用户行为事件匹配方法和装置、电子设备制造方法及图纸

本说明书一个或多个实施例提供一种用户行为事件匹配方法和装置、电子设备，所述方法包括：获取与目标用户对应的第一历史用户行为数据；基于所述第一历史用户行为数据生成与所述目标用户对应的用户特征映射图；确定所述用户特征映射图和与目标用户行为事件对应的事件特征映射图是否匹配；其中，所述事件特征映射图为基于对与历史用户对应的第二历史用户行为数据进行数据聚类得到的聚类后的第二历史用户行为数据生成的事件特征映射图，所述历史用户为与所述目标用户行为事件对应的历史用户；如果所述用户特征映射图和所述事件特征映射图匹配，则确定所述目标用户与所述目标用户行为事件匹配。

【技术实现步骤摘要】
用户行为事件匹配方法和装置、电子设备
本说明书一个或多个实施例涉及计算机应用
，尤其涉及一种用户行为事件匹配方法和装置、电子设备。
技术介绍
现如今，为了吸引到更多客户，商家通常会为客户提供多种多样的产品和服务，以供客户挑选。在这种情况下，如何为商家的潜在用户匹配合适的产品或者服务，从而便于商家服务用户，以提高客户转化率，也就成为亟待解决的问题。
技术实现思路
本说明书提出一种用户行为事件匹配方法，所述方法包括：获取与目标用户对应的第一历史用户行为数据；基于所述第一历史用户行为数据生成与所述目标用户对应的用户特征映射图；确定所述用户特征映射图和与目标用户行为事件对应的事件特征映射图是否匹配；其中，所述事件特征映射图为基于对与历史用户对应的第二历史用户行为数据进行数据聚类得到的聚类后的第二历史用户行为数据生成的事件特征映射图，所述历史用户为与所述目标用户行为事件对应的历史用户；如果所述用户特征映射图和所述事件特征映射图匹配，则确定所述目标用户与所述目标用户行为事件匹配。可选地，所述确定所述用户特征映射图和与目标用户行为事件对应的事件特征映射图是否匹配，包括：计算所述用户特征映射图和与目标用户行为事件对应的事件特征映射图的图像相似度；确定计算出的所述图像相似度是否大于预设的相似度阈值；如果计算出的所述图像相似度大于所述相似度阈值，则确定所述用户特征映射图和所述事件特征映射图匹配。可选地，所述方法还包括：确定与所述目标用户行为事件对应的所述历史用户；获取与所述历史用户对应的第二历史用户行为数据；对所述第二历史用户行为数据进行数据聚类；基于聚类后的第二历史用户行为数据生成与所述目标用户行为事件对应的所述事件特征映射图。可选地，所述确定与所述目标用户行为事件对应的所述历史用户，包括：获取与所述目标用户行为事件对应的历史用户行为数据；其中，所述历史用户行为数据包括所述目标用户行为对应和历史用户的对应关系；基于所述历史用户行为数据确定与所述目标用户行为事件对应的所述历史用户。可选地，所述基于聚类后的第二历史用户行为数据生成与所述目标用户行为事件对应的所述事件特征映射图，包括：在与聚类后的第二历史用户行为数据对应的历史用户的数量达到预设的数量阈值时，基于聚类后的第二历史用户行为数据生成与所述目标用户行为事件对应的所述事件特征映射图。可选地，所述第二历史用户行为数据包括所述历史用户的用户信息，以及与所述历史用户对应的若干用户行为事件；其中，所述用户信息和所述用户行为事件被设置了对应的特征值；所述对所述第二历史用户行为数据进行数据聚类，包括：基于与第二历史用户行为数据中的用户信息和用户行为事件对应的特征值，对所述第二历史用户行为数据进行数据聚类。可选地，所述基于聚类后的第二历史用户行为数据生成与所述目标用户行为事件对应的所述事件特征映射图，包括：基于聚类后的第二历史用户行为数据中的用户信息和用户行为事件，以及与所述聚类后的第二历史用户行为数据中的用户信息和用户行为事件对应的特征值，生成与所述目标用户行为事件对应的所述事件特征映射图。可选地，所述第一历史用户行为数据包括所述目标用户的用户信息，以及与所述目标用户对应的若干用户行为事件；其中，所述用户信息和所述用户行为事件被设置了对应的特征值；所述基于所述第一历史用户行为数据生成与所述目标用户对应的用户特征映射图，包括：基于所述第一历史用户行为数据中的用户信息和用户行为事件，以及与所述第一历史用户行为数据中的用户信息和用户行为事件对应的特征值，生成与所述目标用户对应的用户特征映射图。本说明书还提出一种用户行为事件匹配装置，所述装置包括：第一获取模块，用于获取与目标用户对应的第一历史用户行为数据；第一生成模块，用于基于所述第一历史用户行为数据生成与所述目标用户对应的用户特征映射图；匹配模块，用于确定所述用户特征映射图和与目标用户行为事件对应的事件特征映射图是否匹配；其中，所述事件特征映射图为基于对与历史用户对应的第二历史用户行为数据进行数据聚类得到的聚类后的第二历史用户行为数据生成的事件特征映射图，所述历史用户为与所述目标用户行为事件对应的历史用户；第一确定模块，用于在所述用户特征映射图和所述事件特征映射图匹配时，确定所述目标用户与所述目标用户行为事件匹配。可选地，所述匹配模块具体用于：计算所述用户特征映射图和与目标用户行为事件对应的事件特征映射图的图像相似度；确定计算出的所述图像相似度是否大于预设的相似度阈值；如果计算出的所述图像相似度大于所述相似度阈值，则确定所述用户特征映射图和所述事件特征映射图匹配。可选地，所述装置还包括：第二确定模块，用于确定与所述目标用户行为事件对应的所述历史用户；第二获取模块，用于获取与所述历史用户对应的第二历史用户行为数据；聚类模块，用于对所述第二历史用户行为数据进行数据聚类；第二生成模块，用于基于聚类后的第二历史用户行为数据生成与所述目标用户行为事件对应的所述事件特征映射图。可选地，所述第二确定模块具体用于：获取与所述目标用户行为事件对应的历史用户行为数据；其中，所述历史用户行为数据包括所述目标用户行为对应和历史用户的对应关系；基于所述历史用户行为数据确定与所述目标用户行为事件对应的所述历史用户。可选地，所述第二生成模块具体用于：在与聚类后的第二历史用户行为数据对应的历史用户的数量达到预设的数量阈值时，基于聚类后的第二历史用户行为数据生成与所述目标用户行为事件对应的所述事件特征映射图。可选地，所述第二历史用户行为数据包括所述历史用户的用户信息，以及与所述历史用户对应的若干用户行为事件；其中，所述用户信息和所述用户行为事件被设置了对应的特征值；所述聚类模块具体用于：基于与第二历史用户行为数据中的用户信息和用户行为事件对应的特征值，对所述第二历史用户行为数据进行数据聚类。可选地，所述第二生成模块具体用于：基于聚类后的第二历史用户行为数据中的用户信息和用户行为事件，以及与所述聚类后的第二历史用户行为数据中的用户信息和用户行为事件对应的特征值，生成与所述目标用户行为事件对应的所述事件特征映射图。可选地，所述第一历史用户行为数据包括所述目标用户的用户信息，以及与所述目标用户对应的若干用户行为事件；其中，所述用户信息和所述用户行为事件被设置了对应的特征值；所述第一生成模块具体用于：基于所述第一历史用户行为数据中的用户信息和用户行为事件，以及与所述第一历史用户行为数据中的用户信息和用户行为事件对应的特征值，生成与所述目标用户对应的用户特征映射图。本说明书还提出一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户行为事件匹配方法，所述方法包括：/n获取与目标用户对应的第一历史用户行为数据；/n基于所述第一历史用户行为数据生成与所述目标用户对应的用户特征映射图；/n确定所述用户特征映射图和与目标用户行为事件对应的事件特征映射图是否匹配；其中，所述事件特征映射图为基于对与历史用户对应的第二历史用户行为数据进行数据聚类得到的聚类后的第二历史用户行为数据生成的事件特征映射图，所述历史用户为与所述目标用户行为事件对应的历史用户；/n如果所述用户特征映射图和所述事件特征映射图匹配，则确定所述目标用户与所述目标用户行为事件匹配。/n

