本發(fā)明涉及用戶畫像技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種用戶畫像標(biāo)簽確定方法及裝置。

背景技術(shù)：

在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)以及金融企業(yè)中，用戶畫像的概念逐漸興起，為相關(guān)企業(yè)的營銷活動提供可靠的數(shù)據(jù)支持。用戶畫像包括基本屬性(如年齡、性別)和一系列的標(biāo)簽(如高富帥)，例如，張三的用戶畫像包括：男，30歲，高帥富、美食達人、旅游達人、網(wǎng)購達人。

在構(gòu)建客戶畫像的過程中，標(biāo)簽的確定是一個重要的環(huán)節(jié)，如何充分利用數(shù)據(jù)資源，挖掘更多更好的用戶標(biāo)簽，成為當(dāng)前的重要任務(wù)。

而現(xiàn)有的標(biāo)簽確定方法只考慮了一度關(guān)系，標(biāo)簽挖掘不全面，確定方法不夠完善，需要對其進行補充。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供一種用戶畫像標(biāo)簽確定方法及裝置，以解決現(xiàn)有技術(shù)中僅考慮了一度關(guān)系所導(dǎo)致的標(biāo)簽挖掘不全面的問題。

為實現(xiàn)上述目的，本申請?zhí)峁┑募夹g(shù)方案如下：

一種用戶畫像標(biāo)簽確定方法，包括：

獲取用戶的金融交易數(shù)據(jù)；

對所述金融交易數(shù)據(jù)進行處理，生成處理結(jié)果；

根據(jù)所述金融交易數(shù)據(jù)，采用社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，生成用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)；

根據(jù)所述用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和所述處理結(jié)果，采用權(quán)重計算方法，生成社區(qū)標(biāo)簽；

根據(jù)所述社區(qū)標(biāo)簽進行處理，得到用戶的標(biāo)簽。

優(yōu)選的，所述對所述金融交易數(shù)據(jù)進行處理，生成處理結(jié)果，包括：

對所述金融交易數(shù)據(jù)進行提取和關(guān)聯(lián)整合，得到數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)表；

提取所述數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)表中的交易信息；

對所述交易信息中的客戶名稱進行分詞，得到分詞結(jié)果。

優(yōu)選的，所述根據(jù)所述金融交易數(shù)據(jù)，采用社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，生成用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，包括：

根據(jù)所述金融交易數(shù)據(jù)，進行迭代計算；

根據(jù)迭代結(jié)果中滿足第一預(yù)設(shè)條件的結(jié)果，生成用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

優(yōu)選的，所述根據(jù)所述用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和所述處理結(jié)果，采用權(quán)重計算方法，生成社區(qū)標(biāo)簽，包括：

分別對所述用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中各個社區(qū)內(nèi)所有客戶名稱所對應(yīng)的分詞結(jié)果進行權(quán)重計算，得到各個分詞的分?jǐn)?shù)；

取分?jǐn)?shù)滿足第二預(yù)設(shè)條件的分詞作為相應(yīng)社區(qū)的候選標(biāo)簽；

取候選標(biāo)簽滿足第三預(yù)設(shè)條件的標(biāo)簽作為相應(yīng)社區(qū)的正式標(biāo)簽；

匯總所述用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中各個社區(qū)的正式標(biāo)簽，生成所述社區(qū)標(biāo)簽。

優(yōu)選的，所述根據(jù)所述社區(qū)標(biāo)簽進行處理，得到用戶的標(biāo)簽，包括：

根據(jù)所述社區(qū)標(biāo)簽，將同一用戶所在不同重疊社區(qū)的正式標(biāo)簽合并，得到相應(yīng)用戶的標(biāo)簽。

一種用戶畫像標(biāo)簽確定裝置，包括：

數(shù)據(jù)獲取單元，用于獲取用戶的金融交易數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)預(yù)處理單元，用于對所述金融交易數(shù)據(jù)進行處理，生成處理結(jié)果；

社區(qū)計算單元，用于根據(jù)所述金融交易數(shù)據(jù)，采用社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，生成用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)；

