CN116431904A - 一种用户画像搭建方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种用户画像搭建方法、装置、设备及存储介质，应用于服务器，所述方法包括：获取用户基础数据；根据所述用户基础数据，建立用户画像；根据所述用户画像，推送相关信息，其中，所述推送相关信息包括：推送不同数量和不同种类的信息；获取用户已接收信息的数量、信息的种类及各个信息的阅读时长，根据所述用户已接收信息的数量、信息的种类及各个信息的阅读时长，优化所述用户画像，得到第一用户画像；根据所述第一用户画像，推送第一信息；响应于用户根据所述第一信息进行的第一操作，对所述第一用户画像进行更新，得到第二用户画像。本申请具有的技术效果是：用于挖掘用户信息，提高用户画像标签预测的准确性。

Description

一种用户画像搭建方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及用户画像技术领域，具体涉及一种用户画像搭建方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

用户画像旨在从用户相关数据中挖掘和抽取用户典型特征进行区分，简单来说，就是用户信息标签化。完备且准确的“标签化”的用户模型作为底层数据基础，将有力揭示用户本质特征，从而极大地促进上层的个性化服务，如精准营销、智能推荐、信息检索等。用户画像的核心工作就是给用户打标签，标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、兴趣等。

相关技术中，通常基于用户的单一行为数据生成用户画像，由于数据源单一，难以充分挖掘用户信息，导致用户画像预测准确性受到影响。

因此，亟需一种用户画像搭建方法、装置、设备及存储介质，用于挖掘用户信息，提高用户画像预测的准确性。

发明内容

本申请提供一种用户画像搭建方法、装置、设备及存储介质，用于挖掘用户信息，提高用户画像预测的准确性。

第一方面，本申请提供了一种用户画像搭建法，应用于服务器，所述方法包括：获取用户基础数据；根据所述用户基础数据，建立用户画像；根据所述用户画像，推送相关信息，其中，所述推送相关信息包括：推送不同数量和不同种类的信息；获取用户已接收信息的数量、信息的种类及各个信息的阅读时长，根据所述用户已接收信息的数量、信息的种类及各个信息的阅读时长，优化所述用户画像，得到第一用户画像；根据所述第一用户画像，推送第一信息；响应于用户根据所述第一信息进行的第一操作，对所述第一用户画像进行更新，得到第二用户画像。

通过采用上述技术方案，根据用户的基础数据，可以初步建立一个用户画像；基于用户画像进行推送相关信息，根据用户对推送的相关信息的反馈，优化用户画像，得到第一用户画像；根据第一用户画像，进一步推送第一信息，获取用户响应于第一信息的操作，再次优化画像，得到第二用户画像。综上所述，可以通过不断优化用户画像，充分挖掘用户信息，提高用户画像标签预测的准确性，进而能准确推送相关信息，提高用户体验。

可选的，所述获取用户基础数据，包括：所述获取用户基础数据，包括：

建立ods层，根据所述ods层进行数据源接入，所述数据源包括用户基本信息数据、用户行为数据、用户消费数据及用户所在企业信息数据；建立dwd层，根据所述dwd层对所述用户基本信息数据、所述用户行为数据、所述用户消费数据及所述用户所在企业信息数据进行数据清洗；将清洗过的数据通过dws层进行汇总；建立ads层，以使所述ads层将所述dws层的数据进行关联和整合，生成用户分析报表，获取所述用户分析报表，所述用户分析报表为所述用户基础数据。

通过采用上述技术方案，通过ods、dwd、dws及ads相互搭配构建一个用户基础数据，可以从多个维度进行关联和整合，得到用户的基础数据，保证了用户的基础数据的准确性，便于将用户数据进行准确的汇总后建立用户画像，，提高用户画像标签预测的准确性。

可选的，所述根据所述用户基础数据，建立用户画像，包括：对所述用户基础数据进行结构化处理，得到结构化的用户数据，其中，所述结构化的用户数据包括：所述用户终端的多种使用行为的目标键值对型数据和/或目标数组型数据；所述目标键值对型数据用于表示所述目标用户对所述目标终端的相应使用行为的行为类型，所述目标数组型数据用于表示所述目标用户对所述目标终端的相应使用行为的行为序列；将所述结构化的用户数据输入预设的用户画像识别模型，建立所述用户画像。

