本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理,具體為一種基于知識(shí)圖譜的用戶畫像生成查詢方法。
背景技術(shù):
1、在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代,用戶畫像的精準(zhǔn)構(gòu)建對(duì)于企業(yè)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)、精準(zhǔn)營(yíng)銷以及提升用戶體驗(yàn)至關(guān)重要,隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長(zhǎng),傳統(tǒng)的用戶畫像生成方法面臨著諸多挑戰(zhàn);
2、現(xiàn)有的用戶畫像生成查詢方法,數(shù)據(jù)來源單一,傳統(tǒng)方法往往僅依靠特定渠道獲取數(shù)據(jù),導(dǎo)致數(shù)據(jù)的覆蓋面有限,難以全面反映用戶的真實(shí)特征,由于數(shù)據(jù)來源的局限性,傳統(tǒng)用戶畫像可能只涵蓋了用戶的部分屬性和行為,無法捕捉到用戶的潛在興趣、復(fù)雜關(guān)系等深層次信息,隨著用戶的行為和需求不斷變化,傳統(tǒng)方法難以實(shí)時(shí)更新用戶畫像,使得畫像逐漸失去準(zhǔn)確性和時(shí)效性,傳統(tǒng)方法難以有效地分析用戶與不同實(shí)體之間的關(guān)系,無法挖掘出用戶在不同場(chǎng)景下的行為模式和潛在需求,為此,提出一種基于知識(shí)圖譜的用戶畫像生成查詢方法。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、有鑒于此,本發(fā)明提供一種基于知識(shí)圖譜的用戶畫像生成查詢方法,以解決或緩解現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題,至少提供一種有益的選擇。
2、本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的:一種基于知識(shí)圖譜的用戶畫像生成查詢方法,包括以下步驟:
3、s1、對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行采集;
4、s2、對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;
5、s3、收集并整合來自不同數(shù)據(jù)源的信息構(gòu)建知識(shí)圖譜;
6、s4、根據(jù)知識(shí)圖譜生成用戶畫像;
7、s5、根據(jù)查詢需求從知識(shí)圖譜中檢索;
8、s6、知識(shí)圖譜和用戶畫像生成方法進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整;
9、s7、更新知識(shí)圖譜和用戶畫像生成方法。
10、進(jìn)一步優(yōu)選的,在s1中,對(duì)用戶數(shù)據(jù)收集時(shí),首先確定數(shù)據(jù)來源,根據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)源和外部數(shù)據(jù)源對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行收集,內(nèi)部數(shù)據(jù)源,包括用戶的瀏覽歷史、購(gòu)買記錄、搜索關(guān)鍵詞、點(diǎn)擊行為等,這些數(shù)據(jù)可以從網(wǎng)站日志、移動(dòng)應(yīng)用日志、電商平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)等渠道獲取,用戶的注冊(cè)信息,如用戶的年齡、性別、地域、職業(yè)等基本信息,通常存儲(chǔ)在用戶數(shù)據(jù)庫(kù)中,客戶關(guān)系管理系統(tǒng)數(shù)據(jù),包含用戶的聯(lián)系方式、交易歷史、投訴記錄等,用戶的外部數(shù)據(jù)源,社交媒體數(shù)據(jù),通過api或網(wǎng)絡(luò)爬蟲從社交媒體平臺(tái)獲取用戶的社交關(guān)系、興趣愛好、發(fā)布內(nèi)容等信息,購(gòu)買專業(yè)的數(shù)據(jù)服務(wù),獲取行業(yè)報(bào)告、市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)、人口統(tǒng)計(jì)信息等,以豐富用戶畫像的維度,學(xué)術(shù)研究機(jī)構(gòu)發(fā)布的數(shù)據(jù)集、政府開放數(shù)據(jù)平臺(tái)等,也可以為用戶畫像提供有價(jià)值的信息。
