本技術(shù)涉及計(jì)算機(jī)的，尤其是涉及一種基于交易場(chǎng)景的用戶大數(shù)據(jù)畫(huà)像生成方法。

背景技術(shù)：

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，電子商務(wù)、移動(dòng)支付等在線交易活動(dòng)日益頻繁，產(chǎn)生了海量的交易數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅包含了用戶的消費(fèi)記錄，還隱含了用戶的消費(fèi)習(xí)慣、偏好、信用狀況等重要信息。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法往往只能提供較為粗略的用戶畫(huà)像，無(wú)法滿足現(xiàn)代商業(yè)環(huán)境中精準(zhǔn)營(yíng)銷和服務(wù)個(gè)性化的需求。

2、近年來(lái)，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展為解決這一問(wèn)題提供了可能。通過(guò)運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以從復(fù)雜的交易數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，構(gòu)建更加精細(xì)、多維的用戶畫(huà)像。然而，現(xiàn)有的用戶畫(huà)像生成技術(shù)仍然存在以下不足：數(shù)據(jù)來(lái)源單一，難以全面反映用戶的真實(shí)情況；對(duì)用戶行為的動(dòng)態(tài)變化缺乏有效的跟蹤機(jī)制，導(dǎo)致用戶畫(huà)像的時(shí)效性較差；忽視了不同交易場(chǎng)景下用戶行為模式的差異，影響了畫(huà)像的準(zhǔn)確性。

3、由上可知，如何實(shí)現(xiàn)構(gòu)建更加精細(xì)的用戶畫(huà)像的問(wèn)題仍有待解決。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了構(gòu)建更加精細(xì)的用戶畫(huà)像，本技術(shù)提供一種基于交易場(chǎng)景的用戶大數(shù)據(jù)畫(huà)像生成方法。

2、第一方面，本技術(shù)提供一種基于交易場(chǎng)景的用戶大數(shù)據(jù)畫(huà)像生成方法，采用如下的技術(shù)方案：

3、一種基于交易場(chǎng)景的用戶大數(shù)據(jù)畫(huà)像生成方法，包括：從多個(gè)不同的數(shù)據(jù)源獲取用戶的交易數(shù)據(jù)，并對(duì)獲取的所述交易數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，基于數(shù)據(jù)源獲取對(duì)應(yīng)的交易場(chǎng)景特點(diǎn)數(shù)據(jù)，結(jié)合預(yù)處理后的交易數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的所述交易場(chǎng)景特點(diǎn)數(shù)據(jù)使用預(yù)先訓(xùn)練的建模模型進(jìn)行建模，生成對(duì)應(yīng)的初步用戶畫(huà)像，其中，數(shù)據(jù)源包括電商平臺(tái)、移動(dòng)支付平臺(tái)、銀行交易記錄；將生成的用戶畫(huà)像應(yīng)用于具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景，獲取用戶在不同具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，基于所述社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系對(duì)所述初步用戶畫(huà)像進(jìn)行優(yōu)化，獲取對(duì)應(yīng)的目標(biāo)用戶畫(huà)像，其中，具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景包括個(gè)性化推薦、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、市場(chǎng)分析；調(diào)取預(yù)先建立對(duì)于用戶行為的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)機(jī)制，基于所述動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)機(jī)制定期獲取用戶在具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)應(yīng)的評(píng)論反饋數(shù)據(jù)，基于所述評(píng)論反饋數(shù)據(jù)定期更新對(duì)應(yīng)的目標(biāo)用戶畫(huà)像。

4、通過(guò)采用上述技術(shù)方案，通過(guò)結(jié)合多源數(shù)據(jù)和交易場(chǎng)景特點(diǎn)數(shù)據(jù)，生成的初步用戶畫(huà)像更加全面和準(zhǔn)確；動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)機(jī)制確保用戶畫(huà)像能夠及時(shí)反映用戶行為的最新變化，提高畫(huà)像的實(shí)時(shí)性和有效性；基于社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系和評(píng)論反饋數(shù)據(jù)優(yōu)化用戶畫(huà)像，能夠提供更加個(gè)性化的服務(wù)；在個(gè)性化推薦、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、市場(chǎng)分析等具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，更加精細(xì)的用戶畫(huà)像能夠提供更精準(zhǔn)的決策支持，提升業(yè)務(wù)效果和用戶滿意度。通過(guò)這些方案，能夠構(gòu)建更加精細(xì)和動(dòng)態(tài)的用戶畫(huà)像，從而不僅能夠提高用戶畫(huà)像的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，還能更好地滿足不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的需求。