通过采用上述技术方案，通过对用户基础数据进行结构化处理，得到结构化的用户数据，然后通过将结构化的用户数据输入预设的用户画像识别模型，建立用户画像。可以根据用户基础数据建立用户画像，建立的用户画像可以有效的预测用户喜好，便于后续进行推送相关信息。

可选的，所述根据用户已接收信息的数量、信息的种类及各个信息的阅读时长，还包括：获取所述各个信息的阅读时长；根据所述各个信息的阅读时长，将所述已接收信息进行排序，得到第一排序；获取所述第一排序中预设数量信息，将预设数量信息进行排序，得到第二排序；提取所述第二排序中各个信息中的关键词和/或图片，得到各个信息的关键数据；根据所述第二排序，将所述各个信息的关键数据进行加权处理，以使后续推送信息时按照不同频率和数量进行推送；根据所述各个信息的关键数据，推送第二信息。

通过采用上述技术方案，根据用户阅读各个已接收信息的时长，将信息进行排序，再从排序中的信息中选取部分信息再次进行排序，通过识别二次排序中的各个信息中的关键词和/或图片，得到各个信息的关键数据，便于后续根据各个信息的关键数据的不同，推送信息时按照不同频率和数量进行推送信息。综上所述，可以更加精确和全面的推送信息，尽量避免户因系统推送的信息不全面导致用户错失部分重要信息，最终造成用户损失的情况出现。

可选的，所述响应于用户的第一操作，对所述第一用户画像进行更新，得到第二用户画像，包括：获取所述用户基于所述第一信息的所述第一操作，其中，所述第一操作包括：所述用户按照预设操作对所述第一信息中的信息进行的操作；根据所述用户基于所述第一信息的所述第一操作，更新所述第一用户画像，得到所述第二用户画像。

通过采用上述技术方案，可以根据用户的第一操作进行更新第一用户画像，得到第二用户画像，第一用户画像包括用户按照预设操作对第一信息汇总的信息进行的操作，包括了用户的个人操作，系统可以更加准确的获取用户的个人喜好，进而推送更加准确的信息，提高用户体验。

可选的，所述得到第二用户画像之后，还包括：根据所述各个用户的第二用户画像不同，制定信息推送计划，其中，所述信息推送计划包括：推送的信息种类、信息数量、信息发送时间及信息发送频率，不同用户的信息推送计划不同。

通过采用上述技术方案，在获取到第一用户画像之后，不仅可以根据用户画像进行推送相关信息，还可以根据用户画像进行选择推送信息的种类、信息数量、信息发送时间及信息发送频率，不同的用户的信息推送计划不同。可以有效针对不同用户制定不同的信息推送计划，进一步提高用户的体验。

可选的，所述得到第二用户画像之后，还包括：接收用户填写的反馈信息，以使工作人员根据所述反馈信息进行调节信息推送。

通过采用上述技术方案，可以通过获取用户填写的反馈信息来判断当前信息推送是否符合用户要求，从而根据用户的反馈做出改进，便于提高用户的体验。

第二方面，本申请提供一种用户画像搭建装置，所述装置包括：获取模块、建立模块、推送模块、优化模块及更新模块；其中，所述获取模块用于获取用户基础数据；获取用户已接收信息的数量、信息的种类及各个信息的阅读时长，优化所述用户画像，得到第一用户画像；所述建立模块用于根据所述用户基础数据，建立用户画像；所述推送模块用于根据所述用户画像，推送相关信息，其中，所述推送相关信息包括：推送不同数量和不同种类的信息；根据所述第一用户画像，推送第一信息；所述优化模块用于优化所述用户画像，得到第一用户画像；所述更新模块用于响应于用户的第一操作，对所述第一用户画像进行更新，得到第二用户画像。

通过采用上述技术方案，根据用户的基础数据，可以初步建立一个用户画像；基于用户画像进行推送相关信息，根据用户对推送的相关信息的反馈，优化用户画像，得到第一用户画像；根据第一用户画像，进一步推送第一信息，获取用户响应于第一信息的操作，再次优化画像，得到第二用户画像。综上所述，可以通过不断优化用户画像，充分挖掘用户信息，提高用户画像标签预测的准确性，进而能准确推送相关信息，提高用户体验。

