CN112487286B - 目标用户确定方法、装置、***、电子设备及介质 - Google Patents
目标用户确定方法、装置、***、电子设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112487286B CN112487286B CN202011319672.0A CN202011319672A CN112487286B CN 112487286 B CN112487286 B CN 112487286B CN 202011319672 A CN202011319672 A CN 202011319672A CN 112487286 B CN112487286 B CN 112487286B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- determining
- target
- information
- application
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 18
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 206010044565 Tremor Diseases 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000000802 evaporation-induced self-assembly Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/34—Browsing; Visualisation therefor
- G06F16/345—Summarisation for human users
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
- G06Q30/0631—Item recommendations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/02—Banking, e.g. interest calculation or account maintenance
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Economics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Development Economics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本申请提供了一种目标用户确定方法、装置、电子设备及介质,应用于智能获客技术领域,其中该方法包括:基于第三方应用平台公开的数据确定第一应用客户,然后基于与第一用户关联的第二应用用户发布的信息确定目标用户(如具有金融业务需求的用户),实现了自动获客,提升了获客的效率、降低了获客成本,此外,避免了从第三方平台购买数据存在合规的问题。
Description
技术领域
本申请涉及智能获客技术领域,具体而言,本申请涉及一种目标用户确定方法、装置、***、电子设备及介质。
背景技术
目前商业银行主要靠各种线上、线下活动以及和各大互联网平台的合作来获取新客,但随着近年来客户个人信息保护意识的增强,商业银行和各大互联网平台共享数据及客户信息变得越来越困难,例如直接向运营商或者电商平台购买用户数据目前就存在较大的合规风险,商业银行通过线上渠道获取新客变得越来越困难。
发明内容
本申请提供了一种目标用户确定方法、装置、***、电子设备及介质,用于基于第三方应用平台公开的数据自动确定目标用户(如具有金融业务需求的用户),与传统的线下渠道获客或者线上平台广告投放的获客方式相比,获客更高效且更经济,此外,避免了从第三方平台购买数据存在合规的问题。本申请采用的技术方案如下:
第一方面,提供了一种目标用户确定方法,包括:
基于第三方应用平台的公开数据确定至少一个第一应用用户,公开数据包括应用用户名称、应用用户简介、粉丝数;
基于至少一个第一应用用户确定与第一应用用户关联的多个第二应用用户;
获取各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息;
基于各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息确定至少一个目标用户。
可选地,基于各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息确定至少一个目标用户,包括:
基于各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息筛选确定符合目标主题的信息;
将符合目标主题的信息对应的用户确定为目标用户。
可选地,基于各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息筛选确定符合目标主题的信息,包括:
基于各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息通过LDA话题模型确定在第三方应用平台发布的信息的主题;
基于确定的在第三方应用平台发布的信息的主题确定符合目标主题的信息。
可选地,在第三方应用平台发布的信息包括发表文本、评论文本、转发文本、点赞文本中的至少一项。
可选地,基于各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息筛选确定符合目标主题的在第三方应用平台发布的信息,包括:
基于各个第二应用用户第一阈值时间段内针对第一应用用户的评论文本筛选确定符合目标主题的评论文本;
将符合目标主题的信息对应的用户确定为目标用户,包括:
将符合目标主题的评论文本对应的用户确定为候选用户;
获取候选用户第二预定时间段内在第三方应用平台发布的符合目标主题的信息;
基于符合目标主题的信息以及预定的规则确定候选用户的评分;
