用户消费画像生成方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种用户消费画像生成方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：读取用户在预设周期内去各POI的POI概率，并对各POI概率按照所归属的POI类型进行统计，确定用户去所有消费类型POI的总消费POI概率；判断总消费POI概率是否大于预设值，若大于预设值，则确定预设周期的各时段中与各消费类型POI对应的子消费POI概率；将各子消费POI概率及对应的消费类型POI形成概率类型对，并根据各概率类型对生成用户在预设周期的消费画像。本方案通过用户消费画像按时段以及消费类型POI反映用户的各种消费需求，并通过子消费POI概率反映对各种消费需求的大小，提高了对用户消费需求反映的精准性。

User Consumption Portrait Generation Method, Device, Equipment and Readable Storage Media

The invention discloses a user consumption portrait generation method, device, device and readable storage medium. The method includes: reading the POI probability of each POI in a preset period of the user, and counting the POI probability according to the POI type of the user, determining the total consumption POI probability of all consumption types of POI; judging whether the total consumption POI probability is greater than the preset value, if greater than the preset value. Setting a value, the sub-consumption POI probability corresponding to each consumption type POI in each period of the preset cycle is determined; the sub-consumption POI probability and corresponding consumption type POI are formed into probability type pairs, and the user's consumption portrait in the preset cycle is generated according to each probability type pair. In this scheme, the user's consumption demand is reflected by the user's consumption portrait in time and consumption type POI, and the consumption demand is reflected by the probability of sub-consumption POI, which improves the accuracy of the user's consumption demand reflection.

