[发明专利]一种车联网用户画像生成方法及其系统

权利要求书

1.一种车联网用户画像生成方法，其特征在于，包括：

根据用户身份信息获取车联网中多个数据源的原始用户数据，每一数据源的原始用户数据包括用户的基础属性数据、消费行为数据、驾驶行为数据、娱乐行为数据中的一种或多种；

按照预设处理规则对所述多个数据源的原始用户数据进行预处理得到待标记用户数据；

按照预设标签规则对所述待标记用户数据进行标签标记得到用户标签数据，所述用户标签数据包括多个用户数据及其标签；

对所述用户标签数据进行聚类分析得到多个用户数据集合；其中每一用户数据集合包括相似的多个用户数据及其标签；

根据所述多个用户数据集合计算每一标签的比重和稀缺度，并根据所述每一标签的比重和稀缺度对用户进行多维度描述，以生成用户画像。

2.根据权利要求1所述的车联网用户画像生成方法，其特征在于，所述基础属性数据包括用户的性别信息、年龄信息、地域信息、学历信息、收入信息中的一种或多种；所述消费行为数据包括购物信息、停车信息、加油信息、充电信息、流量充值信息、积分兑换信息中的一种或多种；所述驾驶行为数据包括油耗信息、速度信息、里程信息、电耗信息、驾驶行为评分信息、保险信息中的一种或多种；所述娱乐行为数据包括音乐偏好信息、电台偏好信息、视频偏好信息、游戏偏好信息中的一种或多种。

3.如权利要求1所述的所述的车联网用户画像生成方法，其特征在于，所述对所述多个用户数据进行聚类分析得到多个用户数据集合，包括：

S41、随机确定一个k值；

S42、从所述多个用户数据中随机选择k个用户数据作为质心；

S43、对所述多个用户数据中的每一个用户数据，计算其与每一个质心的距离，并将其划分至与其距离最小的质心所属的用户数据集合，以得到k个用户数据集合；

S44、重新计算所述k个用户数据集合的质心；

S45、如果重新计算出来的用户数据集合质心和原来的用户数据集合质心之间的距离小于预设阈值，则结束聚类；如果重新计算出来的用户数据集合质心和原来的用户数据集合质心之间的距离大于等于预设阈值，令k＝k+1，并返回步骤S42继续聚类。

4.如权利要求1所述的车联网用户画像生成方法，其特征在于，所述根据所述多个用户数据集合计算每一标签的比重和稀缺度，并根据所述每一标签的比重和稀缺度对用户进行多维度描述，以生成用户画像，包括：

根据公式TF_i＝W_i/N1计算每一用户标签的比重；其中，TF_i为用户标签i的比重，W_i为用户标签i所对应的用户数据集合中用户标签i的个数，N1为多个用户数据集合的标签总数；

根据公式IDF_i＝M_i/N2计算每一用户标签的稀缺度；其中，IDF_i为用户标签i的稀缺度，M_i为用户数据集合的个数，N2为包含用户标签i的用户数据集合的个数；

根据每一用户标签的比重和稀缺度分别对每一用户标签进行多维度描述，并可视化描述内容，以生成用户画像。

5.如权利要求1-3任一项所述的车联网用户画像生成方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述用户标签数据构建标签树模型，在所述标签树模型中，若某一用户数据集合包括某一标签，则该用户数据集合作为一个尾节点被连接至对应的上层标签节点；

其中，所述根据所述多个用户数据集合计算每一标签的比重和稀缺度，并根据所述每一标签的比重和稀缺度对用户进行多维度描述，以生成用户画像，具体为：

根据所述多个用户数据集合以及所述标签树模型计算每一标签的比重和稀缺度，并根据所述每一标签的比重和稀缺度对用户进行多维度描述，以生成用户画像。