[发明专利]用户画像标签的生成方法、装置和系统

说明书

本申请公开了一种用户画像标签的生成方法、装置和系统。其中，该方法包括：在接收到第一查询请求的情况下，加载对应的至少一个用户画像模板，其中，用户画像模板为根据预设指标和匹配的维度属性建立的数据模型，第一查询请求包含预设指标的标识信息和/或维度属性的标识信息；在接收到第二查询请求的情况下，将选择的至少一个用户标签插入到用户画像模板中，以生成对应的用户画像标签，其中，第二查询请求中包含选择的至少一个用户标签的标识信息。本申请解决了现有技术为每个用户构建用户画像标签导致数据量大、增加系统负担的技术问题。

技术领域

本申请涉及互联网领域，具体而言，涉及一种用户画像标签的生成方法、装置和系统。

背景技术

用户画像，即用户信息标签化，是根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。用户画像的目标是通过分析用户行为，为每个用户打上标签，以及该标签的权重。其中，标签表征了内容(例如，用户对该内容有兴趣、偏好、需求等)；权重表征了指数(例如，用户的兴趣指数、偏好指数、用户的需求度)。

标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。标签呈现两个重要特征：一是语义化，人很容易方便地理解每个标签的含义，从而使得用户画像具有实际意义，较好地满足业务需求；二是短文本，每个标签通常只表示一种含义，标签本身无需再做过多文本分析等预处理工作，为机器提取标准化信息提供了便利，从而方便计算机处理。标签的建模方式主要有两种：第一种，人工建模，即凭借经验，对标签定义一个数据描述口径，通过大数据ETL跑出标签结果，再逐步通过调整口径达到运营可接受的模型；第二种，机器建模，即通过机器对标签样本数据的多维度学习，建立机器自学习的标签模型，通过样本数据的调整以及模型结构及参数的调整来逐步优化模型。两种建模方式，均可以提取出高度精炼的特征标识作为标签，例如，年龄段标签“25～35岁”，地域标签“北京”。

目前，现有技术中，为了构建用户画像，需要为每个用户构建画像标签，不仅数据量大、增加系统负担；而且会导致用户画像标签的构建和使用效率均很低的问题。

针对上述现有技术为每个用户构建用户画像标签导致数据量大、增加系统负担的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种用户画像标签的生成方法、装置和系统，以至少解决现有技术为每个用户构建用户画像标签导致数据量大、增加系统负担的技术问题。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种用户画像标签的生成方法，包括：在接收到第一查询请求的情况下，加载对应的至少一个用户画像模板，其中，用户画像模板为根据预设指标和匹配的维度属性建立的数据模型，第一查询请求包含预设指标的标识信息和/或维度属性的标识信息；在接收到第二查询请求的情况下，将选择的至少一个用户标签插入到用户画像模板中，以生成对应的用户画像标签，其中，第二查询请求中包含选择的至少一个用户标签的标识信息。

进一步地，在接收到第二查询请求的情况下，将选择的至少一个用户标签插入到用户画像模板中，以生成对应的用户画像标签，包括：检测是否接收到第一选择指令，其中，第一选择指令用于从至少一个用户画像模板中选择任意一个用户画像模板；在接收到第一选择指令的情况下，将第二查询请求对应的至少一个用户标签插入到第一选择指令的用户画像模板中，以生成对应的用户画像标签。

进一步地，用户标签包括：用户基本属性标签和/或用户行为属性标签。

进一步地，在用户标签为用户行为属性标签的情况下，根据第二查询请求中包含的用户行为属性标签的标识信息查询到的行为属性标签为多个；其中，在接收到第二查询请求的情况下，将选择的至少一个用户标签插入到用户画像模板中，以生成对应的用户画像标签，包括：检测是否接收到第二选择指令，其中，第二选择指令用于从根据第二查询请求中返回的多个用户行为属性标签中选择至少一个用户行为属性标签；在接收到第二选择指令的情况下，将根据第二选择指令选择的至少一个用户行为属性标签插入到用户画像模板中。