用户画像生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种用户画像生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质涉及画像生成领域。该方法包括：获取多个用户行为信息，以及各个用户行为信息对应的目标物品的物品描述信息；根据多个用户行为信息以及目标物品的物品描述信息生成用户画像。本申请实施例通过根据用户行为信息，以及用户行为信息对应的目标物品的物品描述信息，生成用户画像，从而实现用户画像生成不依赖真实用户信息，生成算法简洁，节省物理计算成本。

【技术实现步骤摘要】
用户画像生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
本申请涉及画像生成
，具体而言，本申请涉及一种用户画像生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
本申请针对现有技术中，用户画像的生成往往依赖真实的用户登记信息和验证流程，一方面，很难获取到用户的真实信息，另一方面，用户画像系统设计众多高难技术以及复杂的算法及流程，使得用户画像系统非常庞大繁杂，维护工作量巨大。
技术实现思路
本申请提供了一种用户画像生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，用于解决用户画像依赖用户真实登记信息以及生成算法复杂的技术问题。第一方面，提供了一种用户画像生成方法，该方法包括：获取多个用户行为信息，以及各个用户行为信息对应的目标物品的物品描述信息；根据多个用户行为信息以及目标物品的物品描述信息生成用户画像。在一个可能的实现方式中，该方法还包括：根据多个物品分别与预设的至少一个用户属性信息的匹配程度，确定各个物品与每个用户属性信息的匹配值；根据各个物品与每个用户属性信息的匹配值生成物品的物品描述信息；获取各个用户行为信息对应的目标物品的物品描述信息，包括：从已生成的物品描述信息中确定与目标物品对应的物品描述信息。在另一个可能的实现方式中，根据多个用户行为信息以及目标物品的物品描述信息生成用户画像包括：根据各个用户行为信息对应的预设的权重值以及各个用户行为信息对应的目标物品的物品描述信息，计算用户行为信息对应的目标物品与用户属性信息的匹配值的加权值，根据用户行为信息对应的目标物品与用户属性信息的匹配值的加权值，生成用户画像。在另一个可能的实现方式中，根据各个用户行为信息对应的预设的权重值以及各个用户行为信息对应的目标物品的物品描述信息，计算用户行为信息对应的目标物品与用户属性信息的匹配值的加权值包括：将各个用户行为信息对应的预设的权重值以及用户行为信息对应的目标物品的物品描述信息输入深度学习模型，计算用户行为信息对应的目标物品与用户属性信息的匹配值的加权值。在另一个可能的实现方式中，将用户行为信息对应的目标物品与用户属性信息的匹配值的加权值与预设标准进行比较，确定用户属性类型，基于用户属性类型，生成用户画像。在另一个可能的实现方式中，用户行为信息中包括：点击、分享、浏览、购买中的至少一种。第二方面，提供了一种用户画像生成装置，该装置包括：获取模块，用于获取多个用户行为信息，以及各个用户行为信息对应的目标物品的物品描述信息；生成模块，用于根据多个用户行为信息以及目标物品的物品描述信息生成用户画像。在另一个可能的实现方式中，根据多个用户行为信息以及目标物品的物品描述信息生成用户画像包括：根据各个用户行为信息对应的预设的权重值以及各个用户行为信息对应的目标物品的物品描述信息，计算用户行为信息对应的目标物品与用户属性信息的匹配值的加权值，根据用户行为信息对应的目标物品与用户属性信息的匹配值的加权值，生成用户画像。第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：一个或多个处理器；存储器；一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于：执行根据权利要求1～6任一项所述的用户画像生成方法。例如，本申请的第三方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，处理器、存储器和通信接口通过通信总线完成相互间的通信；存储器用于存放至少一可执行指令，可执行指令使处理器执行如本申请的第一方面所示的用户画像生成方法对应的操作。第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述的用户画像生成方法。例如，本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本申请第一方面所示的用户画像生成方法。本申请提供的技术方案带来的有益效果是：本申请通过根据用户行为信息，以及用户行为信息对应的目标物品的物品描述信息，生成用户画像，从而实现用户画像生成不依赖真实用户信息，生成算法简洁，节省物理计算成本。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。图1为本申请实施例提供的一种用户画像生成方法的流程示意图之一；图2为本申请实施例提供的一种用户画像生成装置的结构示意图；图3为本申请实施例提供的一种用户画像生成的电子设备的结构示意图。具体实施方式下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本专利技术的限制。本
技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。本申请针对现有技术中，用户画像的生成往往依赖真实的用户登记信息和验证流程，一方面，很难获取到用户的真实信息，另一方面，用户画像系统设计众多高难技术以及复杂的算法及流程，使得用户画像系统非常庞大繁杂，维护工作量巨大。本申请通过根据用户行为信息，以及用户行为信息对应的目标物品的物品描述信息，生成用户画像，从而实现用户画像生成不依赖真实用户信息，生成算法简洁，节省物理计算成本。下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。本申请实施例中提供了一种用户画像生成方法，该方法的执行主体可以为具有用户画像生成能力的各种终端或服务器设备，也可以为集成在这些设备上的装置或芯片。如图1所示，其为本申请实施例提供的一种用户画像生成方法的流程示意图之一，该方法包括如下步骤：S101：获取多个用户行为信息，以及各个用户行为信息对应的目标物品的物品描述信息。具体的，用户行为信息的可以包本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户画像生成方法，其特征在于，包括：/n获取多个用户行为信息，以及各个用户行为信息对应的目标物品的物品描述信息；/n根据所述多个用户行为信息以及所述目标物品的物品描述信息生成用户画像。/n

【技术特征摘要】
1.一种用户画像生成方法，其特征在于，包括：
获取多个用户行为信息，以及各个用户行为信息对应的目标物品的物品描述信息；
根据所述多个用户行为信息以及所述目标物品的物品描述信息生成用户画像。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据多个物品分别与预设的至少一个用户属性信息的匹配程度，确定各个物品与每个所述用户属性信息的匹配值；
根据所述各个物品与每个所述用户属性信息的匹配值生成所述物品的物品描述信息；
所述获取各个用户行为信息对应的目标物品的物品描述信息，包括：
从已生成的物品描述信息中确定与所述目标物品对应的物品描述信息。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个用户行为信息以及所述目标物品的物品描述信息生成用户画像包括：
根据各个所述用户行为信息对应的预设的权重值以及各个所述用户行为信息对应的所述目标物品的物品描述信息，计算所述用户行为信息对应的目标物品与所述用户属性信息的匹配值的加权值；
根据所述用户行为信息对应的目标物品与所述用户属性信息的匹配值的加权值，生成用户画像。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各个所述用户行为信息对应的预设的权重值以及各个所述用户行为信息对应的所述目标物品的物品描述信息，计算所述用户行为信息对应的目标物品与所述用户属性信息的匹配值的加权值包括：
将各个所述用户行为信息对应的预设的权重值以及所述用户行为信息对应的所述目标物品的物品描述信息输入深度学习模型，计算所述用户行为信息对应的目标物品与所述用户属性信息的匹配值的加权值。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐海川，肖展伟，吴金钟，周志明，石可为，万宝东，
申请(专利权)人：湖南亚信软件有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43