本发明专利技术的实施方式提供了一种基于大数据的用户画像确定方法、系统、介质和计算设备。该方法包括：对获取的用户信息进行关联关系分析，得到用户关联信息；其中，用户信息中至少包括用户的基础信息、出单行为信息、理赔信息以及投诉信息；用户关联信息中至少包括用户的主要账号信息、次要账号信息、白名单账号信息以及黑名单账号信息；基于用户关联信息，对用户信息进行分层，得到多维度数据；其中，多维度数据至少包括基础数据、出单行为数据、风险评级数据以及社交行为数据；对基础数据、出单行为数据、风险评级数据以及社交行为数据分别进行建模，得到用户信息对应的用户画像。本发明专利技术可以提升针对用户的评估结果的准确性。以提升针对用户的评估结果的准确性。以提升针对用户的评估结果的准确性。
【技术实现步骤摘要】
基于大数据的用户画像确定方法、系统、介质和计算设备
[0001]本专利技术的实施方式涉及大数据
，更具体地，本专利技术的实施方式涉及一种基于大数据的用户画像确定方法、系统、介质和计算设备。
技术介绍
[0002]本部分旨在为权利要求书中陈述的本专利技术的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
[0003]保险代理人作为保险行业最不可或缺的一员，通常需要完成与客户沟通、维护客户关系、对保险关系进行售后等工作。对保险代理人的工作情况进行评估，通常会使用固定的评估标准。然而，不同的保险代理人的工作方式以及擅长的工作领域并不相同，因此，使用固定的评估标准对不同的保险代理人的工作情况进行评估，得到的评估结果的准确性较低。
技术实现思路
[0004]在本上下文中，本专利技术的实施方式期望提供一种基于大数据的用户画像确定方法、系统、介质和计算设备。
[0005]在本专利技术实施方式的第一方面中，提供了一种基于大数据的用户画像确定方法，包括：
[0006]对获取的用户信息进行关联关系分析，得到用户关联信息；其中，所述用户信息中至少包括用户的基础信息、出单行为信息、理赔信息以及投诉信息；所述用户关联信息中至少包括用户的主要账号信息、次要账号信息、白名单账号信息以及黑名单账号信息；
[0007]基于所述用户关联信息，对所述用户信息进行分层，得到多维度数据；其中，所述多维度数据至少包括基础数据、出单行为数据、风险评级数据以及社交行为数据；
[0008]对所述基础数据、所述出单行为数据、所述风险评级数据以及所述社交行为数据分别进行建模，得到所述用户信息对应的用户画像。
[0009]在本实施方式的一个实施例中，所述对所述基础数据、所述出单行为数据、所述社交行为数据以及所述风险评级数据分别进行建模，得到所述用户信息对应的用户画像，包括：
[0010]对所述基础数据进行建模，得到基础数据子画像；
[0011]对所述出单行为数据进行建模，得到出单行为子画像；
[0012]对所述社交行为数据进行建模，得到社交行为子画像；
[0013]对所述风险评级数据进行建模，得到风险评级子画像；
[0014]基于所述基础数据子画像、所述出单行为子画像、所述风险评级子画像以及所述社交行为子画像，得到所述用户信息对应的用户画像。
[0015]在本实施方式的一个实施例中，所述基础数据至少包括用户的注册信息和回访信息；
[0016]所述对所述基础数据进行建模，得到基础数据子画像，包括：
[0017]对所述注册信息和所述回访信息进行标签提取，得到多个基础数据标签；
[0018]对多个所述基础数据标签进行建模，得到基础数据子画像。
[0019]在本实施方式的一个实施例中，所述出单行为数据至少包括连续出单时长、出单偏好信息、出单客群信息、出单金额信息以及出单统计信息；
[0020]所述对所述出单行为数据进行建模，得到出单行为子画像，包括：
[0021]对所述连续出单时长、所述出单偏好信息、所述出单客群信息、所述出单金额信息以及所述出单统计信息进行标签提取，得到多个出单行为标签；
[0022]对多个所述出单行为标签进行建模，得到出单行为子画像。
[0023]在本实施方式的一个实施例中，所述社交行为数据至少包括产品浏览数据、活跃度数据、培训数据、测试数据以及沟通数据；
[0024]所述对所述社交行为数据进行建模，得到社交行为子画像，包括：
[0025]对所述产品浏览数据、所述活跃度数据、所述培训数据、所述测试数据以及所述沟通数据进行标签提取，得到多个社交行为标签；
[0026]对多个所述社交行为标签进行建模，得到社交行为子画像。
[0027]在本实施方式的一个实施例中，所述风险评级数据至少包括理赔数据、投诉数据以及套利数据；
[0028]所述对所述风险评级数据进行建模，得到风险评级子画像，包括：
[0029]对所述理赔数据、所述投诉数据以及所述套利数据进行标签提取，得到多个风险评级标签；
[0030]对各个所述风险评级标签进行评估，得到各个所述风险评级标签分别对应的风险等级；
[0031]对多个所述风险评级标签以及各个所述风险评级标签的风险等级进行建模，得到风险评级子画像。
[0032]在本实施方式的一个实施例中，所述得到所述用户信息对应的用户画像之后，所述方法还包括：
[0033]通过预先设置的用户出单模型对所述用户画像进行数据补充，得到待补充价值发现数据；
