[发明专利]一种为家庭成员画像的方法及装置在审
| 申请号: | 201710681817.3 | 申请日: | 2017-08-10 |
| 公开(公告)号: | CN107578272A | 公开(公告)日: | 2018-01-12 |
| 发明(设计)人: | 魏晓林 | 申请(专利权)人: | 上海斐讯数据通信技术有限公司 |
| 主分类号: | G06Q30/02 | 分类号: | G06Q30/02 |
| 代理公司: | 上海硕力知识产权代理事务所(普通合伙)31251 | 代理人: | 郭桂峰 |
| 地址: | 201616 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 家庭成员 画像 方法 装置 | ||
1.一种为家庭成员画像的方法,其特征在于,包括:
S100获取路由器上传的家庭成员的行为日志数据;
S200识别行为日志数据对应的终端设备,并把行为日志数据归类到对应的终端设备的数据集中;
S300对所有终端设备的数据集进行分析处理,获取每一终端设备的数据集对应的用户特征;
S400根据所有终端设备的数据集及对应的用户特征获取所有用户的特征数据集;
S500根据所有用户的特征数据集为各家庭成员画像。
2.根据权利要求1的一种为家庭成员画像的方法,其特征在于,步骤S400包括:
S410将每一终端设备的数据集作为对应的用户的特征数据集;
S420判断是否存在用户特征相似度达到预设阈值的用户特征数据集,若是,进入步骤S430;
S430合并用户特征相似度达到预设阈值的用户特征数据集。
3.根据权利要求1的一种为家庭成员画像的方法,其特征在于,步骤S200包括:
S210从每一条行为日志数据中提取终端设备的类型信息及标识信息;
S220根据终端设备的类型信息判断终端设备的类型;并根据终端设备的类型及标识信息唯一标识终端设备;
S230将行为日志数据归类到对应的终端设备的数据集中。
4.根据权利要求2的一种为家庭成员画像的方法,其特征在于,终端设备的类型信息至少包括UA信息、AndroidID、OpenUDID、ADID、IDFA之中的一项;终端设备的标识信息至少包括ADID、IDFA、IMEI、MEID、设备终端ID、MAC地址之中的一项。
5.根据权利要求2的一种为家庭成员画像的方法,其特征在于,步骤S220包括:
S221根据终端设备的类型信息,判断终端设备的类型;
S222判断终端设备的类型是否包含两种或以上设备类型信息,若是进入步骤S223,否则进入步骤S224;
S223获取终端对应的各类型相似度,选取相似度最大的类型作为终端设备的类型终端设备的类型;
S224根据终端设备的类型信息及标识信息,判断是否可以唯一标识终端设备,若是,进入步骤S225,否则进入步骤S226;
S225唯一标识终端设备,根据标识信息创建终端设备的数据集名称;
S226根据终端设备的类型信息,创建终端设备的数据集名称。
6.根据权利要求1的一种为家庭成员画像的方法,其特征在于,步骤S210包括:
S211从每一条行为日志数据中的预设的固定字段提取终端设备的类型信息、标识信息。
7.根据权利要求1-6任一项的一种为家庭成员画像的方法,其特征在于,用户特征包括:用户属性、信用信息、消费特性、兴趣爱好、社交信息。
8.一种运用权利要求1-7任一项的一种为家庭成员画像的方法的为家庭成员画像的装置,其特征在于,包括:
日志获取模块,用于获取路由器上传的家庭成员的行为日志数据;
识别归类模块,与日志获取模块相连,用于识别行为日志数据对应的终端设备,并将行为日志数据归类到对应的终端设备的数据集中;
分析处理模块,与识别归类模块相连,用于对所有终端设备的数据集进行分析处理,获取每一终端设备的数据集对应的用户特征;并根据所有终端设备的数据集及对应的用户特征获取所有用户的特征数据集;
画像模块,与分析处理模块相连,用于根据所有用户的特征数据集为各家庭成员画像。
9.根据权利要求8的一种为家庭成员画像的装置,其特征在于,识别归类模块包括:
提取子模块,用于从每一条行为日志数据中提取终端设备的类型信息及标识信息;
识别子模块,与提取子模块相连,用于根据终端设备的类型信息识别终端设备的类型;
标识子模块,与识别子模块、提取子模块相连,用于根据终端设备的类型及标识信息,唯一标识终端设备;
归类子模块,分别与提取子模块、识别子模块及标识子模块相连,用于将行为日志数据归类到对应的终端设备的数据集中。
10.根据权利要求8或9任一项的一种为家庭成员画像的装置,其特征在于:
终端设备的类型信息至少包括UA信息、AndroidID、OpenUDID、ADID、IDFA之中的一项;
终端设备的标识信息至少包括ADID、IDFA、IMEI、MEID、设备终端ID、MAC地址之中的一项;
用户特征包括:用户属性、信用信息、消费特性、兴趣爱好、社交信息。
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