[发明专利]基于用户行为的个性化营销方法

说明书

本发明公开了基于用户行为的个性化营销方法，属于数据处理领域，收集用户行为访问数据，使用语义分析方法对用户行为访问数据进行分类，根据用户行为访问分类数据构建用户群，根据用户行为访问分类数据构建用户需求数据集，对用户群进行用户划分得到子用户。通过前期对用户访问行为数据进行收集，然后对访问数据集进行统一语义分析分类，同时对访问用户进行分类，根据用户群体所述类别和用户序曲进行正向需求分解同义匹配，同时用户与需求进行双向的匹配，使得更好挖掘出用户的真正的需求，从用户需求的时间顺序和需求的前后需求数据都进行了全方位的分析定位，使得更精准的给用户推销，推销的数据更有用，更好满足用户的需求。

技术领域

本发明涉及计算机数据处理领域，尤其涉及基于用户行为的个性化营销方法。

背景技术

近年来，以互联网、移动互联网为基础的信息化、全球化趋势，已经深入的改变了我们的生活模式、生产模式、竞争模式。随着大数据时代的到来，对于精准营销的需求也正在上升。如何通过技术手段，挖掘大数据下的深层次关系，让营销更准确、有效已经成为营销中重中之重。传统的营销方式产生的结果是，服务质量较差，不能有效的提高对客户的服务效率。

现有很多线上的营销推广均是根据用户具体访问的数据需求，然后再给用户推销需要该需求相关的商品或者服务。但是由于很多的用户访问数据是已经解决了需要商品或者服务，如果系统在重复的推销会使得用户很反感，同时达不到推销的效果。

发明内容

本发明的目的在于提供基于用户行为的个性化营销方法，解决现有线上推销方法不精准，不能全方位分许用户的具体需求的技术问题。

基于用户行为的个性化营销方法，所述方法包括如下步骤：

步骤1：收集用户行为访问数据；

步骤2：使用语义分析方法对用户行为访问数据进行分类；

步骤3：根据用户行为访问分类数据构建用户群；

步骤4：根据用户行为访问分类数据构建用户需求数据集；

步骤5：对用户群进行用户划分得到子用户；

步骤6：根据子用户匹配访问数据的需求数据，得到子用户访问需求数据；

步骤7：收集每个子用户的需求，并按语义将上级需求分解得到独立的需求元，得到初始需求数据集；

步骤8：汇总所有子用户的需求元，按需求元相似、互补原则合并，得到子用户与需求元模型；

步骤9：以需求元作为检索域，用户群作为物理域，根据总需的层次关系进行逐个映射，得到对应的数据，按映射关系汇总得到数据模型；

步骤10：把子用户访问需求数据输入数据模型进行检索匹配出子用户的有效需求数据；

步骤11：把子用户的有效需求数据根据子用户在用户群的分类进行需求营销推送。

进一步地，所述步骤1中的具体过程为：

建立访问触发器和和访问数据缓存数据库，当用户发送访问请求时，系统或者浏览器页面把访问请求数据存入访问数据缓存数据库内，每隔固定时间将访问请求数据打包发送给语义分析系统。

进一步地，所述步骤2的具体过程为：

步骤2.1：生成用户需求数据语义表；

步骤2.2：生成用户需求语料增广数据；

步骤2.3：把增广数据输入神经网络模型进行训练，生成相关的需求语义句子向量模型和需求分类模型；

步骤2.4：分解用户的每一条访问数据，根据同义词表提取单条访问数据中的定长字符；