[0034]通过预先设置的用户风险评级模型对所述用户画像进行数据补充，得到待补充风险控制数据；
[0035]通过预先设置的用户价值模型对所述用户画像进行数据补充，得到待补充出单辅导能力数据；
[0036]将所述待补充价值发现数据、所述待补充风险控制数据以及所述待补充出单辅导能力数据补充至所述用户画像中，得到优化用户画像。
[0037]在本专利技术实施方式的第二方面中，提供了一种基于大数据的用户画像确定系统，包括：
[0038]分析单元，用于对获取的用户信息进行关联关系分析，得到用户关联信息；其中，所述用户信息中至少包括用户的基础信息、出单行为信息、理赔信息以及投诉信息；所述用户关联信息中至少包括用户的主要账号信息、次要账号信息、白名单账号信息以及黑名单
账号信息；
[0039]分层单元，用于基于所述用户关联信息，对所述用户信息进行分层，得到多维度数据；其中，所述多维度数据至少包括基础数据、出单行为数据、风险评级数据以及社交行为数据；
[0040]建模单元，用于对所述基础数据、所述出单行为数据、所述风险评级数据以及所述社交行为数据分别进行建模，得到所述用户信息对应的用户画像。
[0041]在本专利技术实施方式的第三方面中，提供了一种计算机可读存储介质，其包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面中任一项所述的方法。
[0042]在本专利技术实施方式的第四方面中，提供了一种计算设备，所述计算设备包括：至少一个处理器、存储器和输入输出单元；其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用所述存储器中存储的计算机程序来执行第一方面中任一项所述的方法。
[0043]根据本专利技术实施方式的基于大数据的用户画像确定方法、系统、介质和计算设备，能够对获取的用户信息进行关联关系分析，得到用户关联信息；并且可以基于用户关联信息对用户信息进行分层，得到多维度数据；基于多维度数据中的基础数据、出单行为数据、风险评级数据以及社交行为数据分别进行建模，可以得到用户信息对应的用户画像；可见，通过对用户信息进行多维度多层次的分析，可以提升针对用户的评估结果的准确性。
附图说明
[0044]通过参考附图阅读下文的详细描述，本专利技术示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的用户画像确定方法，包括：对获取的用户信息进行关联关系分析，得到用户关联信息；其中，所述用户信息中至少包括用户的基础信息、出单行为信息、理赔信息以及投诉信息；所述用户关联信息中至少包括用户的主要账号信息、次要账号信息、白名单账号信息以及黑名单账号信息；基于所述用户关联信息，对所述用户信息进行分层，得到多维度数据；其中，所述多维度数据至少包括基础数据、出单行为数据、风险评级数据以及社交行为数据；对所述基础数据、所述出单行为数据、所述风险评级数据以及所述社交行为数据分别进行建模，得到所述用户信息对应的用户画像。2.根据权利要求1所述的基于大数据的用户画像确定方法，所述对所述基础数据、所述出单行为数据、所述社交行为数据以及所述风险评级数据分别进行建模，得到所述用户信息对应的用户画像，包括：对所述基础数据进行建模，得到基础数据子画像；对所述出单行为数据进行建模，得到出单行为子画像；对所述社交行为数据进行建模，得到社交行为子画像；对所述风险评级数据进行建模，得到风险评级子画像；基于所述基础数据子画像、所述出单行为子画像、所述风险评级子画像以及所述社交行为子画像，得到所述用户信息对应的用户画像。3.根据权利要求2所述的基于大数据的用户画像确定方法，所述基础数据至少包括用户的注册信息和回访信息；所述对所述基础数据进行建模，得到基础数据子画像，包括：对所述注册信息和所述回访信息进行标签提取，得到多个基础数据标签；对多个所述基础数据标签进行建模，得到基础数据子画像。4.根据权利要求2所述的基于大数据的用户画像确定方法，所述出单行为数据至少包括连续出单时长、出单偏好信息、出单客群信息、出单金额信息以及出单统计信息；所述对所述出单行为数据进行建模，得到出单行为子画像，包括：对所述连续出单时长、所述出单偏好信息、所述出单客群信息、所述出单金额信息以及所述出单统计信息进行标签提取，得到多个出单行为标签；对多个所述出单行为标签进行建模，得到出单行为子画像。5.根据权利要求2所述的基于大数据的用户画像确定方法，所述社交行为数据至少包括产品浏览数据、活跃度数据、培训数据、测试数据以及沟通数据；所述对所述社交行为数据进行建模，得到社交行为子画像，包括：对所述产品浏览数据、所述活跃度数据、所述培训数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：任富财，邓浩，
申请(专利权)人：上海豹云网络信息服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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