[发明专利]一种车联网用户画像生成方法及其系统

说明书

本发明涉及一种车联网用户画像生成方法及其系统，所述方法包括：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；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。相对于现有技术，本发明能够生成包括用户娱乐行为、驾驶行为、消费行为等维度更为丰富的用户画像。

技术领域

本发明涉及用户画像构建技术领域，具体涉及一种车联网用户画像生成方法及其系统。

背景技术

随着车联网的发展以及新能源车上市的标准要求，越来越多的车辆配备车联网功能。基于车联网，车辆用户可以定位、远程控制车辆，甚至可以在车机访问互联网。车厂也可以通过定义信号接收模块采集车辆各个ECU节点的信号，这些信号可以用于生成用户画像，包括用户驾驶、用车的行为。此外，通过对外拓展第三方生态应用数据，可以获取用户的互联网行为。用户画像一方面给车厂对用户用车工况、使用习惯有一个概览，作为下一代的车型开发设计的参考。另一方面，用户画像也可以方便车厂有针对性地提供精准营销服务，提高用户满意度和粘性。

当前技术所生成的车联网用户画像缺少了用户的互联网行为数据，例如购物行为、消费行为、娱乐行为、社交行为等，此外，用户的驾驶行为相关数据也没有被利用，因此，亟待提出一种能够生成维度更为丰富的用户画像的方法。

发明内容

本发明的目的在于提出一种车联网用户画像生成方法及其系统，能够生成包括用户的基础属性、娱乐行为、驾驶行为、消费行为等维度更为丰富的用户画像。

为实现上述目的，本发明实施例提出一种车联网用户画像生成方法，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。

优选地，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。

优选地，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；