[发明专利]应用于大数据挖掘的用户分析方法及服务器

说明书

本公开实施例公开了应用于大数据挖掘的用户分析方法及服务器；通过本公开，针对用于对目标用户兴趣知识库进行扩展的第一知识单元扩展策略，只需通过基于目标用户兴趣知识库所得的参考型用户兴趣知识库进行调优，进而可以改善用户兴趣知识库的不同使用端(比如不同服务商平台系统、不同服务安全监管系统等)之间存在使用习惯差异的问题，能够使目标用户兴趣知识库的扩展质量与目标用户兴趣知识库的初始拓扑结构匹配，从而在保障目标用户兴趣知识库的原有知识内容的基础上尽可能丰富目标用户兴趣知识库，并且不用收集大量的知识库模板对第一知识单元扩展策略进行调优，在一定程度上节省了不必要的资源开销。

技术领域

本公开涉及大数据技术领域，尤其涉及一种应用于大数据挖掘的用户分析方法及服务器。

背景技术

大数据时代下的用户分析无处不在。用户分析能够为产品优化、服务升级提供准确可靠的处理依据，从而使得优质的产品服务更好地应用到人们的日常生产生活中。

随着用户分析/用户行为分析(Analysis of Users’Behavior)技术的不断发展，现目前已有部分技术能够广泛应用。作为用户分析/用户行为分析的其中一个重要手段，知识库(Knowledge Base)的作用必不可少。然而发明人在经过对知识库的长期研究和分析之后发现，为了满足日益多变的大数据挖掘需求，通常需要对已有的知识库进行扩展优化处理，但是相关技术一方面难以保障知识库的扩展质量，另一方面会耗费较多的资源开销。

发明内容

本公开的一个目的是提供一种应用于大数据挖掘的用户分析方法及服务器，能够使目标用户兴趣知识库的扩展质量与目标用户兴趣知识库的初始拓扑结构匹配，从而在保障目标用户兴趣知识库的原有知识内容的基础上尽可能丰富目标用户兴趣知识库，并且不用收集大量的知识库模板对第一知识单元扩展策略进行调优，在一定程度上节省了不必要的资源开销。

本公开的技术方案是通过如下至少部分实施例实现的。

一种应用于大数据挖掘的用户分析方法，应用于大数据挖掘服务器，所述方法至少包括：对存在知识单元扩展需求的目标用户兴趣知识库进行热门兴趣标签挖掘，获得所述目标用户兴趣知识库对应的热门用户兴趣内容集；确定所述目标用户兴趣知识库中存在知识单元扩展需求的目标视觉关系型知识单元集；在所述热门用户兴趣内容集中，确定所述目标视觉关系型知识单元集对应的第一热门用户兴趣知识单元集；通过已经完成调优的第一知识单元扩展策略对所述目标视觉关系型知识单元集和所述第一热门用户兴趣知识单元集进行扩展操作，获得所述目标视觉关系型知识单元集对应的已扩展视觉关系型知识单元集，其中，所述第一知识单元扩展策略是在先通过参考型用户兴趣知识库集调优所得的，所述参考型用户兴趣知识库集中的参考型用户兴趣知识库是通过所述目标用户兴趣知识库所得的。

如此设计，基于存在知识单元扩展需求的目标用户兴趣知识库获得参考型用户兴趣知识库集，通过所述参考型用户兴趣知识库集对第一知识单元扩展策略进行调优，通过对目标用户兴趣知识库进行热门兴趣标签挖掘，获得目标用户兴趣知识库对应的热门用户兴趣内容集，确定目标用户兴趣知识库中存在知识单元扩展需求的目标视觉关系型知识单元集，在所述热门用户兴趣内容集中，确定目标视觉关系型知识单元集对应的第一热门用户兴趣知识单元集，并通过已经完成调优的第一知识单元扩展策略对目标视觉关系型知识单元集和第一热门用户兴趣知识单元集进行扩展操作，获得目标视觉关系型知识单元集对应的已扩展视觉关系型知识单元集，因此针对用于对目标用户兴趣知识库进行扩展的第一知识单元扩展策略，只需通过基于目标用户兴趣知识库所得的参考型用户兴趣知识库进行调优，进而可以改善用户兴趣知识库的不同使用端(比如不同服务商平台系统、不同服务安全监管系统等)之间存在使用习惯差异的问题，能够使目标用户兴趣知识库的扩展质量与目标用户兴趣知识库的初始拓扑结构匹配，从而在保障目标用户兴趣知识库的原有知识内容的基础上尽可能丰富目标用户兴趣知识库，并且不用收集大量的知识库模板对第一知识单元扩展策略进行调优，在一定程度上节省了不必要的资源开销。