本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理，具體為一種基于知識圖譜的用戶畫像生成查詢方法。

背景技術(shù)：

1、在當(dāng)今數(shù)字化時代，用戶畫像的精準(zhǔn)構(gòu)建對于企業(yè)實現(xiàn)個性化服務(wù)、精準(zhǔn)營銷以及提升用戶體驗至關(guān)重要，隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長，傳統(tǒng)的用戶畫像生成方法面臨著諸多挑戰(zhàn)；

2、現(xiàn)有的用戶畫像生成查詢方法，數(shù)據(jù)來源單一，傳統(tǒng)方法往往僅依靠特定渠道獲取數(shù)據(jù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的覆蓋面有限，難以全面反映用戶的真實特征，由于數(shù)據(jù)來源的局限性，傳統(tǒng)用戶畫像可能只涵蓋了用戶的部分屬性和行為，無法捕捉到用戶的潛在興趣、復(fù)雜關(guān)系等深層次信息，隨著用戶的行為和需求不斷變化，傳統(tǒng)方法難以實時更新用戶畫像，使得畫像逐漸失去準(zhǔn)確性和時效性，傳統(tǒng)方法難以有效地分析用戶與不同實體之間的關(guān)系，無法挖掘出用戶在不同場景下的行為模式和潛在需求，為此，提出一種基于知識圖譜的用戶畫像生成查詢方法。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明提供一種基于知識圖譜的用戶畫像生成查詢方法，以解決或緩解現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題，至少提供一種有益的選擇。

2、本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的：一種基于知識圖譜的用戶畫像生成查詢方法，包括以下步驟：

3、s1、對用戶數(shù)據(jù)進行采集；

4、s2、對采集的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；

5、s3、收集并整合來自不同數(shù)據(jù)源的信息構(gòu)建知識圖譜；

6、s4、根據(jù)知識圖譜生成用戶畫像；

7、s5、根據(jù)查詢需求從知識圖譜中檢索；

8、s6、知識圖譜和用戶畫像生成方法進行優(yōu)化和調(diào)整；

9、s7、更新知識圖譜和用戶畫像生成方法。

10、進一步優(yōu)選的，在s1中，對用戶數(shù)據(jù)收集時，首先確定數(shù)據(jù)來源，根據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)源和外部數(shù)據(jù)源對用戶數(shù)據(jù)進行收集，內(nèi)部數(shù)據(jù)源，包括用戶的瀏覽歷史、購買記錄、搜索關(guān)鍵詞、點擊行為等，這些數(shù)據(jù)可以從網(wǎng)站日志、移動應(yīng)用日志、電商平臺數(shù)據(jù)庫等渠道獲取，用戶的注冊信息，如用戶的年齡、性別、地域、職業(yè)等基本信息，通常存儲在用戶數(shù)據(jù)庫中，客戶關(guān)系管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)，包含用戶的聯(lián)系方式、交易歷史、投訴記錄等，用戶的外部數(shù)據(jù)源，社交媒體數(shù)據(jù)，通過api或網(wǎng)絡(luò)爬蟲從社交媒體平臺獲取用戶的社交關(guān)系、興趣愛好、發(fā)布內(nèi)容等信息，購買專業(yè)的數(shù)據(jù)服務(wù)，獲取行業(yè)報告、市場調(diào)研數(shù)據(jù)、人口統(tǒng)計信息等，以豐富用戶畫像的維度，學(xué)術(shù)研究機構(gòu)發(fā)布的數(shù)據(jù)集、政府開放數(shù)據(jù)平臺等，也可以為用戶畫像提供有價值的信息。

11、進一步優(yōu)選的，在s2中，對收集的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，數(shù)據(jù)清洗，去除噪聲數(shù)據(jù)，如錯誤的記錄、重復(fù)的數(shù)據(jù)、不完整的數(shù)據(jù)，處理缺失值，可以采用插值法、默認(rèn)值填充等方法，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，將不同格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式，以便后續(xù)處理，例如，將日期格式標(biāo)準(zhǔn)化，將文本數(shù)據(jù)進行分詞和詞性標(biāo)注等處理，數(shù)據(jù)去重，去除重復(fù)的數(shù)據(jù)記錄，確保數(shù)據(jù)的唯一性，對于一些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如文本內(nèi)容，可以進行標(biāo)注，提取關(guān)鍵信息，以便后續(xù)的知識圖譜構(gòu)建和用戶畫像生成，通過以上數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理步驟，可以為基于知識圖譜的用戶畫像生成查詢方法提供豐富、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