權(quán)重計算單元，用于根據(jù)所述用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和所述處理結(jié)果，采用權(quán)重計算方法，生成社區(qū)標(biāo)簽；

標(biāo)簽處理單元，用于根據(jù)所述社區(qū)標(biāo)簽進行處理，得到用戶的標(biāo)簽。

優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理單元包括：

關(guān)聯(lián)模塊，用于對所述金融交易數(shù)據(jù)進行提取和關(guān)聯(lián)整合，得到數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)表；

提取模塊，用于提取所述數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)表中的交易信息；

分詞模塊，用于對所述交易信息中的客戶名稱進行分詞，得到分詞結(jié)果。

優(yōu)選的，所述社區(qū)計算單元用于根據(jù)所述金融交易數(shù)據(jù)，采用社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，生成用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)時，具體用于：

根據(jù)所述金融交易數(shù)據(jù)，進行迭代計算；

根據(jù)迭代結(jié)果中滿足第一預(yù)設(shè)條件的結(jié)果，生成用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)；

所述權(quán)重計算單元用于根據(jù)所述用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和所述處理結(jié)果，采用權(quán)重計算方法，生成社區(qū)標(biāo)簽時，具體用于：

分別對所述用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中各個社區(qū)內(nèi)所有客戶名稱所對應(yīng)的分詞結(jié)果進行權(quán)重計算，得到各個分詞的分?jǐn)?shù)；

取分?jǐn)?shù)滿足第二預(yù)設(shè)條件的分詞作為相應(yīng)社區(qū)的候選標(biāo)簽；

取候選標(biāo)簽滿足第三預(yù)設(shè)條件的標(biāo)簽作為相應(yīng)社區(qū)的正式標(biāo)簽；

匯總所述用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中各個社區(qū)的正式標(biāo)簽，生成所述社區(qū)標(biāo)簽；

所述標(biāo)簽處理單元用于根據(jù)所述社區(qū)標(biāo)簽進行處理，得到用戶的標(biāo)簽時，具體用于：

根據(jù)所述社區(qū)標(biāo)簽，將同一用戶所在不同重疊社區(qū)的正式標(biāo)簽合并，得到相應(yīng)用戶的標(biāo)簽。

優(yōu)選的，還包括輔助計算單元，用于存儲所述金融交易數(shù)據(jù)和所述用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

本發(fā)明提供的所述用戶畫像標(biāo)簽確定方法，首先獲取用戶的金融交易數(shù)據(jù)；對所述金融交易數(shù)據(jù)進行處理，生成處理結(jié)果；然后根據(jù)所述金融交易數(shù)據(jù)，采用社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，生成用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)；再根據(jù)所述用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和所述處理結(jié)果，采用權(quán)重計算方法，生成社區(qū)標(biāo)簽；最后根據(jù)所述社區(qū)標(biāo)簽進行處理，得到用戶的標(biāo)簽；進而通過社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法和權(quán)重計算方法，考慮了社區(qū)到用戶的二度關(guān)系，相比現(xiàn)有技術(shù)，實現(xiàn)了深層次標(biāo)簽挖掘，標(biāo)簽確定方法更為完善。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)內(nèi)的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述內(nèi)的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發(fā)明實施例提供的用戶畫像標(biāo)簽確定方法的流程圖；

圖2是本發(fā)明另一實施例提供的用戶畫像標(biāo)簽確定方法的另一流程圖；

圖3是本發(fā)明另一實施例提供的用戶畫像標(biāo)簽確定方法的另一流程圖；

圖4是本發(fā)明另一實施例提供的用戶畫像標(biāo)簽確定裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖5是本發(fā)明另一實施例提供的用戶畫像標(biāo)簽確定裝置的另一結(jié)構(gòu)示意圖；

圖6是本發(fā)明另一實施例提供的用戶畫像標(biāo)簽確定裝置的另一結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施方式做詳細(xì)的說明。

