CN112836124A - 一种画像数据获取方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种画像数据获取方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：根据单个数据类型的数据中实体和实体之间的关系，确定该数据类型的知识图谱；其中，数据类型包括用户数据和业务数据；根据知识图谱和画像标签信息建立画像标签库；其中，画像标签信息包括画像标签等级和画像标签内容；响应于用户的标签查询请求查询画像标签库得到标签查询结果，以根据标签查询结果获取画像数据。通过运行本发明实施例所提供的技术方案，可以解决通过人工方式对行业特征进行分析并制定画像，然而由于行业更新较快以及人工采集的数据量较小等原因容易导致难以及时准确地获取画像数据的问题，实现提高画像数据获取的准确性和效率的效果。
Description
技术领域
本发明实施例涉及计算机技术，尤其涉及一种画像数据获取方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着社会发展，灵活用工场景的“新业态”模式不断出现，然而这种“新业态”模式中的行业和从业人员画像却千差万别，难以有能够适应各地零工行业实际业务环境的画像数据的获取方法。
现有技术中，往往通过人工方式对行业特征进行分析并制定画像，然而由于行业更新较快以及人工采集的数据量较小等原因容易导致难以及时准确地获取画像数据。
发明内容
本发明实施例提供一种画像数据获取方法、装置、电子设备及存储介质，以实现提高画像数据获取的准确性和效率。
第一方面，本发明实施例提供了一种画像数据获取方法，该方法包括：
根据单个数据类型的数据中实体和实体之间的关系，确定该数据类型的知识图谱；其中，所述数据类型包括用户数据和业务数据；
根据所述知识图谱和画像标签信息建立画像标签库；其中，所述画像标签信息包括画像标签等级和画像标签内容；
响应于用户的标签查询请求查询所述画像标签库得到标签查询结果，以根据所述标签查询结果获取画像数据。
第二方面，本发明实施例还提供了一种画像数据获取装置，该装置包括：
知识图谱确定模块，用于根据单个数据类型的数据中实体和实体之间的关系，确定该数据类型的知识图谱；其中，所述数据类型包括用户数据和业务数据；
画像标签库建立模块，用于根据所述知识图谱和画像标签信息建立画像标签库；其中，所述画像标签信息包括画像标签等级和画像标签内容；
标签查询结果获取模块，用于响应于用户的标签查询请求查询所述画像标签库得到标签查询结果，以根据所述标签查询结果获取画像数据。
第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的画像数据获取方法。
第四方面，本发明实施例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，该程序被处理器执行时实现如上所述的画像数据获取方法。
本发明实施例通过根据单个数据类型的数据中实体和实体之间的关系，确定该数据类型的知识图谱；其中，所述数据类型包括用户数据和业务数据；根据所述知识图谱和画像标签信息建立画像标签库；其中，所述画像标签信息包括画像标签等级和画像标签内容；响应于用户的标签查询请求查询所述画像标签库得到标签查询结果，以根据所述标签查询结果获取画像数据，解决通过人工方式对行业特征进行分析并制定画像，然而由于行业更新较快以及人工采集的数据量较小等原因容易导致难以及时准确地获取画像数据的问题，实现提高画像数据获取的准确性和效率的效果。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种画像数据获取方法的流程图；
图2为本发明实施例二提供的一种画像数据获取装置的结构示意图；
图3为本发明实施例三提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种画像数据获取方法的流程图，本实施例可适用于获取行业中画像数据的情况，该方法可以由本发明实施例所提供的画像数据获取装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现。参见图1，本实施例提供的画像数据获取方法，包括：
步骤110、根据单个数据类型的数据中实体和实体之间的关系，确定该数据类型的知识图谱；其中，所述数据类型包括用户数据和业务数据。
其中，单个数据类型的数据为用户数据或业务数据，可以对指定数据类型通过大数据等技术进行采集，并通过实体识别、关系抽取以及属性抽取等技术获取用户实体集和业务实体集。通过用户实体集和业务实体集中实体和实体之间的关系分别构建该数据类型的知识图谱。其中，用户数据可以为个人数据，也可以为企业数据，本实施例对此不作限制。
本实施例中，可选的，在确定该数据类型的知识图谱之前，还包括：
