本发明专利技术实施例公开了一种用户画像生成方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，该方法包括：获取客户端中与电子邮件相关联的目标数据，对目标数据进行分类，得到客户端对应用户的第一用户标签，所述目标数据包括客户端中用户对所述电子邮件的操作数据；获取客户端对应用户的网络行为数据，对网络行为数据进行分类，得到第二用户标签；根据第一用户标签、第二用户标签以及客户端对应用户的用户数据生成所述客户端对应用户的用户画像，本申请生成的用户画像不仅包含用户数据中的基本用户信息，也利用了用户处理电子邮件的操作数据以及网络行为数据来了解用户的行为习惯，使得得到的用户标签对用户的描述更加贴切，从而得到更加全面的用户画像。全面的用户画像。全面的用户画像。
【技术实现步骤摘要】
用户画像生成方法及装置、电子设备、可读存储介质
[0001]本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种用户画像生成方法及装置、电子设备、可读存储介质。
技术介绍
[0002]用户画像(Persona)是指一种用于勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具。用户画像是真实用户的虚拟代表，用户画像在各个领域都得到了广泛的应用。业务公司的业务员可以通过用户画像针对性地给用户推荐产品、设计推广方案等。
[0003]在现有技术中，大部分业务员对客户的用户画像只是保留在根据用户填写的一些个人信息(如性别、星座、生日、兴趣等)得到的用户画像。但是通过这些信息所构建的用户画像只包括用户的个人信息及传统的兴趣爱好，对于业务员来说，很难根据这种方式构建的用户画像来对用户进行判断，实现产品的有效推广。
[0004]因此，需要一种更全面的用户画像来辅助业务员的工作有效开展。
技术实现思路
[0005]本专利技术的主要目的在于提供一种用户画像生成方法及装置、电子设备、可读存储介质，能够生成更全面的用户画像，从而实现用户画像辅助业务员的工作有效开展。
[0006]为实现上述目的，本专利技术第一方面提供用户画像生成方法，所述用户画像生成方法应用于电子设备，所述方法包括：
[0007]获取客户端中与电子邮件相关联的目标数据，对所述目标数据进行分类，得到所述客户端对应用户的第一用户标签，所述目标数据包括所述客户端中用户对所述电子邮件的操作数据，所述第一用户标签包括根据所述用户对所述电子邮件的操作数据进行分类得到的类别标签；
[0008]获取所述客户端对应用户的网络行为数据，对所述网络行为数据进行分类，得到第二用户标签；
[0009]根据所述第一用户标签、所述第二用户标签以及所述客户端对应用户的用户数据生成所述客户端对应用户的用户画像。
[0010]可选的，在一种可能的实现方式中，所述客户端中用户对所述电子邮件的操作数据包括用户对电子邮件的应答操作数据、用户对电子邮件的处理时间数据、用户对电子邮件的处理手段数据中的至少一种；
[0011]所述获取客户端中与电子邮件相关联的目标数据包括：
[0012]响应于用户的授权操作，获取所述客户端中用户对电子邮件的应答操作数据、用户对电子邮件的处理时间数据、用户对电子邮件的处理手段数据中的至少一种用户对所述电子邮件的操作数据；
[0013]和/或，
[0014]所述网络行为数据包括用户的兴趣数据、用户对产品的浏览数据、用户购买产品
的交易数据中的至少一种；
[0015]所述获取所述客户端对应用户的网络行为数据，包括：
[0016]响应于用户的授权操作，获取所述客户端中用户的兴趣数据、用户对产品的浏览数据、用户购买产品的交易数据中的至少一种网络行为数据。
[0017]可选的，在一种可能的实现方式中，所述对所述目标数据进行分类，得到所述客户端对应用户的第一用户标签具体包括：
[0018]利用语义识别分类器识别所述客户端中用户对所述电子邮件的操作数据的类别；
[0019]得到所述客户端对应用户的第一用户标签；
[0020]和/或，
[0021]所述对所述网络行为数据进行分类，得到第二用户标签包括：
[0022]利用语义识别分类器识别所述获取到的网络行为数据的类别；
[0023]根据识别到的所述网络行为数据的类别，得到所述客户端对应用户的第二用户标签。
[0024]可选的，在一种可能的实现方式中，所述目标数据还包括所述客户端的电子邮件中的产品数据；
[0025]所述获取客户端中与电子邮件相关联的目标数据，对所述目标数据进行分析处理，得到所述客户端对应用户的第一用户标签具体包括：
[0026]利用语义识别分类器识别所述客户端的电子邮件中的产品数据，得到所述电子邮件中的产品数据的类别；
[0027]根据所述电子邮件中的产品数据的类别得到所述客户端对应用户的产品类别标签的第一用户标签。
[0028]可选的，在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：所述电子邮件中的产品数据包括对应产品的介绍内容以及对应产品的购买链接；
[0029]在所述目标数据包括所述客户端的电子邮件中的产品数据和所述客户端中用户对所述电子邮件的操作数据，且所述客户端中用户对所述电子邮件的操作数据包括用户对所述电子邮件中对应产品的介绍内容以及对应产品的购买链接的操作数据的情况下，对所述目标数据进行分类，得到所述客户端对应用户的第一用户标签，所述第一用户标签包括所述用户的产品类别标签和用户对所述电子邮件的操作数据进行分类得到的类别标签。
