[发明专利]基于用户画像的个性化精准营销方法、服务器及存储介质

说明书

本发明提供了一种基于用户画像的个性化精准营销方法、服务器及存储介质，通过获取用户的标签信息，根据所述标签信息建立用户画像，获取用户当前的上网行为，并对该行为做预测分析，当预测分析到用户有购买或消费意愿时，基于用户的画像，筛选出用户可能喜欢或感兴趣的内容，根据所述用户可能喜欢或感兴趣的内容，进行个性化推荐。由于每个用户都有一个独有的用户画像，结合用户的用户画像及当前的上网行为进行深度分析，可以筛选出用户喜欢或感兴趣内容列表，能够很好的根据每个用户的情况进行个性化的推荐，提高了推荐的准确率，同时也可以很好的解决了新用户的冷启动问题。

技术领域

本发明涉及计算机处理技术领域，特别是涉及一种基于用户画像的个性化精准营销方法、服务器及存储介质。

背景技术

随着互联网的发展，人们的生活越来越多的与互联网紧密联系在了一起。 在这个快节奏的时代，用户希望能够通过互联网快速的找到自己需要的产品， 但是海量的产品数据每天不断地在互联网中产生，这导致互联网用户很难快速 的找到自己需要的或者感兴趣的信息。为了让用户快速的找到自己感兴趣的产 品，传统的协同过滤技术是根据用户的历史购买情况去推荐，但是对于新用户 来说往往面临冷启动问题，很难得到精确的推荐，并且对于有些产品用户的兴 趣可能是一次性的，如果只是根据历史购买情况进行推荐，推荐的准确率往往 不高。

发明内容

基于此，有必要提供一种基于用户画像的个性化精准营销方法，包括：

获取用户的标签信息；

根据所述标签信息建立用户画像；

获取用户当前的上网行为，并对该行为做预测分析；

当预测分析到用户有购买或消费意愿时，基于用户的画像，筛选出用户可能喜欢或感兴趣的内容；

根据所述用户可能喜欢或感兴趣的内容，进行个性化推荐。

在其中一个实施例中，所述获取用户的标签信息，包括：

获取互联网各类数据，并将获取的互联网数据进行融合打通形成知识库；

获取用户的上网日志；

将所述上网日志与所述知识库进行匹配形成用户标签信息。

在其中一个实施例中，所述标签信息包括：

数据计算出来的统计类标签信息、建模算法得出的模型类标签信息、单客户标签信息和标签体系用户群信息；

所述统计类标签包括地域信息、人口基本属性信息；

所述模型类标签包括用户行为偏好、用户消费价值度、用户消费习惯预测。

在其中一个实施例中，所述获取互联网各类数据，并将获取的互联网数据进行融合打通形成知识库，包括：

采用分布式爬虫爬取方式获取互联网各类数据；

对所述获取的互联网各类数据进行细化类别，然后进行标签自动归并，并将类别进行统一。

在其中一个实施例中，所述互联网数据包括门户网站、视频网站、电商网站、旅游网站、论坛、微博、微信、APP等数据。

在其中一个实施例中，所述标签信息还包括媒体标签、购买标签、搜索标签、行业标签、用户性别、年龄段。

在其中一个实施例中，所述根据所述标签信息建立用户画像的步骤包括：

将用户的一个或者多个标签信息组成一个文本向量；

将所述文本向量作为用户的用户画像。