一种基于马斯洛需求等级的用户分类方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于马斯洛需求等级的用户分类方法及系统，包括：获取若干语料数据，并根据各语料数据与马斯洛需求等级中包含的各子等级的相关性，将各语料数据加入各子等级对应的预设词集合中；将每个预设词集合中的各语料数据分别转化为对应的词向量；获取用户的待分类语料数据组，并将待分类语料数据组中的各待分类语料数据分别转化为对应的待分类词向量；根据各预设词集合中的词向量分别对各待分类词向量进行分类，得到每个待分类词向量的分类结果；根据分类结果生成用户的马斯洛需求等级分布。本发明专利技术通过构造用户的马斯洛等级分类分布，能够更好地了解用户，也可以为后续系统，如推荐系统、用户画像系统提供更加丰富的维度。

A user classification method and system based on Maslow demand level

【技术实现步骤摘要】
一种基于马斯洛需求等级的用户分类方法及系统
本专利技术涉及计算机
，具体涉及一种基于马斯洛需求等级的用户分类方法及系统。
技术介绍
在现有系统中，系统设计者并未考虑用户的马斯洛需求等级，如现有用户画像及推荐系统。从而未能系统性地将不同用户的需求按照马斯洛需求等级区别对待。基于目前的技术发展，识别用户的马斯洛需求等级是可以做到的。本文提出了一种根据关键词来识别用户马斯洛需求等级的方法，该方法的结果可以作为一个维度用于但不限于推荐系统、用户画像系统等。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于马斯洛需求等级的用户分类方法及系统。为达此目的，本专利技术采用以下技术方案：提供一种基于马斯洛需求等级的用户分类方法，具体包括以下步骤：步骤S1，获取若干语料数据，并根据各所述语料数据与马斯洛需求等级中包含的各子等级的相关性，将各所述语料数据加入各所述子等级对应的预设词集合中；步骤S2，将每个所述预设词集合中的各所述语料数据分别转化为对应的词向量；步骤S3，获取用户的待分类语料数据组，并将所述待分类语料数据组中的各待分类语料数据分别转化为对应的待分类词向量；步骤S4，根据各所述预设词集合中的所述词向量分别对各所述待分类词向量进行分类，得到每个所述待分类词向量的分类结果；步骤S5，根据所述分类结果生成所述用户的马斯洛需求等级分布。作为本专利技术的一种优选方案，所述语料数据包括百科语料和/或商品描述语料。作为本专利技术的一种优选方案，所述步骤S4中，采用knn分类方法对各所述待分类词向量进行分类。作为本专利技术的一种优选方案，所述子等级包括生理需求等级、安全需求等级、社交需求等级、尊重需求等级和自我需求等级。一种基于马斯洛需求等级的用户分类系统，应用以上任意一项所述的基于马斯洛需求等级的用户分类方法，所述用户分类系统具体包括：第一获取模块，用于获取若干语料数据，并根据各所述语料数据与马斯洛需求等级中包含的各子等级的相关性，将各所述语料数据加入各所述子等级对应的预设词集合中；第一处理模块，连接所述第一获取模块，用于将每个所述预设词集合中的各所述语料数据分别转化为对应的词向量；第二获取模块，用于获取用户的待分类语料数据组，并将所述待分类语料数据组中的各待分类语料数据分别转化为对应的待分类词向量；用户分类模块，分别连接所述第一处理模块和所述第二获取模块，用于根据各所述预设词集合中的所述词向量分别对各所述待分类词向量进行分类，得到每个所述待分类词向量的分类结果；结果生成模块，连接所述用户分类模块，用于根据所述分类结果生成所述用户的马斯洛需求等级分布。本专利技术的有益效果：1)使用词向量，可以有效对马斯洛需求等级中每个子等级下的语料数据进行向量化；2)属于特定用户的一组待分类语料数据在经过分类后，可以构造该用户的马斯洛等级分类分布，可以直接用于更好地了解用户，也可以为后续系统，如推荐系统、用户画像系统提供更加丰富的维度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面所描述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。图1是本专利技术一实施例所述的一种基于马斯洛需求等级的用户分类方法的流程示意图。图2是本专利技术一实施例所述的一种基于马斯洛需求等级的用户分类系统的结构示意图。图3是马斯洛需求等级的结构示意图。图4是本专利技术一实施例所述的一种基于马斯洛需求等级的用户分类系统使用基于马斯洛等级的词向量对待分类用户关键词进行KNN分类的示意图。具体实施方式下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本专利技术的技术方案。其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本专利的限制；为了更好地说明本专利技术的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。