【技术实现步骤摘要】
用户消费画像生成方法、装置、设备及可读存储介质
本专利技术主要涉及信息
，具体地说，涉及一种用户消费画像生成方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
目前各企业在进行消费产品营销时，为了实现精准营销，通常结合用户的特征数据进行，向用户推荐由特征数据所表征的用户感兴趣的消费产品信息和/或避免向用户推荐其不感兴趣的消费产品信息，以满足用户的消费需求，避免用户错过其感兴趣的消费产品信息。因满足用户消费需求的消费产品信息推荐，与用户特征数据的精准性具有很大的相关性，使得所确定的用户特征数据的精准性在消费产品信息推荐过程中占有非常重要的地位。现有技术中所确定的用户特征数据，在使用过程中并不能满足预期的精准性需求，使得一方面用户不能及时获得其所需要的消费产品信息，另一方面企业的消费产品推广成功率低，如何精准的反映用户消费需求是现有技术中亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的主要目的是提供一种用户消费画像生成方法、装置、设备及可读存储介质，旨在解决现有技术中不能精准的反映用户消费需求的问题。为实现上述目的，本专利技术提供一种用户消费画像生成方法，所述用户消费画像生成方法包括以下步骤：读取用户在预设周期内去各POI的POI概率，并对各所述POI概率按照所归属的POI类型进行统计，确定用户去所有消费类型POI的总消费POI概率；判断所述总消费POI概率是否大于预设值，若大于所述预设值，则确定所述预设周期的各时段中与各消费类型POI对应的子消费POI概率；将各所述子消费POI概率及对应的消费类型POI形成概率类型对，并根据各所述概率类型对生成用户在所述预设周期的消费画像。优选地，所述对各所述POI概率按照所归属的POI类型进行统计，确定用户去所有消费类型POI的总消费POI概率的步骤包括：读取各所述POI概率中所携带的标识符，并从各所述标识符中筛选出归属为消费类型的消费标识符；对具有所述消费标识符的所述POI概率进行累加，生成用户去所有消费类型POI的总消费POI概率。优选地，所述确定所述预设周期的各时段中与各消费类型POI对应的子消费POI概率的步骤包括：将所述预设周期划分为多个子周期，并根据各所述标识符，确定用户在各所述子周期各时段的各消费类型POI，以及与各所述消费类型POI对应的时段消费POI概率；对各所述子周期相同时段中各相同消费类型POI所具有的所述时段消费POI概率进行累加，生成所述预设周期的各时段中与各消费类型POI对应的子消费POI概率。优选地，所述根据各所述概率类型对生成用户在所述预设周期的消费画像的步骤包括：根据各所述概率类型对中所述子消费POI概率的来源时段，为各所述概率类型对分配时段标签；根据所述时段标签的先后顺序，将各所述概率类型对排列到预设时间轴上，生成用户在所述预设周期各时段的消费画像。优选地，所述根据各所述概率类型对生成用户在所述预设周期的消费画像的步骤之后包括：对所述预设周期各时段中各相同消费类型POI所具有的子消费POI概率进行累加，生成所述预设周期中各消费类型POI的类型消费POI概率；对各所述类型消费POI概率按照数值大小进行排列，生成类型概率序列；读取所述类型概率序列中排列在预设位的所述类型消费POI概率，并确定与在预设位的所述类型消费POI概率对应的目标消费类型POI；获取与所述目标消费类型POI对应的类型信息，并将所述类型信息传输到用户所持有的终端。优选地，所述根据各所述概率类型对生成用户在所述预设周期的消费画像的步骤之后包括：当检测到用户的实时位置信息时，确定与所述实时位置信息对应的实时消费类型POI；读取与用户对应的用户消费画像以及实时时间，根据所述用户消费画像，确定用户在所述实时时间去各所述实时消费类型POI的实时POI概率；对所述实时POI概率按照数值大小进行排列，生成实时概率序列，并确定排列在所述实时概率序列预设位的目标实时POI概率；获取与所述目标实时POI概率对应实时消费类型POI的实时信息，并将所述实时信息传输到用户所持有的终端。优选地，所述读取用户在预设周期内去各POI的POI概率的步骤之前包括：读取用户在预设周期内的各个位置信息，并统计以各所述位置信息为中心的预设范围内的POI；根据各所述位置信息与所述预设范围的距离关系，确定用户从各所述位置信息去各所述POI的POI概率，生成用户在预设周期内去各POI的POI概率。此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种用户消费画像生成装置，所述用户消费画像生成装置包括：读取模块，用于读取用户在预设周期内去各POI的POI概率，并对各所述POI概率按照所归属的POI类型进行统计，确定用户去所有消费类型POI的总消费POI概率；确定模块，用于判断所述总消费POI概率是否大于预设值，若大于所述预设值，则确定所述预设周期的各时段中与各消费类型POI对应的子消费POI概率；生成模块，用于将各所述子消费POI概率及对应的消费类型POI形成概率类型对，并根据各所述概率类型对生成用户在所述预设周期的消费画像。此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种用户消费画像生成设备，所述用户消费画像生成设备包括：存储器、处理器、通信总线以及存储在所述存储器上的用户消费画像生成程序；所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；所述处理器用于执行所述用户消费画像生成程序，以实现以下步骤：读取用户在预设周期内去各POI的POI概率，并对各所述POI概率按照所归属的POI类型进行统计，确定用户去所有消费类型POI的总消费POI概率；判断所述总消费POI概率是否大于预设值，若大于所述预设值，则确定所述预设周期的各时段中与各消费类型POI对应的子消费POI概率；将各所述子消费POI概率及对应的消费类型POI形成概率类型对，并根据各所述概率类型对生成用户在所述预设周期的消费画像。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序可被一个或者一个以上的处理器执行以用于：读取用户在预设周期内去各POI的POI概率，并对各所述POI概率按照所归属的POI类型进行统计，确定用户去所有消费类型POI的总消费POI概率；判断所述总消费POI概率是否大于预设值，若大于所述预设值，则确定所述预设周期的各时段中与各消费类型POI对应的子消费POI概率；将各所述子消费POI概率及对应的消费类型POI形成概率类型对，并根据各所述概率类型对生成用户在所述预设周期的消费画像。本实施例的用户消费画像生成方法，先根据用户在预设周期内去各个POI的POI概率，确定用户去所有消费类型POI的总消费POI概率；此总消费POI概率反映了用户对消费类型POI的需求情况，其中总消费POI概率越大，说明用户对消费类型POI的需求越大；当判断出此总消费POI概率大于预设值时，说明消费类型POI在用户生活中所占的比重较大，向此用户推广消费产品的成功率较高；从而进一步确定在预设周期的各时段中与各消费类型POI对应的子消费POI概率，此子消费POI概率表明用户在不同时段所需求的消费类型POI；进而将各子消费POI概率与其对应的消费类型POI形成多个概率类型对，由各概率类型对生成用户在预设周期的消费画像；通过此用户消费画像，来本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户消费画像生成方法，其特征在于，所述用户消费画像生成方法包括以下步骤：读取用户在预设周期内去各POI的POI概率，并对各所述POI概率按照所归属的POI类型进行统计，确定用户去所有消费类型POI的总消费POI概率；判断所述总消费POI概率是否大于预设值，若大于所述预设值，则确定所述预设周期的各时段中与各消费类型POI对应的子消费POI概率；将各所述子消费POI概率及对应的消费类型POI形成概率类型对，并根据各所述概率类型对生成用户在所述预设周期的消费画像。