当候选用户的评分满足预定阈值分数时,将候选用户确定为目标用户。
可选地,该方法还包括:
确定针对目标用户的推送内容,并将推送内容推荐至目标用户。
可选地,所诉目标主题为金融主题。
第二方面,提供了一种目标用户确定装置,包括:
第一确定模块,用于基于第三方应用平台的公开数据确定至少一个第一应用用户,公开数据包括应用用户名称、应用用户简介、粉丝数;
第二确定模块,用于基于至少一个第一应用用户确定与第一应用用户关联的多个第二应用用户;
获取模块,用于获取各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息;
第三确定模块,用于基于各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息确定至少一个目标用户。
可选地,第三确定模块包括:
第一确定单元,用于基于各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息筛选确定符合目标主题的信息;
第二确定单元,用于将符合目标主题的信息对应的用户确定为目标用户。
可选地,第一确定单元包括:
第一确定子单元,用于基于各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息通过LDA话题模型确定在第三方应用平台发布的信息的主题;
第二确定子单元,用于基于确定的在第三方应用平台发布的信息的主题确定符合目标主题的信息。
可选地,在第三方应用平台发布的信息包括发表文本、评论文本、转发文本、点赞文本中的至少一项。
可选地,第一确定单元包括:
第三确定子单元,用于基于各个第二应用用户第一阈值时间段内针对第一应用用户的评论文本筛选确定符合目标主题的评论文本;
第二确定单元包括:
第四确定子单元,用于将符合目标主题的评论文本对应的用户确定为候选用户;
获取子单元,用于获取候选用户第二预定时间段内在第三方应用平台发布的符合目标主题的信息;
第五确定子单元,用于基于符合目标主题的信息以及预定的规则确定候选用户的评分;
第六确定子单元,用于当候选用户的评分满足预定阈值分数时,将候选用户确定为目标用户。
可选地,该装置还包括:
第四确定模块,用于确定针对目标用户的推送内容,并将推送内容推荐至目标用户。
可选地,所诉目标主题为金融主题。
第三方面,提供了一种电子设备,该电子设备包括:
一个或多个处理器;
存储器;
一个或多个应用程序,其中一个或多个应用程序被存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行,一个或多个程序配置用于:执行第一方面所示的目标用户确定方法。
第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,计算机存储介质用于存储计算机指令,当其在计算机上运行时,使得计算机可以执行第一方面所示的目标用户确定方法。
本申请提供了一种目标用户确定方法、装置、***、电子设备及介质,与现有技术通过传统的线下渠道获客或者线上平台广告投放的获客方式相比,本申请通过基于第三方应用平台的公开数据确定至少一个第一应用用户,公开数据包括应用用户名称、应用用户简介、粉丝数;基于至少一个第一应用用户确定与第一应用用户关联的多个第二应用用户;获取各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息;基于各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息确定至少一个目标用户。即基于第三方应用平台公开的数据确定第一应用客户,然后基于与第一用户关联的第二应用用户发布的信息确定目标用户(如具有金融业务需求的用户),实现了自动获客,提升了获客的效率、降低了获客成本,此外,避免了从第三方平台购买数据存在合规的问题。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,这些将从下面的描述中变得明显,或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1为本申请实施例的一种目标用户确定方法的流程示意图;
图2为本申请实施例的一种目标用户确定装置的结构示意图;
图3为本申请实施例的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例,各实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本申请,而不能解释为对本申请的限制。
本技术领域技术人员可以理解,除非特意声明,这里使用的单数形式”一”、”一个”和”该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是,本申请的说明书中使用的措辞”包括”是指存在特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件,但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。这里使用的措辞”和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合,对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图,对本申请的实施例进行描述。
实施例一
如图1所示,本申请实施例提供了一种目标用户确定方法,该方法包括:
步骤S101,基于第三方应用平台的公开数据确定至少一个第一应用用户,公开数据包括应用用户名称、应用用户简介、粉丝数;
步骤S102,基于至少一个第一应用用户确定与第一应用用户关联的多个第二应用用户;其中,可以对第二应用用户进行初步筛选,如可以去除掉非个人用户(其中,非个人用户不是服务的目标对象),如目标主题为金融主题,可以去除掉一些电视台财经相关的用户。
步骤S103,获取各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息;
步骤S104,基于各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息确定至少一个目标用户。
