为每个指标关联关系添加指标属性信息;其中,所述指标属性信息包括:对应的预设指标生成规则以及关联关系权重值。
由于一个第二指标节点可以是根据多个第一指标节点生成的,因此,每个第一指标节点对第二指标节点的影响大小不同,影响大的第一指标节点对应的权重值大,影响小的第一指标节点对应的权重值小。
在本实施例中,一个第二指标节点会与一个或多个第一指标节点之间存在指标关联关系;此外,由于一个第一指标节点可能会被用于生成多个第二指标节点,因此,一个第一指标节点也会与多个第二指标节点存在指标关联关系。
步骤S104:获取所述目标对象的标签参数,并在所述图数据库中分别为每个标签参数生成对应的标签节点;其中,所述标签参数是根据所述第一指标节点和/或第二指标节点并按照预设标签生成规则计算得到的。
预设标签生成规则为根据基础指标参数和/或中间指标参数,按照某种运算逻辑计算出标签参数的规则;每个标签参数均有对应的预设标签规则;一个标签参数的预设标签规则包括:基础指标参数和/或中间指标参数、以及运算逻辑。
步骤S105:在所述图数据库中,根据所述预设标签生成规则,在所述第一指标节点、第二指标节点以及标签节点之间添加对应的标签关联关系。
具体的,所述方法还包括:
为每个标签关联关系添加标签属性信息;其中,所述标签属性信息包括:对应的预设标签生成规则以及关联关系权重值。
在本实施例中,一个标签节点会与一个或多个指标节点之间存在标签关联关系;此外,由于一个指标节点可能会被用于生成多个标签节点,因此,一个标签节点也会与多个指标节点存在标签关联关系。
步骤S106:对所有标签节点进行聚类分组以得到各个标签组,并在所述图数据库中分别生成代表各个标签组的标签组节点。
在本实施例中,按照预设聚类分组规则对各个标签节点进行分组操作,将具有相同属性特征的标签节点划分到一个标签组中。
步骤S107:在所述图数据库中,在每个标签组节点和对应的各个标签节点之间添加标签组关联关系,以在所述图数据库中形成所述目标对象的用户画像。
在本实施例中,每个标签节点仅可以被划分至一个标签组节点中,因此,会存在一个标签组节点与多个标签节点对应存在标签组关联关系。
在本实施例中,将生产用户图像所用到的指标、指标规则、标签、标签规则、标签组,通过图数据库进行直观的表达。在一个图数据库中包含两种基本的数据类型:节点Nodes和关联关系Relationships;节点通过关联关系连接起来,形成关系型网络结果。在用户画像的标签指标管理***中,可以将用户、指标、标签、标签组定义为节点,将指标规则和标签规则定义为关联关系,这样就可以通过图数据库的方式记录一个用户画像的创建过程。
具体的,所述方法还包括:
当接收到由客户端发送来的请求消息时,从所述图数据库中获取与所述请求消息对应的用户画像,并将所述用户画像发送至所述客户端,以供所述客户端根据所述用户画像在显示界面中绘制出用户画像示意图;
其中,所述用户画像包括:第一指标节点、第二指标节点、指标关联关系、标签节点、标签关联关系、标签组节点和标签组关联关系。
进一步的,当所述客户端接收到所述用户画像时,执行以下步骤:
步骤A1:所述客户端在显示界面中分别绘制出用于代表各个第一指标节点的第一图形,在绘制出的第一图形上方分别绘制出用于代表各个第二指标节点的第二图形,并根据所述指标关联关系在所述第一图形和所述第二图形之间绘制第一连接线。
优选的,所述方法还包括:
根据每个指标关联关系的指标属性信息,在对应的第一连接线上添加用于表示对应指标生成规则的第一标识,并根据关联关系权重值调整所述第一连接线的粗细。
步骤A2:所述客户端在绘制出的所述第二图形上方分别绘制出用于代表各个标签节点的第三图形,并根据所述标签关联关系在所述第一图形和第三图形以及第二图形和第三图形之间绘制第二连接线。
优选的,所述方法还包括:
根据每个标签关联关系的标签属性信息,在对应的第二连接线上添加用于表示对应标签生成规则的第二标识,并根据关联关系权重值调整所述第二连接线的粗细。
步骤A3:所述客户端在绘制出的所述第三图形上方分别绘制出用于代表各个标签组节点的第四图形,并根据所述标签组关联关系在所述第三图形和第四图形之间绘制第三连接线。
需要说明的是,所述第一图形、第二图形、第三图形和第四图形可以通过形状和颜色进行区分;所述第一连接线、第二连接线和第三连接线也可以通过不同线段进行区分。
通过上述步骤A1至A3,可以为目标对象绘制出可视化的用户图像解析图,让用户画像的生成过程形象化,让用户画像结果可解释和可溯源。
此外,所述方法还包括:
当接收到由客户端发送来的溯源消息时,从所述图数据库中获取与所述溯源消息对应的目标节点,并根据所述目标节点所在的用户画像确定出形成所述目标节点的根节点;其中,所述目标节点和根节点为所述用户画像中的第一指标节点、第二指标节点、标签节点或标签组节点。
例如,当所述目标节点为标签节点时,根据对应的用户画像确定出与所述标签节点关联的各个第二指标节点,以及与所述各个第二指标节点对应的第一指标节点,此时,形成所述标签节点的第一指标节点和第二指标节点即为根节点。
