互动营销平台的用户画像识别方法及AI系统技术方案

本发明专利技术实施例提供的互动营销平台的用户画像识别方法及AI系统，通过对选定用户的业务行为日志进行业务行为描述向量挖掘得到选定用户的业务行为描述向量，再依据选定用户的业务行为描述向量对临时用户画像进行调整，从而得到选定用户的最终用户画像，本发明专利技术实施例采用临时用户画像获取选定用户的最终用户画像，在具有模板指示的情况下，使得选定用户的最终用户画像偏离性低，效率和精确性高。效率和精确性高。效率和精确性高。

【技术实现步骤摘要】
互动营销平台的用户画像识别方法及AI系统


[0001]本申请涉及业务营销、人工智能领域，具体而言，涉及一种互动营销平台的用户画像识别方法及AI系统。

技术介绍

[0002]随着互联网的高速发展，各种互联网运营平台通过对其平台上的用户的行为习惯进行分析，得到用户们的用户画像，以此进行相应的营销动作。对于高日活的运营平台而言，例如电商品台、视频平台、阅读平台等，海量的用户每天会产生大量的业务行为数据，而用户的需求和业务倾向往往是动态变化的，因此需要对大量的业务行为数据进行及时高效地分析处理，得到对应阶段性的用户画像。而目前对于海量的业务行为数据进行分析和画像描绘效率和准确性还很吃力，需要多样化的解决方案。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种互动营销平台的用户画像识别方法及AI系统，以提升用户画像的描绘效率和准确性。
[0004]本申请实施例是这样实现的：第一方面，本申请实施例提供了一种互动营销平台的用户画像识别方法，应用于互动营销平台，该互动营销平台与业务终端设备通信连接，该方法包括：获取业务终端设备发送的选定用户的业务行为日志；对业务行为日志进行业务行为描述向量挖掘，得到选定用户的业务行为描述向量；依据选定用户的业务行为描述向量对临时用户画像进行调整，得到选定用户的最终用户画像。
[0005]本申请实施例中，通过对选定用户的业务行为日志进行业务行为描述向量挖掘得到选定用户的业务行为描述向量，再依据选定用户的业务行为描述向量对临时用户画像进行调整，从而得到选定用户的最终用户画像，本专利技术实施例采用临时用户画像获取选定用户的最终用户画像，具有模板指示的情况下，获得的选定用户的最终用户画像可以保证偏离性低，精确性高。
[0006]作为一种可行的实施方式，对业务行为日志进行业务行为描述向量挖掘，得到选定用户的业务行为描述向量，包括：通过画像生成模型中的向量挖掘模块对业务行为日志进行业务行为描述向量挖掘，得到选定用户的业务行为描述向量；依据选定用户的业务行为描述向量对临时用户画像进行调整，得到选定用户的最终用户画像，包括：通过画像生成模型中的画像调整单元依据向量挖掘模块产生的选定用户的业务行为描述向量对临时用户画像进行调整，得到选定用户的最终用户画像。
[0007]本申请实施例中，通过画像生成模型对业务行为日志进行业务行为描述向量挖掘并根据业务行为描述向量对临时用户画像进行调整，得到选定用户的最终用户画像，该重新描绘的过程通过人工智能模型执行，效率高，解放了人力。
[0008]作为一种可行的实施方式，向量挖掘模块包括多个依次连接的归类分析单元以及
多个依次连接的识别优化单元，画像调整单元包括多个依次连接的调整单元，每个调整单元对应一个识别优化单元；通过画像生成模型中的向量挖掘模块对业务行为日志进行业务行为描述向量挖掘，得到选定用户的业务行为描述向量，包括：通过多个依次连接的归类分析单元对业务行为日志进行归类分析，并通过多个识别优化单元对归类分析单元生成的结果进行识别优化，得到每个所述识别优化单元关于选定用户的业务行为描述向量；通过画像生成模型中的画像调整单元依据向量挖掘模块产生的选定用户的业务行为描述向量对临时用户画像进行调整，得到选定用户的最终用户画像，包括：对于画像调整单元中的首个调整单元，通过和调整单元对应的识别优化单元产生的选定用户的业务行为描述向量，对临时用户画像进行调整，得到调整单元对应的调整临时用户画像；对于首个调整单元之外的每一调整单元，通过和每个调整单元对应的识别优化单元产生的选定用户的业务行为描述向量，对前一个调整单元产生的调整临时用户画像进行调整，得到调整单元对应的调整临时用户画像；其中，最末一个调整单元获得的调整临时用户画像作为选定用户的最终用户画像。