12、進一步優(yōu)選的，在s3中，構(gòu)建知識圖譜包括以下步驟：

13、s301、收集并整合數(shù)據(jù)源的信息；

14、s302、知識抽取；

15、s303、知識融合；

16、s304、知識存儲與查詢。

17、進一步優(yōu)選的，在s4中，在知識圖譜中找到與特定用戶對應(yīng)的實體，可以通過用戶的唯一標(biāo)識進行定位，從用戶實體及其相關(guān)的實體中提取用戶的屬性信息，如年齡、性別、地域等基本屬性，以及興趣愛好、消費偏好等高級屬性，分析用戶在知識圖譜中的行為，如購買的商品種類、關(guān)注的品牌、參與的社交活動等，可以通過遍歷知識圖譜中的關(guān)系來獲取用戶的行為信息，根據(jù)提取的屬性信息和行為分析結(jié)果，為用戶生成標(biāo)簽，標(biāo)簽可以是描述性的詞語，也可以是數(shù)值型的特征，如消費能力等級，將用戶的標(biāo)簽、屬性和行為信息整合起來，構(gòu)建用戶畫像，可以使用向量表示、圖結(jié)構(gòu)等形式來表示用戶畫像。

18、進一步優(yōu)選的，在s5中，根據(jù)具體的應(yīng)用場景，確定需要查詢的用戶畫像信息，例如，查詢具有特定興趣愛好的用戶、查詢高消費能力的用戶等，使用知識圖譜的查詢語言構(gòu)建查詢語句，以獲取滿足查詢需求的用戶畫像信息，在知識圖譜數(shù)據(jù)庫中執(zhí)行查詢語句，獲取查詢結(jié)果，對查詢結(jié)果進行分析，了解用戶的特征和行為模式，為個性化推薦、精準(zhǔn)營銷等應(yīng)用提供支持。

19、進一步優(yōu)選的，在s6中，對知識圖譜的存儲和查詢性能進行優(yōu)化，提高用戶畫像生成和查詢的效率，可以通過索引優(yōu)化、緩存策略等方式來提高性能，隨著新數(shù)據(jù)的不斷加入，定期更新知識圖譜和用戶畫像，以保證用戶畫像的準(zhǔn)確性和時效性，建立用戶反饋機制，根據(jù)用戶的反饋信息對用戶畫像進行調(diào)整和優(yōu)化，提高用戶滿意度。

20、進一步優(yōu)選的，在s7中，將用戶畫像生成方法部署到實際應(yīng)用中，如推薦系統(tǒng)、廣告投放等，通過實際應(yīng)用效果來評估用戶畫像的準(zhǔn)確性和有用性，根據(jù)評估結(jié)果和新的數(shù)據(jù)，不斷迭代更新知識圖譜和用戶畫像生成方法。

21、進一步優(yōu)選的，在s301中，收集并整合來自不同數(shù)據(jù)源的信息，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過清洗和轉(zhuǎn)化變?yōu)橐?guī)范的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)源中。

22、進一步優(yōu)選的，在s302中，從匯聚的數(shù)據(jù)中抽取實體、實體之間的關(guān)系以及實體的屬性，形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這包括實體識別與抽取、關(guān)系抽取和屬性抽取等任務(wù)，使用關(guān)系抽取算法或基于模板的方法進行關(guān)系抽取。

23、本發(fā)明實施例由于采用以上技術(shù)方案，其具有以下優(yōu)點：

24、一、本發(fā)明通過知識圖譜能夠整合來自不同數(shù)據(jù)源的異構(gòu)數(shù)據(jù)，從而提供更全面、豐富的用戶信息，且通過知識圖譜的強大關(guān)聯(lián)分析能力，為用戶畫像提供更細致的維度，基于知識圖譜的查詢方法能夠快速、準(zhǔn)確地定位用戶在圖譜中的位置，提取相關(guān)信息，為個性化推薦、精準(zhǔn)營銷等應(yīng)用提供有力支持。