【技术特征摘要】
1.一种用户消费画像生成方法，其特征在于，所述用户消费画像生成方法包括以下步骤：读取用户在预设周期内去各POI的POI概率，并对各所述POI概率按照所归属的POI类型进行统计，确定用户去所有消费类型POI的总消费POI概率；判断所述总消费POI概率是否大于预设值，若大于所述预设值，则确定所述预设周期的各时段中与各消费类型POI对应的子消费POI概率；将各所述子消费POI概率及对应的消费类型POI形成概率类型对，并根据各所述概率类型对生成用户在所述预设周期的消费画像。2.如权利要求1所述的用户消费画像生成方法，其特征在于，所述对各所述POI概率按照所归属的POI类型进行统计，确定用户去所有消费类型POI的总消费POI概率的步骤包括：读取各所述POI概率中所携带的标识符，并从各所述标识符中筛选出归属为消费类型的消费标识符；对具有所述消费标识符的所述POI概率进行累加，生成用户去所有消费类型POI的总消费POI概率。3.如权利要求2所述的用户消费画像生成方法，其特征在于，所述确定所述预设周期的各时段中与各消费类型POI对应的子消费POI概率的步骤包括：将所述预设周期划分为多个子周期，并根据各所述标识符，确定用户在各所述子周期各时段的各消费类型POI，以及与各所述消费类型POI对应的时段消费POI概率；对各所述子周期相同时段中各相同消费类型POI所具有的所述时段消费POI概率进行累加，生成所述预设周期的各时段中与各消费类型POI对应的子消费POI概率。4.如权利要求3所述的用户消费画像生成方法，其特征在于，所述根据各所述概率类型对生成用户在所述预设周期的消费画像的步骤包括：根据各所述概率类型对中所述子消费POI概率的来源时段，为各所述概率类型对分配时段标签；根据所述时段标签的先后顺序，将各所述概率类型对排列到预设时间轴上，生成用户在所述预设周期各时段的消费画像。5.如权利要求3所述的用户消费画像生成方法，其特征在于，所述根据各所述概率类型对生成用户在所述预设周期的消费画像的步骤之后包括：对所述预设周期各时段中各相同消费类型POI所具有的子消费POI概率进行累加，生成所述预设周期中各消费类型POI的类型消费POI概率；对各所述类型消费POI概率按照数值大小进行排列，生成类型概率序列；读取所述类型概率序列中排列在预设位的所述类型消费POI概率，并确定与在预设位的所述类型消费POI概率对应...

【专利技术属性】
技术研发人员：张海文，蔡健，
申请(专利权)人：深圳壹账通智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44