具体地,可以通过爬虫技术或者第三方应用平台提供的接口获取第三方应用平台的公开数据;其中,该第三方应用平台可以为一个,也可以为多个,如微博、知乎、抖音、快手、微视等应用平台,其中,该公开数据包括但不限于应用用户名称、应用用户简介、粉丝数、点赞数;具体地,可以根据应用用户的名称、应用用户简介、关注数、点赞数确定第一应用用户,其中,第一应用用户可以是目标主题相关的博主(微博主、主播),如金融主题相关的博主。
示例性地,以第三方应用为微博进行说明,基于至少一个第一应用用户确定与第一应用用户关联的多个第二应用用户;具体地可以将与第一应用用户具有评论、转发、关注关系的应用用户作为第二应用用户。
然后,获取各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息;其中,该发布的信息包括但不限于用户发表的微博(发表文本)、发布的评论(评论文本)、转发的文本、点赞文本。然后可以根据自然语言理解技术,基于各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息确定至少一个目标用户。
其中,如果第三方应用为抖音、快手等短视频平台,相应的可以将视频转化为对应的文本,相应的用户的发表文本、转发的文本、点赞文本为相应的短视频转化得到的对应的文本。
本申请实施例提供了一种目标用户确定方法,与现有技术通过传统的线下渠道获客或者线上平台广告投放的获客方式相比,本申请通过基于第三方应用平台的公开数据确定至少一个第一应用用户,公开数据包括应用用户名称、应用用户简介、粉丝数;基于至少一个第一应用用户确定与第一应用用户关联的多个第二应用用户;获取各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息;基于各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息确定至少一个目标用户。即基于第三方应用平台公开的数据确定第一应用客户,然后基于与第一用户关联的第二应用用户发布的信息确定目标用户(如具有金融业务需求的用户),实现了自动获客,提升了获客的效率、降低了获客成本,此外,避免了从第三方平台购买数据存在合规的问题。
本申请实施例提供了一种可能的实现方式,具体地,基于各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息确定至少一个目标用户,包括:
基于各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息筛选确定符合目标主题的信息;
将符合目标主题的信息对应的用户确定为目标用户。如发布消息的主题为A、B、C、D,其中,A、C为目标主题,则将主题为A、C的消息对应的用户确定为目标用户。
具体地,可以通过自然语言理解技术确定发布信息的主题;具体地,可以基于各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息通过LDA话题模型确定在第三方应用平台发布的信息的主题,然后基于确定的在第三方应用平台发布的信息的主题确定符合目标主题的信息。其中,LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档主题生成模型,也称为一个三层贝叶斯概率模型,包含词、主题和文档三层结构。LDA是一种非监督机器学习技术,可以用来识别大规模文档集(document collection)或语料库(corpus)中潜藏的主题信息。它采用了词袋(bag ofwords)的方法,这种方法将每一篇文档视为一个词频向量,从而将文本信息转化为了易于建模的数字信息。但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序,这简化了问题的复杂性,同时也为模型的改进提供了契机。每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布,而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布。
本申请实施例提供了一种可能的实现方式,基于各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息筛选确定符合目标主题的在第三方应用平台发布的信息,包括:
基于各个第二应用用户第一阈值时间段内针对第一应用用户的评论文本筛选确定符合目标主题的评论文本;
将符合目标主题的信息对应的用户确定为目标用户,包括:
将符合目标主题的评论文本对应的用户确定为候选用户;
获取候选用户第二预定时间段内在第三方应用平台发布的符合目标主题的信息;
基于符合目标主题的信息以及预定的规则确定候选用户的评分;
当候选用户的评分满足预定阈值分数时,将候选用户确定为目标用户。
示例性地(以第三方应用为微博为例),获取各个第二应用用户三天内针对第一应用用户的评论信息,然后确定各个评论信息的主题,将主题符合目标主题(如金融主题)的评论对应用户作为候选用户,从而实现了对第一应用用户的筛选,减少后续的数据处理量。然后获取各个候选用户在一个月内(第二预定时间段可根据情形进行调整)在第三方应用平台发布的符合目标主题的信息,其中,可以先获取候选用户发布的信息,然后基于确定的信息的主题确定在第三方应用平台发布的符合目标主题的信息。其中,候选用户的评分可以通过如下公式实现,
其中,其中S为用户历史微博发布内容价值分,从i到n是指用户发布的符合主题的信息个数代码,θ为微博类型系数,t为该条微博距今的时间差系数,P为客户当前价值总评分。然后当候选用户的评分满足预定阈值分数时,将候选用户确定为目标用户。
本申请实施提供了一种可能的实现方式,该方法还包括:
确定针对目标用户的推送内容,并将推送内容推荐至目标用户。
实施例二
本申请实施例提供了另一种目标用户确定装置,如图2所示,该装置20包括:
第一确定模块201,用于基于第三方应用平台的公开数据确定至少一个第一应用用户,公开数据包括应用用户名称、应用用户简介、粉丝数;