[0009]本申请实施例中，画像调整单元接收从向量挖掘模块输出的不同维度的业务行为描述向量，然后对临时用户画像进行阶段性地调整，令产生的最终用户画像的各画像维度下的代表标签表征得准确可靠。
[0010]作为一种可行的实施方式，每个调整单元包括业务行为描述向量挖掘单元以及分析单元，对于画像调整单元中的首个调整单元，通过和调整单元对应的识别优化单元产生的选定用户的业务行为描述向量，对临时用户画像进行调整，得到调整单元对应的调整临时用户画像，包括：通过调整单元的业务行为描述向量挖掘单元，对临时用户画像和与调整单元对应的识别优化单元产生的选定用户的业务行为描述向量进行业务行为描述向量挖掘，得到调整单元针对选定用户的业务行为完善描述向量；通过调整单元的分析单元依据业务行为完善描述向量对临时用户画像进行调整，得到后一个调整单元进行第二业务行为描述向量挖掘和调整中运用的调整临时用户画像；对于首个调整单元之外的每一调整单元，通过和每一调整单元对应的识别优化单元产生的选定用户的业务行为描述向量，对前一个调整单元产生的调整临时用户画像进行调整，得到调整单元对应的调整临时用户画像，包括：通过调整单元的业务行为描述向量挖掘单元，对前一个调整单元获得的业务行为完善描述向量和调整临时用户画像、和与调整单元对应的识别优化单元产生的选定用户的业务行为描述向量进行业务行为描述向量挖掘，得到调整单元针对选定用户的业务行为完善描述向量；通过调整单元的分析单元依据业务行为完善描述向量对前一个调整单元获得的调整临时用户画像进行调整，得到调整单元对应的调整临时用户画像。
[0011]本申请实施例中，基于业务行为描述向量挖掘单元对业务行为描述向量和临时用户画像，或前一个调整单元产生的调整临时用户画像，进行业务行为描述向量挖掘，得到选定用户的业务行为完善描述向量，如此，调整获得的最终用户画像更加精确可靠。
[0012]作为一种可行的实施方式，该方法中，还包括对画像生成模型的调校过程，该调校过程包括如下步骤：获取包含选定用户的业务行为日志样本；通过画像生成模型依据业务行为日志样本和事先生成的临时用户画像，得到选定用户的多个调校用户画像，多个调校用户画像包括画像调整单元中各个调整单元产生的调校用户画像；依据多个调校用户画像确定代价值loss1；基于代价值loss1调节画像生成模型的模型系数。
[0013]本申请上述实施例中，通过依据多个调校用户画像获得代价值loss1，让得到的代价值准确可靠。
[0014]作为一种可行的实施方式，每个调校用户画像的描绘体系由多个调校画像维度组成，依据多个调校用户画像确定代价值loss1，包括：针对每个调校用户画像，依据调校用户画像的描绘体系中各调校画像维度的代表标签和画像维度样本的代表标签之间的矢量差代价值，画像维度样本为选定用户的实际用户画像的描绘体系中的画像维度；以及，获取调校用户画像每个调校画像维度的规范化代价值，规范化代价值与每个调校画像维度之间的调整内容关联；通过各个调校用户画像对应的矢量差代价值和规范化代价值，得到代价值loss1。
[0015]本申请实施例中，通过获取矢量差代价值和规范化代价值，可以衡量各个层次的画像修正情形，令获取到的代价值loss1精确可靠本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种互动营销平台的用户画像识别方法，其特征在于，应用于互动营销平台，所述互动营销平台与业务终端设备通信连接，所述方法包括：获取所述业务终端设备发送的选定用户的业务行为日志；对所述业务行为日志进行业务行为描述向量挖掘，得到所述选定用户的业务行为描述向量；依据所述选定用户的业务行为描述向量对临时用户画像进行调整，得到所述选定用户的最终用户画像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述业务行为日志进行业务行为描述向量挖掘，得到所述选定用户的业务行为描述向量，包括：通过画像生成模型中的向量挖掘模块对所述业务