一种基于知识图谱的用户画像方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116010700A(43)申请公布日2023.04.25(21)申请号202310031149.5G06F18/25(2023.01)(22)申请日2023.01.10(71)申请人读书郎教育科技有限公司地址528400广东省中山市五桂山镇长命水工业园(72)发明人秦曙光傅元弟(74)专利代理机构长沙伊柏专利代理事务所(普通合伙)43265专利代理师罗莎(51)Int.Cl.G06F16/9535(2019.01)G06F16/36(2019.01)G06F40/284(2020.01)G06F18/22(2023.01)G06F18/241(2023.01)权利要求书3页说明书9页附图1页(54)发明名称一种基于知识图谱的用户画像方法(57)摘要本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于知识图谱的用户画像方法，该方法包括：根据行为数据信息对行为对象进行分类和特征提取以得到行为对象标签，根据基本信息的子信息确定属性标签；根据行为对象标签和属性标签对用户标签确定显性标签，并根据行为对象标签和属性标签对用户标签进行扩展以得到隐性标签，并构建用户画像进行显示；判断用户画像中的所述隐性标签是否符合调整条件以对所述隐性标签进行调整，判断是否对所述显性标签进行调整以确定显性标签的留存时长。本申请通过对标签进行扩展，使用户画像更加丰富和准确，并通过对预设周期内用户的数据对显性标签和隐性标签进行调整，提高不同用户的标签的准确性。CN116010700ACN116010700A权利要求书1/3页1.一种基于知识图谱的用户画像方法，其特征在于，包括：获取用户的基本信息和行为数据信息；根据所述行为数据信息对行为对象进行分类和特征提取以分别得到第一特征和第二特征，并将第一特征和第二特征进行组合以得到行为对象标签，根据所述基本信息的子信息确定属性标签；根据所述行为对象标签和属性标签对用户标签确定显性标签，并根据所述行为对象标签和属性标签对用户标签进行扩展以得到隐性标签，根据所述显性标签和隐性标签确定目标用户标签；根据所述目标用户标签构建用户画像并进行显示；获取第一预设周期时间内的用户的目标行为数据信息，根据目标行为数据信息判断所述用户画像中的所述隐性标签是否符合调整条件，并根据判定结果对所述用户画像中的所述隐性标签进行调整，获取第二预设周期时间内的用户画像对应的用户的行为状态信息和行为触发等级信息，根据所述行为状态信息判定是否对所述显性标签进行调整，并根据所述行为触发等级信息和是否对所述显性标签进行调整的判定结果确定显性标签的留存时长。2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的用户画像方法，其特征在于，在根据所述行为数据信息对所述行为对象进行分类时，获取行为对象在行为数据信息中的分区类型，将所述分区类型作为第一特征，并对行为对象进行特征提取以得到若干子特征；对若干所述子特征中重复的子特征进行剔除，获取剩余子特征中每个子特征的词义分词，将剩余的子特征的词义分词进行比较，统计每两个子特征中语义分词的总数量和重合数量，计算每两个子特征的特征相似度，设定特征相似度＝重合数量/总数量，并将特征相似度与预设特征相似度进行比较；若特征相似度大于等于预设特征相似度，则判定两个子特征相似，并将其中一个子特征进行剔除；若特征相似度小于预设特征相似度，则判定两个子特征不相似，不对两个子特征进行剔除；将根据所述特征相似度进行剔除后剩余的子特征作为第二特征。3.根据权利要求2所述的基于知识图谱的用户画像方法，其特征在于，在对所述行为对象进行特征提取时，根据行为对象的显示信息，将任意形式的显示信息转化为文字信息，并将所述文字信息进行分词处理以得到若干分词，将若干分词进行对比，并统计分词总数量和每个分词的重复数量，根据所述分词总数量和每个分词重复数量计算每个分词的重复率，设定重复率＝重复数量/分词总数量，将重复率与预设重复率进行比较；若重复率大于等于预设重复率，则判定重复分词符合特征提取标准，将该重复分词作为所述行为对象的子特征；若重复率小于预设重复率，则判定重复分词不符合特征提取标准。4.根据权利要求3所述的基于知识图谱的用户画像方法，其特征在于，在根据所述基本信息确定所述属性标签时，判断所述基本信息中的子信息是否符合分级标准，将符合分级标准的子信息根据预设分级条件确定所述子信息的等级，并将确定的等级和预设等级标签进行匹配以得到对应的等级标签，将不符合分级标准的子信息与预设信息标签进行匹配以2CN116010700A权利要求书2/3页得到对应的信息标签，将所述等级标签和信息标签进行组合以得到所述属性标签。5.根据权利要求4所述的基于知识图谱的用户画像方法，其特征在于，在根据所述行为对象标签和属性标签对用户标签进行扩展时，