由于传统的用户画像是存储在关系型数据库中,如果指标和标签之间关系复杂,需要存储多张数据表,传统数据库想要查询一些数据得通过各种联表操作才能做到,sql会写的很负责,也不利于维护,同时性能也不高。而在本实施例中,通过图数据库存储用户画像相关信息,仅仅通过简单的一句cypher语句边可实现查询通过,同时执行速度也会快很多。
此外,所述方法还包括:
当接收到修改消息时,从所述图数据库中获取与所述修改消息对应的用户画像,并根据所述修改消息在所述用户画像中增加、删除、或更改节点信息以及对应的关联关系信息。
实施例二
本发明实施例提供了一种构建用户画像的装置,如图2所示,该装置具体包括以下组成部分:
第一节点模块201,用于获取目标对象的基础指标参数,并在图数据库中分别为每个基础指标参数生成对应的第一指标节点;其中,所述基础指标参数是对所述目标对象的元数据进行预处理后得到的;
第二节点模块202,用于获取所述目标对象的中间指标参数,并在所述图数据库中分别为每个中间指标参数生成对应的第二指标节点;其中,所述中间指标参数是根据所述基础指标参数并按照预设指标生成规则计算得到的;
指标关联模块203,用于在所述图数据库中,根据所述预设指标生成规则,在所述第一指标节点与所述第二指标节点之间添加对应的指标关联关系;
标签节点模块204,用于获取所述目标对象的标签参数,并在所述图数据库中分别为每个标签参数生成对应的标签节点;其中,所述标签参数是根据所述第一指标节点和/或第二指标节点并按照预设标签生成规则计算得到的;
标签关联模块205,用于在所述图数据库中,根据所述预设标签生成规则,在所述第一指标节点、第二指标节点以及标签节点之间添加对应的标签关联关系;
标签组节点模块206,用于对所有标签节点进行聚类分组以得到各个标签组,并在所述图数据库中分别生成代表各个标签组的标签组节点;
标签组关联模块207,用于在所述图数据库中,在每个标签组节点和对应的各个标签节点之间添加标签组关联关系,以在所述图数据库中形成所述目标对象的用户画像。
具体的,指标关联模块203,还用于:
为每个指标关联关系添加指标属性信息;其中,所述指标属性信息包括:对应的预设指标生成规则以及关联关系权重值。
标签关联模块205,还用于:
为每个标签关联关系添加标签属性信息;其中,所述标签属性信息包括:对应的预设标签生成规则以及关联关系权重值。
进一步的,所述装置还包括:
应答模块,用于当接收到由客户端发送来的请求消息时,从所述图数据库中获取与所述请求消息对应的用户画像,并将所述用户画像发送至所述客户端,以供所述客户端根据所述用户画像在显示界面中绘制出用户画像示意图;其中,所述用户画像包括:第一指标节点、第二指标节点、指标关联关系、标签节点、标签关联关系、标签组节点和标签组关联关系。
所述装置还包括:
溯源模块,用于当接收到由客户端发送来的溯源消息时,从所述图数据库中获取与所述溯源消息对应的目标节点,并根据所述目标节点所在的用户画像确定出形成所述目标节点的根节点;其中,所述目标节点和根节点为所述用户画像中的第一指标节点、第二指标节点、标签节点或标签组节点。
所述装置还包括:
更新模块,用于当接收到修改消息时,从所述图数据库中获取与所述修改消息对应的用户画像,并根据所述修改消息在所述用户画像中增加、删除、或更改节点信息以及对应的关联关系信息。
实施例三
本实施例还提供一种计算机设备,如可以执行程序的智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器,或者多个服务器所组成的服务器集群)等。如图3所示,本实施例的计算机设备30至少包括但不限于:可通过***总线相互通信连接的存储器301、处理器302。需要指出的是,图3仅示出了具有组件301-302的计算机设备30,但是应理解的是,并不要求实施所有示出的组件,可以替代的实施更多或者更少的组件。
本实施例中,存储器301(即可读存储介质)包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如,SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中,存储器301可以是计算机设备30的内部存储单元,例如该计算机设备30的硬盘或内存。在另一些实施例中,存储器301也可以是计算机设备30的外部存储设备,例如该计算机设备30上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。当然,存储器301还可以既包括计算机设备30的内部存储单元也包括其外部存储设备。在本实施例中,存储器301通常用于存储安装于计算机设备30的操作***和各类应用软件,例如实施例二的构建用户画像的装置的程序代码等。此外,存储器301还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
处理器302在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器302通常用于控制计算机设备30的总体操作。
具体的,在本实施例中,处理器302用于执行处理器302中存储的构建用户画像的方法的程序,所述构建用户画像的方法的程序被执行时实现如下步骤:
获取目标对象的基础指标参数,并在图数据库中分别为每个基础指标参数生成对应的第一指标节点;其中,所述基础指标参数是对所述目标对象的元数据进行预处理后得到的;
获取所述目标对象的中间指标参数,并在所述图数据库中分别为每个中间指标参数生成对应的第二指标节点;其中,所述中间指标参数是根据所述基础指标参数并按照预设指标生成规则计算得到的;
在所述图数据库中,根据所述预设指标生成规则,在所述第一指标节点与所述第二指标节点之间添加对应的指标关联关系;
获取所述目标对象的标签参数,并在所述图数据库中分别为每个标签参数生成对应的标签节点;其中,所述标签参数是根据所述第一指标节点和/或第二指标节点并按照预设标签生成规则计算得到的;
在所述图数据库中,根据所述预设标签生成规则,在所述第一指标节点、第二指标节点以及标签节点之间添加对应的标签关联关系;
对所有标签节点进行聚类分组以得到各个标签组,并在所述图数据库中分别生成代表各个标签组的标签组节点;
在所述图数据库中,在每个标签组节点和对应的各个标签节点之间添加标签组关联关系,以在所述图数据库中形成所述目标对象的用户画像。
上述方法步骤的具体实施例过程可参见第一实施例,本实施例在此不再重复赘述。
实施例四
本实施例还提供一种计算机可读存储介质,如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如,SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如下方法步骤:
获取目标对象的基础指标参数,并在图数据库中分别为每个基础指标参数生成对应的第一指标节点;其中,所述基础指标参数是对所述目标对象的元数据进行预处理后得到的;
获取所述目标对象的中间指标参数,并在所述图数据库中分别为每个中间指标参数生成对应的第二指标节点;其中,所述中间指标参数是根据所述基础指标参数并按照预设指标生成规则计算得到的;
在所述图数据库中,根据所述预设指标生成规则,在所述第一指标节点与所述第二指标节点之间添加对应的指标关联关系;
获取所述目标对象的标签参数,并在所述图数据库中分别为每个标签参数生成对应的标签节点;其中,所述标签参数是根据所述第一指标节点和/或第二指标节点并按照预设标签生成规则计算得到的;
在所述图数据库中,根据所述预设标签生成规则,在所述第一指标节点、第二指标节点以及标签节点之间添加对应的标签关联关系;
对所有标签节点进行聚类分组以得到各个标签组,并在所述图数据库中分别生成代表各个标签组的标签组节点;
在所述图数据库中,在每个标签组节点和对应的各个标签节点之间添加标签组关联关系,以在所述图数据库中形成所述目标对象的用户画像。
上述方法步骤的具体实施例过程可参见第一实施例,本实施例在此不再重复赘述。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。
以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种构建用户画像的方法,其特征在于,所述方法包括:
获取目标对象的基础指标参数,并在图数据库中分别为每个基础指标参数生成对应的第一指标节点;其中,所述基础指标参数是对所述目标对象的元数据进行预处理后得到的;
获取所述目标对象的中间指标参数,并在所述图数据库中分别为每个中间指标参数生成对应的第二指标节点;其中,所述中间指标参数是根据所述基础指标参数并按照预设指标生成规则计算得到的;
在所述图数据库中,根据所述预设指标生成规则,在所述第一指标节点与所述第二指标节点之间添加对应的指标关联关系;
获取所述目标对象的标签参数,并在所述图数据库中分别为每个标签参数生成对应的标签节点;其中,所述标签参数是根据所述第一指标节点和/或第二指标节点并按照预设标签生成规则计算得到的;
在所述图数据库中,根据所述预设标签生成规则,在所述第一指标节点、第二指标节点以及标签节点之间添加对应的标签关联关系;
对所有标签节点进行聚类分组以得到各个标签组,并在所述图数据库中分别生成代表各个标签组的标签组节点;
在所述图数据库中,在每个标签组节点和对应的各个标签节点之间添加标签组关联关系,以在所述图数据库中形成所述目标对象的用户画像。
2.根据权利要求1所述的构建用户画像的方法,其特征在于,所述方法还包括:
为每个指标关联关系添加指标属性信息;其中,所述指标属性信息包括:对应的预设指标生成规则以及关联关系权重值。
3.根据权利要求1所述的构建用户画像的方法,其特征在于,所述方法还包括:
为每个标签关联关系添加标签属性信息;其中,所述标签属性信息包括:对应的预设标签生成规则以及关联关系权重值。
4.根据权利要求1所述的构建用户画像的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当接收到由客户端发送来的请求消息时,从所述图数据库中获取与所述请求消息对应的用户画像,并将所述用户画像发送至所述客户端,以供所述客户端根据所述用户画像在显示界面中绘制出用户画像示意图;
其中,所述用户画像包括:第一指标节点、第二指标节点、指标关联关系、标签节点、标签关联关系、标签组节点和标签组关联关系。
