基于维度紧缩的大数据智能云获客系统技术方案

本发明专利技术涉及大数据技术领域，具体涉及基于维度紧缩的大数据智能云获客系统，所述系统包括：数据获取单元、维度紧缩单元、用户画像构建单元和智能推送单元；所述数据获取单元，用于从大数据云端获取用户数据集合；所述维度紧缩单元，用于将用户数据集合中的每个用户数据中的每个特征数据转换为一个数值型数据；所述用户画像构建单元，用于对用户数据集合进行基于马尔科夫随机游走矩阵的空间聚类，以生成该聚类中心所对应的用户数据的用户画像；所述智能推送单元，用于根据用户数据的用户画像，为每个用户进行对应内容的推送。本发明专利技术通过精准获取用户数据、高效处理和分析数据、准确构建用户画像以及个性化推送，为企业提供了高效的用户获客方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及大数据，具体涉及基于维度紧缩的大数据智能云获客系统。

技术介绍

1、随着互联网的普及和信息化时代的到来，数据已经成为了当今社会最宝贵的资源之一。随着大数据技术的发展，人们对于数据的需求和应用也日益增长。特别是在商业领域，数据的获取、处理和分析已经成为了企业获取竞争优势的重要手段之一。在这样的背景下，针对大数据的智能化应用逐渐成为了人们关注的焦点。

2、在过去的几年里，已经涌现出了一些针对大数据的智能化系统和平台。这些系统主要包括数据采集、处理、分析和应用等环节，以满足用户在不同领域的需求。以下是一些已经公开的现有技术：

3、大数据采集系统：传统的大数据采集系统主要通过网络爬虫、传感器等手段，收集网络上的各种数据，并将其存储到数据库中。这些数据可能来自于网站、社交媒体、移动应用等各个方面，具有多样性和海量性。

4、大数据处理平台：为了处理这些海量的数据，已经出现了许多大数据处理平台，例如hadoop、spark等。这些平台采用了分布式计算的架构，能够对大规模数据进行高效的处理和分析。>

5、数据挖掘本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于维度紧缩的大数据智能云获客系统，其特征在于，所述系统包括：数据获取单元、维度紧缩单元、用户画像构建单元和智能推送单元；所述数据获取单元，用于从大数据云端获取用户数据集合，用户数据集合中包括多个用户数据，每个用户数据为一个高维向量，其每个元素为用户的特征数据；所述维度紧缩单元，用于将用户数据集合中的每个用户数据中的每个特征数据转换为一个数值型数据，然后对用户数据集合中的用户数据进行维度紧缩，以降低用户数据之间的空间距离；所述用户画像构建单元，用于对用户数据集合进行基于马尔科夫随机游走矩阵的空间聚类，以此将用户数据集合中的每个用户数据划分为不同的类别，不同类别的用户数据具备不同的聚类...

【技术特征摘要】

1.基于维度紧缩的大数据智能云获客系统，其特征在于，所述系统包括：数据获取单元、维度紧缩单元、用户画像构建单元和智能推送单元；所述数据获取单元，用于从大数据云端获取用户数据集合，用户数据集合中包括多个用户数据，每个用户数据为一个高维向量，其每个元素为用户的特征数据；所述维度紧缩单元，用于将用户数据集合中的每个用户数据中的每个特征数据转换为一个数值型数据，然后对用户数据集合中的用户数据进行维度紧缩，以降低用户数据之间的空间距离；所述用户画像构建单元，用于对用户数据集合进行基于马尔科夫随机游走矩阵的空间聚类，以此将用户数据集合中的每个用户数据划分为不同的类别，不同类别的用户数据具备不同的聚类中心，为每个聚类中心分配一个标签，以生成该聚类中心所对应的用户数据的用户画像；所述智能推送单元，用于根据用户数据的用户画像，为每个用户进行对应内容的推送。

2.如权利要求1所述的基于维度紧缩的大数据智能云获客系统，其特征在于，所述用户的特征数据的种类至少包括：年龄、性别、地址、婚姻状态、收入、第一偏好关键词、第二偏好关键词、第三偏好关键词、第一偏好网址、第二偏好网址和第三偏好网址；不同类别的用户特征数据对应的数值型数据具备不同的位数；统一类别的用户特征数据对应的数值型数据具备相同位数。

3.如权利要求2所述的基于维度紧缩的大数据智能云获客系统，其特征在于，所述维度紧缩单元，将用户数据集合中的每个用户数据进行维度紧缩的方法包括：根据用户数据集合中的用户数据，构建一个邻接矩阵；所述邻接这个矩阵描述了每个用户数据之间的相似度，使用相似性度量来填充邻接矩阵的元素；基于邻接矩阵构建转移...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵随，
申请(专利权)人：兰州大学，
类型：发明
国别省市：