一种用户识别方法、向用户展示数据的方法和相关装置制造方法及图纸

技术编号:29256865 阅读:37 留言:0更新日期:2021-07-13 17:28
本发明专利技术公开了一种用户识别方法、向用户展示数据的方法和相关装置,涉及计算机技术领域。该方法的一个具体实施方式包括:获取当前用户的会话数据、行为轨迹数据、历史行为画像数据,基于获取的会话数据、行为轨迹数据、历史行为画像数据构建当前用户的下单行为特征集,将当前用户的下单行为特征集输入下单概率模型,以计算当前用户产生下单行为的概率值,在概率值大于预设阈值的情况下,将当前用户识别为潜在下单用户。该实施方式能够基于用户与客服的对话内容预测用户下单概率,从而根据当前用户所处场景来更准确地预测用户下单行为,可实时监测用户下单的可能性,准确识别潜在下单用户,进而可针对性地向用户推荐商品或服务等数据。

【技术实现步骤摘要】
一种用户识别方法、向用户展示数据的方法和相关装置
本专利技术涉及计算机
,尤其涉及一种用户识别方法、向用户展示数据的方法和相关装置。
技术介绍
在线客服系统已成为电子商务网站的重要组成部分,消费者通过在线客服系统咨询了解想要购买的商品是一种便捷途径。对于售前场景,客服期望通过自己对用户(即顾客)的答疑来促使用户下单购买商品,对于仅仅是咨询或对比而不准备下单的用户,客服并不希望花费大量的时间或精力在该用户身上。促成率高的客服也直接反应了该客服的服务能力和转化能力,因此,针对性地服务于下单概率高的用户,一定程度可提升咨询转化率。现有方案基于历史用户下单数和下单率生成用户画像标签,即:针对用户在平台上的历史购物记录及咨询记录,将咨询下单比高的用户打上标签,后续客服可直观地看到用户标签而进行针对性的服务。在实现本专利技术过程中,专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题:预测用户下单概率时未考虑用户与客服的对话内容,无法根据当前用户所处场景来更准确地预测用户下单概率,且无法实时监测用户下单的可能性,对潜在下单用户的识别准确率低,无法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户识别方法,其特征在于,包括:/n获取当前用户的会话数据、行为轨迹数据、历史行为画像数据;/n基于所述会话数据、所述行为轨迹数据、所述历史行为画像数据构建所述当前用户的下单行为特征集;/n将所述下单行为特征集输入下单概率模型,以计算所述当前用户产生下单行为的概率值;/n在所述概率值大于预设阈值的情况下,将所述当前用户识别为潜在下单用户。/n

【技术特征摘要】
1.一种用户识别方法,其特征在于,包括:
获取当前用户的会话数据、行为轨迹数据、历史行为画像数据;
基于所述会话数据、所述行为轨迹数据、所述历史行为画像数据构建所述当前用户的下单行为特征集;
将所述下单行为特征集输入下单概率模型,以计算所述当前用户产生下单行为的概率值;
在所述概率值大于预设阈值的情况下,将所述当前用户识别为潜在下单用户。


2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述会话数据、所述行为轨迹数据、所述历史行为画像数据构建所述当前用户的下单行为特征集,包括:
基于所述会话数据构建所述当前用户的会话参数特征、用户文本特征、客服文本特征,基于所述行为轨迹数据构建所述当前用户的行为轨迹特征,基于所述历史行为画像数据构建所述当前用户的历史画像特征,所述下单行为特征集包括所述会话参数特征、所述用户文本特征、所述客服文本特征、所述行为轨迹特征、所述历史画像特征。


3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述会话数据构建所述当前用户的会话参数特征,包括:
从所述当前用户的会话数据中提取会话时长、用户消息数、客服消息数、客服平均响应时长、用户平均响应时长、用户切出会话次数中的一种或多种信息,以构建得到所述当前用户的会话参数特征,其中,所述当前用户的会话数据为所述当前用户与当前会话的客服之间已产生的会话文本的集合,所述用户切出会话次数为所述当前用户在当前会话中切换到其他操作的次数。


4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述行为轨迹数据构建所述当前用户的行为轨迹特征,包括:
从所述当前用户的行为轨迹数据中提取所述当前用户的会话开始前商品点击记录、会话开始前点击商品数、会话开始前点击同会话品类商品数、关于点击商品是否包含会话携带商品参数的记录、关于所述当前用户是否咨询其他客服的记录中的一种或多种信息,以构建得到所述当前用户的行为轨迹特征,其中,所述当前用户的行为轨迹数据为所述当前用户在当前会话开始前的预设时间长度内一种或多种预设行为的轨迹数据。


5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述历史行为画像数据构建所述当前用户的历史画像特征,包括:
从所述当前用户的历史行为画像数据中提取所述当前用户的预设时段内的下单数、咨询客服数、客单价、咨询下单比中的一种或多种信息,以构建得到所述当前用户的历史画像特征。


6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,基于多层感知机、第一循环神经网络、第二循环神经网络进行网络结构组合,得到所述下单概率模型...

【专利技术属性】
技术研发人员:何峰康志恒朱彬
申请(专利权)人:北京沃东天骏信息技术有限公司北京京东世纪贸易有限公司
类型:发明
国别省市:北京;11

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