一种基于用户习惯的大数据画像及模型构建方法和系统技术方案

本发明专利技术适用于大数据技术领域，尤其涉及一种基于用户习惯的大数据画像及模型构建方法和系统，所述方法包括：构建用户虚拟模型，生成用户行为标签；实时记录用户行为数据，判断是否进行用户行为预测；根据当前用户行为标签查询大数据，生成用户行为预测结果；调取用户行为数据，核验用户行为预测结果，生成主动预测行为标签，对用户虚拟模型进行更新。本发明专利技术通过对用户的行为进行收集，形成不同的标签，通过标签对每一个用户模型进行定义，进而根据用户模型对用户的行为进行预测，提高根据用户模型预测用户行为的成功率，随着使用时间的增加，预测成功率也就越高，能够在用户行为尚未发生时即生成预测内容，能够提供更为及时的服务。务。务。

【技术实现步骤摘要】
一种基于用户习惯的大数据画像及模型构建方法和系统


[0001]本专利技术属于大数据
，尤其涉及一种基于用户习惯的大数据画像及模型构建方法和系统。

技术介绍

[0002]大数据画像，即用户画像，最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
[0003]在当前的大数据处理过程中，利用设置标签的方式，为每一个用户构建一个虚拟模型，从而利用标签赋予每一个虚拟模型以特点，在进行产品或者服务推荐时，则根据已有的标签进行推送。
[0004]但是，现有的这种服务或者产品推荐，都是根据现有的标签直接生成推荐结果，无法起到前瞻性的预测，无法预测用户的需求，因此产品推荐的最佳时机容易丧失。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例的目的在于提供一种基于用户习惯的大数据画像及模型构建方法，旨在解决
技术介绍
第三部分中提出的问题。
[0006]本专利技术实施例是这样实现的，一种基于用户习惯的大数据画像及模型构本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于用户习惯的大数据画像及模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：记录用户行为习惯数据，构建用户虚拟模型，根据用户行为习惯数据生成用户行为标签；实时记录用户行为数据，通过将其与预设的触发行为进行比对，判断是否进行用户行为预测；根据当前用户行为标签查询大数据，从中调取所有与当前触发行为相关的调用标签，并根据用户行为标签和调用标签生成用户行为预测结果，所述大数据中包含所有已入库用户的虚拟模型，每个虚拟模型上均对应有该用户的标签；调取用户行为数据，核验用户行为预测结果，从而确定调用标签与当前用户行为的相关性，生成主动预测行为标签，对用户虚拟模型进行更新。2.根据权利要求1所述的基于用户习惯的大数据画像及模型构建方法，其特征在于，所述实时记录用户行为数据，通过将其与预设的触发行为进行比对，判断是否进行用户行为预测的步骤，具体包括：建立单日事件数据库，记录每日发生的所有用户数据，所述用户行为至少包括用户行为数据和行为发生时间；每次检测到用户行为时，将该用户行为与预设的触发行为数据库中的触发行为进行比对，判断两者是否相同；若两者相同，则判定立即对用户行为进行预测，并存储该用户行为至单日事件数据库，若不相同则仅对该用户行为进行存储。3.根据权利要求1所述的基于用户习惯的大数据画像及模型构建方法，其特征在于，所述根据当前用户行为标签查询大数据，从中调取所有与当前触发行为相关的调用标签，并根据用户行为标签和调用标签生成用户行为预测结果的步骤，具体包括：统计当前用户的用户行为标签，以此作为检索条件，查询大数据中包含上述用户行为标签的已入库用户；对触发行为和已入库用户的标签进行类型划分，调取与触发行为属于同一类型的标签，得到调用标签；根据用户行为标签和调用标签生成用户行为预测结果。4.根据权利要求1所述的基于用户习惯的大数据画像及模型构建方法，其特征在于，所述调取用户行为数据，核验用户行为预测结果，从而确定调用标签与当前用户行为的相关性，生成主动预测行为标签，对用户虚拟模型进行更新的步骤，具体包括：调取用户行为数据，根据触发行为确定对应的用户行为；根据该用户行为核验用户行为预测结果，从而确定相应的已入库用户；计算调用标签与当前用户行为的相关性，取其中相关性超过预设值的调用标签作为主动预测行为标签，并更新用户虚拟模型。5.根据权利要求2所述的基于用户习惯的大数据画像及模型构建方法，其特征在于，单日事件数据库中按照预设的时间分段方式对所有用户行为进行存储。6....

【专利技术属性】
技术研发人员：陈小凡，向蓉，
申请(专利权)人：陈小凡，
类型：发明
国别省市：