本技術(shù)涉及計算機的，尤其是涉及一種基于交易場景的用戶大數(shù)據(jù)畫像生成方法。

背景技術(shù)：

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，電子商務、移動支付等在線交易活動日益頻繁，產(chǎn)生了海量的交易數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅包含了用戶的消費記錄，還隱含了用戶的消費習慣、偏好、信用狀況等重要信息。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法往往只能提供較為粗略的用戶畫像，無法滿足現(xiàn)代商業(yè)環(huán)境中精準營銷和服務個性化的需求。

2、近年來，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展為解決這一問題提供了可能。通過運用先進的數(shù)據(jù)挖掘和機器學習算法，可以從復雜的交易數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，構(gòu)建更加精細、多維的用戶畫像。然而，現(xiàn)有的用戶畫像生成技術(shù)仍然存在以下不足：數(shù)據(jù)來源單一，難以全面反映用戶的真實情況；對用戶行為的動態(tài)變化缺乏有效的跟蹤機制，導致用戶畫像的時效性較差；忽視了不同交易場景下用戶行為模式的差異，影響了畫像的準確性。

3、由上可知，如何實現(xiàn)構(gòu)建更加精細的用戶畫像的問題仍有待解決。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了構(gòu)建更加精細的用戶畫像，本技術(shù)提供一種基于交易場景的用戶大數(shù)據(jù)畫像生成方法。

2、第一方面，本技術(shù)提供一種基于交易場景的用戶大數(shù)據(jù)畫像生成方法，采用如下的技術(shù)方案：

3、一種基于交易場景的用戶大數(shù)據(jù)畫像生成方法，包括：從多個不同的數(shù)據(jù)源獲取用戶的交易數(shù)據(jù)，并對獲取的所述交易數(shù)據(jù)進行預處理，基于數(shù)據(jù)源獲取對應的交易場景特點數(shù)據(jù)，結(jié)合預處理后的交易數(shù)據(jù)與對應的所述交易場景特點數(shù)據(jù)使用預先訓練的建模模型進行建模，生成對應的初步用戶畫像，其中，數(shù)據(jù)源包括電商平臺、移動支付平臺、銀行交易記錄；將生成的用戶畫像應用于具體業(yè)務場景，獲取用戶在不同具體業(yè)務場景的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，基于所述社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系對所述初步用戶畫像進行優(yōu)化，獲取對應的目標用戶畫像，其中，具體業(yè)務場景包括個性化推薦、風險評估、市場分析；調(diào)取預先建立對于用戶行為的動態(tài)監(jiān)測機制，基于所述動態(tài)監(jiān)測機制定期獲取用戶在具體業(yè)務場景對應的評論反饋數(shù)據(jù)，基于所述評論反饋數(shù)據(jù)定期更新對應的目標用戶畫像。

4、通過采用上述技術(shù)方案，通過結(jié)合多源數(shù)據(jù)和交易場景特點數(shù)據(jù)，生成的初步用戶畫像更加全面和準確；動態(tài)監(jiān)測機制確保用戶畫像能夠及時反映用戶行為的最新變化，提高畫像的實時性和有效性；基于社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系和評論反饋數(shù)據(jù)優(yōu)化用戶畫像，能夠提供更加個性化的服務；在個性化推薦、風險評估、市場分析等具體業(yè)務場景中，更加精細的用戶畫像能夠提供更精準的決策支持，提升業(yè)務效果和用戶滿意度。通過這些方案，能夠構(gòu)建更加精細和動態(tài)的用戶畫像，從而不僅能夠提高用戶畫像的準確性和實時性，還能更好地滿足不同業(yè)務場景的需求。

5、可選地，在所述基于所述社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系對所述初步用戶畫像進行優(yōu)化的過程中，方法還包括：基于所述評論反饋數(shù)據(jù)獲取用戶在不同所述具體業(yè)務場景對推薦產(chǎn)品的評價數(shù)據(jù)以及對市場分析結(jié)果的意見數(shù)據(jù)；通過自然語言處理器提取用戶在所述評價數(shù)據(jù)以及所述意見數(shù)據(jù)中的情感傾向數(shù)據(jù)；基于所述情感傾向數(shù)據(jù)與所述社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系對初步用戶畫像進行優(yōu)化。

6、通過采用上述技術(shù)方案，通過情感傾向數(shù)據(jù)和社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，更精確地反映用戶的實際感受和社交行為，使用戶畫像更加準確和全面；通過定期獲取和分析用戶的評論反饋數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整用戶畫像，確保其始終反映用戶的最新行為和偏好，提高服務的實時性和有效性。