本發(fā)明提供一種用戶畫像標(biāo)簽確定方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中僅考慮了一度關(guān)系所導(dǎo)致的標(biāo)簽挖掘不全面的問題。

具體的，所述用戶畫像標(biāo)簽確定方法，如圖1所示，包括：

S101、獲取用戶的金融交易數(shù)據(jù)；

所述用戶包括對公客戶及個人客戶；

所述金融交易數(shù)據(jù)包括金融機構(gòu)各系統(tǒng)(個人存款系統(tǒng)、對公存款系統(tǒng)、信貸管理系統(tǒng)等)內(nèi)用戶的動態(tài)數(shù)據(jù)以及靜態(tài)數(shù)據(jù)；其中，靜態(tài)數(shù)據(jù)包括：個人客戶的姓名、年齡、地址等，以及對公客戶的名稱、行業(yè)分類、注冊地址等開戶時提供的數(shù)據(jù)；動態(tài)數(shù)據(jù)包括：轉(zhuǎn)賬等金融性交易流水、信用評級、擔(dān)保信息等動態(tài)屬性數(shù)據(jù)。

S102、對所述金融交易數(shù)據(jù)進行處理，生成處理結(jié)果；

比如，關(guān)聯(lián)和整合金融機構(gòu)各系統(tǒng)內(nèi)的數(shù)據(jù)，并對關(guān)聯(lián)整合后的數(shù)據(jù)進行特征提取，對公司名稱進行分詞操作等。

S103、根據(jù)所述金融交易數(shù)據(jù)，采用社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，生成用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)；

通過社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，設(shè)定參數(shù)閾值，能夠得到哪些用戶屬于一個社區(qū)的密切關(guān)系結(jié)構(gòu)，即用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

S104、根據(jù)所述用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和所述處理結(jié)果，采用權(quán)重計算方法，生成社區(qū)標(biāo)簽；

通過權(quán)重計算，能夠得到該社區(qū)的重要特征，即社區(qū)標(biāo)簽。

S105、根據(jù)所述社區(qū)標(biāo)簽進行處理，得到用戶的標(biāo)簽。

屬于某個社區(qū)的用戶，由于與該社區(qū)內(nèi)其他用戶具有密切關(guān)系，所以根據(jù)標(biāo)簽傳遞算法，可以得到該社區(qū)內(nèi)的用戶具有該標(biāo)簽所表示特征的可能性非常大，進而可以通過社區(qū)與用戶的二度關(guān)系得到用戶的標(biāo)簽，作為一種現(xiàn)有技術(shù)的補充，使得用戶標(biāo)簽更全面。

本實施例提供的所述用戶畫像標(biāo)簽確定方法，通過社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法和權(quán)重計算方法，考慮了社區(qū)到用戶的二度關(guān)系，相比現(xiàn)有技術(shù)，實現(xiàn)了深層次標(biāo)簽挖掘，標(biāo)簽確定方法更為完善。

本發(fā)明另一實施例提供了另外一種具體的用戶畫像標(biāo)簽確定方法，參見圖1，包括：

S101、獲取用戶的金融交易數(shù)據(jù)；

S102、對所述金融交易數(shù)據(jù)進行處理，生成處理結(jié)果；

S103、根據(jù)所述金融交易數(shù)據(jù)，采用社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，生成用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)；

S104、根據(jù)所述用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和所述處理結(jié)果，采用權(quán)重計算方法，生成社區(qū)標(biāo)簽；

S105、根據(jù)所述社區(qū)標(biāo)簽進行處理，得到用戶的標(biāo)簽。

其中，優(yōu)選的，參見圖2，步驟S102包括：

S121、對所述金融交易數(shù)據(jù)進行提取和關(guān)聯(lián)整合，得到數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)表；

具體的，通過梳理各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，分析并提取有用數(shù)據(jù)，并進行關(guān)聯(lián)整合。比如選取個人存款系統(tǒng)中的個人靜態(tài)數(shù)據(jù)和個人動態(tài)數(shù)據(jù)，選取信貸管理系統(tǒng)中的個人授信數(shù)據(jù)和個人違約數(shù)據(jù)，通過客戶號將個人存款數(shù)據(jù)和授信、違約數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來，形成一個大寬表。

