【技术实现步骤摘要】
线上店铺画像构建方法及系统
本专利技术涉及信息数据分析
,具体涉及一种基于BERT-LDA模型的线上店铺画像构建方法及系统。
技术介绍
近年来,伴随着电商领域的极速扩张,越来越多的用户信息暴露在互联网上,随着数据挖掘、数据分析技术的日益成熟以及电商企业的需求,画像的概念应运而生,所谓画像技术,就是将信息标签化处理,通过为分析主体“贴”标签的行为,刻画主体的全貌。分析主体标签化的优势在于能够人为的定义规则,帮助使用者快速的建立起对主体的印象,能够快速、准确的获取信息,此外,还能提高决策的效率,画像是基于对目标主体的研究,能够准确、直观的反映被分析主体的需求,将决策者的思路约束在同一个大方向上,提高决策效率。目前,用户画像在电商领域应用广泛,在精准营销方向取得了不可忽视的成绩。大多用户画像是以消费者为基础,通过对人群的画像,进行店铺的经营策略调整。然而人群数据无法全面、清楚且准确的反映店铺的经营行为及状态,画像的准确率偏低,会对店铺的经营发展带来隐患。
技术实现思路
本专利技术的目的在于 ...
【技术保护点】
1.一种线上店铺画像构建方法,其特征在于,包括:/n获取待画像店铺的基础数据,建立原始数据集;/n根据待画像店铺画像目标,对原始数据集进行分析处理,构建画像指标体系;/n结合相关性理论,对画像指标体系进行处理,构建画像最终关联指标;/n根据画像最终关联指标构建线上店铺画像,利用词云完成画像可视化。/n
【技术特征摘要】
1.一种线上店铺画像构建方法,其特征在于,包括:
获取待画像店铺的基础数据,建立原始数据集;
根据待画像店铺画像目标,对原始数据集进行分析处理,构建画像指标体系;
结合相关性理论,对画像指标体系进行处理,构建画像最终关联指标;
根据画像最终关联指标构建线上店铺画像,利用词云完成画像可视化。
2.根据权利要求1所述的线上店铺画像构建方法,其特征在于,待画像店铺的基础数据包括:店铺商品数据、店铺会员数据、店铺等级数据、店铺访问量数据、客单价数据、商品评价数据、供应商数据。
3.根据权利要求1所述的线上店铺画像构建方法,其特征在于,根据待画像店铺画像目标,利用层次分析法,对原始数据集进行分析处理,确定所述待画像药店的静态标签和动态标签。
4.根据权利要求3所述的线上店铺画像构建方法,其特征在于,对原始数据集进行分析处理包括:删除重复数据、修正错误数据并使用零值、空字符串或实际数据补全数据;进行新词识别,分词及词性标注,停用词及词性过滤、BERT-LDA文本表示;进行特征选择,数据降维。
5.根据权利要求4所述的线上店铺画像构建方法,其特征在于,静态标签是基于静态数据的标签,是指该店铺中不随时间变化的指标,包括店铺名称标签、店铺星级标签、店铺主要业务范围标签;动态指标与静态指标相反,是指该店铺中不随时间变化的指标,包括店铺会员标签、用户浏览行为标签、用户收藏行为标签、用户购买行为标签、用户点评行为标签。
6.根据权利要求3所述的线上店铺画像构建方法,...
【专利技术属性】
技术研发人员:谢军,巩清贤,张元超,赵安家,杨潇,司文婷,张新,
申请(专利权)人:山东顺能网络科技有限公司,山东财经大学,
类型:发明
国别省市:山东;37
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