第三方面，本申请提供一种电子设备，采用如下技术方案：包括处理器、存储器、用户接口及网络接口，所述存储器用于存储指令，所述用户接口和网络接口用于给其他设备通信，所述处理器用于执行所述存储器中存储的指令，以使所述电子设备执行如上述任一种面试匹配度判断方法的计算机程序。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下技术方案：存储有能够被处理器加载并执行上述任一种面试匹配度判断方法的计算机程序。

综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：

1.可以通过不断优化用户画像，充分挖掘用户信息，提高用户画像标签预测的准确性，进而能准确推送相关信息，提高用户体验；

2.通过ods、dwd、dws及ads相互搭配构建一个用户基础数据，可以从多个维度进行关联和整合，得到用户的基础数据，保证了用户的基础数据的准确性，便于将用户数据进行准确的汇总后建立用户画像，，提高用户画像标签预测的准确性。

附图说明

图1是本申请实施例提供的一种用户画像搭建方法的流程示意图；

图2是本申请实施例提供的一种用户画像搭建装置的结构示意图；

图3是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

附图标记说明：1、获取模块；2、建立模块；3、推送模块；4、优化模块；5、更新模块；1000、电子设备；1001、处理器；1002、通信总线；1003、用户接口；1004、网络接口；1005、存储器。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。

在本申请实施例的描述中，“示性的”、“例如”或者“举例来说”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示性的”、“例如”或者“举例来说”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示性的”、“例如”或者“举例来说”等词旨在以具体方式呈现相关概念。

图1是本申请实施例的一种用户画像搭建方法的流程示意图。应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行；除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行；并且图1中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在进行说明之前，需要说明的是，本申请基于打通线上线下线用户/渠道/内容/企业/专利/政策/线索/商机/订单等全场景全链路数据，并基于这些数据进行深度加工形成用户图谱，企业图谱，专利图谱，政策图谱等互联互通的画像图谱，在各类图谱深度融合的基础上通过标签平台的标签圈选，标签分析等基础能力，为营销系统，运营平台及各业务线提供一站式数据接口服务。本申请包括但不限于上述功能，具体请参考下述实施例。

本申请公开了一种用户画像搭建方法，如图1所示，该方法包括S101-S106。

S101，获取用户基础数据。

在一个示例中，通过分析每位用户的历史过往的行为数据，为每位用户打上计算后的各个标签，如基础信息标签、搜索行为特征、专利行为特征、政策行为特征、咨询行为特征、收藏偏好、浏览偏好、点击偏好等重要偏好。将这些数据收集起来形成用户的基础数据。当然，用户基础数据还包括用户个人填写的数据，例如用户注册的手机号码、个人名称、所属企业等。用户基础数据包括但不限于上述数据，可以根据实际情况进行设定。

建立ods层，根据ods层进行数据源接入，数据源包括用户基本信息数据、用户行为数据、用户消费数据及用户所在企业信息数据；建立dwd层，根据dwd层对用户基本信息数据、用户行为数据、用户消费数据及用户所在企业信息数据进行数据清洗；将清洗过的数据通过dws层进行汇总；建立ads层，以使ads层将dws层的数据进行关联和整合，生成用户分析报表，获取用户分析报表，用户分析报表为用户基础数据。

在一个示例中，对一些名词进行解释：操作数据存储ODS(Operational DataStore)是体系结构中的一个可选部分，也被称为贴源层。ODS具备数据仓库的部分特征和系统的部分特征，它是"面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的"数据；DWD（DataWareHouse Detail）数据明细层，主要是将从业务数据库中同步过来的层数据进行清洗和整合成相应的事实表；数据应用层：Application Data Service，ADS；该层主要是提供给数据产品和数据分析使用的数据，一般会存放在ES、Redis、PostgreSql等系统中供线上系统使用；也可能存放在hive或者Druid中，供数据分析和数据挖掘使用，比如常用的数据报表就是存在这里的；DWS汇总数据层以分析的主题对象作为建模驱动，基于上层的应用和产品的指标需求构建公共粒度的汇总表。