25、二、本發(fā)明通過知識圖譜可以隨著新數(shù)據(jù)的不斷加入而實時更新，確保用戶畫像始終保持準(zhǔn)確性和時效性，更好地適應(yīng)用戶的動態(tài)變化通過更精準(zhǔn)的用戶畫像，企業(yè)和組織可以為用戶提供更加個性化的服務(wù)和產(chǎn)品，從而提升用戶的滿意度和忠誠度。

26、上述概述僅僅是為了說明書的目的，并不意圖以任何方式進行限制。除上述描述的示意性的方面、實施方式和特征之外，通過參考附圖和以下的詳細描述，本發(fā)明進一步的方面、實施方式和特征將會是容易明白的。

技術(shù)特征：

1.一種基于知識圖譜的用戶畫像生成查詢方法，其特征在于：包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于知識圖譜的用戶畫像生成查詢方法，其特征在于：在所述s1中，對用戶數(shù)據(jù)收集時，首先確定數(shù)據(jù)來源，根據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)源和外部數(shù)據(jù)源對用戶數(shù)據(jù)進行收集，內(nèi)部數(shù)據(jù)源，包括用戶的瀏覽歷史、購買記錄、搜索關(guān)鍵詞、點擊行為等，這些數(shù)據(jù)可以從網(wǎng)站日志、移動應(yīng)用日志、電商平臺數(shù)據(jù)庫等渠道獲取，用戶的注冊信息，如用戶的年齡、性別、地域、職業(yè)等基本信息，通常存儲在用戶數(shù)據(jù)庫中，客戶關(guān)系管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)，包含用戶的聯(lián)系方式、交易歷史、投訴記錄等，用戶的外部數(shù)據(jù)源，社交媒體數(shù)據(jù)，通過api或網(wǎng)絡(luò)爬蟲從社交媒體平臺獲取用戶的社交關(guān)系、興趣愛好、發(fā)布內(nèi)容等信息，購買專業(yè)的數(shù)據(jù)服務(wù)，獲取行業(yè)報告、市場調(diào)研數(shù)據(jù)、人口統(tǒng)計信息等，以豐富用戶畫像的維度，學(xué)術(shù)研究機構(gòu)發(fā)布的數(shù)據(jù)集、政府開放數(shù)據(jù)平臺等，也可以為用戶畫像提供有價值的信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于知識圖譜的用戶畫像生成查詢方法，其特征在于：在所述s2中，對收集的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，數(shù)據(jù)清洗，去除噪聲數(shù)據(jù)，如錯誤的記錄、重復(fù)的數(shù)據(jù)、不完整的數(shù)據(jù)，處理缺失值，可以采用插值法、默認(rèn)值填充等方法，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，將不同格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式，以便后續(xù)處理，例如，將日期格式標(biāo)準(zhǔn)化，將文本數(shù)據(jù)進行分詞和詞性標(biāo)注等處理，數(shù)據(jù)去重，去除重復(fù)的數(shù)據(jù)記錄，確保數(shù)據(jù)的唯一性，對于一些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如文本內(nèi)容，可以進行標(biāo)注，提取關(guān)鍵信息，以便后續(xù)的知識圖譜構(gòu)建和用戶畫像生成，通過以上數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理步驟，可以為基于知識圖譜的用戶畫像生成查詢方法提供豐富、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于知識圖譜的用戶畫像生成查詢方法，其特征在于：在所述s3中，構(gòu)建知識圖譜包括以下步驟：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于知識圖譜的用戶畫像生成查詢方法，其特征在于：在所述s4中，在知識圖譜中找到與特定用戶對應(yīng)的實體，可以通過用戶的唯一標(biāo)識進行定位，從用戶實體及其相關(guān)的實體中提取用戶的屬性信息，如年齡、性別、地域等基本屬性，以及興趣愛好、消費偏好等高級屬性，分析用戶在知識圖譜中的行為，如購買的商品種類、關(guān)注的品牌、參與的社交活動等，可以通過遍歷知識圖譜中的關(guān)系來獲取用戶的行為信息，根據(jù)提取的屬性信息和行為分析結(jié)果，為用戶生成標(biāo)簽，標(biāo)簽可以是描述性的詞語，也可以是數(shù)值型的特征，如消費能力等級，將用戶的標(biāo)簽、屬性和行為信息整合起來，構(gòu)建用戶畫像，可以使用向量表示、圖結(jié)構(gòu)等形式來表示用戶畫像。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于知識圖譜的用戶畫像生成查詢方法，其特征在于：在所述s5中，根據(jù)具體的應(yīng)用場景，確定需要查詢的用戶畫像信息，例如，查詢具有特定興趣愛好的用戶、查詢高消費能力的用戶等，使用知識圖譜的查詢語言構(gòu)建查詢語句，以獲取滿足查詢需求的用戶畫像信息，在知識圖譜數(shù)據(jù)庫中執(zhí)行查詢語句，獲取查詢結(jié)果，對查詢結(jié)果進行分析，了解用戶的特征和行為模式，為個性化推薦、精準(zhǔn)營銷等應(yīng)用提供支持。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于知識圖譜的用戶畫像生成查詢方法，其特征在于：在所述s6中，對知識圖譜的存儲和查詢性能進行優(yōu)化，提高用戶畫像生成和查詢的效率，可以通過索引優(yōu)化、緩存策略等方式來提高性能，隨著新數(shù)據(jù)的不斷加入，定期更新知識圖譜和用戶畫像，以保證用戶畫像的準(zhǔn)確性和時效性，建立用戶反饋機制，根據(jù)用戶的反饋信息對用戶畫像進行調(diào)整和優(yōu)化，提高用戶滿意度。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于知識圖譜的用戶畫像生成查詢方法，其特征在于：在所述s7中，將用戶畫像生成方法部署到實際應(yīng)用中，如推薦系統(tǒng)、廣告投放等，通過實際應(yīng)用效果來評估用戶畫像的準(zhǔn)確性和有用性，根據(jù)評估結(jié)果和新的數(shù)據(jù)，不斷迭代更新知識圖譜和用戶畫像生成方法。