11、進(jìn)一步優(yōu)選的,在s2中,對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,數(shù)據(jù)清洗,去除噪聲數(shù)據(jù),如錯(cuò)誤的記錄、重復(fù)的數(shù)據(jù)、不完整的數(shù)據(jù),處理缺失值,可以采用插值法、默認(rèn)值填充等方法,數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,將不同格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式,以便后續(xù)處理,例如,將日期格式標(biāo)準(zhǔn)化,將文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞和詞性標(biāo)注等處理,數(shù)據(jù)去重,去除重復(fù)的數(shù)據(jù)記錄,確保數(shù)據(jù)的唯一性,對(duì)于一些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),如文本內(nèi)容,可以進(jìn)行標(biāo)注,提取關(guān)鍵信息,以便后續(xù)的知識(shí)圖譜構(gòu)建和用戶畫像生成,通過以上數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理步驟,可以為基于知識(shí)圖譜的用戶畫像生成查詢方法提供豐富、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
12、進(jìn)一步優(yōu)選的,在s3中,構(gòu)建知識(shí)圖譜包括以下步驟:
13、s301、收集并整合數(shù)據(jù)源的信息;
14、s302、知識(shí)抽??;
15、s303、知識(shí)融合;
16、s304、知識(shí)存儲(chǔ)與查詢。
17、進(jìn)一步優(yōu)選的,在s4中,在知識(shí)圖譜中找到與特定用戶對(duì)應(yīng)的實(shí)體,可以通過用戶的唯一標(biāo)識(shí)進(jìn)行定位,從用戶實(shí)體及其相關(guān)的實(shí)體中提取用戶的屬性信息,如年齡、性別、地域等基本屬性,以及興趣愛好、消費(fèi)偏好等高級(jí)屬性,分析用戶在知識(shí)圖譜中的行為,如購(gòu)買的商品種類、關(guān)注的品牌、參與的社交活動(dòng)等,可以通過遍歷知識(shí)圖譜中的關(guān)系來獲取用戶的行為信息,根據(jù)提取的屬性信息和行為分析結(jié)果,為用戶生成標(biāo)簽,標(biāo)簽可以是描述性的詞語(yǔ),也可以是數(shù)值型的特征,如消費(fèi)能力等級(jí),將用戶的標(biāo)簽、屬性和行為信息整合起來,構(gòu)建用戶畫像,可以使用向量表示、圖結(jié)構(gòu)等形式來表示用戶畫像。
18、進(jìn)一步優(yōu)選的,在s5中,根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景,確定需要查詢的用戶畫像信息,例如,查詢具有特定興趣愛好的用戶、查詢高消費(fèi)能力的用戶等,使用知識(shí)圖譜的查詢語(yǔ)言構(gòu)建查詢語(yǔ)句,以獲取滿足查詢需求的用戶畫像信息,在知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)中執(zhí)行查詢語(yǔ)句,獲取查詢結(jié)果,對(duì)查詢結(jié)果進(jìn)行分析,了解用戶的特征和行為模式,為個(gè)性化推薦、精準(zhǔn)營(yíng)銷等應(yīng)用提供支持。
19、進(jìn)一步優(yōu)選的,在s6中,對(duì)知識(shí)圖譜的存儲(chǔ)和查詢性能進(jìn)行優(yōu)化,提高用戶畫像生成和查詢的效率,可以通過索引優(yōu)化、緩存策略等方式來提高性能,隨著新數(shù)據(jù)的不斷加入,定期更新知識(shí)圖譜和用戶畫像,以保證用戶畫像的準(zhǔn)確性和時(shí)效性,建立用戶反饋機(jī)制,根據(jù)用戶的反饋信息對(duì)用戶畫像進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化,提高用戶滿意度。
20、進(jìn)一步優(yōu)選的,在s7中,將用戶畫像生成方法部署到實(shí)際應(yīng)用中,如推薦系統(tǒng)、廣告投放等,通過實(shí)際應(yīng)用效果來評(píng)估用戶畫像的準(zhǔn)確性和有用性,根據(jù)評(píng)估結(jié)果和新的數(shù)據(jù),不斷迭代更新知識(shí)圖譜和用戶畫像生成方法。
21、進(jìn)一步優(yōu)選的,在s301中,收集并整合來自不同數(shù)據(jù)源的信息,包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),通過清洗和轉(zhuǎn)化變?yōu)橐?guī)范的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)源中。
