【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体为一种基于知识图谱的用户画像生成查询方法。
技术介绍
1、在当今数字化时代，用户画像的精准构建对于企业实现个性化服务、精准营销以及提升用户体验至关重要，随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，传统的用户画像生成方法面临着诸多挑战；
2、现有的用户画像生成查询方法，数据来源单一，传统方法往往仅依靠特定渠道获取数据，导致数据的覆盖面有限，难以全面反映用户的真实特征，由于数据来源的局限性，传统用户画像可能只涵盖了用户的部分属性和行为，无法捕捉到用户的潜在兴趣、复杂关系等深层次信息，随着用户的行为和需求不断变化，传统方法难以实时更新用户画像，使得画像逐渐失去准确性和时效性，传统方法难以有效地分析用户与不同实体之间的关系，无法挖掘出用户在不同场景下的行为模式和潜在需求，为此，提出一种基于知识图谱的用户画像生成查询方法。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供一种基于知识图谱的用户画像生成查询方法，以解决或缓解现有技术中存在的技术问题，至少提供一种有益的选择。
2、本专利技术的技术方案是这样实现的：一种基于知识图谱的用户画像生成查询方法，包括以下步骤：
3、s1、对用户数据进行采集；
4、s2、对采集的数据进行预处理；
5、s3、收集并整合来自不同数据源的信息构建知识图谱；
6、s4、根据知识图谱生成用户画像；
7、s5、根据查询需求从知识图谱中检索；
8、s6、
9、s7、更新知识图谱和用户画像生成方法。
10、进一步优选的，在s1中，对用户数据收集时，首先确定数据来源，根据内部数据源和外部数据源对用户数据进行收集，内部数据源，包括用户的浏览历史、购买记录、搜索关键词、点击行为等，这些数据可以从网站日志、移动应用日志、电商平台数据库等渠道获取，用户的注册信息，如用户的年龄、性别、地域、职业等基本信息，通常存储在用户数据库中，客户关系管理系统数据，包含用户的联系方式、交易历史、投诉记录等，用户的外部数据源，社交媒体数据，通过api或网络爬虫从社交媒体平台获取用户的社交关系、兴趣爱好、发布内容等信息，购买专业的数据服务，获取行业报告、市场调研数据、人口统计信息等，以丰富用户画像的维度，学术研究机构发布的数据集、政府开放数据平台等，也可以为用户画像提供有价值的信息。
11、进一步优选的，在s2中，对收集的数据进行预处理，数据清洗，去除噪声数据，如错误的记录、重复的数据、不完整的数据，处理缺失值，可以采用插值法、默认值填充等方法，数据转换，将不同格式的数据转换为统一的格式，以便后续处理，例如，将日期格式标准化，将文本数据进行分词和词性标注等处理，数据去重，去除重复的数据记录，确保数据的唯一性，对于一些非结构化的数据，如文本内容，可以进行标注，提取关键信息，以便后续的知识图谱构建和用户画像生成，通过以上数据收集和预处理步骤，可以为基于知识图谱的用户画像生成查询方法提供丰富、准确的数据基础。
12、进一步优选的，在s3中，构建知识图谱包括以下步骤：
13、s301、收集并整合数据源的信息；
14、s302、知识抽取；
15、s303、知识融合；
16、s304、知识存储与查询。
17、进一步优选的，在s4中，在知识图谱中找到与特定用户对应的实体，可以通过用户的唯一标识进行定位，从用户实体及其相关的实体中提取用户的属性信息，如年龄、性别、地域等基本属性，以及兴趣爱好、消费偏好等高级属性，分析用户在知识图谱中的行为，如购买的商品种类、关注的品牌、参与的社交活动等，可以通过遍历知识图谱中的关系来获取用户的行为信息，根据提取的属性信息和行为分析结果，为用户生成标签，标签可以是描述性的词语，也可以是数值型的特征，如消费能力等级，将用户的标签、属性和行为信息整合起来，构建用户画像，可以使用向量表示、图结构等形式来表示用户画像。
18、进一步优选的，在s5中，根据具体的应用场景，确定需要查询的用户画像信息，例如，查询具有特定兴趣爱好的用户、查询高消费能力的用户等，使用知识图谱的查询语言构建查询语句，以获取满足查询需求的用户画像信息，在知识图谱数据库中执行查询语句，获取查询结果，对查询结果进行分析，了解用户的特征和行为模式，为个性化推荐、精准营销等应用提供支持。
19、进一步优选的，在s6中，对知识图谱的存储和查询性能进行优化，提高用户画像生成和查询的效率，可以通过索引优化、缓存策略等方式来提高性能，随着新数据的不断加入，定期更新知识图谱和用户画像，以保证用户画像的准确性和时效性，建立用户反馈机制，根据用户的反馈信息对用户画像进行调整和优化，提高用户满意度。
