【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息采集、数据处理及统计领域，具体来说，涉及一种基于用户行为标签的精准用户画像构建方法及系统。
技术介绍
1、对于目前现有的用户画像构建技术，大多存在埋点复杂，上报数据不及时导致产生的数据不准确，造成构建的用户画像数据不全面，用户画像的构建依赖于可用的数据，而这些数据可能存在偏差，导致画像不准确或片面，在生成的自定义用户标签和推广的个性化用户数据差异性较大。在现有的数字化环境中，用户会产生大量的行为数据，包括浏览网页、搜索内容、点击广告等，要准确地了解用户的兴趣和偏好，仅仅依靠传统的画像统计信息是不够的。
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种基于用户行为标签的精准用户画像构建方法及系统，具有自动构建用户画像、为企业提供深入的用户洞察和个性化服务的优点。
2、为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种基于用户行为标签的精准用户画像构建方法，包括以下步骤：
3、s1、记录用户进入的页面，并将用户点击的相关按钮行为保存在缓存；
4、s2、定时将用户行为数据上报到服务器，并清理用户行为数据缓存；
5、s3、服务器接收并解析用户行为数据，将数据保存下来；
6、s4、后台服务根据创建的指定用户标签，将用户进行行为标签化；
7、s5、根据用户行为标签，分析其行为，构建用户画像模型，并生成相应的个性化推荐数据信息。
8、在本技术方案中，当用户进入指定页面或点击指定按钮
9、在进一步的技术方案中,步骤s1中的采集用户行为包括：
10、记录用户进入的页面，并将用户点击的相关按钮行为保存在缓存。
11、在本技术方案中，需要定义采集事件名称以及需要上报的信息，如：浏览记录、购买行为、搜索关键词，客户端对用户触发的事件进行信息提取，并对信息进行rsa加密，将加密的信息保存在缓存。
12、在进一步的技术方案中,步骤s2包括：
13、定时将用户行为数据上报到服务器，并清理用户行为数据缓存。
14、在本技术方案中，因为用户行为可能较多，客户端会每间隔10s将用户行为数据上报到应用api接口，若数据上报失败，则会进入重试队列，若用户将进程终止，则会在下次进入的时候进行重新上报，如果数据上报成功，则清理上报完成的加密数据。
15、在进一步的技术方案中,步骤s3包括：
16、服务器接收并解析用户行为数据，将数据保存下来。
17、在本技术方案中，应用api接口接收到数据，对数据进行校验，防止接口被攻击，若检验通过再对数据进行解密，并将解密的数据进行再次过滤，最后将用户行为数据保存在画像库。
18、在进一步的技术方案中,步骤s4包括：
19、后台服务根据创建的指定用户标签，将用户进行行为标签化。
20、在本技术方案中，为提高数据的可用性和适用性，需要通过服务对数据进行清洗、去噪、格式转换，确保用户数据准确、一致、完整，且符合分析或建模需求，然后从处理后的数据中提取自定义用户行为标签，即用户满足使用者指定的条件，为用户创建相应的标签。
21、在进一步的技术方案中,步骤s5包括：
22、根据用户行为标签，以及用户行为和用户信息，构建用户画像模型，并生成相应的个性化推荐数据信息。
23、在本技术方案中，根据用户行为标签，通过用户浏览历史、搜索记录、购买记录、点击记录等行为和用户非隐私性信息，构建用户画像模型，对用户的行为标签进行可视化展示，通过分析和理解用户的需求和偏好，在后台为标签配置展示内容和展示规则，当用户触发某个行为，将经过过滤和排序的推荐标签配置的内容以用户友好的方式展示给用户。
24、本专利技术还提供一种通过分析用户的行为标签来构建更精准的用户画像的系统，该系统包括数据收集模块、标签提取模块、用户画像构建模块和应用接口模块。数据收集模块负责从多个数据源获取用户的行为数据，如浏览历史、搜索记录、社交媒体活动等。标签提取模块使用自然语言处理和机器学习技术，对原始数据进行处理和分析，提取出用户的行为标签，例如兴趣关键词、行为偏好等。
25、用户画像构建模块将提取的行为标签与用户的个人信息进行关联和整合，生成用户的精准画像。这些画像包括用户的兴趣领域、消费倾向、购买习惯等详细信息，以便更好地了解用户需求并提供个性化的服务和推荐。应用接口模块允许其他应用或服务通过api接入该系统，以获取用户画像数据并进行相关应用。
26、本专利技术的有益效果是：
27、(1)通过构建精准的用户画像，系统可以更好地理解用户的需求、兴趣和偏好，从而提供个性化的产品推荐、内容推送和服务体验；
28、(2)通过用户行为标签的精准分类和识别，系统可以更准确地进行广告投放和营销推广；
29、(3)用户行为标签可以帮助系统将用户进行细分和分类。
30、(4)相较于传统的用户画像构建方法，本专利技术基于用户行为标签的方法更加精准和动态。它能够实时捕捉用户的兴趣变化和行为模式，从而更好地理解用户的需求和喜好。该系统在广告投放、内容推荐、个性化营销等领域具有广泛的应用前景。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于用户行为标签的精准用户画像构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于用户行为标签的精准用户画像构建系统，其特征在于，步骤S1包括：定义采集事件名称以及需要上报的信息，客户端对用户触发的事件进行信息提取，并对信息进行RSA加密，将加密的信息保存在缓存。
3.根据权利要求1所述的一种基于用户行为标签的精准用户画像构建系统，其特征在于，所述步骤S2包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于用户行为标签的精准用户画像构建系统，其特征在于，所述步骤S3包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于用户行为标签的精准用户画像构建系统，其特征在于，步骤S4包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于用户行为标签的精准用户画像构建系统，其特征在于，步骤S5包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于用户行为标签的精准用户画像构建系统，其特征在于，用户行为包括用户浏览历史、搜索记录、购买记录、点击记录。
8.一种基于用户行为标签的精准用户画像构建系统，其特征在于，包括数据收集模块、标签提取模
9.根据权利要求7所述的一种基于用户行为标签的精准用户画像构建系统，其特征在于，所述用户的个人信息包括用户浏览历史、搜索记录、购买记录、点击记录行为和用户非隐私性信息。
10.根据权利要求7所述的一种基于用户行为标签的精准用户画像构建系统，其特征在于，用户画像构建模块为标签配置展示内容和展示规则，当用户触发某个行为，将经过过滤和排序的推荐标签配置的内容以用户友好的方式展示给用户。
...【技术特征摘要】
1.一种基于用户行为标签的精准用户画像构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于用户行为标签的精准用户画像构建系统，其特征在于，步骤s1包括：定义采集事件名称以及需要上报的信息，客户端对用户触发的事件进行信息提取，并对信息进行rsa加密，将加密的信息保存在缓存。
3.根据权利要求1所述的一种基于用户行为标签的精准用户画像构建系统，其特征在于，所述步骤s2包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于用户行为标签的精准用户画像构建系统，其特征在于，所述步骤s3包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于用户行为标签的精准用户画像构建系统，其特征在于，步骤s4包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于用户行为标签的精准用户画像构建系统，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：范永恒，易正，
申请(专利权)人：成都环宇知了科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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