根据所述数据类型从至少两个预设数据渠道中获取候选数据；
根据所述候选数据确定目标数据；
相应的，则根据单个数据类型的数据中实体和实体之间的关系，确定该数据类型的知识图谱，包括：
根据单个数据类型的所述目标数据中实体和实体之间的关系，确定该数据类型的知识图谱。
其中，预设数据渠道可以包括数据主动收集渠道、用户主动提交渠道、相关部门提供渠道等，本实施例对此不作限制。通过至少两个预设数据渠道可以对同一用户或业务进行数据采集，获取候选数据。根据候选数据确定目标数据可以为对候选数据中的重复数据进行剔除，异常数据判定，缺失数据填充等，本实施例对此不作限制。根据单个数据类型的目标数据中实体和实体之间的关系，确定该数据类型的知识图谱，从而提高数据获取的广泛性和准确性，以提高知识图谱建立的准确性。
步骤120、根据所述知识图谱和画像标签信息建立画像标签库；其中，所述画像标签信息包括画像标签等级和画像标签内容。
其中，画像标签等级可以分为一级标签和单项标签，其中一级标签用于区分标签对应的标签类型，例如用户中的企业或个人。单项标签用于区分一级标签下数据的种类，例如对于企业，单项标签可以包括注册地址、注册资本等；对于个人，单项标签可以包括年龄、性别、月收入等。画像标签内容为画像标签对应的具体内容。
可以通过人工定义标签与机器学习结合的方式建立画像标签库，并通过大数据技术对数据的广泛、快速、大量的数据积累，实现对画像标签库的动态更新。
步骤130、响应于用户的标签查询请求查询所述画像标签库得到标签查询结果，以根据所述标签查询结果获取画像数据。
其中，标签查询请求可以通过用户在指定平台中通过搜索等方式发出，平台可以为网站、应用程序(Application，APP)以及微信小程序等任何能提供标签查询服务的对象。根据标签查询请求对画像标签库进行查询，实现对不同与查询的标签对应的画像数据的高效、准确的检索。
可选的，可以通过数据可视化技术，建立画像中心，通过分析统计画像数据的使用场景、使用频次等对标签查询结果对应的画像数据进行排行、图表展示，以提高标签查询体验。
本实施例中，可选的，响应于用户的标签查询请求查询所述画像标签库得到标签查询结果，包括：
响应于用户的标签查询请求获取标签查询内容；
判断所述标签查询内容是否存在组合关系，若存在则根据所述组合关系查询所述画像标签库得到所述标签查询结果。
其中，组合关系可以为预先设定的关系，例如性别标签内容为女性，工作标签内容为搬运工作，收入标签内容为年收入超过6万，年龄标签内容为大于65，若以上存在组合关系，则根据组合关系查询画像标签库得到标签查询结果，标签查询结果可以为风险等级的标签，例如上述组合内容的查询结果为高风险人群。从而提高标签查询结果的针对性。
可选的，还可以通过标签查询结果进行查询，以获取组合标签。以提高信息获取的全面性。
本实施例中，可选的，在根据所述标签查询结果获取画像数据之后，还包括：
获取所述画像标签库中画像标签的查询频率；
根据所述查询频率确定所述画像标签库中是否存在冗余画像标签；
若存在，则根据所述冗余画像标签更新所述画像标签库。
其中，画像标签的查询频率可以为每预设周期的查询次数，也可以为查询间隔时间，本实施例对此不作限制。根据查询频率可以将标签划分为高查询频率标签、中查询频率标签、低查询频率标签。将低查询频率标签作为冗余画像标签，并根据冗余画像标签确定是否更新画像标签库，例如将冗余标签删除等，本实施例对此不作限制。提高画像标签库的有效性，避免存在过多冗余画像标签导致降低画像数据获取的准确性。
本实施例中，可选的，根据所述冗余画像标签更新所述画像标签库，包括：
判断所述冗余画像标签占所有画像标签的比例是否大于预设比例；
若是，则更新所述画像标签库。
判断冗余画像标签占所有画像标签的比例是否大于预设比例，例如是否大于百分之五十，若是则对画像标签库进行更新，更新方式可以为删除冗余画像标签，或对冗余画像标签进行分析判断是否对标签划分方式进行改变等，本实施例对此不作限制，使得冗余画像标签占所有画像标签的比例小于等于预设比例，以避免冗余画像标签占比过大后导致降低画像数据获取的准确性。
本实施例所提供的技术方案，通过根据单个数据类型的数据中实体和实体之间的关系，确定该数据类型的知识图谱；其中，所述数据类型包括用户数据和业务数据；根据所述知识图谱和画像标签信息建立画像标签库；其中，所述画像标签信息包括画像标签等级和画像标签内容；响应于用户的标签查询请求查询所述画像标签库得到标签查询结果，以根据所述标签查询结果获取画像数据。解决了通过人工方式对行业特征进行分析并制定画像，然而由于行业更新较快以及人工采集的数据量较小等原因容易导致难以及时准确地获取画像数据的问题，达到了提高画像数据获取的准确性和效率的效果。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种画像数据获取装置的结构示意图。该装置可以由硬件和/或软件的方式来实现，可执行本发明任意实施例所提供的一种画像数据获取方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。如图2所示，该装置包括：