ods层:数据源接入，包括用户基本信息数据，用户行为数据，用户消费数据，用户所在企业信息数据等。

dwd层:主要是对ods数据层做一些数据的清洗和规范化的操作，比如脏数据处理，数据关联处理等。

dws层:基于dwd上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的数据服务层，为最后的应用层数据提供数据支持。这里常用画像标签dws层表有：用户基本信息表，用户行为表，用户内容表，用户企业信息表，用户查看点击统计信息表，用户渠道表，用户咨询表，用户订单表，客户联系人表等。ads层:该层将dws层各个维度表进行关联、整合，输出为最后的画像标签宽表或者运营分析报表。ads层数据一般会同步到ES、starRocks等系统直接中供线上系统使用。由于用户数据分散在不同的系统、不同的数据库中，通过对分散、独立、异构的数据库数据进行抽取、清理、转换和汇总集成到数据仓库中来，然后基于计算框架，生成用户分析报表。

S102，根据用户基础数据，建立用户画像。

在一个示例中，根据用户的基础数据，可以初步建立一个用户画像。这里的用户画像可以理解为系统给各个用户定义的标签。各个用户的用户画像不同，便于后续系统进行推送相关信息，或者系统针对各个用户的用户画像推送不同的信息。例如，根据用户的企业不同建立不同的用户画像，根据企业不同进而推送不同信息。

对用户基础数据进行结构化处理，得到结构化的用户数据，其中，结构化的用户数据包括：用户终端的多种使用行为的目标键值对型数据和/或目标数组型数据；目标键值对型数据用于表示目标用户对目标终端的相应使用行为的行为类型，目标数组型数据用于表示目标用户对目标终端的相应使用行为的行为序列；将结构化的用户数据输入预设的用户画像识别模型，建立所述用户画像。

在一个示例中，用户终端的多种使用行为的目标键值对型数据可以理解为用户针对系统推送的信息所做的对应操作；例如，系统发送的相关信息用户未接收或接收了未读，亦或者用户对部分信息进行删除等，这些均为行为特征。而目标数组型数据用于表示目标用户对目标终端的相应使用行为的行为序列可以理解为，每个行为类型都对应一个权重。例如，在构建用户画像时，系统会依据用户的一些行为特征进行实时更新，而用户存在多个行为特征，每个特征对用户画像的影响不同，将多个行为特征按照对用户画像影响的大小进行排序，得到目标用户对目标终端的相应使用行为的行为序列。然后将这些数据输入到预设的用户画像识别模型中，预设的用户画像识别模型为针对每个用户设置的一个用户模型，用于表征用户画像，用户模型改变，用户画像则会对应改变。

S103，根据用户画像，推送相关信息，其中，推送相关信息包括：推送不同数量和不同种类的信息。

在一个示例中，根据用户的基础数据，建立用户画像。根据用户画像，推送相关信息；再基于其他基础数据，制定一个推送计划。例如，存在一用户在五天内多次查询相关政策，此时，可以通过获取用户查询相关政策的关键词或者用户浏览相关文献的时长，推送相关政策信息给该用户，还可以基于用户的一些行为特征推送相关服务给该客户。这里可以将用户在五天内多次查询相关政策作为主要特征，在结合其他特征，制定推送计划。推送计划可以为百分之六十为相关政策和对应相关政策的服务信息，剩余百分之四十可以基于其他特征进行推送，推送不同数量和不同种类的信息。推送方式存在多种，可以通过系统发送到应用软件上，也可以发送到邮件中，也可以以短信的方式进行发送，推送方式存在多种，在此不再一一举例。

S104，获取用户已接收信息的数量、信息的种类及各个信息的阅读时长，根据用户已接收信息的数量、信息的种类及各个信息的阅读时长，优化用户画像，得到第一用户画像。

在一个示例中，针对不同用户建立不同的用户画像，并针对不同的用户画像推送不同数量和不同种类的信息。然后根据用户已接收信息的数量、信息的种类及各个信息的阅读时长，优化用户画像，得到第一用户画像。这里以系统通过给客户的应用软件发送信息为例进行说明。例如，系统通过用户画像给用户的应用软件的账号推送不同数量和不同种类的信息。而用户可以选择接收信息和拒收信息，针对接收的信息再获取用户阅读不同信息的时长、对不同信息的评价，对不同信息的评价可以通过在相关信息上设置点赞系统，通过获取点赞数得知用户对当前信息的评价。获取到上述信息后，对用户画像进行优化，使得用户画像更加精细化，得到新的用户画像，新的用户画像即为第一用户画像。这里需要说明的是，这个过程是持续不断的进行的，第一用户画像也是实时变化的。

