【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据挖掘，尤其涉及一种基于多维用户画像的标签体系构建与风险量化评估方法。
技术介绍
1、近年来，随着数据科技的飞速发展和应用领域的不断拓展，基于多维用户画像的标签体系构建与风险量化评估技术逐渐成为研究热点。在金融服务、电子商务、社交媒体等领域，建立用户画像并进行风险量化评估，可以有效地识别潜在风险，优化用户体验，提升服务质量。随着大数据时代的来临，如何通过数据挖掘和建模技术来准确描绘用户行为、兴趣和偏好，进而实现精准的风险预测和防控，已成为业界和学术界共同关注的焦点。
2、与此同时，随着技术的不断进步和市场竞争的加剧，企业对于用户行为的理解和分析需求也日益迫切。建立多维用户画像不仅有助于企业深入理解用户需求，还能帮助企业制定更加精准的市场策略，提升用户满意度和忠诚度。
3、目前，国内外现有技术已对用户画像构建与风险量化评估进行了诸多尝试，但在数据质量、标签体系完善度、机器学习算法的应用、风险量化评估的准确性、技术实施难度以及应用场景的通用性等方面仍存在明显不足。具体来说，数据采集和整合过程中的数据质量参差不齐，标签体系无法全面反映用户复杂性，机器学习算法在处理用户数据时存在局限性，风险量化评估结果可能不准确，技术实施面临诸多挑战，且应用场景较为局限。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种基于多维用户画像的标签体系构建与风险量化评估方法，利用大数据建模技术，通过优化数据采集和整合方法、完善多维用户画像的标
2、为解决上述技术问题，本专利技术所采取的技术方案是：
3、一种基于多维用户画像的标签体系构建与风险量化评估方法，首先通过对用户数据进行采集、清洗和整合，建立用户画像的基础数据集；然后，运用机器学习、深度学习、数据挖掘、自然语言处理、分词与聚类技术，构建多维用户画像的标签体系，包括用户基本属性、兴趣偏好、行为特征、社交网络、消费习惯多个维度；最后，基于用户画像的标签体系，运用风险量化评估技术对用户行为进行风险评估和预测。
4、进一步地，所述建立用户画像的基础数据集的具体方法为：
5、对采集的源数据进行数据清洗和文本处理以排除噪音数据的干扰，过滤出有效的特征数据；根据业务需求，从用户数据集中抽取关键特征，包括用户的统计信息、行为数据、交易数据、偏好数据、社交属性数据；具体实施方案如下：
6、对于用户静态数据，通过sparksql对缺失属性和异常数据进行相应的处理；
7、针对用户的网络行为数据，首先通过用户唯一标识符openid结合用户访问时的ipv4地址对产生每条行为数据的目标用户的身份进行识别；对于携带openid的用户，直接进行识别，当用户没有携带openid时，则通过用户的ipv4地址进行历史行为数据查询，寻找用户曾经访问样本平台携带openid的记录，如果仍没有查询到相关记录，则将用户访问时的ipv4地址暂定为用户的标识符，并对行为数据过少的ipv4地址进行过滤去除；此外，通过用户进行网页请求时的资源唯一标识符实现对目标文本的定位；完成用户识别和文本识别后，对异常的数据记录进行过滤。
8、进一步地，所述构建多维用户画像的标签体系的方法采用改进的tf-idf权重计算方法得到每个特征词的权重，增强特征词在用户画像中的代表性，识别出与特定主题高度相关的特征词，并将这些特征词作为构建用户画像的重要标签；
9、其中，采用一种改进的动态加权算法，即tf-iwf算法，用以调整特征词频率对权重的影响，通过动态权重系数对文本的不同部分进行区分，以此增强标题和描述语句在表达文本主题和概括性方面的重要性；调整后的权重计算公式为：
10、
11、其中，w′ij为调整后的权重，即文本i中第j个词的权重；nj表示包含第j个词的文档数量；c是一个加权因子，用于调整和平滑nj的值，以避免分母为零的情况，并用于控制权重的计算；n表示整个文本集合中文本的总数；tf′ij为动态加权调整后的词频计算结果，如下式：
12、tf′ij＝ω1tfijt+ω2tfijd+tfijc
13、式中，tfijt为特征词在文本标题中的出现频次；tfijd为特征词在文本描述语中的出现频次；tfijc为特征词在文本主体内容中的出现频次；ω1为标题权重系数；ω2为描述文本权重系数；ω1和ω2根据分词得到的有效特征词集合大小进行动态调整。
14、进一步地，所述改进的tf-idf权重计算方法中，还融入lda主题模型来探测文本主体中隐含的主题特征，首先基于样本平台收集的所有文本内容，构建一个包括主体内容特征词的“文本-词语”矩阵，随后通过lda模型的训练，生成两个矩阵，即“文本-主题”矩阵和“主题-词语”矩阵，两个矩阵分别描述文本中主题的分布和每个主题下词语的分布；