5.根据权利要求1所述的构建用户画像的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当接收到由客户端发送来的溯源消息时,从所述图数据库中获取与所述溯源消息对应的目标节点,并根据所述目标节点所在的用户画像确定出形成所述目标节点的根节点;其中,所述目标节点和根节点为所述用户画像中的第一指标节点、第二指标节点、标签节点或标签组节点。
6.根据权利要求2所述的构建用户画像的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当接收到修改消息时,从所述图数据库中获取与所述修改消息对应的用户画像,并根据所述修改消息在所述用户画像中增加、删除、或更改节点信息以及对应的关联关系信息。
7.一种构建用户画像的装置,其特征在于,所述装置包括:
第一节点模块,用于获取目标对象的基础指标参数,并在图数据库中分别为每个基础指标参数生成对应的第一指标节点;其中,所述基础指标参数是对所述目标对象的元数据进行预处理后得到的;
第二节点模块,用于获取所述目标对象的中间指标参数,并在所述图数据库中分别为每个中间指标参数生成对应的第二指标节点;其中,所述中间指标参数是根据所述基础指标参数并按照预设指标生成规则计算得到的;
指标关联模块,用于在所述图数据库中,根据所述预设指标生成规则,在所述第一指标节点与所述第二指标节点之间添加对应的指标关联关系;
标签节点模块,用于获取所述目标对象的标签参数,并在所述图数据库中分别为每个标签参数生成对应的标签节点;其中,所述标签参数是根据所述第一指标节点和/或第二指标节点并按照预设标签生成规则计算得到的;
标签关联模块,用于在所述图数据库中,根据所述预设标签生成规则,在所述第一指标节点、第二指标节点以及标签节点之间添加对应的标签关联关系;
标签组节点模块,用于对所有标签节点进行聚类分组以得到各个标签组,并在所述图数据库中分别生成代表各个标签组的标签组节点;
标签组关联模块,用于在所述图数据库中,在每个标签组节点和对应的各个标签节点之间添加标签组关联关系,以在所述图数据库中形成所述目标对象的用户画像。
8.根据权利要求7所述的构建用户画像的装置,其特征在于,所述装置还包括:
应答模块,用于当接收到由客户端发送来的请求消息时,从所述图数据库中获取与所述请求消息对应的用户画像,并将所述用户画像发送至所述客户端,以供所述客户端根据所述用户画像在显示界面中绘制出用户画像示意图;其中,所述用户画像包括:第一指标节点、第二指标节点、指标关联关系、标签节点、标签关联关系、标签组节点和标签组关联关系。
9.一种计算机设备,所述计算机设备包括:存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至6任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一项所述方法的步骤。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112131475A (zh) * | 2020-09-25 | 2020-12-25 | 重庆邮电大学 | 一种可解释、可交互的用户画像方法及装置 |
CN116738216A (zh) * | 2023-08-15 | 2023-09-12 | 湖南警察学院 | 预警大数据的关联处理方法和装置 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2017080176A1 (zh) * | 2015-11-12 | 2017-05-18 | 乐视控股(北京)有限公司 | 个体用户画像方法和*** |
CN106815240A (zh) * | 2015-11-30 | 2017-06-09 | 任子行网络技术股份有限公司 | 一种基于移动mac的身份关系分析方法和*** |
CN107578292A (zh) * | 2017-09-19 | 2018-01-12 | 上海财经大学 | 一种用户画像构建*** |
CN108090198A (zh) * | 2017-12-22 | 2018-05-29 | 浙江创邻科技有限公司 | 图数据库创建及数据加载方法、设备及介质 |
US20180239767A1 (en) * | 2017-02-22 | 2018-08-23 | International Business Machines Corporation | Computerized cognitive recall assistance |
WO2019061976A1 (zh) * | 2017-09-28 | 2019-04-04 | 平安科技(深圳)有限公司 | 基金产品推荐方法、装置、终端设备及存储介质 |
CN109657135A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-04-19 | 华南理工大学 | 一种基于神经网络的学者用户画像信息抽取方法及模型 |
CN110196849A (zh) * | 2019-06-05 | 2019-09-03 | 普元信息技术股份有限公司 | 基于大数据治理技术实现用户画像构建处理的***及其方法 |