知识图谱确定模块210，用于根据单个数据类型的数据中实体和实体之间的关系，确定该数据类型的知识图谱；其中，所述数据类型包括用户数据和业务数据；
画像标签库建立模块220，用于根据所述知识图谱和画像标签信息建立画像标签库；其中，所述画像标签信息包括画像标签等级和画像标签内容；
标签查询结果获取模块230，用于响应于用户的标签查询请求查询所述画像标签库得到标签查询结果，以根据所述标签查询结果获取画像数据。
本实施例所提供的技术方案，通过根据单个数据类型的数据中实体和实体之间的关系，确定该数据类型的知识图谱；其中，所述数据类型包括用户数据和业务数据；根据所述知识图谱和画像标签信息建立画像标签库；其中，所述画像标签信息包括画像标签等级和画像标签内容；响应于用户的标签查询请求查询所述画像标签库得到标签查询结果，以根据所述标签查询结果获取画像数据。解决了通过人工方式对行业特征进行分析并制定画像，然而由于行业更新较快以及人工采集的数据量较小等原因容易导致难以及时准确地获取画像数据的问题，达到了提高画像数据获取的准确性和效率的效果。
在上述各技术方案的基础上，可选的，所述标签查询结果获取模块，包括：
标签查询内容获取单元，用于响应于用户的标签查询请求获取标签查询内容；
标签查询结果获取单元，用于判断所述标签查询内容是否存在组合关系，若存在则根据所述组合关系查询所述画像标签库得到所述标签查询结果。
在上述各技术方案的基础上，可选的，所述装置还包括：
查询频率获取模块，用于所述标签查询结果获取模块之后，获取所述画像标签库中画像标签的查询频率；
冗余画像标签确定模块，用于根据所述查询频率确定所述画像标签库中是否存在冗余画像标签；
画像标签库更新模块，用于若冗余画像标签确定模块确定为存在，则根据所述冗余画像标签更新所述画像标签库。
在上述各技术方案的基础上，可选的，所述画像标签库更新模块，包括：
比例判断单元，用于判断所述冗余画像标签占所有画像标签的比例是否大于预设比例；
画像标签库更新单元，用于若所述比例判断单元判断为是，则更新所述画像标签库。
在上述各技术方案的基础上，可选的，所述装置还包括：
候选数据获取模块，用于根据所述数据类型从至少两个预设数据渠道中获取候选数据；
目标数据确定模块，用于根据所述候选数据确定目标数据；
相应的，所述知识图谱确定模块，包括：
知识图谱确定单元，用于根据单个数据类型的所述目标数据中实体和实体之间的关系，确定该数据类型的知识图谱。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种电子设备的结构示意图，如图3所示，该电子设备包括处理器30、存储器31、输入装置32和输出装置33；电子设备中处理器30的数量可以是一个或多个，图3中以一个处理器30为例；电子设备中的处理器30、存储器31、输入装置32和输出装置33可以通过总线或其他方式连接，图3中以通过总线连接为例。
存储器31作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的画像数据获取方法对应的程序指令/模块。处理器30通过运行存储在存储器31中的软件程序、指令以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的画像数据获取方法。
存储器31可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器31可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器31可进一步包括相对于处理器30远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
实施例四
本发明实施例四还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种画像数据获取方法，该方法包括：
根据单个数据类型的数据中实体和实体之间的关系，确定该数据类型的知识图谱；其中，所述数据类型包括用户数据和业务数据；
根据所述知识图谱和画像标签信息建立画像标签库；其中，所述画像标签信息包括画像标签等级和画像标签内容；
响应于用户的标签查询请求查询所述画像标签库得到标签查询结果，以根据所述标签查询结果获取画像数据。
当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的画像数据获取方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述画像数据获取装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种画像数据获取方法，其特征在于，包括：