5、可選地，在所述基于所述社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系對(duì)所述初步用戶畫(huà)像進(jìn)行優(yōu)化的過(guò)程中，方法還包括：基于所述評(píng)論反饋數(shù)據(jù)獲取用戶在不同所述具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)推薦產(chǎn)品的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)以及對(duì)市場(chǎng)分析結(jié)果的意見(jiàn)數(shù)據(jù)；通過(guò)自然語(yǔ)言處理器提取用戶在所述評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)以及所述意見(jiàn)數(shù)據(jù)中的情感傾向數(shù)據(jù)；基于所述情感傾向數(shù)據(jù)與所述社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系對(duì)初步用戶畫(huà)像進(jìn)行優(yōu)化。

6、通過(guò)采用上述技術(shù)方案，通過(guò)情感傾向數(shù)據(jù)和社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，更精確地反映用戶的實(shí)際感受和社交行為，使用戶畫(huà)像更加準(zhǔn)確和全面；通過(guò)定期獲取和分析用戶的評(píng)論反饋數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整用戶畫(huà)像，確保其始終反映用戶的最新行為和偏好，提高服務(wù)的實(shí)時(shí)性和有效性。

7、可選地，方法還包括：使用時(shí)間序列分析技術(shù)對(duì)用戶的交易數(shù)據(jù)獲取用戶對(duì)應(yīng)的時(shí)間變化趨勢(shì)，其中，時(shí)間變化趨勢(shì)包括交易頻率、交易金額、交易時(shí)間、登錄頻率；基于所述時(shí)間變化趨勢(shì)判斷是否存在周期性行為或者長(zhǎng)期持續(xù)趨勢(shì)；若有，則設(shè)置對(duì)應(yīng)的閾值觸發(fā)器，若交易數(shù)據(jù)超出閾值觸發(fā)器，則生成預(yù)警數(shù)據(jù)。

8、通過(guò)采用上述技術(shù)方案，通過(guò)時(shí)間序列分析技術(shù)，能夠捕捉用戶行為的時(shí)間變化趨勢(shì)，識(shí)別周期性行為和長(zhǎng)期持續(xù)趨勢(shì)，提高對(duì)用戶行為的預(yù)測(cè)能力；通過(guò)設(shè)置閾值觸發(fā)器，當(dāng)用戶交易數(shù)據(jù)超出正常范圍時(shí)，能夠及時(shí)生成預(yù)警數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)迅速發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)預(yù)警數(shù)據(jù)，可以及時(shí)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估策略，優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理流程，降低潛在的信用風(fēng)險(xiǎn)和欺詐風(fēng)險(xiǎn)。

9、可選地，方法還包括：調(diào)取預(yù)先訓(xùn)練的質(zhì)量評(píng)分模型與預(yù)處理后的交易數(shù)據(jù)；將預(yù)處理后的所述交易數(shù)據(jù)輸入質(zhì)量評(píng)分模型中進(jìn)行質(zhì)量評(píng)分，獲取對(duì)應(yīng)的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)；將所述評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)與預(yù)先設(shè)置的評(píng)分閾值進(jìn)行比較，若評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)小于評(píng)分閾值，則重新獲取對(duì)應(yīng)的交易數(shù)據(jù)。

10、通過(guò)采用上述技術(shù)方案，通過(guò)質(zhì)量評(píng)分模型對(duì)預(yù)處理后的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)分，確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，提高數(shù)據(jù)的可靠性；高質(zhì)量的數(shù)據(jù)能夠生成更準(zhǔn)確地用戶畫(huà)像，提升用戶畫(huà)像的可靠性和實(shí)用性，從而在個(gè)性化推薦、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、市場(chǎng)分析等業(yè)務(wù)場(chǎng)景中提供更精準(zhǔn)的決策支持。

