一种企业用户画像构建方法、系统、介质和电子设备技术方案

本发明专利技术提供一种企业用户画像构建方法、系统、介质及电子设备，所述方法包括：获取企业用户在互联网平台的历史特征数据，其中，所述历史特征数据包括基本属性数据、行为属性数据及业务属性数据；清洗所述历史特征数据中的异常数据；分析不同企业用户的所述历史特征数据，构建决策树训练模型；根据所述决策树训练模型，对企业用户贴标签，构建企业用户画像。

An Enterprise User Portrait Construction Method, System, Media and Electronic Equipment

【技术实现步骤摘要】
一种企业用户画像构建方法、系统、介质和电子设备
本专利技术涉及用户画像
，具体而言，涉及一种企业用户画像构建方法、系统、介质和电子设备。
技术介绍
在互联网逐渐步入大数据时代后，消费者的一切行为在企业面前都将是可视化的。企业的专注点日也开始益聚焦于怎样利用大数据来为精准地向用户提供服务；于是，用户画像也就应运而生了。用户画像，即用户信息标签化，就是通过收集与分析用户社会属性、生活习惯、行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的全貌。用户画像实际上是挖掘其中隐藏的价值信息，分析和总结用户的特征行为；目前在B2C、电信等领域运用较多。此外，随着互联网的迅速发展，网络视频已经成为人们获取视频信息和娱乐信息的主要来源之一。并且视频数量在快速增长，各大视频网站或者客户端为了提高用户的体验效果，往往会根据视频用户的喜爱程度对用户进行相应的视频推荐。向用户推荐视频信息时采用的关键技术之一是建立用户画像，用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待联结起来。目前，用户画像主要通过数据整合及模型训练完成。在数据整合方面，主要是通过用户留在互联网平台上一些行为、交易数据，将结构化数据和非结构化数据进行了整合；模型训练方面，主要是通过机器学习算法学习用户的行为习惯，然后给用户贴标签。但在B2B领域，为了实现平台企业用户的精准画像，需充分考虑业务场景的变化及企业自身的特性。然而，随着业务流程的变化，企业用户的行为也会随之改变，其画像也会改变；同时企业规模、所属行业的不同，企业用户画像的结果也会不同。因此，在长期的研发当中，专利技术人对用户画像进行了大量的研究，提出了一种企业用户画像构建方法，以解决上述技术问题之一。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种企业用户画像构建方法、系统、介质和电子设备，能够解决上述提到的至少一个技术问题。具体方案如下：一种企业用户画像构建方法，该方法用于企业用户画像构建系统中，所述画像构建系统包括获取模块、清洗模块、模型构建模块、画像构建模块，该方法包括：步骤1，获取模块获取企业用户在互联网平台的历史特征数据，其中，所述历史特征数据包括基本属性数据、行为属性数据及业务属性数据；步骤2，清洗模块清洗所述历史特征数据中的异常数据；步骤3，模型构建模块分析不同企业用户的所述历史特征数据，构建决策树训练模型；步骤4，画像构建模块根据所述决策树训练模型，对企业用户贴标签，构建企业用户画像。进一步的，所述基本属性数据包括企业ID、企业规模、企业在互联网平台注册时间、企业所属行业。进一步的，所述行为属性数据包括企业用户进入互联网平台网站后是否浏览过店铺、在互联网平台网站的停留时间、是否有过咨询行为。进一步的，所述业务属性数据包括提交订单时间、提交订单数额、订单来源渠道、成交订单时间、成交订单数额、是否撤销、订单所属类目、交易模式、近一年提交订单次数、成交订单次数。进一步的，所述异常数据包括：历史特征数据中的空数据、重复数据、不符合逻辑数据。进一步的，根据所述决策树训练模型，对企业用户贴标签，包括：从根节点开始，测试待分类企业用户相应的特征数据；根据所述测试结果将所述特征数据分配到其子节点，此时每个子节点对应着该特征的一个取值；继续对所述特征数据进行递归测试并分配，直到到达叶节点，将叶节点存放的类别作为企业用户标签。进一步的，进一步包括：对所述企业用户画像进行分析，获得互联网平台客户的所属类别。一种企业用户画像构建系统，该系统用于实现所述画像构建方法，包括：获取模块，用于获取企业用户在互联网平台的历史特征数据，其中，所述历史特征数据包括基本属性数据、行为属性数据及业务属性数据；清洗模块，用于清洗所述历史特征数据中的异常数据；模型构建模块，用于分析不同企业用户的所述历史特征数据，构建决策树训练模型；画像构建模块，用于根据所述决策树训练模型，对企业用户贴标签，构建企业用户画像。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所述画像构建方法。一种电子设备，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时，使得所述一个或多个处理器实现所述画像构建方法。本专利技术实施例的上述方案与现有技术相比，本专利技术实施例根据中小微企业的基本属性、行为、交易等数据，刻画不同规模企业服务需求的特点，相比人工营销更具针对性和实效，同时对于客户留存和客户价值挖掘提供了一种解决方案。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：图1示出了根据本专利技术实施例的一种企业用户画像构建方法的流程图；图2示出了根据本专利技术实施例的根据所述决策树训练模型对企业用户贴标签的方法流程图；图3示出了根据本专利技术实施例的一种企业用户画像构建系统的结构示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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它实施例，都属于本专利技术保护的范围。在本专利技术实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本专利技术。在本专利技术实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种。应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。应当理解，尽管在本专利技术实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述……，但这些……不应限于这些术语。这些术语仅用来将……区分开。例如，在不脱离本专利技术实施例范围的情况下，第一……也可以被称为第二……，类似地，第二……也可以被称为第一……。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。还需要说明的是，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商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商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，并不排除在包括所述要素的商品或者装置中还存在另外的相同要素。实施例1请参阅图1，本专利技术实施例提供一种企业用户画像构建方法，该方法通过充分考本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种企业用户画像构建方法，该方法用于企业用户画像构建系统中，所述画像构建系统包括获取模块、清洗模块、模型构建模块、画像构建模块，其特征在于，该方法包括：步骤1，获取模块获取企业用户在互联网平台的历史特征数据，其中，所述历史特征数据包括基本属性数据、行为属性数据及业务属性数据；步骤2，清洗模块清洗所述历史特征数据中的异常数据；步骤3，模型构建模块分析不同企业用户的所述历史特征数据，构建决策树训练模型；步骤4，画像构建模块根据所述决策树训练模型，对企业用户贴标签，构建企业用户画像。

