一种用户兴趣特征识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用户兴趣特征识别方法及装置。播放展示信息；监听用户的操作行为；判断操作行为是否与预设的权重调整规则匹配；若匹配，重新赋值与操作行为对应的展示信息的权重调整系数；根据公式计算得到展示信息在所对应维度上的最终权重值；根据公式计算得到用户兴趣特征模型，从而完成对用户兴趣特征的识别，解决了现有技术中效率低和识别准确性低的技术问题，实现了提高工作效率和识别准确性的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种用户兴趣特征识别方法及装置
本专利技术涉及特征识别
，尤其涉及一种用户兴趣特征识别方法及装置。
技术介绍
在房地产营销领域，为提升转化率，营销人员会通过对客户的资料分析，以及与客户的直接交流，人工对客户的特点做判断和记录，从而在后续工作中引导客户选购楼盘，在线下完成销售。这种对客户特征标记的方式，需要在一对一交流后才能完成，特征标记的准确性也依赖于客户经理的经验，不仅效率低下，而且主观性强，识别准确性低。
技术实现思路
本专利技术通过提供一种用户兴趣特征识别方法及装置，解决了现有技术中效率低和识别准确性低的技术问题，实现了提高工作效率和识别准确性的技术效果。本专利技术提供了一种用户兴趣特征识别方法，包括：播放展示信息；监听用户的操作行为；判断所述操作行为是否与预设的权重调整规则匹配；若匹配，重新赋值与所述操作行为对应的展示信息的权重调整系数fi；根据公式FQi＝Qi*fi计算得到所述展示信息在所对应维度上的最终权重值FQi；其中，Qi为所述展示信息的初始权重值；根据公式计算得到用户兴趣特征模型；其中，VFQx为每个具体兴趣特征维度的权重值，集合D＝{所有不同维度的展示信息}，集合D中共有m个元素。进一步地，所述判断所述操作行为是否与预设的权重调整规则匹配，具体包括：识别与所述操作行为对应的展示信息的类型；将与所述展示信息类型对应的操作行为与预设的权重调整规则库中该展示信息类型的权重调整规则匹配。>进一步地，所述重新赋值与所述操作行为对应的展示信息的权重调整系数fi，包括：若与所述操作行为对应的展示信息的类型为文字，根据公式fi＝1+Li+Mi计算得到权重调整系数fi；其中，为第一权重调整参数；ti为位于展示设备屏幕中有效区域的文字信息获得展示的累计时长，ti＝LASTti+(T2-T1)，LASTti为本次当前事件被激活前ti的值；T1为本次当前事件被激活时屏幕停止滚动的时间点，T2为本次当前事件被激活时屏幕恢复滚动的时间点；Wi为所述文字信息的单词和汉字数所占字符数之和；a为第一预设常量，与所述展示设备宽度对应单行可显示最大字符数相关；b为第二预设常量，与所述展示设备的分辨率和字体大小相关；为第二权重调整参数；cti为所述文字信息获得重点关注的累计时长，cti＝LASTcti+(T4-T3)，LASTcti为本次当前事件被激活前cti的值，T3为本次当前事件被激活时所述展示信息文字部分或全部被用户选中的时间点，T4为本次当前事件被激活时恢复未选中状态时的时间点；c为第三预设常量，与所述文字信息预设的滚屏速度相关；d为第四预设常量，与服务器端提供的所有用户平均的展示信息滚屏速度相关；g为第五预设常量，与所述展示设备的屏幕分辨率相关。进一步地，所述重新赋值与所述操作行为对应的展示信息的权重调整系数fi，包括：若与所述操作行为对应的展示信息的类型为图片，根据公式fi＝1+Ni+Oi+Gi计算得到权重调整系数fi；其中，为第三权重调整参数，pti为所述图片信息获得展示的累计时长，pti＝LASTpti+(T6-T5)；LASTpti为本次当前事件被激活前pti的值，T5为本次当前事件被激活时所述图片信息变为打开状态时的时间点，T6为本次当前事件被激活时所述图片信息解除打开状态时的时间点；pa为第六预设常量，与所述图片信息的分辨率相关；pb为第七预设常量，与所述图片信息的缩略图文件大小和原图文件大小的比例相关；pc为第八预设常量，与所述图片信息的分辨率、所述图片信息的缩略图文件大小和原图文件大小的比例相关；为第四权重调整参数，si为所述图片信息获得重点关注的累计次数，si＝LASTsi+S；LASTsi为本次当前事件被激活前si的值，S为所述图片信息本次变为打开状态后至解除打开状态前，图片放缩事件和移动事件的触发次数；h为所述展示设备的第一误差参数，综合实验结果设置第一误差参数以调整记录图片数据精度；f为第一用户误差参数，表示用户在观看图片信息时的平均误触次数；k为第九预设常量，与所述图片信息的分辨率、所述图片信息的缩略图文件大小和原图文件大小的比例、用户屏幕的尺寸比例有关；Gi＝pg×keyi为第五权重调整参数，keyi为所述图片信息被保存与否的标记；pg为第十预设常量，与所述图片信息的分辨率、所述图片信息的缩略图文件大小和原图文件大小的比例、用户所处的网络环境相关。进一步地，所述重新赋值与所述操作行为对应的展示信息的权重调整系数fi，包括：若与所述操作行为对应的展示信息的类型为视频，根据公式fi＝1+Si+Ui+Vi计算得到权重调整系数fi；其中，为第六权重调整参数，sti为所述视频信息获得展示的累计时长，sti＝LASTsti+(T8-T7)；LASTsti为本次当前事件被激活前sti的值，T7为本次当前事件被激活时所述视频信息被打开变为播放状态的时间点，T8为本次当前事件被激活时所述视频信息解除播放状态时的时间点；Si为所述视频信息的素材视频时长；sa、sb均为保证函数连续性设置的辅助常量，满足当sti趋于0.7×Si时，两边公式所得计算结果趋于同一值，以保证函数连续不间断；sa、sb的取值与sc、Si相关，实际可根据阈值设置和视频信息时长进行修正；sc为第十一预设常量，与所述视频信息的时长和视频文件大小的比例、所述视频信息的分辨率相关；为第七权重调整参数，psi为所述视频信息获得重点关注的累计次数；psi＝LASTpsi+Pi；；LASTpsi为本次当前事件被激活前psi的值，Pi为本次当前事件被激活时记录用户进行回退播放操作的次数；ph为所述展示设备的第二误差参数，综合实验结果设置第二误差参数以调整记录视频数据精度，pf为第二用户误差参数，表示用户在观看视频信息时的平均误触次数；pk为第十二预设常量，与所述视频信息的时长、用户当前所处网络、所述视频信息的分辨率相关；Vi＝pv×keyj为第八权重调整参数，keyj为所述视频信息被保存与否的标记；pv为第十三预设常量，与所述视频信息的时长、用户当前所处网络相关。本专利技术还提供了一种用户兴趣特征识别装置，包括：播放模块，用于播放展示信息；监听模块，用于监听用户的操作行为；匹配模块，用于判断所述操作行为是否与预设的权重调整规则匹配；权重系数调整模块，用于若匹配，重新赋值与所述操作行为对应的展示信息的权重调整系数fi；权重值计算模块，用于根据公式FQi＝Qi*fi计算得到所述展示信息在所对应维度上的最终权重值FQi；其中，Qi为所述展示信息的初始权重值；兴趣特征模型构建模块，用于根据公式计算得到用户兴趣特征模型；其中，VFQx为每个具体兴趣特征维度的权重值，集合D＝{所有不同维度的展示信息}，集合D中共有m个元素。进一步地，所述匹配模块，具体包括：展示信息类型识别单元，用于识别与所述操作行为对应的展示信息的类型；匹本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户兴趣特征识别方法，其特征在于，包括：/n播放展示信息；/n监听用户的操作行为；/n判断所述操作行为是否与预设的权重调整规则匹配；/n若匹配，重新赋值与所述操作行为对应的展示信息的权重调整系数f