11、可選地，方法還包括：實(shí)時(shí)獲取用戶的實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)，獲取實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的上下文信息，所述實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)包括但不限于瀏覽記錄、搜索記錄、點(diǎn)擊記錄、購(gòu)買記錄，所述上下文信息包括但不限于時(shí)間、地點(diǎn)、設(shè)備類型、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境；基于所述實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)與所述上下文信息調(diào)整對(duì)應(yīng)的推薦內(nèi)容；基于所述推薦內(nèi)容獲取對(duì)應(yīng)的推薦反饋數(shù)據(jù)，結(jié)合所述目標(biāo)用戶畫(huà)像與所述推薦反饋數(shù)據(jù)調(diào)整推薦策略。

12、通過(guò)采用上述技術(shù)方案，通過(guò)實(shí)時(shí)獲取用戶的實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)和上下文信息，能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦內(nèi)容，確保推薦的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，提升用戶體驗(yàn)；通過(guò)獲取推薦反饋數(shù)據(jù)，結(jié)合目標(biāo)用戶畫(huà)像，不斷優(yōu)化推薦策略，提高推薦系統(tǒng)的性能和用戶滿意度。

13、可選地，方法還包括：獲取用戶對(duì)應(yīng)的歷次交互記錄數(shù)據(jù)，其中，歷次交互記錄數(shù)據(jù)包括客服對(duì)話記錄、投訴記錄、服務(wù)請(qǐng)求記錄；基于所述歷次交互記錄數(shù)據(jù)識(shí)別用戶對(duì)應(yīng)的偏好數(shù)據(jù)和需求數(shù)據(jù)；基于所述偏好數(shù)據(jù)和需求數(shù)據(jù)調(diào)整推薦策略，基于調(diào)整后的推薦策略推薦最新的推薦內(nèi)容給用戶。

14、通過(guò)采用上述技術(shù)方案，通過(guò)分析用戶的歷次交互記錄，能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別用戶的偏好和需求，提供更加個(gè)性化的服務(wù)；基于用戶的偏好和需求數(shù)據(jù)，調(diào)整推薦策略，確保推薦內(nèi)容更符合用戶的實(shí)際需求，通過(guò)提供更符合用戶需求的推薦內(nèi)容，增強(qiáng)用戶的滿意度和忠誠(chéng)度，提升整體用戶體驗(yàn)。

15、可選地，方法還包括：調(diào)取用戶相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵特征，關(guān)鍵特征包括交易頻率、交易金額、交易時(shí)間、登錄頻率、互動(dòng)次數(shù)、投訴次數(shù)、客服對(duì)話記錄；結(jié)合時(shí)間序列基于所述關(guān)鍵特征確定用戶對(duì)應(yīng)的流失等級(jí)；基于所述流失等級(jí)生成對(duì)應(yīng)的挽留措施，其中，挽留措施包括個(gè)性化優(yōu)惠、定制化服務(wù)、主動(dòng)聯(lián)系以及滿意度調(diào)查。

16、通過(guò)采用上述技術(shù)方案，通過(guò)調(diào)取用戶的關(guān)鍵特征并結(jié)合時(shí)間序列分析，能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)用戶的流失風(fēng)險(xiǎn)，確定用戶流失等級(jí)；基于用戶流失等級(jí)，生成個(gè)性化的挽留措施，如個(gè)性化優(yōu)惠、定制化服務(wù)、主動(dòng)聯(lián)系和滿意度調(diào)查，提高挽留效果，通過(guò)有效的挽留措施，減少用戶流失，可以改善客戶關(guān)系。

