【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及商城管理，具体为一种商城用户画像构建方法。
技术介绍
1、随着经济的发展和人们生活水平的提高，消费者对商品的品质、多样性以及购物体验提出了更高的要求，传统的实体商场受空间、时间等因素的限制，而电子商城则可以为消费者提供更加便捷、快捷的购物渠道，满足消费者个性化、多样化的需求，通过电子商城，品牌可以直接触达全球的消费者，实现品牌曝光和销售的全新模式，此外，商城还提供了丰富的数据支持，帮助品牌更好地了解消费者需求，进行精准营销和产品定位，而商城积累了大量的用户行为数据、交易数据等，这些数据可以为商家提供深入的用户洞察和数据支持，借助大数据分析、人工智能等技术，商城可以实现智能化的个性化推荐、精准营销、用户画像构建等服务，提升用户体验和经营效果。
2、现有的用户画像构建方法通常在给实体定义一个标签并绑定标签与算法之间的对应关系，将一个实体下的多个标签进行分组，指定每个分组下的标签列表组合，将实体与数据集进行绑定，并指定数据集之间关联条件；构建实体画像任务，但其在面对大量数据时，大量的数据中存在大量的噪声数据和无关信息，这些信息会干扰对用户特征有用信息的提取，使得分析过程变得复杂和困难，从而会影响对用户特征有用信息的提取和分析，无法更准确地把握用户的消费偏好、购物习惯、兴趣爱好等特征，使得商城无法更好地服务用户，满足用户的需求。
3、为此，我们研发出了新的一种商城用户画像构建方法。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的
3、(二)技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种商城用户画像构建方法，包括以下具体步骤：
5、s1、收集用户各类数据，包括但不限于用户的个人信息、消费行为、浏览记录、交易记录、社交行为；
6、s2、将s1中收集到的原始数据进行数据清洗，确保数据的准确性和完整性，同时，还需将不同来源的数据进行整合，以便后续的分析和建模；
7、s3、在s2数据整合的基础上，从数据中提取出对用户特征有用的信息；
8、s4、对用户进行分群，将具有相似特征的用户归为一类，有助于更好地理解用户的差异性和个性化需求；
9、s5、基于用户特征和分群结果，建立用户画像模型；
10、s6、在s5的基础上根据用户的特征和行为习惯，为用户打上相应的标签，建立用户画像的标签体系；
11、s7、通过不断优化用户画像模型，可以使其更加贴近用户真实需求，并为商城提供精准的支持。
12、优选的，所述s1中通过使用用户行为分析工具，对用户行为进行跟踪和分析，获取用户的访问路径、页面停留时间的数据，从而收集用户各类数据。
13、优选的，所述s2中通过对数据进行筛查、填充缺失值、剔除异常值和去除重复数据的操作，对数据进行清理，并且通过采用卡尔曼滤波分析方法对不同来源的数据进行整合。
14、优选的，所述s3中通过采用数据挖掘法提取出用户的特征。
15、优选的，所述s4中通过聚类分析法，对用户进行分群；
16、所述聚类分析法的算法公式为：
17、假设有n个样本[x_1,x_2,...,x_n]，每个样本有m个特征，即xi＝[x1i，xii，...，xmi]2，xj＝[x1j，x2j,...,xmj]t，需要将这些样本划分为k个簇，其中k是事先给定的参数；
18、聚类分析法目标是最小化所有样本到其所属簇中心的距离之和，其数学表达式如下：
19、
20、优选的，所述s5通过采用因子分析和聚类分析中的任意一种，建立用户画像模型。
21、优选的，所述s6中通过采用机器学习算法建立用户标签的预测模型，通过训练模型来预测用户的标签。
22、优选的，所述s7通过利用用户画像，根据用户的兴趣、偏好和行为历史，向用户推荐相关的产品、内容或服务，提高用户体验和满意度，实现个性化推荐。
23、(三)有益效果
24、本专利技术提供了一种商城用户画像构建方法。具备以下有益效果：
25、该种通过商城用户画像构建方法，通过聚类分析法，对用户进行分群，后再采用因子分析和聚类分析中的任意一种，建立用户画像模型，并且，建立用户标签的预测模型，通过训练模型来预测用户的标签，商城可利用用户画像，根据用户的兴趣、偏好和行为历史，向用户推荐相关的产品、内容或服务，提高用户体验和满意度，实现个性化推荐。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种商城用户画像构建方法，其特征在于，包括以下具体步骤：
2.根据权利要求1所述的一种商城用户画像构建方法，其特征在于：所述S1中通过使用用户行为分析工具，对用户行为进行跟踪和分析，获取用户的访问路径、页面停留时间的数据，从而收集用户各类数据。
3.根据权利要求1所述的一种商城用户画像构建方法，其特征在于：所述S2中通过对数据进行筛查、填充缺失值、剔除异常值和去除重复数据的操作，对数据进行清理，并且通过采用卡尔曼滤波分析方法对不同来源的数据进行整合。
4.根据权利要求1所述的一种商城用户画像构建方法，其特征在于：所述S3中通过采用数据挖掘法提取出用户的特征。
5.根据权利要求1所述的一种商城用户画像构建方法，其特征在于：所述S4中通过聚类分析法，对用户进行分群；
6.根据权利要求1所述的一种商城用户画像构建方法，其特征在于：所述S5通过采用因子分析和聚类分析中的任意一种，建立用户画像模型。
7.根据权利要求1所述的一种商城用户画像构建方法，其特征在于：所述S6中通过采用机器学习算法建立用户标签的预测模型，
8.根据权利要求1所述的一种商城用户画像构建方法，其特征在于：所述S7通过利用用户画像，根据用户的兴趣、偏好和行为历史，向用户推荐相关的产品、内容或服务，提高用户体验和满意度，实现个性化推荐。
...【技术特征摘要】
1.一种商城用户画像构建方法，其特征在于，包括以下具体步骤：
2.根据权利要求1所述的一种商城用户画像构建方法，其特征在于：所述s1中通过使用用户行为分析工具，对用户行为进行跟踪和分析，获取用户的访问路径、页面停留时间的数据，从而收集用户各类数据。
3.根据权利要求1所述的一种商城用户画像构建方法，其特征在于：所述s2中通过对数据进行筛查、填充缺失值、剔除异常值和去除重复数据的操作，对数据进行清理，并且通过采用卡尔曼滤波分析方法对不同来源的数据进行整合。
4.根据权利要求1所述的一种商城用户画像构建方法，其特征在于：所述s3中通过采用数据挖掘法提取出用户的特征。
【专利技术属性】
技术研发人员：高胜杰，宋卫平，李欢欢，段波伟，周平，秦宗列，敬昕，李习靖，刘飞龙，雷炎，田航，张维，
申请(专利权)人：四川中电启明星信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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