一种被管理人员画像构建方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种被管理人员画像构建方法及系统，方法包括：获取被管理人员的基础属性，以及被管理人员在使用手持学习设备过程中的行为日志和表情照片；对被管理人员的表情照片进行表情识别，得到被管理人员的表情识别结果；应用事实标签的生成规则，基于被管理人员的基础属性、行为日志和表情识别结果，生成被管理人员的事实标签；基于被管理人员的事实标签，构建被管理人员的画像。本发明专利技术提高了被管理人员画像的准确性，实现准确反映被管理人员的教育改造情况，有助于针对被管理人员的特性进行精准的教育资源推送以及合理的学习路径制定，并且，利用大数据技术，可以以较短的时间周期计算全量数据，保证了被管理人员画像的时效性。效性。效性。

【技术实现步骤摘要】
一种被管理人员画像构建方法及系统


[0001]本专利技术属于用户画像构建
，更具体地，涉及一种被管理人员画像构建方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来，随着智慧管理场所建设的不断推进，智慧管理场所普法教育平台系统、学习矫正平台系统等不断建设和普及，在教育的改造的过程中，目前的教育资源推荐算法只是针对视频等资源的观看行为数据应用普通的推荐算法进行推荐，推荐的效果并不理想，对教育改造的意义并不明显，对被管理人员自身特点的针对性不够强。并且无法制定一个长期的学习路线帮助被管理人员完成改造。
[0003]构建出被管理人员的画像，是做好教育资源推荐和学习路径制定的第一步也是关键的一步。然而，目前被管理人员的画像通常仅以被管理人员的背景信息等基础静态数据进行分析构建的，导致被管理人员画像的准确性较低，且难以更新，进而导致推荐的效果仍不够理想。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种被管理人员画像构建方法及系统，旨在解决被管理人员画像的准确性较低的问题。
[0005]为实现上述目的，第一方面，本专利技术提供了一种被管理人员画像构建方法，包括：
[0006]S101获取被管理人员的基础属性，以及所述被管理人员在使用手持学习设备过程中的行为日志和表情照片；
[0007]S102对所述被管理人员的表情照片进行表情识别，得到所述被管理人员的表情识别结果；
[0008]S103应用事实标签的生成规则，基于所述被管理人员的基础属性、行为日志和表情识别结果，生成所述被管理人员的事实标签；
[0009]S104基于所述被管理人员的事实标签，构建所述被管理人员的画像。
[0010]在一个可选的示例中，S103具体包括：
[0011]将所述事实标签的生成规则转化为clickhouse中的视图；
[0012]调度所述clickhouse中的视图，基于所述被管理人员的基础属性、行为日志和表情识别结果进行事实标签计算，得到所述被管理人员的事实标签。
[0013]在一个可选的示例中，S104具体包括：
[0014]应用模型标签的生成规则，基于所述被管理人员的事实标签，生成被管理人员的模型标签；
[0015]基于所述被管理人员的事实标签和模型标签，构建所述被管理人员的画像。
[0016]在一个可选的示例中，所述基于所述被管理人员的事实标签和模型标签，构建所述被管理人员的画像，包括：
[0017]应用预测标签的生成规则，基于所述被管理人员的模型标签，生成被管理人员的预测标签；
[0018]基于所述被管理人员的事实标签、模型标签和预测标签，构建所述被管理人员的画像。
[0019]在一个可选的示例中，S104之后还包括：
[0020]基于所述被管理人员的画像，对所述被管理人员进行教育资源推送。
[0021]第二方面，本专利技术提供了一种被管理人员画像构建系统，包括：
[0022]数据获取模块，用于获取被管理人员的基础属性，以及所述被管理人员在使用手持学习设备过程中的行为日志和表情照片；用于对所述被管理人员的表情照片进行表情识别，得到所述被管理人员的表情识别结果；
[0023]事实标签计算模块，用于事实标签的生成规则，基于所述被管理人员的基础属性、行为日志和表情识别结果，生成所述被管理人员的事实标签；
[0024]画像构建模块，用于基于所述被管理人员的事实标签，构建所述被管理人员的画像。
[0025]在一个可选的示例中，所述事实标签计算模块具体用于将所述事实标签的生成规则转化为clickhouse中的视图，以及调度所述clickhouse中的视图，基于所述被管理人员的基础属性、行为日志和表情识别结果进行事实标签计算，得到所述被管理人员的事实标签。
[0026]在一个可选的示例中，所述画像构建模块具体包括：
[0027]模型标签计算模块，用于应用模型标签的生成规则，基于所述被管理人员的事实标签，生成被管理人员的模型标签；