获取各个信息的阅读时长；根据各个信息的阅读时长，将已接收信息进行排序，得到第一排序；获取第一排序中预设数量信息，将预设数量信息进行排序，得到第二排序；提取第二排序中各个信息中的关键词和/或图片，得到各个信息的关键数据；根据第二排序，将各个信息的关键数据进行加权处理，以使后续推送信息时按照不同频率和数量进行推送；根据各个信息的关键数据，推送第二信息。

在一个示例中，根据用户阅读各个已接收信息的时长，将已接收信息进行排序，得到第一排序可以理解为，当系统给用户发送信息时，用户存在两种情况，一种为接收一种为拒绝；在这里只统计用户接收的信息，然后根据用户阅读已接收信息的时长，根据阅读时长，将已接收信息进行排序，这里的排序即为第一排序；然后在获取第一排序中预设数量信息，预设数量信息可以为第一排序中排名前三的信息，具体情况具体分析，可以根据实际情况自行设定。将三个信息再次进行排序，即第二排序。提取这三个信息中的关键词和/或图片，例如，系统推送了一篇政策相关的信息，其中关于“政策”这个词出现超过十次，则认为“政策”为关键词，同理，可以直接分析系统推送的图片，得到这三个信息的关键数据。根据第二排序，将各个信息的关键数据进行加权，这里依第二排序为例，排名第一的信息赋予最大权重，排名第二的赋予第二大权重，排名最后的赋予最小的权重；然后根据三个信息的权重，再结合各个信息的关键词和/或图片，再次推送信息，这个信息为第二信息。需要说明的是，系统会根据权重的大小进行不同频率和不同数量的推送信息。

S105，根据第一用户画像，推送第一信息。

在一个示例中，在构建第一用户画像后，基于第一用户画像，优化推送信息，优化推送信息为第一信息。例如，若当前系统推送了部分关于专利相关的信息给用户，而用户未接收或者虽然接收了但是阅读时长未到达预设时长，预设时长可以为十秒，此时，系统可以判定当前用户并不需要专利相关的信息，进而优化推送信息，不再推送专利相关的信息。当然，并不仅仅依据一个维度进行优化推送信息，一般将多个维度结合进行优化，最终推送第一信息。

S106，响应于用户的第一操作，对第一用户画像进行更新，得到第二用户画像。

在一个示例中，在得到第一用户画像后，对第一用户画像再次进行更新，得到第二用户画像。例如，第一操作可以为用户在获取系统推送的信息后，可以进行选择“不喜欢”、“不推送”、“少推送”、“多推送”及“喜欢”等，进行人工选择系统推送的信息。基于用户对各个信息的人工选择，可以对第一用户画像进行更新，更新后的用户画像即为第二用户画像。需要说明的是，第一操作也可以为其他用户操作，例如，用户对不同类型信息的浏览时长也可以作为一个用户操作，便于后续对第一用户画像进行更新。

获取用户基于第一信息的第一操作，其中，第一操作包括：用户按照预设操作对第一信息中的信息进行的操作；根据用户基于第一信息的第一操作，更新第一用户画像，得到第二用户画像。

在一个示例中，第一操作可以理解为用户对系统推送的信息所做出的评价，例如对部分信息进行“点赞”、“踩”、“仅推送相关信息”等操作，第一操作包括但不限于上述操作，在此不在一一举例。根据第一操作进行更新第一用户画像，即为第二用户画像。