7、可選地，方法還包括：使用時間序列分析技術(shù)對用戶的交易數(shù)據(jù)獲取用戶對應的時間變化趨勢，其中，時間變化趨勢包括交易頻率、交易金額、交易時間、登錄頻率；基于所述時間變化趨勢判斷是否存在周期性行為或者長期持續(xù)趨勢；若有，則設(shè)置對應的閾值觸發(fā)器，若交易數(shù)據(jù)超出閾值觸發(fā)器，則生成預警數(shù)據(jù)。

8、通過采用上述技術(shù)方案，通過時間序列分析技術(shù)，能夠捕捉用戶行為的時間變化趨勢，識別周期性行為和長期持續(xù)趨勢，提高對用戶行為的預測能力；通過設(shè)置閾值觸發(fā)器，當用戶交易數(shù)據(jù)超出正常范圍時，能夠及時生成預警數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)和金融機構(gòu)迅速發(fā)現(xiàn)潛在風險，通過預警數(shù)據(jù)，可以及時調(diào)整風險評估策略，優(yōu)化風險管理流程，降低潛在的信用風險和欺詐風險。

9、可選地，方法還包括：調(diào)取預先訓練的質(zhì)量評分模型與預處理后的交易數(shù)據(jù)；將預處理后的所述交易數(shù)據(jù)輸入質(zhì)量評分模型中進行質(zhì)量評分，獲取對應的評分數(shù)據(jù)；將所述評分數(shù)據(jù)與預先設(shè)置的評分閾值進行比較，若評分數(shù)據(jù)小于評分閾值，則重新獲取對應的交易數(shù)據(jù)。

10、通過采用上述技術(shù)方案，通過質(zhì)量評分模型對預處理后的交易數(shù)據(jù)進行評分，確保數(shù)據(jù)的完整性和準確性，提高數(shù)據(jù)的可靠性；高質(zhì)量的數(shù)據(jù)能夠生成更準確地用戶畫像，提升用戶畫像的可靠性和實用性，從而在個性化推薦、風險評估、市場分析等業(yè)務場景中提供更精準的決策支持。

11、可選地，方法還包括：實時獲取用戶的實時行為數(shù)據(jù)，獲取實時行為數(shù)據(jù)對應的上下文信息，所述實時行為數(shù)據(jù)包括但不限于瀏覽記錄、搜索記錄、點擊記錄、購買記錄，所述上下文信息包括但不限于時間、地點、設(shè)備類型、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境；基于所述實時行為數(shù)據(jù)與所述上下文信息調(diào)整對應的推薦內(nèi)容；基于所述推薦內(nèi)容獲取對應的推薦反饋數(shù)據(jù)，結(jié)合所述目標用戶畫像與所述推薦反饋數(shù)據(jù)調(diào)整推薦策略。

12、通過采用上述技術(shù)方案，通過實時獲取用戶的實時行為數(shù)據(jù)和上下文信息，能夠動態(tài)調(diào)整推薦內(nèi)容，確保推薦的準確性和及時性，提升用戶體驗；通過獲取推薦反饋數(shù)據(jù)，結(jié)合目標用戶畫像，不斷優(yōu)化推薦策略，提高推薦系統(tǒng)的性能和用戶滿意度。

13、可選地，方法還包括：獲取用戶對應的歷次交互記錄數(shù)據(jù)，其中，歷次交互記錄數(shù)據(jù)包括客服對話記錄、投訴記錄、服務請求記錄；基于所述歷次交互記錄數(shù)據(jù)識別用戶對應的偏好數(shù)據(jù)和需求數(shù)據(jù)；基于所述偏好數(shù)據(jù)和需求數(shù)據(jù)調(diào)整推薦策略，基于調(diào)整后的推薦策略推薦最新的推薦內(nèi)容給用戶。

14、通過采用上述技術(shù)方案，通過分析用戶的歷次交互記錄，能夠更準確地識別用戶的偏好和需求，提供更加個性化的服務；基于用戶的偏好和需求數(shù)據(jù)，調(diào)整推薦策略，確保推薦內(nèi)容更符合用戶的實際需求，通過提供更符合用戶需求的推薦內(nèi)容，增強用戶的滿意度和忠誠度，提升整體用戶體驗。