[0030]可选的，在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据所述客户端对应用户的用户数据在互联网中进行数据搜索，根据获取的网页数据，得到第三用户标签，所述第三用户标签用于生成所述用户的用户画像。
[0031]可选的，在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
[0032]根据所述客户端对应用户的用户画像，对所述用户对应的客户端发送推荐信息。
[0033]为实现上述目的，本专利技术第二方面提供一种用户画像生成装置，所述装置包括：
[0034]第一获取模块，用于获取客户端中与电子邮件相关联的目标数据，对所述目标数据进行分析处理，得到所述客户端对应用户的第一用户标签，所述目标数据包括所述客户端中用户对所述电子邮件的操作数据，所述第一用户标签包括根据所述用户对所述电子邮件的操作数据进行分类得到的类别标签；
[0035]第二获取模块，用于获取所述客户端对应用户的网络行为数据，根据所述网络行
为数据进行分类，得到第二用户标签；
[0036]用户画像生成模块，用于根据所述第一用户标签、所述第二用户标签以及所述客户端对应用户的用户数据生成所述客户端对应用户的用户画像。
[0037]为实现上述目的，本专利技术第三方面提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如第一方面所述的方法中的各个步骤，或者执行如第一方面所述的方法中的各个步骤。
[0038]为实现上述目的，本专利技术第四方面提供一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器存储有计算机程序，使得所述处理器执行如第一方面所述的方法中的各个步骤，或者执行如第一方面所述的方法中的各个步骤。
[0039]采用本专利技术实施例，具有如下有益效果：
[0040]本专利技术提供一种用户画像生成方法，通过对获取到的客户端中与电子邮件相关联的目标数据以及客户端对应用户的网络行为数据进行分类，得到第一用户标签以及第二用户标签，该目标数据中包括用户处理电子邮件的操作数据，再根据第一标签、第二标签以及用户数据生成对应用户的用户画像，本申请生成的用户画像不仅包含用户数据中的基本用户信息，也利用了用户处理电子邮件的操作数据以及网络行为数据来了解用户的行为习惯以及网络足迹，使得得到的用户标签对用户的描本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用户画像生成方法，其特征在于，所述用户画像生成方法应用于电子设备，所述方法包括：获取客户端中与电子邮件相关联的目标数据，对所述目标数据进行分类，得到所述客户端对应用户的第一用户标签，所述目标数据包括所述客户端中用户对所述电子邮件的操作数据，所述第一用户标签包括根据所述用户对所述电子邮件的操作数据进行分类得到的类别标签；获取所述客户端对应用户的网络行为数据，对所述网络行为数据进行分类，得到第二用户标签；根据所述第一用户标签、所述第二用户标签以及所述客户端对应用户的用户数据生成所述客户端对应用户的用户画像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述客户端中用户对所述电子邮件的操作数据包括用户对电子邮件的应答操作数据、用户对电子邮件的处理时间数据、用户对电子邮件的处理手段数据中的至少一种；所述获取客户端中与电子邮件相关联的目标数据包括：响应于用户的授权操作，获取所述客户端中用户对电子邮件的应答操作数据、用户对电子邮件的处理时间数据、用户对电子邮件的处理手段数据中的至少一种用户对所述电子邮件的操作数据；和/或，所述网络行为数据包括用户的兴趣数据、用户对产品的浏览数据、用户购买产品的交易数据中的至少一种；所述获取所述客户端对应用户的网络行为数据，包括：响应于用户的授权操作，获取所述客户端中用户的兴趣数据、用户对产品的浏览数据、用户购买产品的交易数据中的至少一种网络行为数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标数据进行分类，得到所述客户端对应用户的第一用户标签具体包括：利用语义识别分类器识别所述客户端中用户对所述电子邮件的操作数据的类别；得到所述客户端对应用户的第一用户标签；和/或，所述对所述网络行为数据进行分类，得到第二用户标签包括：利用语义识别分类器识别所述获取到的网络行为数据的类别；根据识别到的所述网络行为数据的类别，得到所述客户端对应用户的第二用户标签。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标数据还包括所述客户端的电子邮件中的产品数据；所述获取客户端中与电子邮件相关联的目标数据，对所述目标数据进行分析处理，得到所述客户端对应用户的第一用户标签具体包括：利用语义识别分类器识别所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：林学仕，
申请(专利权)人：深圳市小满科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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