[0028]画像构建子模块，用于基于所述被管理人员的事实标签和模型标签，构建所述被管理人员的画像。
[0029]在一个可选的示例中，所述画像构建子模块具体包括：
[0030]预测标签计算模块，用于应用预测标签的生成规则，基于所述被管理人员的模型标签，生成被管理人员的预测标签；
[0031]画像构建单元，用于基于所述被管理人员的事实标签、模型标签和预测标签，构建所述被管理人员的画像。
[0032]在一个可选的示例中，所述系统还包括教育资源推送模块，用于基于所述被管理人员的画像，对所述被管理人员进行教育资源推送。
[0033]总体而言，通过本专利技术所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：
[0034]本专利技术提供一种被管理人员画像构建方法及系统，通过采集被管理人员的基础数据，以及被管理人员在教育改造中产生的过程数据，包括行为日志，表情数据，共同构建动态的被管理人员画像，可以提高被管理人员画像的准确性，实现准确反映被管理人员的教育改造情况，有助于针对被管理人员的特性进行精准的教育资源推送以及合理的学习路径制定，并且，利用大数据技术，可以以较短的时间周期计算全量数据，更新被管理人员画像，保证了被管理人员画像的时效性。
附图说明
[0035]图1为本专利技术提供的被管理人员画像构建方法的流程示意图之一；
[0036]图2为本专利技术提供的被管理人员画像构建方法的实施场景图；
[0037]图3为本专利技术提供的被管理人员画像构建方法的流程示意图之二；
[0038]图4为本专利技术提供的被管理人员画像构建方法的流程示意图之三；
[0039]图5为本专利技术提供的被管理人员画像构建方法的流程示意图之四；
[0040]图6为本专利技术提供的被管理人员画像构建方法的流程示意图之五；
[0041]图7为本专利技术提供的被管理人员画像构建系统的架构图；
[0042]图8为本专利技术提供的被管理人员画像构建装置的功能模块示意图；
[0043]图9为本专利技术提供的服务器的结构示意图。
具体实施方式
[0044]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0045]考虑到被管理人员在使用手持学习设备过程中，系统可以收集和存储到大量有效的基础性数据。基础数据的数据量庞大，如果利用传统的应用系统架构无法快速的对基础数据进行分析，构建被管理人员画像的时效性和准确性将会受到影响，推荐的时效性和准确性也不够高。
[0046]对此，本专利技术提供一种基于大数据分析的被管理人员画像构建方法，基于大数据平台进行数据采集，标签计算，构建用户画像的方法及系统，目的在于构建准确性高和时效性强的被管理人员画像，以助于针对被管理人员的特性进行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种被管理人员画像构建方法，其特征在于，包括：S101获取被管理人员的基础属性，以及所述被管理人员在使用手持学习设备过程中的行为日志和表情照片；S102对所述被管理人员的表情照片进行表情识别，得到所述被管理人员的表情识别结果；S103应用事实标签的生成规则，基于所述被管理人员的基础属性、行为日志和表情识别结果，生成所述被管理人员的事实标签；S104基于所述被管理人员的事实标签，构建所述被管理人员的画像。2.根据权利要求1所述的被管理人员画像构建方法，其特征在于，S103具体包括：将所述事实标签的生成规则转化为clickhouse中的视图；调度所述clickhouse中的视图，基于所述被管理人员的基础属性、行为日志和表情识别结果进行事实标签计算，得到所述被管理人员的事实标签。3.根据权利要求1所述的被管理人员画像构建方法，其特征在于，S104具体包括：应用模型标签的生成规则，基于所述被管理人员的事实标签，生成被管理人员的模型标签；基于所述被管理人员的事实标签和模型标签，构建所述被管理人员的画像。4.根据权利要求3所述的被管理人员画像构建方法，其特征在于，所述基于所述被管理人员的事实标签和模型标签，构建所述被管理人员的画像，包括：应用预测标签的生成规则，基于所述被管理人员的模型标签，生成被管理人员的预测标签；基于所述被管理人员的事实标签、模型标签和预测标签，构建所述被管理人员的画像。5.根据权利要求1至4任一项所述的被管理人员画像构建方法，其特征在于，S104之后还包括：基于所述被管理人员的画像，对所述被管理人员进行教育资源推送。6.一种被管理人员画像构建系统，其特征在于，包括：数据获取...

【专利技术属性】
技术研发人员：祝博，程义林，陈龙，史来祥，
申请(专利权)人：中国船舶集团有限公司第七〇九研究所，
类型：发明
国别省市：