15、可選地，方法還包括：調(diào)取用戶相關(guān)數(shù)據(jù)對應的關(guān)鍵特征，關(guān)鍵特征包括交易頻率、交易金額、交易時間、登錄頻率、互動次數(shù)、投訴次數(shù)、客服對話記錄；結(jié)合時間序列基于所述關(guān)鍵特征確定用戶對應的流失等級；基于所述流失等級生成對應的挽留措施，其中，挽留措施包括個性化優(yōu)惠、定制化服務、主動聯(lián)系以及滿意度調(diào)查。

16、通過采用上述技術(shù)方案，通過調(diào)取用戶的關(guān)鍵特征并結(jié)合時間序列分析，能夠準確預測用戶的流失風險，確定用戶流失等級；基于用戶流失等級，生成個性化的挽留措施，如個性化優(yōu)惠、定制化服務、主動聯(lián)系和滿意度調(diào)查，提高挽留效果，通過有效的挽留措施，減少用戶流失，可以改善客戶關(guān)系。

17、第二方面，本技術(shù)提供一種基于交易場景的用戶大數(shù)據(jù)畫像生成裝置，采用如下的技術(shù)方案：

18、一種基于交易場景的用戶大數(shù)據(jù)畫像生成裝置，包括：

19、交易場景特點數(shù)據(jù)獲取模塊，從多個不同的數(shù)據(jù)源獲取用戶的交易數(shù)據(jù)，并對獲取的所述交易數(shù)據(jù)進行預處理，基于數(shù)據(jù)源用于獲取對應的交易場景特點數(shù)據(jù)，結(jié)合預處理后的交易數(shù)據(jù)與對應的所述交易場景特點數(shù)據(jù)使用預先訓練的建模模型進行建模，生成對應的初步用戶畫像，其中，數(shù)據(jù)源包括電商平臺、移動支付平臺、銀行交易記錄；

20、目標用戶畫像獲取模塊，將生成的用戶畫像應用于具體業(yè)務場景，獲取用戶在不同具體業(yè)務場景的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，基于所述社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系對所述初步用戶畫像進行優(yōu)化，用于獲取對應的目標用戶畫像，其中，具體業(yè)務場景包括個性化推薦、風險評估、市場分析；

21、目標用戶畫像更新模塊，調(diào)取預先建立對于用戶行為的動態(tài)監(jiān)測機制，基于所述動態(tài)監(jiān)測機制定期獲取用戶在具體業(yè)務場景對應的評論反饋數(shù)據(jù)，基于所述評論反饋數(shù)據(jù)用于定期更新對應的目標用戶畫像。

22、第三方面，本技術(shù)提供一種基于交易場景的用戶大數(shù)據(jù)畫像生成方法，采用如下的技術(shù)方案：

23、一種基于交易場景的用戶大數(shù)據(jù)畫像生成系統(tǒng)，包括處理器，所述處理器中運行有上述中任意一項所述的基于交易場景的用戶大數(shù)據(jù)畫像生成方法的程序。

24、第四方面，本技術(shù)提供一種存儲介質(zhì)，采用如下的技術(shù)方案：

25、一種存儲介質(zhì)，存儲有上述中任意一項所述的基于交易場景的用戶大數(shù)據(jù)畫像生成方法的程序。

26、綜上所述，本技術(shù)包括以下至少一種有益技術(shù)效果：

27、結(jié)合多源數(shù)據(jù)和交易場景特點數(shù)據(jù)，生成的初步用戶畫像更加全面和準確；動態(tài)監(jiān)測機制確保用戶畫像能夠及時反映用戶行為的最新變化，提高畫像的實時性和有效性；基于社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系和評論反饋數(shù)據(jù)優(yōu)化用戶畫像，能夠提供更加個性化的服務，提升用戶體驗。

28、在個性化推薦、風險評估、市場分析等具體業(yè)務場景中，更加精細的用戶畫像能夠提供更精準的決策支持，提升業(yè)務效果和用戶滿意度；通過情感傾向數(shù)據(jù)和社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，更精確地反映用戶的實際感受和社交行為，使用戶畫像更加準確和全面。

29、通過時間序列分析技術(shù)，捕捉用戶行為的時間變化趨勢，識別周期性行為和長期持續(xù)趨勢，及時生成預警數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)和金融機構(gòu)迅速發(fā)現(xiàn)潛在風險，優(yōu)化風險管理；通過質(zhì)量評分模型對預處理后的交易數(shù)據(jù)進行評分，確保數(shù)據(jù)的完整性和準確性，提高數(shù)據(jù)的可靠性。