根据单个数据类型的数据中实体和实体之间的关系，确定该数据类型的知识图谱；其中，所述数据类型包括用户数据和业务数据；
根据所述知识图谱和画像标签信息建立画像标签库；其中，所述画像标签信息包括画像标签等级和画像标签内容；
响应于用户的标签查询请求查询所述画像标签库得到标签查询结果，以根据所述标签查询结果获取画像数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，响应于用户的标签查询请求查询所述画像标签库得到标签查询结果，包括：
响应于用户的标签查询请求获取标签查询内容；
判断所述标签查询内容是否存在组合关系，若存在则根据所述组合关系查询所述画像标签库得到所述标签查询结果。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述标签查询结果获取画像数据之后，还包括：
获取所述画像标签库中画像标签的查询频率；
根据所述查询频率确定所述画像标签库中是否存在冗余画像标签；
若存在，则根据所述冗余画像标签更新所述画像标签库。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述冗余画像标签更新所述画像标签库，包括：
判断所述冗余画像标签占所有画像标签的比例是否大于预设比例；
若是，则更新所述画像标签库。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定该数据类型的知识图谱之前，还包括：
根据所述数据类型从至少两个预设数据渠道中获取候选数据；
根据所述候选数据确定目标数据；
相应的，则根据单个数据类型的数据中实体和实体之间的关系，确定该数据类型的知识图谱，包括：
根据单个数据类型的所述目标数据中实体和实体之间的关系，确定该数据类型的知识图谱。
6.一种画像数据获取装置，其特征在于，包括：
知识图谱确定模块，用于根据单个数据类型的数据中实体和实体之间的关系，确定该数据类型的知识图谱；其中，所述数据类型包括用户数据和业务数据；
画像标签库建立模块，用于根据所述知识图谱和画像标签信息建立画像标签库；其中，所述画像标签信息包括画像标签等级和画像标签内容；
标签查询结果获取模块，用于响应于用户的标签查询请求查询所述画像标签库得到标签查询结果，以根据所述标签查询结果获取画像数据。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述标签查询结果获取模块，包括：
标签查询内容获取单元，用于响应于用户的标签查询请求获取标签查询内容；
标签查询结果获取单元，用于判断所述标签查询内容是否存在组合关系，若存在则根据所述组合关系查询所述画像标签库得到所述标签查询结果。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
查询频率获取模块，用于所述标签查询结果获取模块之后，获取所述画像标签库中画像标签的查询频率；
冗余画像标签确定模块，用于根据所述查询频率确定所述画像标签库中是否存在冗余画像标签；
画像标签库更新模块，用于若冗余画像标签确定模块确定为存在，则根据所述冗余画像标签更新所述画像标签库。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的画像数据获取方法。
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，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的画像数据获取方法。
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Cited By (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN115470254A (zh) * | 2022-09-20 | 2022-12-13 | 中国建设银行股份有限公司 | 数据查询方法、装置、设备及存储介质 |
| WO2023138572A1 (zh) * | 2022-01-24 | 2023-07-27 | 深圳市酷开网络科技股份有限公司 | 用户标签检测方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
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2021
- 2021-02-05 CN CN202110164583.1A patent/CN112836124A/zh not_active Withdrawn
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