第二确定模块202,用于基于至少一个第一应用用户确定与第一应用用户关联的多个第二应用用户;
获取模块203,用于获取各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息;
第三确定模块204,用于基于各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息确定至少一个目标用户。
可选地,第三确定模块包括:
第一确定单元,用于基于各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息筛选确定符合目标主题的信息;
第二确定单元,用于将符合目标主题的信息对应的用户确定为目标用户。
可选地,第一确定单元包括:
第一确定子单元,用于基于各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息通过LDA话题模型确定在第三方应用平台发布的信息的主题;
第二确定子单元,用于基于确定的在第三方应用平台发布的信息的主题确定符合目标主题的信息。
可选地,在第三方应用平台发布的信息包括发表文本、评论文本、转发文本、点赞文本中的至少一项。
可选地,第一确定单元包括:
第三确定子单元,用于基于各个第二应用用户第一阈值时间段内针对第一应用用户的评论文本筛选确定符合目标主题的评论文本;
第二确定单元包括:
第四确定子单元,用于将符合目标主题的评论文本对应的用户确定为候选用户;
获取子单元,用于获取候选用户第二预定时间段内在第三方应用平台发布的符合目标主题的信息;
第五确定子单元,用于基于符合目标主题的信息以及预定的规则确定候选用户的评分;
第六确定子单元,用于当候选用户的评分满足预定阈值分数时,将候选用户确定为目标用户。
可选地,该装置还包括:
第四确定模块,用于确定针对目标用户的推送内容,并将推送内容推荐至目标用户。
可选地,所诉目标主题为金融主题。
本申请实施例提供了一种目标用户确定装置,与现有技术通过传统的线下渠道获客或者线上平台广告投放的获客方式相比,本申请通过基于第三方应用平台的公开数据确定至少一个第一应用用户,公开数据包括应用用户名称、应用用户简介、粉丝数;基于至少一个第一应用用户确定与第一应用用户关联的多个第二应用用户;获取各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息;基于各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息确定至少一个目标用户。即基于第三方应用平台公开的数据确定第一应用客户,然后基于与第一用户关联的第二应用用户发布的信息确定目标用户(如具有金融业务需求的用户),实现了自动获客,提升了获客的效率、降低了获客成本,此外,避免了从第三方平台购买数据存在合规的问题。
本申请实施例提供了一种电子设备适用于上述方法实施例,具体实现方式和技术效果,在此不再赘述。
实施例三
本申请实施例提供了一种电子设备,如图3所示,图3所示的电子设备30包括:处理器301和存储器303。其中,处理器301和存储器303相连,如通过总线302相连。进一步地,电子设备30还可以包括收发器304。需要说明的是,实际应用中收发器304不限于一个,该电子设备30的结构并不构成对本申请实施例的限定。其中,处理器301应用于本申请实施例中,用于实现图2所示的模块的功能。收发器304包括接收机和发射机。
处理器301可以是CPU,通用处理器,DSP,ASIC,FPGA或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框,模块和电路。处理器301也可以是实现计算功能的组合,例如包含一个或多个微处理器组合,DSP和微处理器的组合等。
总线302可包括一通路,在上述组件之间传送信息。总线302可以是PCI总线或EISA总线等。总线302可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图3中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器303可以是ROM或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备,RAM或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备,也可以是EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质,但不限于此。
存储器303用于存储执行本申请方案的应用程序代码,并由处理器301来控制执行。处理器301用于执行存储器303中存储的应用程序代码,以实现图2所示实施例提供的装置的功能。
本申请实施例提供了一种电子设备,与现有技术通过传统的线下渠道获客或者线上平台广告投放的获客方式相比,本申请通过基于第三方应用平台的公开数据确定至少一个第一应用用户,公开数据包括应用用户名称、应用用户简介、粉丝数;基于至少一个第一应用用户确定与第一应用用户关联的多个第二应用用户;获取各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息;基于各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息确定至少一个目标用户。即基于第三方应用平台公开的数据确定第一应用客户,然后基于与第一用户关联的第二应用用户发布的信息确定目标用户(如具有金融业务需求的用户),实现了自动获客,提升了获客的效率、降低了获客成本,此外,避免了从第三方平台购买数据存在合规的问题。
本申请实施例提供了一种电子设备适用于上述方法实施例,具体实现方式和技术效果,在此不再赘述。
实施例四
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述实施例中所示的目标用户确定方法。