行为日志进行业务行为描述向量挖掘，得到所述选定用户的业务行为描述向量；所述依据所述选定用户的业务行为描述向量对临时用户画像进行调整，得到所述选定用户的最终用户画像，包括：通过所述画像生成模型中的画像调整单元，依据所述向量挖掘模块产生的选定用户的业务行为描述向量对所述临时用户画像进行调整，得到所述选定用户的最终用户画像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述向量挖掘模块包括多个依次连接的归类分析单元以及多个依次连接的识别优化单元，所述画像调整单元包括多个依次连接的调整单元，每个所述调整单元对应一个所述识别优化单元；所述通过画像生成模型中的向量挖掘模块对所述业务行为日志进行业务行为描述向量挖掘，得到所述选定用户的业务行为描述向量，包括：通过所述多个依次连接的归类分析单元对所述业务行为日志进行归类分析，并通过多个识别优化单元对所述归类分析单元生成的结果进行识别优化，得到每个所述识别优化单元针对所述选定用户的业务行为描述向量；所述通过所述画像生成模型中的画像调整单元依据所述向量挖掘模块产生的选定用户的业务行为描述向量对所述临时用户画像进行调整，得到所述选定用户的最终用户画像，包括：对于所述画像调整单元中的首个所述调整单元，通过和所述调整单元对应的识别优化单元产生的所述选定用户的业务行为描述向量，对所述临时用户画像进行调整，得到所述调整单元对应的调整临时用户画像；对于所述首个调整单元之外的每个所述调整单元，通过和每个所述调整单元对应的识别优化单元产生的所述选定用户的业务行为描述向量，对前一个所述调整单元产生的调整临时用户画像进行调整，得到所述调整单元对应的调整临时用户画像；其中，最末一个所述调整单元获得的调整临时用户画像被确定为所述选定用户的最终用户画像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，每个所述调整单元包括业务行为描述向量挖掘单元和分析单元，所述对于所述画像调整单元中的首个所述调整单元，通过和所述调整单元对应的识别优化单元产生的所述选定用户的业务行为描述向量，对所述临时用户画像进行调整，得到所述调整单元对应的调整临时用户画像，包括：通过所述调整单元的业务行为描述向量挖掘单元，对所述临时用户画像和与所述调整单元对应的识别优化单元产生的所述选定用户的业务行为描述向量进行业务行为描述向
量挖掘，得到所述调整单元针对所述选定用户的业务行为完善描述向量；通过所述调整单元的分析单元依据所述业务行为完善描述向量对所述临时用户画像进行调整，得到后一个调整单元进行第二业务行为描述向量挖掘和调整中运用的调整临时用户画像；所述对于所述首个调整单元之外的每个所述调整单元，通过和每个所述调整单元对应的识别优化单元产生的所述选定用户的业务行为描述向量，对前一个所述调整单元产生的调整临时用户画像进行调整，得到所述调整单元对应的调整临时用户画像，包括：通过所述调整单元的业务行为描述向量挖掘单元，对前一个所述调整单元获得的业务行为完善描述向量和所述调整临时用户画像、和与所述调整单元对应的识别优化单元产生的所述选定用户的业务行为描述向量进行业务行为描述向量挖掘，得到所述调整单元针对所述选定用户的业务行为完善描述向量；通过所述调整单元的分析单元依据所述业务行为完善描述向量对前一个所述调整单元获得的调整临时用户画像进行调整，得到所述调整单元对应的调整临时用户画像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括对所述画像生成模型的调校过程，所述调校过程包括以下步骤：获取所述选定用户的业务行为日志样本；通过所述画像生成模型依据所述业务行为日志样本和事先生成的临时用户画像，得到所述选定用户的多个调校用户画像，所述多个调校用户画像包括所述画像调整单元中各个所述调整单元产生的调校用户画像；依据所述多个调校用户画像确定代价值loss1；基于所述代价值loss...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙晴晴，孙海燕，
申请(专利权)人：孙晴晴，
类型：发明
国别省市：