一种用户场景分析方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种用户场景分析方法、装置、设备和介质，其中方法包括：采集目标用户发表的包含场景信息的网络数据，所述场景信息为与所述目标用户使用产品的行为存在关联的信息，所述网络数据的模态包括如下至少一种：文本、图片以及视频；将所述网络数据输入预先训练的多模态分析模型，输出所述网络数据对应的至少一种场景属性，不同的所述场景属性用于从不同的维度描述场景；基于所述目标用户发表的网络数据的场景属性，构建用户场景库。本发明专利技术根据采集到的目标用户发表的包含场景信息的网络数据进行多维度洞察，能够分析出用户使用产品时的用户场景，可信度高。可信度高。可信度高。

【技术实现步骤摘要】
一种用户场景分析方法、装置、设备和介质


[0001]本专利技术涉及网络
，具体涉及一种用户场景分析方法、装置、设备和介质。

技术介绍

[0002]在新产品设计开发阶段的第一步需要输出产品需求报告，也即在项目策略阶段需要调研走访用户，明确用户的使用场景，以输出产品定位、产品组合策略以及产品需求。
[0003]以汽车产品为例，对用户场景的洞察多采用单点单人拜访调研的方式，以了解用户所玩娱乐项目、所在场地的地貌地形情况以及用户从起点出发到达目的地的路况、半径情况等信息，继而提炼出用户对车的需求，如载货拖拽能力、地盘能力等功能。这样调研方式存在以下问题：对用户进行访谈调查需要市场人员搜寻场地到现场观摩用户的使用场景，成本高昂且效率低下；采用单点单人的拜访，覆盖面小、样本少，得出的结论可信度较低。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供至少一种用户场景分析方法、装置、设备和介质。
[0005]具体地，本专利技术实施例是通过如下技术方案实现的：
[0006]第一方面，提供一种用户场景分析方法，所述方法包括：
[0007]采集目标用户发表的包含场景信息的网络数据，所述场景信息为与所述目标用户使用产品的行为存在关联的信息，所述网络数据的模态包括如下至少一种：文本、图片以及视频；
[0008]将所述网络数据输入预先训练的多模态分析模型，输出所述网络数据对应的至少一种场景属性，不同的所述场景属性用于从不同的维度描述场景；
[0009]基于所述目标用户发表的网络数据的场景属性，构建用户场景库。
[0010]第二方面，提供一种用户场景分析装置，所述装置包括：
[0011]数据采集模块，用于：采集目标用户发表的包含场景信息的网络数据，所述场景信息为与所述目标用户使用产品的行为存在关联的信息，所述网络数据的模态包括如下至少一种：文本、图片以及视频；
[0012]数据分析模块，用于：将所述网络数据输入预先训练的多模态分析模型，输出所述网络数据对应的至少一种场景属性，不同的所述场景属性用于从不同的维度描述场景；
[0013]场景构建模块，用于：基于所述目标用户发表的网络数据的场景属性，构建用户场景库。
[0014]第三方面，提供一种电子设备，所述设备包括存储器、处理器，所述存储器用于存储可在处理器上运行的计算机指令，所述处理器用于在执行所述计算机指令时实现本专利技术任一实施例所述的用户场景分析方法。
[0015]第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的用户场景分析方法。
[0016]本专利技术的技术方案提供的用户场景分析方法，对采集目标用户发表的包含场景信息的网络数据使用多模态分析模型识别，从而实现用户场景分析，能够低成本的对更多用户进行洞察，识别了更多用户的使用场景，很大程度上产品需求洞察实现了降本增效；此外，基于网络上公开的数据量大，覆盖面广，大数据的分析更能反应真实用户使用产品的场景分布情况，可信度高。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术一个或多个实施例或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术一个或多个实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1是本专利技术至少一个实施例示出的一种用户场景分析方法的流程图；
[0019]图2是本专利技术至少一个实施例示出的一种用户穿越场景的多模态数据；
[0020]图3是本专利技术至少一个实施例示出的一种多模态分析模型的结构；
[0021]图4是本专利技术至少一个实施例示出的一种用户场景库；
[0022]图5是本专利技术至少一个实施例示出的一种用户场景分析装置的框图；