【技术特征摘要】
1.一种企业用户画像构建方法，该方法用于企业用户画像构建系统中，所述画像构建系统包括获取模块、清洗模块、模型构建模块、画像构建模块，其特征在于，该方法包括：步骤1，获取模块获取企业用户在互联网平台的历史特征数据，其中，所述历史特征数据包括基本属性数据、行为属性数据及业务属性数据；步骤2，清洗模块清洗所述历史特征数据中的异常数据；步骤3，模型构建模块分析不同企业用户的所述历史特征数据，构建决策树训练模型；步骤4，画像构建模块根据所述决策树训练模型，对企业用户贴标签，构建企业用户画像。2.根据权利要求1所述的画像构建方法，其特征在于，所述基本属性数据包括企业ID、企业规模、企业在互联网平台注册时间、企业所属行业。3.根据权利要求1所述的画像构建方法，其特征在于，所述行为属性数据包括企业用户进入互联网平台网站后是否浏览过店铺、在互联网平台网站的停留时间、是否有过咨询行为。4.根据权利要求1所述的画像构建方法，其特征在于，所述业务属性数据包括提交订单时间、提交订单数额、订单来源渠道、成交订单时间、成交订单数额、是否撤销、订单所属类目、交易模式、近一年提交订单次数、成交订单次数。5.根据权利要求1所述的画像构建方法，其特征在于，所述异常数据包括：历史特征数据中的空数据、重复数据、不符合逻辑数据。6.根据权利要求1所述的画像构建方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘孝，谭光柱，
申请(专利权)人：重庆天蓬网络有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆,50