[发明专利]基于人工智能的用户喜好分析方法及系统

说明书

本发明提供的基于人工智能的用户喜好分析方法及系统，该方法包括：对云端数据库的产品数据进行分类，以得到分类类别；当接收到来自移动终端的服务请求时，获得服务请求中的请求类别和请求动作；根据分类类别、请求类别和请求动作对用户进行标签化处理，分析得到用户的喜好。通过该方法，可以在用户接收各种内容，如视频、音频、图文信息时，对用户的接收内容和操作进行标签化处理，再将已完成标签化处理的产品进行标签匹配。这样通过多次推送不同信息的比对，可以统计出用户的兴趣喜好，能够分析用户的喜好。

技术领域

本发明属于人工智能技术领域，具体涉及基于人工智能的用户喜好分析方法及系统。

背景技术

随着互联网的不断完善和发展，线上产品(例如电商产品、线上APP视频等)越来越多，人们在观看或购买时，容易造成干扰和困惑。因此，越来越多的研究者开始关注个性化的产品推荐，以将用户中意的产品推荐给用户。

个性化的产品推荐需要获取用户的相关信息，从而为不同类型的用户投放不同的产品或者针对同一产品使用不同的营销策略。用户在访问线上产品时，往往能够留下访问痕迹，比如访问过的网页、提交的注册信息、查询的关键字和发表的评论信息等。这些访问痕迹一般被记录在数据库里，以便于离线或在线分析用户行为。

现有技术提供了多种对用户行为进行分析的方法，通常是对产品特征的分析，其结果是获得了符合产品特征的用户。因此利用现有技术的方案并不能分析用户的喜好，从而也就造成了利用现有的方法为用户推荐的产品不准确。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供基于人工智能的用户喜好分析方法及系统，能够分析用户的喜好。

第一方面，一种基于人工智能的用户喜好分析方法，包括：

对云端数据库的产品数据进行分类，以得到分类类别；

当接收到来自移动终端的服务请求时，获得服务请求中的请求类别和请求动作；

根据分类类别、请求类别和请求动作对用户进行标签化处理，分析得到用户的喜好。

进一步地，该方法在所述当接收到来自移动终端的服务请求之前，还包括：

接收来自移动终端的用户身份信息，生成用户基本标签。

进一步地，所述服务请求中的请求动作为内容请求动作；

所述根据分类类别、请求类别和请求动作对用户进行标签化处理，分析得到用户的喜好具体包括：

针对每个分类类别设置至少一个内容请求动作，设置每个内容请求动作的权重值；

计算每个分类类别的内容权重总和，所述内容权重总和为该分类类别包含的所有内容请求动作的权重值之和；

获得与请求类别相同的分类类别的内容权重总和，以得到内容标准权重总和；

计算所述服务请求中所有内容请求动作的权重值之和，以得到内容实际权重总和；

计算用户对该请求类别的内容喜好百分比，内容喜好百分比等于内容实际权重总和除以内容标准权重总和。

进一步地，所述服务请求中的请求动作为操作请求动作；

所述根据分类类别、请求类别和请求动作对用户进行标签化处理，分析得到用户的喜好具体包括：

针对每个分类类别设置至少一个操作请求动作，设置每个操作请求动作的权重值；

计算每个分类类别的操作权重总和，所述操作权重总和为该分类类别包含的所有操作请求动作的权重值之和；

获得与请求类别相同的分类类别的操作权重总和，以得到操作标准权重总和；