15、lda模型的训练过程利用狄里克雷分布的超参数α来随机生成“文本-主题”的多项式分布θ，同时利用另一个超参数β来创建k个“主题-词语”的多项式分布φ；在模型的训练过程中，首先从θ中随机选择一个主题z，然后根据φ在选定主题z下随机选择一个词语w，不断重复此过程，直到生成的词语数量达到文本所需的词数m，从而形成一篇由模型构造的虚拟文本，当这样的虚拟文本数量累积到与原始文本数据集的大小n相等时，模型的训练阶段即完成；通过比较生成的虚拟文本的“文本-词语”矩阵与原始真实文本的相应矩阵之间的相似度对模型的效果进行评估，如果两个矩阵之间的相似度高，则表明lda模型的训练效果是令人满意的；
16、在确定超参数α、β和主题个数k后，采用吉布斯采样实现lda模型的参数预估；通过不同特征维度的条件概率分布计算主题概率分布和词语概率分布；采用困惑度结合手肘法的方式确定lda的主题个数，困惑度的计算公式如下：
17、iperplexity＝e-∑log(p(w))
18、其中，p(w)为数据集中每个特征词出现的概率；通过计算不同主题数目下的困惑度并绘制成折线图，结合手肘法寻找困惑度的拐点，最终确定模型的主题个数；在确定主题个数后，根据得到的不同主题下的词语概率分布，挑选出概率较高的前80个特征词作为主题特征词集合，并根据主体特征词集合对基于tf-iwf加权算法得到的初始权重w′ij进行再调整，最终得到的特征词权重为：
19、
20、其中，γ为lda再调整权重系数，τ(ti)的具体公式为：
21、
22、其中，s为主题特征词集合，ti表示文本中的第i个特征词；即当文本特征词为lda隐藏主题特征词时，具有一定的主题表征意义，重新进行权重系数调整，得到最终的权重计算结果。
23、进一步地，所述运用风险量化评估技术对用户行为进行风险评估和预本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多维用户画像的标签体系构建与风险量化评估方法，其特征在于：所述方法首先通过对用户数据进行采集、清洗和整合，建立用户画像的基础数据集；然后，运用机器学习、深度学习、数据挖掘、自然语言处理、分词与聚类技术，构建多维用户画像的标签体系，包括用户基本属性、兴趣偏好、行为特征、社交网络、消费习惯多个维度；最后，基于用户画像的标签体系，运用风险量化评估技术对用户行为进行风险评估和预测。
2.根据权利要求1所述的基于多维用户画像的标签体系构建与风险量化评估方法，其特征在于：所述建立用户画像的基础数据集的具体方法为：
3.根据权利要求1所述的基于多维用户画像的标签体系构建与风险量化评估方法，其特征在于：所述构建多维用户画像的标签体系的方法采用改进的TF-IDF权重计算方法得到每个特征词的权重，增强特征词在用户画像中的代表性，识别出与特定主题高度相关的特征词，并将这些特征词作为构建用户画像的重要标签；
4.根据权利要求3所述的基于多维用户画像的标签体系构建与风险量化评估方法，其特征在于：所述改进的TF-IDF权重计算方法中，还融入LDA主题模型来探测
5.根据权利要求1所述的基于多维用户画像的标签体系构建与风险量化评估方法，其特征在于：所述运用风险量化评估技术对用户行为进行风险评估和预测时，首先构建基于层次分析融合方法的风险量化评估模型，采用层次分析法并结合D-S证据理论来对量表判断性数据进行有效综合，通过多个信息融合消除数据的不确定性，明确指标权重并建立评估模型；
6.根据权利要求5所述的基于多维用户画像的标签体系构建与风险量化评估方法，其特征在于：所述构建判断矩阵的具体方法为：
7.根据权利要求5所述的基于多维用户画像的标签体系构建与风险量化评估方法，其特征在于：所述进行一致性检验的具体方法为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于多维用户画像的标签体系构建与风险量化评估方法，其特征在于：所述方法首先通过对用户数据进行采集、清洗和整合，建立用户画像的基础数据集；然后，运用机器学习、深度学习、数据挖掘、自然语言处理、分词与聚类技术，构建多维用户画像的标签体系，包括用户基本属性、兴趣偏好、行为特征、社交网络、消费习惯多个维度；最后，基于用户画像的标签体系，运用风险量化评估技术对用户行为进行风险评估和预测。
2.根据权利要求1所述的基于多维用户画像的标签体系构建与风险量化评估方法，其特征在于：所述建立用户画像的基础数据集的具体方法为：
3.根据权利要求1所述的基于多维用户画像的标签体系构建与风险量化评估方法，其特征在于：所述构建多维用户画像的标签体系的方法采用改进的tf-idf权重计算方法得到每个特征词的权重，增强特征词在用户画像中的代表性，识别出与特定主题高度相关的特征词，并将这些特征词作为构建用户画像的重要标签；
4.根据权利要求3所述的基于多维用户画像的标签体系构建与风险量化评估方法，其...
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