本专利技术实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本专利技术的描述中，需要理解的是，若出现术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。在本专利技术的描述中，除非另有明确的规定和限定，若出现术语“连接”等指示部件之间的连接关系，该术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个部件内部的连通或两个部件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种基于马斯洛需求等级的用户分类方法，如图1、图3和图4所示，具体包括以下步骤：步骤S1，获取若干语料数据，并根据各所述语料数据与马斯洛需求等级中包含的各子等级的相关性，将各所述语料数据加入各所述子等级对应的预设词集合中；步骤S2，将每个所述预设词集合中的各所述语料数据分别转化为对应的词向量；步骤S3，获取用户的待分类语料数据组，并将所述待分类语料数据组中的各待分类语料数据分别转化为对应的待分类词向量；步骤S4，根据各所述预设词集合中的所述词向量分别对各所述待分类词向量进行分类，得到每个所述待分类词向量的分类结果；步骤S5，根据所述分类结果生成所述用户的马斯洛需求等级分布。具体地，本实施例中，本专利技术将若干语料数据按照马斯洛等级进行分类并分类存储词向量，例如可以转化为词向量进行存储，并保证每个存储类别下的词向量数量相等。上述语料数据优选为商品名称或搜索关键词名称。使用所存储的按照马斯洛需求等级进行分类并转化为词向量集合，并将上述词向量集合作为词向量库，优选为待分类关键词向量进行KNN分类计算，分类类目为5个不同的马斯洛需求等级，词向量之间的相似度可以采用cos相似度。本专利技术根据用户所输入的一组搜索关键词或一组所点击的商品名称中每个关键词或商品名称所对应的马斯洛需求等级估算用户在5个不同的马斯洛需求等级上的分布图，从而得到用户的马斯洛需求等级分布，以便提供给后续其他系统或场景使用。上述词向量的转化是指将词映射到一个新的空间中，并以多维的连续实数向量进行表示叫做“WordRepresention”或“WordEmbedding”。Wordtovector即是通过神经网络训练，将词映射到多维的连续实数向量的一种方法。自从21世纪以来，人们本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于马斯洛需求等级的用户分类方法，其特征在于，具体包括以下步骤：/n步骤S1，获取若干语料数据，并根据各所述语料数据与马斯洛需求等级中包含的各子等级的相关性，将各所述语料数据加入各所述子等级对应的预设词集合中；/n步骤S2，将每个所述预设词集合中的各所述语料数据分别转化为对应的词向量；/n步骤S3，获取用户的待分类语料数据组，并将所述待分类语料数据组中的各待分类语料数据分别转化为对应的待分类词向量；/n步骤S4，根据各所述预设词集合中的所述词向量分别对各所述待分类词向量进行分类，得到每个所述待分类词向量的分类结果；/n步骤S5，根据所述分类结果生成所述用户的马斯洛需求等级分布。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于马斯洛需求等级的用户分类方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
步骤S1，获取若干语料数据，并根据各所述语料数据与马斯洛需求等级中包含的各子等级的相关性，将各所述语料数据加入各所述子等级对应的预设词集合中；
步骤S2，将每个所述预设词集合中的各所述语料数据分别转化为对应的词向量；
步骤S3，获取用户的待分类语料数据组，并将所述待分类语料数据组中的各待分类语料数据分别转化为对应的待分类词向量；
步骤S4，根据各所述预设词集合中的所述词向量分别对各所述待分类词向量进行分类，得到每个所述待分类词向量的分类结果；
步骤S5，根据所述分类结果生成所述用户的马斯洛需求等级分布。


2.根据权利要求1所述的基于马斯洛需求等级的用户分类方法，其特征在于，所述语料数据包括百科语料和/或商品描述语料。


3.根据权利要求1所述的基于马斯洛需求等级的用户分类方法，其特征在于，所述步骤S4中，采用knn分类方法对各所述待分类词向量进行分类。


4.根据权利要求1所述的基于马斯...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚才春，张发恩，王一川，
申请(专利权)人：创新奇智北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11