[发明专利]产品画像生成方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种数据分析领域的产品画像生成方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取多维度产品信息以及对应的标签类别；根据多维度产品信息以及标签类别建立产品矩阵；根据产品标识对产品矩阵的建立过程进行监听，当建立过程完成时，调用线程将所述产品矩阵输入训练后的标签模型；通过标签模型在产品标签库中识别产品标识对应的多个画像标签，根据多个画像标签识别相关联的推测标签，通过多线程并发计算画像标签与多个推测标签之间的关联性；提取关联性达到阈值的推测标签，将提取的推测标签以及画像标签输入至画像模型进行运算，生成与所述产品标识对应的产品画像。采用本方法能够有效提高产品画像的准确性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种产品画像生成方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

企业在向用户推荐产品时，需要对产品进行描述，即生成与产品对应的产品画像。该产品可以是有形产品，也可以是无形产品。在传统方式中，是根据产品的特有功能来得到对应的产品标签，并根据产品标签生成与产品对应的产品画像。但是在面对专业的、复杂的产品时，通过传统方式无法得到全面的产品标签，导致生成的产品画像的准确性较低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高产品画像的准确性的产品画像生成方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种产品画像生成方法，所述方法包括：

利用线程扫描任务表，在所述任务表中提取产品画像任务，所述产品画像任务包括产品标识；

根据所述产品画像任务读取信息维度文件，所述信息维度文件中包括与产品标识对应的多个维度；

根据所述维度在产品信息库中获取多维度产品信息以及对应的标签类别；

根据所述多维度产品信息以及所述标签类别建立产品矩阵；

根据产品标识对产品矩阵的建立过程进行监听，当建立过程完成时，调用线程将所述产品矩阵输入训练后的标签模型；

通过所述标签模型在产品标签库中识别所述产品标识对应的多个画像标签，根据多个画像标签识别相关联的推测标签，通过多线程并发计算所述画像标签与多个推测标签之间的关联性；

提取所述关联性达到阈值的推测标签，将提取的推测标签以及所述画像标签输入至画像模型进行运算，生成与所述产品标识对应的产品画像，将生成的产品画像存储至产品画像库中。

在其中一个实施例中，所述标签模型中部署有多个画像标签的重要因子；所述根据多个画像标签识别相关联的推测标签，包括：

利用多线程对多个画像标签进行特征提取，得到对应的画像标签向量；

利用多线程以及多个画像标签的重要因子，并发计算多个画像标签向量之间的关联性；

利用多线程以及多个画像标签向量之间的关联性，并发计算多个画像标签向量与候选标签之间的关联性；

提取所述关联性达到预设阈值的候选标签，将所述候选标签作为推测标签。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

获取待推荐用户的用户画像；

将所述用户画像与多个产品标识对应的产品画像进行匹配，得到与所述用户画像对应的第一画像标签；

在用户历史数据中查找与所述待推荐用户对应的第二画像标签；

根据所述第一画像标签以及第二画像标签确定与所述待推荐用户对应的待推荐产品信息；

将所述待推荐产品信息推送至所述待推荐用户。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：