20、进一步优选的，在s7中，将用户画像生成方法部署到实际应用中，如推荐系统、广告投放等，通过实际应用效果来评估用户画像的准确性和有用性，根据评估结果和新的数据，不断迭代更新知识图谱和用户画像生成方法。
21、进一步优选的，在s301中，收集并整合来自不同数据源的信息，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，通过清洗和转化变为规范的结构化数据存储到数据源中。
22、进一步优选的，在s302中，从汇聚的数据中抽取实体、实体之间的关系以及实体的属性，形成结构化数据，这包括实体识别与抽取、关系抽取和属性抽取等任务，使用关系抽取算法或基于模板的方法进行关系抽取。
23、本专利技术实施例由于采用以上技术方案，其具有以下优点：
24、一、本专利技术通过知识图谱能够整合来自不同数据源的异构数据，从而提供更全面、丰富的用户信息，且通过知识图谱的强大关联分析能力，为用户画像提供更细致的维度，基于知识图谱的查询方法能够快速、准确地定位用户在图谱中的位置，提取相关信息，为个性化推荐、精准营销等应用提供有力支持。
25、二、本专利技术通过知识图谱可以随着新数据的不断加入而实时更新，确保用户画像始终保持准确性和时效性，更好地适应用户的动态变化通过更精准的用户画像，企业和组织可以为用户提供更加个性化的服务和产品，从而提升用户的满意度和忠诚度。
26、上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本专利技术进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。
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1.一种基于知识图谱的用户画像生成查询方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的用户画像生成查询方法，其特征在于：在所述S1中，对用户数据收集时，首先确定数据来源，根据内部数据源和外部数据源对用户数据进行收集，内部数据源，包括用户的浏览历史、购买记录、搜索关键词、点击行为等，这些数据可以从网站日志、移动应用日志、电商平台数据库等渠道获取，用户的注册信息，如用户的年龄、性别、地域、职业等基本信息，通常存储在用户数据库中，客户关系管理系统数据，包含用户的联系方式、交易历史、投诉记录等，用户的外部数据源，社交媒体数据，通过API或网络爬虫从社交媒体平台获取用户的社交关系、兴趣爱好、发布内容等信息，购买专业的数据服务，获取行业报告、市场调研数据、人口统计信息等，以丰富用户画像的维度，学术研究机构发布的数据集、政府开放数据平台等，也可以为用户画像提供有价值的信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的用户画像生成查询方法，其特征在于：在所述S2中，对收集的数据进行预处理，数据清洗，去除噪声数据，如错误的记录、重复的数据、不完整
4.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的用户画像生成查询方法，其特征在于：在所述S3中，构建知识图谱包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的用户画像生成查询方法，其特征在于：在所述S4中，在知识图谱中找到与特定用户对应的实体，可以通过用户的唯一标识进行定位，从用户实体及其相关的实体中提取用户的属性信息，如年龄、性别、地域等基本属性，以及兴趣爱好、消费偏好等高级属性，分析用户在知识图谱中的行为，如购买的商品种类、关注的品牌、参与的社交活动等，可以通过遍历知识图谱中的关系来获取用户的行为信息，根据提取的属性信息和行为分析结果，为用户生成标签，标签可以是描述性的词语，也可以是数值型的特征，如消费能力等级，将用户的标签、属性和行为信息整合起来，构建用户画像，可以使用向量表示、图结构等形式来表示用户画像。
6.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的用户画像生成查询方法，其特征在于：在所述S5中，根据具体的应用场景，确定需要查询的用户画像信息，例如，查询具有特定兴趣爱好的用户、查询高消费能力的用户等，使用知识图谱的查询语言构建查询语句，以获取满足查询需求的用户画像信息，在知识图谱数据库中执行查询语句，获取查询结果，对查询结果进行分析，了解用户的特征和行为模式，为个性化推荐、精准营销等应用提供支持。