9.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于知識圖譜的用戶畫像生成查詢方法，其特征在于：在所述s301中，收集并整合來自不同數(shù)據(jù)源的信息，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過清洗和轉(zhuǎn)化變?yōu)橐?guī)范的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)源中。

10.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于知識圖譜的用戶畫像生成查詢方法，其特征在于：在所述s302中，從匯聚的數(shù)據(jù)中抽取實體、實體之間的關(guān)系以及實體的屬性，形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這包括實體識別與抽取、關(guān)系抽取和屬性抽取等任務(wù)，使用關(guān)系抽取算法或基于模板的方法進行關(guān)系抽取。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于知識圖譜的用戶畫像生成查詢方法，包括以下步驟：S1、對用戶數(shù)據(jù)進行采集；S2、對采集的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；S3、收集并整合來自不同數(shù)據(jù)源的信息構(gòu)建知識圖譜；S4、根據(jù)知識圖譜生成用戶畫像；S5、根據(jù)查詢需求從知識圖譜中檢索；S6、知識圖譜和用戶畫像生成方法進行優(yōu)化和調(diào)整；本發(fā)明通過知識圖譜能夠整合來自不同數(shù)據(jù)源的異構(gòu)數(shù)據(jù)，從而提供更全面、豐富的用戶信息，且通過知識圖譜的強大關(guān)聯(lián)分析能力，為用戶畫像提供更細致的維度，基于知識圖譜的查詢方法能夠快速、準(zhǔn)確地定位用戶在圖譜中的位置，提取相關(guān)信息，為個性化推薦、精準(zhǔn)營銷等應(yīng)用提供有力支持。

技術(shù)研發(fā)人員：劉寶金,陳賽
受保護的技術(shù)使用者：河北諾聘網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19