【技术特征摘要】
1.一种用户兴趣特征识别方法，其特征在于，包括：
播放展示信息；
监听用户的操作行为；
判断所述操作行为是否与预设的权重调整规则匹配；
若匹配，重新赋值与所述操作行为对应的展示信息的权重调整系数fi；
根据公式FQi＝Qi*fi计算得到所述展示信息在所对应维度上的最终权重值FQi；其中，Qi为所述展示信息的初始权重值；
根据公式计算得到用户兴趣特征模型；其中，VFQx为每个具体兴趣特征维度的权重值，集合D＝{所有不同维度的展示信息}，集合D中共有m个元素。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述操作行为是否与预设的权重调整规则匹配，具体包括：
识别与所述操作行为对应的展示信息的类型；
将与所述展示信息类型对应的操作行为与预设的权重调整规则库中该展示信息类型的权重调整规则匹配。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述重新赋值与所述操作行为对应的展示信息的权重调整系数fi，包括：
若与所述操作行为对应的展示信息的类型为文字，根据公式fi＝1+Li+Mi计算得到权重调整系数fi；
其中，为第一权重调整参数；ti为位于展示设备屏幕中有效区域的文字信息获得展示的累计时长，ti＝LASTti+(T2-T1)，LASTti为本次当前事件被激活前ti的值；T1为本次当前事件被激活时屏幕停止滚动的时间点，T2为本次当前事件被激活时屏幕恢复滚动的时间点；Wi为所述文字信息的单词和汉字数所占字符数之和；a为第一预设常量，与所述展示设备宽度对应单行可显示最大字符数相关；b为第二预设常量，与所述展示设备的分辨率和字体大小相关；