本申请提供了计算机可读存储介质,与现有技术通过传统的线下渠道获客或者线上平台广告投放的获客方式相比,本申请通过基于第三方应用平台的公开数据确定至少一个第一应用用户,公开数据包括应用用户名称、应用用户简介、粉丝数;基于至少一个第一应用用户确定与第一应用用户关联的多个第二应用用户;获取各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息;基于各个第二应用用户在第三方应用平台发布的信息确定至少一个目标用户。即基于第三方应用平台公开的数据确定第一应用客户,然后基于与第一用户关联的第二应用用户发布的信息确定目标用户(如具有金融业务需求的用户),实现了自动获客,提升了获客的效率、降低了获客成本,此外,避免了从第三方平台购买数据存在合规的问题。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质适用于上述方法实施例,具体实现方式和技术效果,在此不再赘述。
应该理解的是,虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,其可以以其他的顺序执行。而且,附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,其执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
以上仅是本申请的部分实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。
Claims (6)
1.一种目标用户确定方法,其特征在于,包括:
基于第三方应用平台的公开数据确定至少一个第一应用用户,所述公开数据包括应用用户名称、应用用户简介、粉丝数;
基于至少一个所述第一应用用户确定与所述第一应用用户关联的多个第二应用用户;
获取各个所述第二应用用户在所述第三方应用平台发布的信息;
基于各个所述第二应用用户在所述第三方应用平台发布的信息确定至少一个目标用户;
基于各个所述第二应用用户在所述第三方应用平台发布的信息确定至少一个目标用户,包括:
基于各个所述第二应用用户在所述第三方应用平台发布的信息筛选确定符合目标主题的信息;
将符合目标主题的信息对应的用户确定为目标用户;
所述基于各个所述第二应用用户在所述第三方应用平台发布的信息筛选确定符合目标主题的信息,包括:
基于各个所述第二应用用户在所述第三方应用平台发布的信息通过LDA话题模型确定在所述第三方应用平台发布的信息的主题;
基于确定的在所述第三方应用平台发布的信息的主题确定符合目标主题的信息;所述在第三方应用平台发布的信息包括发表文本、评论文本、转发文本、点赞文本中的至少一项;
基于各个所述第二应用用户在所述第三方应用平台发布的信息筛选确定符合目标主题的在所述第三方应用平台发布的信息,包括:
基于各个所述第二应用用户第一阈值时间段内针对所述第一应用用户的评论文本筛选确定符合目标主题的评论文本;
所述将符合目标主题的信息对应的用户确定为目标用户,包括:
将符合目标主题的评论文本对应的用户确定为候选用户;
获取所述候选用户第二预定时间段内在所述第三方应用平台发布的符合目标主题的信息;
基于符合目标主题的信息以及预定的规则确定所述候选用户的评分;
当所述候选用户的评分满足预定阈值分数时,将所述候选用户确定为目标用户。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,该方法还包括:
确定针对所述目标用户的推送内容,并将所述推送内容推荐至所述目标用户。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述目标主题为金融主题。
4.一种目标用户确定装置,其特征在于,包括:
第一确定模块,用于基于第三方应用平台的公开数据确定至少一个第一应用用户,所述公开数据包括应用用户名称、应用用户简介、粉丝数;
第二确定模块,用于基于至少一个所述第一应用用户确定与所述第一应用用户关联的多个第二应用用户;
获取模块,用于获取各个所述第二应用用户在所述第三方应用平台发布的信息;
第三确定模块,用于基于各个所述第二应用用户在所述第三方应用平台发布的信息确定至少一个目标用户;
基于各个所述第二应用用户在所述第三方应用平台发布的信息确定至少一个目标用户,包括:
基于各个所述第二应用用户在所述第三方应用平台发布的信息筛选确定符合目标主题的信息;
将符合目标主题的信息对应的用户确定为目标用户;
所述基于各个所述第二应用用户在所述第三方应用平台发布的信息筛选确定符合目标主题的信息,包括:
基于各个所述第二应用用户在所述第三方应用平台发布的信息通过LDA话题模型确定在所述第三方应用平台发布的信息的主题;
基于确定的在所述第三方应用平台发布的信息的主题确定符合目标主题的信息;所述在第三方应用平台发布的信息包括发表文本、评论文本、转发文本、点赞文本中的至少一项;
基于各个所述第二应用用户在所述第三方应用平台发布的信息筛选确定符合目标主题的在所述第三方应用平台发布的信息,包括:
基于各个所述第二应用用户第一阈值时间段内针对所述第一应用用户的评论文本筛选确定符合目标主题的评论文本;
所述将符合目标主题的信息对应的用户确定为目标用户,包括:
将符合目标主题的评论文本对应的用户确定为候选用户;
获取所述候选用户第二预定时间段内在所述第三方应用平台发布的符合目标主题的信息;
基于符合目标主题的信息以及预定的规则确定所述候选用户的评分;
当所述候选用户的评分满足预定阈值分数时,将所述候选用户确定为目标用户。
5.一种电子设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储器;
一个或多个应用程序,其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行,所述一个或多个应用程序配置用于:执行根据权利要求1至3任一项所述的目标用户确定方法。