根据各个用户的第二用户画像不同，制定信息推送计划，其中，信息推送计划包括：推送的信息种类、信息数量、信息发送时间及信息发送频率，不同用户的信息推送计划不同。

在一个示例中，由于各个用户的第二画像不同，所推送的信息种类、信息数量、信息发送的时间及信息发送频率也不同。例如：现有A和B两用户，A用户主要推送政策信息，而B用户主要推送专利信息；由于A在五天内对“政策”这个关键词的搜索次数超过十次，则可以制定一个推送计划，计划可以为仅推送政策信息，且在每天固定的几个时间进行推送，且每次推送十条政策相关的信息；而针对B用户来说，需要了解专利相关的服务，则可以直接发送专利服务的信息给B客户，或者直接发送短信。

接收用户填写的反馈信息，以使工作人员根据反馈信息进行调节信息推送。

在一个示例中，系统针对每个用户会发送一个模板，用于收集用户的反馈信息，例如用户对系统的评价、系统推送的信息是否精确、是否需要改进等等信息。便于工作人员针对收集到的反馈信息，对系统进行优化，提高用户体验。

基于上述方法，本申请还提供一种用户画像搭建装置。如图2所示，图2是本申请实施例提供的一种用户画像搭建装置的结构示意图。其中，装置包括：获取模块1、建立模块2、推送模块3、优化模块4及更新模块5；其中，获取模块1用于获取用户基础数据；获取用户已接收信息的数量、信息的种类及各个信息的阅读时长，优化用户画像，得到第一用户画像；建立模块2用于根据用户基础数据，建立用户画像；推送模块3用于根据用户画像，推送相关信息，其中，推送相关信息包括：推送不同数量和不同种类的信息；根据第一用户画像，推送第一信息；优化模块4用于优化用户画像，得到第一用户画像；更新模块5用于响应于用户的第一操作，对第一用户画像进行更新，得到第二用户画像。

需要说明的是：上述实施例提供的装置在实现其功能时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的装置和方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

请参见图3，为本申请实施例提供了一种电子设备的结构示意图。如图3所示，所述电子设备1000可以包括：至少一个处理器1001，至少一个网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，至少一个通信总线1002。

其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。

其中，用户接口1003可以包括显示屏（Display）、摄像头（Camera），可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。

其中，网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如WI-FI接口）。

其中，处理器1001可以包括一个或者多个处理核心。处理器1001利用各种接口和线路连接整个服务器内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1005内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器1005内的数据，执行服务器的各种功能和处理数据。可选的，处理器1001可以采用数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）、现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）、可编程逻辑阵列（ProgrammableLogic Array，PLA）中的至少一种硬件形式来实现。处理器1001可集成中央处理器（CentralProcessing Unit，CPU）、图像处理器（Graphics Processing Unit，GPU）和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器1001中，单独通过一块芯片进行实现。

其中，存储器1005可以包括随机存储器（Random Access Memory，RAM），也可以包括只读存储器（Read-Only Memory）。可选的，该存储器1005包括非瞬时性计算机可读介质（non-transitory computer-readable storage medium）。存储器1005可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器1005可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令（比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等）、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及的数据等。存储器1005可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。如图3所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及一种用户画像搭建方法的应用程序。

在图3所示的电子设备1000中，用户接口1003主要用于为用户提供输入的接口，获取用户输入的数据；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储一种用户画像搭建方法的应用程序，当由一个或多个处理器执行时，使得电子设备执行如上述实施例中一个或多个所述的方法。

一种电子设备可读存储介质，所述电子设备可读存储介质存储有指令。当由一个或多个处理器执行时，使得电子设备执行如上述实施例中一个或多个所述的方法。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必需的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所披露的装置，可通过其他的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些服务接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其他的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可为个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述者，仅为本公开的示例性实施例，不能以此限定本公开的范围。即但凡依本公开教导所作的等效变化与修饰，皆仍属本公开涵盖的范围内。本领域技术人员在考虑说明书及实践这里的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未记载的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的范围和精神由权利要求限定。

Claims (10)