7.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的用户画像生成查询方法，其特征在于：在所述S6中，对知识图谱的存储和查询性能进行优化，提高用户画像生成和查询的效率，可以通过索引优化、缓存策略等方式来提高性能，随着新数据的不断加入，定期更新知识图谱和用户画像，以保证用户画像的准确性和时效性，建立用户反馈机制，根据用户的反馈信息对用户画像进行调整和优化，提高用户满意度。
8.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的用户画像生成查询方法，其特征在于：在所述S7中，将用户画像生成方法部署到实际应用中，如推荐系统、广告投放等，通过实际应用效果来评估用户画像的准确性和有用性，根据评估结果和新的数据，不断迭代更新知识图谱和用户画像生成方法。
9.根据权利要求4所述的一种基于知识图谱的用户画像生成查询方法，其特征在于：在所述S301中，收集并整合来自不同数据源的信息，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，通过清洗和转化变为规范的结构化数据存储到数据源中。
10.根据权利要求4所述的一种基于知识图谱的用户画像生成查询方法，其特征在于：在所述S302中，从汇聚的数据中抽取实体、实体之间的关系以及实体的属性，形成结构化数据，这包括实体识别与抽取、关系抽取和属性抽取等任务，使用关系抽取算法或基于模板的方法进行关系抽取。
...【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的用户画像生成查询方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的用户画像生成查询方法，其特征在于：在所述s1中，对用户数据收集时，首先确定数据来源，根据内部数据源和外部数据源对用户数据进行收集，内部数据源，包括用户的浏览历史、购买记录、搜索关键词、点击行为等，这些数据可以从网站日志、移动应用日志、电商平台数据库等渠道获取，用户的注册信息，如用户的年龄、性别、地域、职业等基本信息，通常存储在用户数据库中，客户关系管理系统数据，包含用户的联系方式、交易历史、投诉记录等，用户的外部数据源，社交媒体数据，通过api或网络爬虫从社交媒体平台获取用户的社交关系、兴趣爱好、发布内容等信息，购买专业的数据服务，获取行业报告、市场调研数据、人口统计信息等，以丰富用户画像的维度，学术研究机构发布的数据集、政府开放数据平台等，也可以为用户画像提供有价值的信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的用户画像生成查询方法，其特征在于：在所述s2中，对收集的数据进行预处理，数据清洗，去除噪声数据，如错误的记录、重复的数据、不完整的数据，处理缺失值，可以采用插值法、默认值填充等方法，数据转换，将不同格式的数据转换为统一的格式，以便后续处理，例如，将日期格式标准化，将文本数据进行分词和词性标注等处理，数据去重，去除重复的数据记录，确保数据的唯一性，对于一些非结构化的数据，如文本内容，可以进行标注，提取关键信息，以便后续的知识图谱构建和用户画像生成，通过以上数据收集和预处理步骤，可以为基于知识图谱的用户画像生成查询方法提供丰富、准确的数据基础。
4.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的用户画像生成查询方法，其特征在于：在所述s3中，构建知识图谱包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的用户画像生成查询方法，其特征在于：在所述s4中，在知识图谱中找到与特定用户对应的实体，可以通过用户的唯一标识进行定位，从用户实体及其相关的实体中提取用户的属性信息，如年龄、性别、地域等基本属性，以及兴趣爱好、消费偏好等高级属性，分析用户在知识图谱中的行为，如购买的商品...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘宝金，陈赛，
申请(专利权)人：河北诺聘网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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