6.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质用于存储计算机指令,当其在计算机上运行时,使得计算机执行上述权利要求1至3中任一项所述的目标用户确定方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011319672.0A CN112487286B (zh) | 2020-11-23 | 2020-11-23 | 目标用户确定方法、装置、***、电子设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011319672.0A CN112487286B (zh) | 2020-11-23 | 2020-11-23 | 目标用户确定方法、装置、***、电子设备及介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112487286A CN112487286A (zh) | 2021-03-12 |
CN112487286B true CN112487286B (zh) | 2024-05-28 |
Family
ID=74932946
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011319672.0A Active CN112487286B (zh) | 2020-11-23 | 2020-11-23 | 目标用户确定方法、装置、***、电子设备及介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112487286B (zh) |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104572797A (zh) * | 2014-05-12 | 2015-04-29 | 深圳市智搜信息技术有限公司 | 基于主题模型的个性化服务推荐***和方法 |
US9888086B1 (en) * | 2013-03-15 | 2018-02-06 | Google Llc | Providing association recommendations to users |
CN109544266A (zh) * | 2018-10-19 | 2019-03-29 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 产品数据推送方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN110246012A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-09-17 | 哈尔滨哈银消费金融有限责任公司 | 基于社交数据的消费金融产品推荐方法、装置和设备 |
CN110363593A (zh) * | 2019-07-19 | 2019-10-22 | 浙江大搜车软件技术有限公司 | 网络数据监控方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN110737846A (zh) * | 2019-10-28 | 2020-01-31 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 一种社交界面推荐方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111311332A (zh) * | 2020-02-28 | 2020-06-19 | 北京互金新融科技有限公司 | 用户数据的处理方法和装置 |
CN111428217A (zh) * | 2020-04-12 | 2020-07-17 | 中信银行股份有限公司 | 欺诈团伙识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
CN111914169A (zh) * | 2020-07-16 | 2020-11-10 | 中信银行股份有限公司 | 产品的推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
CN111966890A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-11-20 | 北京百度网讯科技有限公司 | 基于文本的事件推送方法、装置、电子设备和存储介质 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090157476A1 (en) * | 2007-12-18 | 2009-06-18 | Verizon Data Services Inc. | Marketing campaign management |
-
2020
- 2020-11-23 CN CN202011319672.0A patent/CN112487286B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9888086B1 (en) * | 2013-03-15 | 2018-02-06 | Google Llc | Providing association recommendations to users |
CN104572797A (zh) * | 2014-05-12 | 2015-04-29 | 深圳市智搜信息技术有限公司 | 基于主题模型的个性化服务推荐***和方法 |
CN109544266A (zh) * | 2018-10-19 | 2019-03-29 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 产品数据推送方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN110246012A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-09-17 | 哈尔滨哈银消费金融有限责任公司 | 基于社交数据的消费金融产品推荐方法、装置和设备 |