22、進(jìn)一步優(yōu)選的,在s302中,從匯聚的數(shù)據(jù)中抽取實(shí)體、實(shí)體之間的關(guān)系以及實(shí)體的屬性,形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),這包括實(shí)體識(shí)別與抽取、關(guān)系抽取和屬性抽取等任務(wù),使用關(guān)系抽取算法或基于模板的方法進(jìn)行關(guān)系抽取。
23、本發(fā)明實(shí)施例由于采用以上技術(shù)方案,其具有以下優(yōu)點(diǎn):
24、一、本發(fā)明通過知識(shí)圖譜能夠整合來自不同數(shù)據(jù)源的異構(gòu)數(shù)據(jù),從而提供更全面、豐富的用戶信息,且通過知識(shí)圖譜的強(qiáng)大關(guān)聯(lián)分析能力,為用戶畫像提供更細(xì)致的維度,基于知識(shí)圖譜的查詢方法能夠快速、準(zhǔn)確地定位用戶在圖譜中的位置,提取相關(guān)信息,為個(gè)性化推薦、精準(zhǔn)營(yíng)銷等應(yīng)用提供有力支持。
25、二、本發(fā)明通過知識(shí)圖譜可以隨著新數(shù)據(jù)的不斷加入而實(shí)時(shí)更新,確保用戶畫像始終保持準(zhǔn)確性和時(shí)效性,更好地適應(yīng)用戶的動(dòng)態(tài)變化通過更精準(zhǔn)的用戶畫像,企業(yè)和組織可以為用戶提供更加個(gè)性化的服務(wù)和產(chǎn)品,從而提升用戶的滿意度和忠誠(chéng)度。
26、上述概述僅僅是為了說明書的目的,并不意圖以任何方式進(jìn)行限制。除上述描述的示意性的方面、實(shí)施方式和特征之外,通過參考附圖和以下的詳細(xì)描述,本發(fā)明進(jìn)一步的方面、實(shí)施方式和特征將會(huì)是容易明白的。
1.一種基于知識(shí)圖譜的用戶畫像生成查詢方法,其特征在于:包括以下步驟:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于知識(shí)圖譜的用戶畫像生成查詢方法,其特征在于:在所述s1中,對(duì)用戶數(shù)據(jù)收集時(shí),首先確定數(shù)據(jù)來源,根據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)源和外部數(shù)據(jù)源對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行收集,內(nèi)部數(shù)據(jù)源,包括用戶的瀏覽歷史、購(gòu)買記錄、搜索關(guān)鍵詞、點(diǎn)擊行為等,這些數(shù)據(jù)可以從網(wǎng)站日志、移動(dòng)應(yīng)用日志、電商平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)等渠道獲取,用戶的注冊(cè)信息,如用戶的年齡、性別、地域、職業(yè)等基本信息,通常存儲(chǔ)在用戶數(shù)據(jù)庫(kù)中,客戶關(guān)系管理系統(tǒng)數(shù)據(jù),包含用戶的聯(lián)系方式、交易歷史、投訴記錄等,用戶的外部數(shù)據(jù)源,社交媒體數(shù)據(jù),通過api或網(wǎng)絡(luò)爬蟲從社交媒體平臺(tái)獲取用戶的社交關(guān)系、興趣愛好、發(fā)布內(nèi)容等信息,購(gòu)買專業(yè)的數(shù)據(jù)服務(wù),獲取行業(yè)報(bào)告、市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)、人口統(tǒng)計(jì)信息等,以豐富用戶畫像的維度,學(xué)術(shù)研究機(jī)構(gòu)發(fā)布的數(shù)據(jù)集、政府開放數(shù)據(jù)平臺(tái)等,也可以為用戶畫像提供有價(jià)值的信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于知識(shí)圖譜的用戶畫像生成查詢方法,其特征在于:在所述s2中,對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,數(shù)據(jù)清洗,去除噪聲數(shù)據(jù),如錯(cuò)誤的記錄、重復(fù)的數(shù)據(jù)、不完整的數(shù)據(jù),處理缺失值,可以采用插值法、默認(rèn)值填充等方法,數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,將不同格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式,以便后續(xù)處理,例如,將日期格式標(biāo)準(zhǔn)化,將文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞和詞性標(biāo)注等處理,數(shù)據(jù)去重,去除重復(fù)的數(shù)據(jù)記錄,確保數(shù)據(jù)的唯一性,對(duì)于一些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),如文本內(nèi)容,可以進(jìn)行標(biāo)注,提取關(guān)鍵信息,以便后續(xù)的知識(shí)圖譜構(gòu)建和用戶畫像生成,通過以上數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理步驟,可以為基于知識(shí)圖譜的用戶畫像生成查詢方法提供豐富、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于知識(shí)圖譜的用戶畫像生成查詢方法,其特征在于:在所述s3中,構(gòu)建知識(shí)圖譜包括以下步驟:
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于知識(shí)圖譜的用戶畫像生成查詢方法,其特征在于:在所述s4中,在知識(shí)圖譜中找到與特定用戶對(duì)應(yīng)的實(shí)體,可以通過用戶的唯一標(biāo)識(shí)進(jìn)行定位,從用戶實(shí)體及其相關(guān)的實(shí)體中提取用戶的屬性信息,如年齡、性別、地域等基本屬性,以及興趣愛好、消費(fèi)偏好等高級(jí)屬性,分析用戶在知識(shí)圖譜中的行為,如購(gòu)買的商品種類、關(guān)注的品牌、參與的社交活動(dòng)等,可以通過遍歷知識(shí)圖譜中的關(guān)系來獲取用戶的行為信息,根據(jù)提取的屬性信息和行為分析結(jié)果,為用戶生成標(biāo)簽,標(biāo)簽可以是描述性的詞語(yǔ),也可以是數(shù)值型的特征,如消費(fèi)能力等級(jí),將用戶的標(biāo)簽、屬性和行為信息整合起來,構(gòu)建用戶畫像,可以使用向量表示、圖結(jié)構(gòu)等形式來表示用戶畫像。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于知識(shí)圖譜的用戶畫像生成查詢方法,其特征在于:在所述s5中,根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景,確定需要查詢的用戶畫像信息,例如,查詢具有特定興趣愛好的用戶、查詢高消費(fèi)能力的用戶等,使用知識(shí)圖譜的查詢語(yǔ)言構(gòu)建查詢語(yǔ)句,以獲取滿足查詢需求的用戶畫像信息,在知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)中執(zhí)行查詢語(yǔ)句,獲取查詢結(jié)果,對(duì)查詢結(jié)果進(jìn)行分析,了解用戶的特征和行為模式,為個(gè)性化推薦、精準(zhǔn)營(yíng)銷等應(yīng)用提供支持。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于知識(shí)圖譜的用戶畫像生成查詢方法,其特征在于:在所述s6中,對(duì)知識(shí)圖譜的存儲(chǔ)和查詢性能進(jìn)行優(yōu)化,提高用戶畫像生成和查詢的效率,可以通過索引優(yōu)化、緩存策略等方式來提高性能,隨著新數(shù)據(jù)的不斷加入,定期更新知識(shí)圖譜和用戶畫像,以保證用戶畫像的準(zhǔn)確性和時(shí)效性,建立用戶反饋機(jī)制,根據(jù)用戶的反饋信息對(duì)用戶畫像進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化,提高用戶滿意度。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于知識(shí)圖譜的用戶畫像生成查詢方法,其特征在于:在所述s7中,將用戶畫像生成方法部署到實(shí)際應(yīng)用中,如推薦系統(tǒng)、廣告投放等,通過實(shí)際應(yīng)用效果來評(píng)估用戶畫像的準(zhǔn)確性和有用性,根據(jù)評(píng)估結(jié)果和新的數(shù)據(jù),不斷迭代更新知識(shí)圖譜和用戶畫像生成方法。
9.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于知識(shí)圖譜的用戶畫像生成查詢方法,其特征在于:在所述s301中,收集并整合來自不同數(shù)據(jù)源的信息,包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),通過清洗和轉(zhuǎn)化變?yōu)橐?guī)范的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)源中。
10.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于知識(shí)圖譜的用戶畫像生成查詢方法,其特征在于:在所述s302中,從匯聚的數(shù)據(jù)中抽取實(shí)體、實(shí)體之間的關(guān)系以及實(shí)體的屬性,形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),這包括實(shí)體識(shí)別與抽取、關(guān)系抽取和屬性抽取等任務(wù),使用關(guān)系抽取算法或基于模板的方法進(jìn)行關(guān)系抽取。