[发明专利]一种对个人品质进行标签的方法、系统、设备和存储介质

权利要求书

1.一种对个人品质进行标签的方法，其特征在于：

将与本地用户有关联的多个用户配置成具有差异好友类型的评价人；

基于预订的统一数据接口获得定向交互数据和评价交互数据；其中，所述定向交互数据包括个人学习量化值和个人运动量化值；所述评价交互数据是评价人对该本地用户进行评价的数据；

基于预订的评价规则，对所获得的定向交互数据和评价交互数据进行周期性地处理，并结合上期初始值，获取当期变动值，得到个人品质标签综合画像。

2.根据权利要求1所述的一种对个人品质进行标签的方法，其特征在于：

所述评价规则包括评价人品质规则和差异好友类型规则；

所述评价人品质规则是：评价人自身获得的某项评价交互数据的分值越高，则该评价人对所述本地用户进行该项评价的评价数据范围值就越大，反之，评价人自身获得的某项评价交互数据的分值越低，则该评价人对所述本地用户进行该项评价的评价数据范围值就越小；

所述差异好友类型规则是：评价人与所述本地用户之间的差异好友类型越亲近，则该评价人对所述本地用户进行评价的评价数据的权重就越大，反之，评价人与所述本地用户之间的差异好友类型越疏远，则该评价人对所述本地用户进行评价的评价数据的权重就越小。

3.根据权利要求1所述的一种对个人品质进行标签的方法，其特征在于：

所述差异好友类型由亲近到疏远依次包括朋友、亲属、同事、同学或其他的类型，且其中亲属类型由亲近到疏远依次又分为长辈亲属类型、平辈亲属类型或晚辈亲属类型；

所述评价交互数据包括个人仁义量化值、个人感恩量化值、个人恒心量化值、个人勤奋量化值、个人谦虚量化值和个人节俭量化值的至少一个；

所述人学习量化值是通过读取客户端的学习程序中记录数据而获得；

所述个人运动量化值是通过读取客户端的运动记录设备的记录数据而获得。

4.一种对个人品质进行标签的系统，其特征在于：包括：

用户配置单元，将与本地用户有关联的多个用户配置成具有差异好友类型的关联结构；

数据采集单元，基于预订的统一数据接口获得定向交互数据和评价交互数据；其中，所述定向交互数据包括个人学习量化值和个人运动量化值；所述评价交互数据是本地用户有关联的用户对该本地用户进行评价的数据；

数据处理单元，基于预订的评价规则，对所获得的定向交互数据和评价交互数据进行周期性地处理，并结合上期初始值，获取当期变动值，得到个人品质标签综合画像。

5.根据权利要求4所述的一种对个人品质进行标签的系统，其特征在于：

所述评价规则包括评价人品质规则和差异好友类型规则；

所述评价人品质规则是：评价人自身获得的某项评价交互数据的分值越高，则该评价人对所述本地用户进行该项评价的评价数据范围值就越大，反之，评价人自身获得的某项评价交互数据的分值越低，则该评价人对所述本地用户进行该项评价的评价数据范围值就越小；

所述差异好友类型规则是：评价人与所述本地用户之间的差异好友类型越亲近，则该评价人对所述本地用户进行评价的评价数据的权重就越大，反之，评价人与所述本地用户之间的差异好友类型越疏远，则该评价人对所述本地用户进行评价的评价数据的权重就越小。

6.根据权利要求4所述的一种对个人品质进行标签的系统，其特征在于：

所述差异好友类型由亲近到疏远依次包括朋友、亲属、同事、同学或其他的类型，且其中亲属类型由亲近到疏远依次又分为长辈亲属类型、平辈亲属类型或晚辈亲属类型；

所述评价交互数据包括个人仁义量化值、个人感恩量化值、个人恒心量化值、个人勤奋量化值、个人谦虚量化值和个人节俭量化值的至少一个；

所述人学习量化值是通过读取客户端的学习程序中记录数据而获得；

所述个人运动量化值是通过读取客户端的运动记录设备的记录数据而获得。