CN110363593A (zh) * | 2019-07-19 | 2019-10-22 | 浙江大搜车软件技术有限公司 | 网络数据监控方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN110737846A (zh) * | 2019-10-28 | 2020-01-31 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 一种社交界面推荐方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111311332A (zh) * | 2020-02-28 | 2020-06-19 | 北京互金新融科技有限公司 | 用户数据的处理方法和装置 |
CN111428217A (zh) * | 2020-04-12 | 2020-07-17 | 中信银行股份有限公司 | 欺诈团伙识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
CN111966890A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-11-20 | 北京百度网讯科技有限公司 | 基于文本的事件推送方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN111914169A (zh) * | 2020-07-16 | 2020-11-10 | 中信银行股份有限公司 | 产品的推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
涂海丽 ; 唐晓波 ; 谢力 ; .基于在线评论的用户需求挖掘模型研究.情报学报.2015,全文. * |
王秋森 ; 俞浩亮 ; 徐浩诚 ; 冯旭鹏 ; 刘利军 ; 黄青松 ; .基于LDA的微博用户粉丝亲密度评价模型.计算机应用与软件.2016,全文. * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112487286A (zh) | 2021-03-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
George | Successful strategic plan implementation in public organizations: Connecting people, process, and plan (3Ps) | |
CN108491529B (zh) | 信息推荐方法及装置 | |
Montejo-Ráez et al. | Ranked wordnet graph for sentiment polarity classification in twitter | |
US11281860B2 (en) | Method, apparatus and device for recognizing text type | |
US11087202B2 (en) | System and method for using deep learning to identify purchase stages from a microblog post | |
US8775429B2 (en) | Methods and systems for analyzing data of an online social network | |
US9582569B2 (en) | Targeted content distribution based on a strength metric | |
CN107146112B (zh) | 一种移动互联网广告投放方法 | |
US20080235005A1 (en) | Device, System and Method of Handling User Requests | |
KR20160059486A (ko) | 연속적인 소셜 커뮤니케이션을 위한 시스템 및 방법 | |
CN104376010B (zh) | 用户推荐方法和装置 | |
CN107391545B (zh) | 一种对用户进行分类的方法、输入方法及装置 | |
KR20150096294A (ko) | 질문 및 답변 분류 방법, 그리고 이 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 | |
CN106776873A (zh) | 一种推荐结果生成方法以及装置 | |
Mangal et al. | Analysis of users’ interest based on tweets | |
JP6070501B2 (ja) | 情報処理装置及び情報処理プログラム | |
US20160103835A1 (en) | Method and system for ranking suggestions | |
CN110895656A (zh) | 一种文本相似度计算方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN113590851A (zh) | 建议在线***中的实体创建内容并向内容添加标签 | |
Cui et al. | Personalized microblog recommendation using sentimental features | |
CN114428910A (zh) | 资源推荐方法、装置、电子设备、产品及介质 | |
CN115878752A (zh) | 文本情感的分析方法、装置、设备、介质及程序产品 | |
CN112487286B (zh) | 目标用户确定方法、装置、***、电子设备及介质 | |
CN111310060B (zh) | 推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
Das et al. | Opinion based on polarity and clustering for product feature extraction |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |