本发明专利技术公开了基于大数据分析的用户行为意图挖掘方法及装置，该方法包括：对于当前场景中的任一目标用户，采集目标用户对应的第一多维度用户信息；确定与当前场景对应的用户行为意图挖掘模型集合；对第一多维度用户信息进行分类，得到每个用户行为意图挖掘模型所对应的多维度子用户信息；对于每个用户行为意图挖掘模型，将用户行为意图挖掘模型所对应的多维度子用户信息输入至用户行为意图挖掘模型，得到用户行为意图挖掘模型的输出结果；根据所有用户行为意图挖掘模型的输出结果，综合评估目标用户的目标行为意图。可见，本发明专利技术能够基于采集到的用户多维度信息智能化的实现用户行为意图的挖识别，有利于提高用户行为意图的识别效率及识别准确率。别效率及识别准确率。别效率及识别准确率。
【技术实现步骤摘要】
基于大数据分析的用户行为意图挖掘方法及装置
[0001]本专利技术涉及大数据分析
，尤其涉及一种基于大数据分析的用户行为意图挖掘方法及装置。
技术介绍
[0002]随着用户需求越来越多样化，各个行业(尤其是服务行业)的竞争也越来越激烈，如何识别出用户的行为意图以便于为其提供满足其需求的服务进而提高行业竞争力是各个行业的相关人员需要考虑的问题。
[0003]当前，通常通过问询或观察的方式识别相关用户的行为意图，这种方式不仅存在行为意图识别效率低的问题，而且还存在行为意图识别准确率低的问题。
[0004]可见，如何提供一种用户行为意图挖掘方法以提高用户行为意图的识别效率及识别准确率显得尤为重要。
技术实现思路
[0005]本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种基于大数据分析的用户行为意图挖掘方法及装置，能够基于采集到的用户多维度信息智能化的实现用户行为意图的挖识别，有利于提高用户行为意图的识别效率及识别准确率。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术实施例第一方面公开了基于大数据分析的用户行为意图挖掘方法，所述方法包括：
[0007]对于当前场景中存在的任一目标用户，采集所述目标用户对应的第一多维度用户信息；确定与所述当前场景对应的用户行为意图挖掘模型集合，所述用户行为意图挖掘模型集合包括多个不同类型的用户行为意图挖掘模型，不同类型的所述用户行为意图挖掘模型用于挖掘不同类型的用户行为意图；
[0008]对所述第一多维度用户信息进行分类，得到每个所述用户行为意图挖掘模型所对应的多维度子用户信息；
[0009]对于每个所述用户行为意图挖掘模型，将所述用户行为意图挖掘模型所对应的多维度子用户信息输入至所述用户行为意图挖掘模型，得到所述用户行为意图挖掘模型的输出结果；所述用户行为意图挖掘模型的输出结果包括所述用户行为意图挖掘模型的用户行为意图预测结果及所述用户行为意图预测结果对应的预测概率；
[0010]根据所有所述用户行为意图挖掘模型的输出结果，综合评估所述目标用户的目标行为意图。
[0011]作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述根据所有所述用户行为意图挖掘模型的输出结果，综合评估所述目标用户的目标行为意图，包括：
[0012]将所有所述所述用户行为意图挖掘模型的输出结果输入至行为意图综合评估模型，得到所述行为意图综合评估模型的输出结果；
[0013]基于所述行为意图综合评估模型的输出结果，综合评估所述目标用户的目标行为
意图。作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述根据所有所述用户行为意图挖掘模型的输出结果，综合评估所述目标用户的目标行为意图之后，所述方法还包括：
[0014]采集所述目标用户对应的第二多维度用户信息；
[0015]基于所述第二多维度用户信息，分析所述目标用户针对所述目标行为意图的主观意图概率值及客观意图概率值；
[0016]基于所述当前场景的场景信息，分析所述主观意图概率值对应的第一场景影响因子以及所述客观意图概率值对应的第二场景影响因子；
[0017]根据所述目标用户在所述当前场景下针对所述目标行为意图的意图极性，从所述第一场景影响因子及所述第二场景影响因子中确定待调节场景因子；
[0018]根据所述意图极性对所述待调节场景影响因子执行调节操作；
[0019]其中，所述意图极性用于表示所述目标行为意图为正向行为意图或反向行为意图。作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述方法还包括：
[0020]基于采集到的所述目标用户在所述当前场景下的用户社交行为，判断所述目标用户是否存在协同用户；
[0021]当判断出所述目标用户存在所述协同用户时，基于所述目标用户与所述协同用户在所述当前场景下的用户行为信息，从所述目标用户与所述协同用户中确定意图主导用户；
[0022]当所述意图主导用户不为所述目标用户时，生成行为意图调整参数，并基于所述行为意图调整参数对所述目标行为意图执行校准操作，以校准所述目标行为意图。
[0023]作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述方法还包括：
[0024]当所述意图极性表示所述目标行为意图为所述反向行为意图时，预测所述目标行为意图对所述当前场景的负向影响程度；
[0025]当所述负向影响程度的绝对值大于等于预设影响程度阈值时，生成所述反向行为意图对应的应急引导预案，所述应急引导预案用于对所述目标行为意图进行引导，以将所述目标行为意图引导至非反向行为意图。
[0026]作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述方法还包括：