1.一种用户画像搭建方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：

获取用户基础数据；

根据所述用户基础数据，建立用户画像；

根据所述用户画像，推送相关信息，其中，所述推送相关信息包括：推送不同数量和不同种类的信息；

获取用户已接收信息的数量、信息的种类及各个信息的阅读时长，根据所述用户已接收信息的数量、信息的种类及各个信息的阅读时长，优化所述用户画像，得到第一用户画像；

根据所述第一用户画像，推送第一信息；

响应于用户根据所述第一信息进行的第一操作，对所述第一用户画像进行更新，得到第二用户画像。

2.根据权利要求1所述的一种用户画像搭建方法，其特征在于，所述获取用户基础数据，包括：

建立ods层，根据所述ods层进行数据源接入，所述数据源包括用户基本信息数据、用户行为数据、用户消费数据及用户所在企业信息数据；

建立dwd层，根据所述dwd层对所述用户基本信息数据、所述用户行为数据、所述用户消费数据及所述用户所在企业信息数据进行数据清洗；

将清洗过的数据通过dws层进行汇总；

建立ads层，以使所述ads层将所述dws层的数据进行关联和整合，生成用户分析报表，获取所述用户分析报表，所述用户分析报表为所述用户基础数据。

3.根据权利要求1所述的一种用户画像搭建方法，其特征在于，所述根据所述用户基础数据，建立用户画像，包括：

对所述用户基础数据进行结构化处理，得到结构化的用户数据，其中，所述结构化的用户数据包括：用户终端的多种使用行为的目标键值对型数据和/或目标数组型数据；

所述目标键值对型数据用于表示所述目标用户对所述目标终端的相应使用行为的行为类型，所述目标数组型数据用于表示所述目标用户对所述目标终端的相应使用行为的行为序列；

将所述结构化的用户数据输入预设的用户画像识别模型，建立所述用户画像。

4.根据权利要求1所述的一种用户画像搭建方法，其特征在于，所述根据用户已接收信息的数量、信息的种类及各个信息的阅读时长，还包括：

获取所述各个信息的阅读时长；

根据所述各个信息的阅读时长，将所述已接收信息进行排序，得到第一排序；

获取所述第一排序中预设数量信息，将预设数量信息进行排序，得到第二排序；

提取所述第二排序中各个信息中的关键词和/或图片，得到各个信息的关键数据；

根据所述第二排序，将所述各个信息的关键数据进行加权处理，以使后续推送信息时按照不同频率和数量进行推送；

根据所述各个信息的关键数据，推送第二信息。

5.根据权利要求1所述的一种用户画像搭建方法，其特征在于，所述响应于用户的第一操作，对所述第一用户画像进行更新，得到第二用户画像，包括：

获取所述用户基于所述第一信息的所述第一操作，其中，所述第一操作包括：所述用户按照预设操作对所述第一信息中的信息进行的操作；

根据所述用户基于所述第一信息的所述第一操作，更新所述第一用户画像，得到所述第二用户画像。

6.根据权利要求1所述的一种用户画像搭建方法，其特征在于，所述得到第二用户画像之后，还包括：

根据所述各个用户的第二用户画像不同，制定信息推送计划，其中，所述信息推送计划包括：推送的信息种类、信息数量、信息发送时间及信息发送频率，不同用户的信息推送计划不同。

7.根据权利要求1所述的一种用户画像搭建方法，其特征在于，所述得到第二用户画像之后，还包括：

接收用户填写的反馈信息，以使工作人员根据所述反馈信息进行调节信息推送。

8.一种用户画像搭建装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块（1）、建立模块（2）、推送模块（3）、优化模块（4）及更新模块（5）；其中，

所述获取模块（1）用于获取用户基础数据；获取用户已接收信息的数量、信息的种类及各个信息的阅读时长，优化所述用户画像，得到第一用户画像；

所述建立模块（2）用于根据所述用户基础数据，建立用户画像；

所述推送模块（3）用于根据所述用户画像，推送相关信息，其中，所述推送相关信息包括：推送不同数量和不同种类的信息；根据所述第一用户画像，推送第一信息；

所述优化模块（4）用于优化所述用户画像，得到第一用户画像；

所述更新模块（5）用于响应于用户的第一操作，对所述第一用户画像进行更新，得到第二用户画像。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器（1001）、存储器（1005）、用户接口（1003）及网络接口（1004），所述存储器（1005）用于存储指令，所述用户接口（1003）和网络接口（1004）用于给其他设备通信，所述处理器（1001）用于执行所述存储器中存储的指令，以使所述电子设备（1000）执行如权利要求1-7任意一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1-7任意一项所述的方法的计算机程序。

Images