【技术实现步骤摘要】
用户画像构建方法、装置、设备、存储介质及产品
[0001]本申请属于信息
,尤其涉及一种用户画像构建方法、装置、设备、存储介质及产品。
技术介绍
[0002]随着信息技术的不断发展,越来越多的企业会通过各种渠道采集用户的相关数据。通过分析这些数据,可以构建相应的用户画像,以便帮助企业根据这些用户画像找到特定的用户群体,从而更好地服务用户。
[0003]目前,在构建用户画像时通常采用的方式是直接从大量的数据中提取用户特征,进而构建相应的用户画像,而在对这些数据进行数据分析时,由于数据量庞大,特征因子种类繁多,会极大地降低用户画像的构建效率,并且导致用户画像不准确,影响用户画像分析的有效性。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种用户画像构建方法、装置、设备、存储介质及产品,能够提高用户画像的构建效率和准确性,实现有效的用户画像分析。
[0005]第一方面,本申请实施例提供一种用户画像构建方法,该方法包括:
[0006]获取与K个用户分别对应的用户特征数据,并构建与所述用户特征数据对应的量子态数据,其中,所述K个用户包括种子用户和N个备选用户,所述用户特征数据包括与D个维度的特征分别对应的数据;
[0007]基于与所述用户特征数据对应的量子态数据,利用第一量子电路确定所述N个备选用户分别与所述种子用户之间的相似度;
[0008]从所述N个备选用户中确定与所述种子用户相似度最高的M个核心用户;
[0009]根据所述种子用户和所述M个核心用户分别对 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用户画像构建方法,其特征在于,包括:获取与K个用户分别对应的用户特征数据,并构建与所述用户特征数据对应的量子态数据,其中,所述K个用户包括种子用户和N个备选用户,所述用户特征数据包括与D个维度的特征分别对应的数据;基于与所述用户特征数据对应的量子态数据,利用第一量子电路确定所述N个备选用户分别与所述种子用户之间的相似度;从所述N个备选用户中确定与所述种子用户相似度最高的M个核心用户;根据所述种子用户和所述M个核心用户分别对应的用户特征数据,将所述D个维度的特征聚类为P个类型的特征,其中,每个类型的特征中包括至少一个维度的特征;根据所述种子用户和所述M个核心用户在所述P个类型的特征下分别对应的用户特征数据,构建用户画像;其中,K、N、M、D、P为正整数,且K>N>M>1,D>P>1。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一量子电路包括第一哈达玛门、第二哈达玛门和交换门;所述基于与所述用户特征数据对应的量子态数据,利用第一量子电路确定所述N个备选用户分别与所述种子用户之间的相似度,包括:将预设单位量子比特输入至所述第一哈达玛门,输出得到第一量子比特;针对所述N个备选用户中每个备选用户,执行如下步骤,得到所述N个备选用户分别与所述种子用户之间的相似度:将所述备选用户对应的量子态数据与所述种子用户对应的量子态数据输入至所述交换门,并利用所述第一量子比特对所述交换门进行控制,输出得到第二量子比特;将所述第二量子比特输入至所述第二哈达玛门,输出得到第三量子比特;根据所述预设单位量子比特对应的量子态,对所述第三量子比特进行保真度测量,得到测量结果;根据所述测量结果计算所述备选用户对应的量子态数据与所述种子用户对应的量子态数据之间的欧式距离,并将所述欧式距离确定为所述备选用户与所述种子用户之间的相似度。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从所述N个备选用户中确定与所述种子用户相似度最高的M个核心用户,包括:根据所述N个备选用户分别与所述种子用户之间的相似度,构建与所述相似度对应的量子态数据;将所述N个备选用户分别与所述种子用户之间的相似度所对应的量子态数据输入至第二量子电路中,利用所述第二量子电路搜索得到与所述种子用户相似度最高的M个核心用户。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述第二量子电路为基于量子搜索算法构建的量子电路。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述种子用户和所述M个核心用户分别对应的用户特征数据,将所述D个维度的特征聚类为P个类型的特征,包括:根据所述种子用户和所述M个核心用户分别对应的用户特征数据,确定所述D个维度的
特征中每个维度的特征对应的维度特征数据,其中,所述维度特征数据中包括所述种子用户和所述M个核心用户分别在相应维度的特征下所对应的用户特征数据;基于所述维度特征数据,计算所述D个维度的特征中每两个维度特征之间的相关系数;根据所述相关...
【专利技术属性】
技术研发人员:汤韬,艾博轩,高鹏飞,杨燕明,郑建宾,
申请(专利权)人:中国银联股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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