为第二权重调整参数；cti为所述文字信息获得重点关注的累计时长，cti＝LASTcti+(T4-T3)，LASTcti为本次当前事件被激活前cti的值，T3为本次当前事件被激活时所述展示信息文字部分或全部被用户选中的时间点，T4为本次当前事件被激活时恢复未选中状态时的时间点；c为第三预设常量，与所述文字信息预设的滚屏速度相关；d为第四预设常量，与服务器端提供的所有用户平均的展示信息滚屏速度相关；g为第五预设常量，与所述展示设备的屏幕分辨率相关。


4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述重新赋值与所述操作行为对应的展示信息的权重调整系数fi，包括：
若与所述操作行为对应的展示信息的类型为图片，根据公式fi＝1+Ni+Oi+Gi计算得到权重调整系数fi；
其中，为第三权重调整参数，pti为所述图片信息获得展示的累计时长，pti＝LASTpti+(T6-T5)；LASTpti为本次当前事件被激活前pti的值，T5为本次当前事件被激活时所述图片信息变为打开状态时的时间点，T6为本次当前事件被激活时所述图片信息解除打开状态时的时间点；pa为第六预设常量，与所述图片信息的分辨率相关；pb为第七预设常量，与所述图片信息的缩略图文件大小和原图文件大小的比例相关；pc为第八预设常量，与所述图片信息的分辨率、所述图片信息的缩略图文件大小和原图文件大小的比例相关；

为第四权重调整参数，si为所述图片信息获得重点关注的累计次数，si＝LASTsi+S；LASTsi为本次当前事件被激活前si的值，S为所述图片信息本次变为打开状态后至解除打开状态前，图片放缩事件和移动事件的触发次数；h为所述展示设备的第一误差参数，综合实验结果设置第一误差参数以调整记录图片数据精度；f为第一用户误差参数，表示用户在观看图片信息时的平均误触次数；k为第九预设常量，与所述图片信息的分辨率、所述图片信息的缩略图文件大小和原图文件大小的比例、用户屏幕的尺寸比例有关；
Gi＝pg×keyi为第五权重调整参数，keyi为所述图片信息被保存与否的标记；pg为第十预设常量，与所述图片信息的分辨率、所述图片信息的缩略图文件大小和原图文件大小的比例、用户所处的网络环境相关。


5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述重新赋值与所述操作行为对应的展示信息的权重调整系数fi，包括：
若与所述操作行为对应的展示信息的类型为视频，根据公式fi＝1+Si+Ui+Vi计算得到权重调整系数fi；
其中，为第六权重调整参数，sti为所述视频信息获得展示的累计时长，sti＝LASTsti+(T8-T7)；LASTsti为本次当前事件被激活前sti的值，T7为本次当前事件被激活时所述视频信息被打开变为播放状态的时间点，T8为本次当前事件被激活时所述视频信息解除播放状态时的时间点；Si为所述视频信息的素材视频时长；sa、sb均为保证函数连续性设置的辅助常量，满足当sti趋于0.7×Si时，两边公式所得计算结果趋于同一值，以保证函数连续不间断；sa、sb的取值与sc、Si相关，实际可根据阈值设置和视频信息时长进行修正；sc为第十一预设常量，与所述视频信息的时长和视频文件大小的比例、所述视频信息的分辨率相关；

为第七权重调整参数，psi为所述视频信息获得重点关注的累计次数；psi＝LASTpsi+Pi；；LASTpsi为本次当前事件被激活前psi的值，Pi为本次当前事件被激活时记录用户进行回退播放操作的次数；ph为所述展示设备的第二误差参数，综合实验结果设置第二误差参数以调整记录视频数据精度，pf为第二用户误差参数，表示用户在观看视频信息时的平均误触次数；pk为第十二预设常量，与所述视频信息的时长、用户当前所处网络、所述视频信息的分辨率相关；
Vi＝pv×keyj为第八权重调整参数，keyj为所述视频信息被保存与否的标记；pv为第十三预设常量，与所述视频信息的时长、用户当前所处网络相关。
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【专利技术属性】
技术研发人员：魏泉，梁瑞文，宋毅勇，詹璐鸣，
申请(专利权)人：武汉陌青春创意科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42