【技术特征摘要】
1.一种用户行为事件匹配方法，所述方法包括：
获取与目标用户对应的第一历史用户行为数据；
基于所述第一历史用户行为数据生成与所述目标用户对应的用户特征映射图；
确定所述用户特征映射图和与目标用户行为事件对应的事件特征映射图是否匹配；其中，所述事件特征映射图为基于对与历史用户对应的第二历史用户行为数据进行数据聚类得到的聚类后的第二历史用户行为数据生成的事件特征映射图，所述历史用户为与所述目标用户行为事件对应的历史用户；
如果所述用户特征映射图和所述事件特征映射图匹配，则确定所述目标用户与所述目标用户行为事件匹配。


2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
确定与所述目标用户行为事件对应的所述历史用户；
获取与所述历史用户对应的第二历史用户行为数据；
对所述第二历史用户行为数据进行数据聚类；
基于聚类后的第二历史用户行为数据生成与所述目标用户行为事件对应的所述事件特征映射图。


3.根据权利要求2所述的方法，所述确定与所述目标用户行为事件对应的所述历史用户，包括：
获取与所述目标用户行为事件对应的历史用户行为数据；其中，所述历史用户行为数据包括所述目标用户行为对应和历史用户的对应关系；
基于所述历史用户行为数据确定与所述目标用户行为事件对应的所述历史用户。


4.根据权利要求2所述的方法，所述基于聚类后的第二历史用户行为数据生成与所述目标用户行为事件对应的所述事件特征映射图，包括：
在与聚类后的第二历史用户行为数据对应的历史用户的数量达到预设的数量阈值时，基于聚类后的第二历史用户行为数据生成与所述目标用户行为事件对应的所述事件特征映射图。


5.根据权利要求2所述的方法，所述第二历史用户行为数据包括所述历史用户的用户信息，以及与所述历史用户对应的若干用户行为事件；其中，所述用户信息和所述用户行为事件被设置了对应的特征值；
所述对所述第二历史用户行为数据进行数据聚类，包括：
基于与第二历史用户行为数据中的用户信息和用户行为事件对应的特...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗宽，
申请(专利权)人：浙江口碑网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33