CN110413897A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-11-05 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 用户兴趣挖掘方法、装置、存储介质和计算机设备 |
CN110458641A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-11-15 | 苏宁云计算有限公司 | 一种电商推荐方法及*** |
CN110689385A (zh) * | 2019-10-16 | 2020-01-14 | 国网山东省电力公司信息通信公司 | 一种基于知识图谱的电力客服用户画像构建方法 |
CN110688566A (zh) * | 2019-09-06 | 2020-01-14 | 平安科技(深圳)有限公司 | 基于用户画像的数据推送方法、***、设备及存储介质 |
-
2020
- 2020-03-25 CN CN202010219187.XA patent/CN111444368B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2017080176A1 (zh) * | 2015-11-12 | 2017-05-18 | 乐视控股(北京)有限公司 | 个体用户画像方法和*** |
CN106815240A (zh) * | 2015-11-30 | 2017-06-09 | 任子行网络技术股份有限公司 | 一种基于移动mac的身份关系分析方法和*** |
US20180239767A1 (en) * | 2017-02-22 | 2018-08-23 | International Business Machines Corporation | Computerized cognitive recall assistance |
CN107578292A (zh) * | 2017-09-19 | 2018-01-12 | 上海财经大学 | 一种用户画像构建*** |
WO2019061976A1 (zh) * | 2017-09-28 | 2019-04-04 | 平安科技(深圳)有限公司 | 基金产品推荐方法、装置、终端设备及存储介质 |
CN108090198A (zh) * | 2017-12-22 | 2018-05-29 | 浙江创邻科技有限公司 | 图数据库创建及数据加载方法、设备及介质 |
CN109657135A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-04-19 | 华南理工大学 | 一种基于神经网络的学者用户画像信息抽取方法及模型 |
CN110196849A (zh) * | 2019-06-05 | 2019-09-03 | 普元信息技术股份有限公司 | 基于大数据治理技术实现用户画像构建处理的***及其方法 |
CN110413897A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-11-05 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 用户兴趣挖掘方法、装置、存储介质和计算机设备 |
CN110458641A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-11-15 | 苏宁云计算有限公司 | 一种电商推荐方法及*** |
CN110688566A (zh) * | 2019-09-06 | 2020-01-14 | 平安科技(深圳)有限公司 | 基于用户画像的数据推送方法、***、设备及存储介质 |
CN110689385A (zh) * | 2019-10-16 | 2020-01-14 | 国网山东省电力公司信息通信公司 | 一种基于知识图谱的电力客服用户画像构建方法 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112131475A (zh) * | 2020-09-25 | 2020-12-25 | 重庆邮电大学 | 一种可解释、可交互的用户画像方法及装置 |
CN112131475B (zh) * | 2020-09-25 | 2023-10-10 | 重庆邮电大学 | 一种可解释、可交互的用户画像方法及装置 |
CN116738216A (zh) * | 2023-08-15 | 2023-09-12 | 湖南警察学院 | 预警大数据的关联处理方法和装置 |
CN116738216B (zh) * | 2023-08-15 | 2023-12-26 | 湖南警察学院 | 预警大数据的关联处理方法和装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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