[0023]图6是本专利技术至少一个实施例示出的一种电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0024]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本说明书相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本说明书的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0025]在本说明书使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书。在本说明书和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
[0026]应当理解，尽管在本说明书可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本说明书范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”。
[0027]产品设计领域有一条很重要的理念是“以用户为中心”，在分析需求的时候也是从用户需求出发，将其转化为产品需求。需求是一款产品的开始，一个完整的需求要包含目标用户、场景和遇到的问题，场景是指用户需求产生的某种条件，这个条件包括但不限于环境，时间，地点，空间等，只有条件满足，这个需求才能成立。本专利技术中要分析的用户场景是指用户在不同时间、地点、环境下使用目标产品或者相关产品引发的不同心境、行为或需求。产品是指被人们使用和消费，并能满足人们某种需求的任何东西，包括有形的物品、无形的服务、组织、观念或它们的组合。本专利技术中的产品可以是各种类型的产品。
[0028]如图1所示，图1是本专利技术至少一个实施例示出的一种用户场景分析方法的流程图，该方法包括以下步骤：
[0029]在步骤102中，采集目标用户发表的包含场景信息的网络数据。
[0030]所述场景信息为与所述目标用户使用产品的行为存在关联的信息，比如，目标用户发表的帖子、评论或者主题帖等网络数据中可以包含对于产品使用过程的描述，对于产品使用的经验，或者对于产品改进的愿景等信息。
[0031]所述网络数据的模态包括如下至少一种：文本、图片以及视频。比如，文本可以是目标用户发表的帖子、评论或者主题帖等中的文字内容，图片是目标用户发表的帖子、评论或者主题帖等中的配图或者附图，视频可以是目标用户发表的帖子、评论或者主题帖等中的视频或者视频链接。如图2所示，图2示出了一种用户穿越场景的多模态数据，从左至右模态分别为文本、图片、视频的网络数据，该例中产品为车。
[0032]本专利技术采用的“模态”的定义，指相较于图像、语音、文本等多媒体(Multi
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用户场景分析方法，其特征在于，所述方法包括：采集目标用户发表的包含场景信息的网络数据，所述场景信息为与所述目标用户使用产品的行为存在关联的信息，所述网络数据的模态包括如下至少一种：文本、图片以及视频；将所述网络数据输入预先训练的多模态分析模型，输出所述网络数据对应的至少一种场景属性，不同的所述场景属性用于从不同的维度描述场景；基于所述目标用户发表的网络数据的场景属性，构建用户场景库。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集目标用户发表的包含场景信息的网络数据，包括：采集网络上公开的场景相关数据；对所述场景相关数据进行识别，去除识别出的非目标用户的数据，得到所述目标用户发表的包含场景信息的网络数据，所述非目标用户的数据包括官方数据和/或风险数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述对所述场景相关数据进行识别之前，所述方法还包括：对所述场景相关数据进行如下至少一项清洗处理：去除重复数据、去除关键字段缺失数据、去除异常数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多模态分析模型包括特征提取模块、注意力模块、属性分类模块；其中，所述特征提取模块包括不同模态分别对应的特征提取器；所述将所述网络数据输入预先训练的多模态分析模型，输出所述网络数据对应的至少一种场景属性，包括：由不同模态分别对应的所述特征提取器，分别对所述模态的网络数据进行特征提取，分别得到不同模态对应的特征信息；由所述注意力模块，将所述不同模态对应的特征信息进行融合，得到融合特征；由所述属性分类模块，对所述融合特征进行识别，输出所述网络数据对应的至少一种场景属性。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述不同模态分别为文本、图片以及视频的情况下，在所述由不同模态分别对应的所述特征提取器...

【专利技术属性】
技术研发人员：张兴凤，张芳，
申请(专利权)人：浙江吉利控股集团有限公司，
类型：发明
国别省市：