[0027]根据当前时段所述当前场景下存在的所有所述目标用户的目标行为意图，分析出现频次超过第一预设频次阈值的正向行为意图集合，所述正向行为意图集合包括至少一个正向行为意图；对于所述正向行为意图集合中的每个所述正向行为意图，根据所述当前场景下的当前场景参数，判断所述当前场景与所述正向行为意图的意图匹配度；若所述意图匹配度小于预设匹配度阈值，则生成场景参数优化方案，基于所述场景参数优化方案对所述当前场景参数进行优化，得到优化后场景参数。
[0028]作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述生成场景参数优化方案之后，所述方法还包括：
[0029]预判执行所述场景参数优化方案之后的场景参数优化结果对所述正向行为意图集合中的剩余正向行为意图的第一影响度以及对所有所述目标行为意图中出现频次超过第二预设阈值的所有负向行为意图的第二影响度；
[0030]基于所述第一影响度及所述第二影响度，判断所述场景参数优化方案是否满足预设执行条件，若是，则触发执行所述的基于所述场景参数优化方案对所述当前场景参数进
行优化，得到优化后场景参数的步骤。
[0031]本专利技术实施例第二方面公开了一种基于大数据分析的用户行为意图挖掘装置，所述装置包括：
[0032]采集模块，用于对于当前场景中存在的任一目标用户，采集所述目标用户对应的第一多维度用户信息；
[0033]确定模块，用于确定与所述当前场景对应的用户行为意图挖掘模型集合，所述用户行为意图挖掘模型集合包括多个不同类型的用户行为意图挖掘模型，不同类型的所述用户行为意图挖掘模型用于挖掘不同类型的用户行为意图；
[0034]分类模块，用于对所述第一多维度用户信息进行分类，得到每个所述用户行为意图挖掘模型所对应的多维度子用户信息；
[0035]意图挖掘模块，用于对于每个所述用户行为意图挖掘模型，将所述用户行为意图挖掘模型所对应的多维度子用户信息输入至所述用户行为意图挖掘模型，得到所述用户行为意图挖掘模型的输出结果；所述用户行为意图挖掘模型的输出结果包括所述用户行为意图挖掘模型的用户行为意图预测结果及所述用户行为意图预测结果对应的预测概率；
[0036]所述意图挖掘模块，还用于根据所有所述用户行为意图挖掘模型的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据分析的用户行为意图挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：对于当前场景中存在的任一目标用户，采集所述目标用户对应的第一多维度用户信息；确定与所述当前场景对应的用户行为意图挖掘模型集合，所述用户行为意图挖掘模型集合包括多个不同类型的用户行为意图挖掘模型，不同类型的所述用户行为意图挖掘模型用于挖掘不同类型的用户行为意图；对所述第一多维度用户信息进行分类，得到每个所述用户行为意图挖掘模型所对应的多维度子用户信息；对于每个所述用户行为意图挖掘模型，将所述用户行为意图挖掘模型所对应的多维度子用户信息输入至所述用户行为意图挖掘模型，得到所述用户行为意图挖掘模型的输出结果；所述用户行为意图挖掘模型的输出结果包括所述用户行为意图挖掘模型的用户行为意图预测结果及所述用户行为意图预测结果对应的预测概率；根据所有所述用户行为意图挖掘模型的输出结果，综合评估所述目标用户的目标行为意图。2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的用户行为意图挖掘方法，其特征在于，所述根据所有所述用户行为意图挖掘模型的输出结果，综合评估所述目标用户的目标行为意图，包括：将所有所述所述用户行为意图挖掘模型的输出结果输入至行为意图综合评估模型，得到所述行为意图综合评估模型的输出结果；基于所述行为意图综合评估模型的输出结果，综合评估所述目标用户的目标行为意图。3.根据权利要求1或2所述的基于大数据分析的用户行为意图挖掘方法，其特征在于，所述根据所有所述用户行为意图挖掘模型的输出结果，综合评估所述目标用户的目标行为意图之后，所述方法还包括：采集所述目标用户对应的第二多维度用户信息；基于所述第二多维度用户信息，分析所述目标用户针对所述目标行为意图的主观意图概率值及客观意图概率值；基于所述当前场景的场景信息，分析所述主观意图概率值对应的第一场景影响因子以及所述客观意图概率值对应的第二场景影响因子；根据所述目标用户在所述当前场景下针对所述目标行为意图的意图极性，从所述第一场景影响因子及所述第二场景影响因子中确定待调节场景因子；根据所述意图极性对所述待调节场景影响因子执行调节操作；其中，所述意图极性用于表示所述目标行为意图为正向行为意图或反向行为意图。4.根据权利要求3所述的基于大数据分析的用户行为意图挖掘方法，其特征在于，所述方法还包括：基于采集到的所述目标用户在所述当前场景下的用户社交行为，判断所述目标用户是否存在协同用户；当判断出所述目标用户存在所述协同用户时，基于所述目标用户与所述协同用户在所述当前场景下的用户行为信息，从所述目标用户与所述协同用户中确定意图主导用户；
当所述意图主导用户不为所述目标用户时，生成行为意图调整参数，并基于所述行为意图调整参数对所述目标行为意图执行校准操作，以校准所述目标行为意图。5.根据权利要求4所述的基于大数据分析的用户行为意图挖掘方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述意图极性表示所述目标行为意图为所述反向行为意图时，预测所述目标行为意图对所述当前场景的负向影响程度；当所述负向影响程度的绝对...
【专利技术属性】
技术研发人员：李光辉，
申请(专利权)人：广州朝辉智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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