17、第二方面，本技術(shù)提供一種基于交易場(chǎng)景的用戶大數(shù)據(jù)畫(huà)像生成裝置，采用如下的技術(shù)方案：

18、一種基于交易場(chǎng)景的用戶大數(shù)據(jù)畫(huà)像生成裝置，包括：

19、交易場(chǎng)景特點(diǎn)數(shù)據(jù)獲取模塊，從多個(gè)不同的數(shù)據(jù)源獲取用戶的交易數(shù)據(jù)，并對(duì)獲取的所述交易數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，基于數(shù)據(jù)源用于獲取對(duì)應(yīng)的交易場(chǎng)景特點(diǎn)數(shù)據(jù)，結(jié)合預(yù)處理后的交易數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的所述交易場(chǎng)景特點(diǎn)數(shù)據(jù)使用預(yù)先訓(xùn)練的建模模型進(jìn)行建模，生成對(duì)應(yīng)的初步用戶畫(huà)像，其中，數(shù)據(jù)源包括電商平臺(tái)、移動(dòng)支付平臺(tái)、銀行交易記錄；

20、目標(biāo)用戶畫(huà)像獲取模塊，將生成的用戶畫(huà)像應(yīng)用于具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景，獲取用戶在不同具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，基于所述社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系對(duì)所述初步用戶畫(huà)像進(jìn)行優(yōu)化，用于獲取對(duì)應(yīng)的目標(biāo)用戶畫(huà)像，其中，具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景包括個(gè)性化推薦、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、市場(chǎng)分析；

21、目標(biāo)用戶畫(huà)像更新模塊，調(diào)取預(yù)先建立對(duì)于用戶行為的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)機(jī)制，基于所述動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)機(jī)制定期獲取用戶在具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)應(yīng)的評(píng)論反饋數(shù)據(jù)，基于所述評(píng)論反饋數(shù)據(jù)用于定期更新對(duì)應(yīng)的目標(biāo)用戶畫(huà)像。

22、第三方面，本技術(shù)提供一種基于交易場(chǎng)景的用戶大數(shù)據(jù)畫(huà)像生成方法，采用如下的技術(shù)方案：

23、一種基于交易場(chǎng)景的用戶大數(shù)據(jù)畫(huà)像生成系統(tǒng)，包括處理器，所述處理器中運(yùn)行有上述中任意一項(xiàng)所述的基于交易場(chǎng)景的用戶大數(shù)據(jù)畫(huà)像生成方法的程序。

24、第四方面，本技術(shù)提供一種存儲(chǔ)介質(zhì)，采用如下的技術(shù)方案：

25、一種存儲(chǔ)介質(zhì)，存儲(chǔ)有上述中任意一項(xiàng)所述的基于交易場(chǎng)景的用戶大數(shù)據(jù)畫(huà)像生成方法的程序。

26、綜上所述，本技術(shù)包括以下至少一種有益技術(shù)效果：

27、結(jié)合多源數(shù)據(jù)和交易場(chǎng)景特點(diǎn)數(shù)據(jù)，生成的初步用戶畫(huà)像更加全面和準(zhǔn)確；動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)機(jī)制確保用戶畫(huà)像能夠及時(shí)反映用戶行為的最新變化，提高畫(huà)像的實(shí)時(shí)性和有效性；基于社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系和評(píng)論反饋數(shù)據(jù)優(yōu)化用戶畫(huà)像，能夠提供更加個(gè)性化的服務(wù)，提升用戶體驗(yàn)。

28、在個(gè)性化推薦、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、市場(chǎng)分析等具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，更加精細(xì)的用戶畫(huà)像能夠提供更精準(zhǔn)的決策支持，提升業(yè)務(wù)效果和用戶滿意度；通過(guò)情感傾向數(shù)據(jù)和社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，更精確地反映用戶的實(shí)際感受和社交行為，使用戶畫(huà)像更加準(zhǔn)確和全面。

29、通過(guò)時(shí)間序列分析技術(shù)，捕捉用戶行為的時(shí)間變化趨勢(shì)，識(shí)別周期性行為和長(zhǎng)期持續(xù)趨勢(shì)，及時(shí)生成預(yù)警數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)迅速發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理；通過(guò)質(zhì)量評(píng)分模型對(duì)預(yù)處理后的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)分，確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，提高數(shù)據(jù)的可靠性。