S122、提取所述數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)表中的交易信息；

具體的，提取大寬表數(shù)據(jù)中的客戶名稱、交易類型、交易金額等。

S123、對所述交易信息中的客戶名稱進行分詞，得到分詞結(jié)果；

對于客戶名稱進行分詞處理，以備后續(xù)計算使用。

優(yōu)選的，參見圖3，步驟S203包括：

S131、根據(jù)所述金融交易數(shù)據(jù)，進行迭代計算；

S132、根據(jù)迭代結(jié)果中滿足第一預(yù)設(shè)條件的結(jié)果，生成用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)；

在客戶動態(tài)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，設(shè)定參數(shù)閾值，利用社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法隨機選取一個節(jié)點進行迭代，迭代一定次數(shù)(比如利用樣本選取法，分別以0.1、1、10、100、1000作為參數(shù)，分別迭代100、1000、100000次)之后，得到交易密切的客戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

利用社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，根據(jù)用戶的交易流水，迭代計算得到用戶的社區(qū)圈子，從而能夠確定用戶興趣標(biāo)簽。

優(yōu)選的，參見圖2，步驟S104包括：

S141、分別對所述用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中各個社區(qū)內(nèi)所有客戶名稱所對應(yīng)的分詞結(jié)果進行權(quán)重計算，得到各個分詞的分?jǐn)?shù)；

S142、取分?jǐn)?shù)滿足第二預(yù)設(shè)條件的分詞作為相應(yīng)社區(qū)的候選標(biāo)簽；

S143、取候選標(biāo)簽滿足第三預(yù)設(shè)條件的標(biāo)簽作為相應(yīng)社區(qū)的正式標(biāo)簽；

S144、匯總所述用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中各個社區(qū)的正式標(biāo)簽，生成所述社區(qū)標(biāo)簽。

根據(jù)用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，可知哪些客戶屬于一個社區(qū)，然后使用文檔檢索中的TF*IDF權(quán)重計算概念，通過計算客戶名稱的權(quán)重，得到客戶的候選標(biāo)簽。

假設(shè)所有客戶名稱分詞后的社區(qū)集合為V，第i個社區(qū)的所有客戶名稱分詞后的集合為V_i，某個分詞在V_i中出現(xiàn)的次數(shù)為TF，在V中出現(xiàn)的次數(shù)為1/IDF，則這個詞的分?jǐn)?shù)為TF*IDF，分?jǐn)?shù)較高的詞為本社區(qū)的候選標(biāo)簽。

然后統(tǒng)計每個社區(qū)的候選標(biāo)簽及分?jǐn)?shù)、出現(xiàn)次數(shù)，確定候選標(biāo)簽的分布，取次數(shù)出現(xiàn)較多的詞為正式標(biāo)簽，經(jīng)過匯總即可得到社區(qū)標(biāo)簽。

例如：有三個社區(qū)A、B、C，客戶數(shù)量及名稱分詞結(jié)果如表1所示。

表1社區(qū)詳情示例

按照權(quán)重計算的方法，得到每個分詞數(shù)量(表2)以及每個社區(qū)的權(quán)重分?jǐn)?shù)(表3)。

表2分詞統(tǒng)計示例

表3社區(qū)權(quán)重分?jǐn)?shù)示例

優(yōu)選的，參見圖2，步驟S205為：根據(jù)所述社區(qū)標(biāo)簽，將同一用戶所在不同重疊社區(qū)的正式標(biāo)簽合并，得到相應(yīng)用戶的標(biāo)簽。

值得說明的是，現(xiàn)有技術(shù)中的標(biāo)簽確定方法只考慮了一度關(guān)系，無法從一度關(guān)系中分析用戶所處的行業(yè)，并且需要給用戶行業(yè)手工標(biāo)注訓(xùn)練數(shù)據(jù)，不能通過公司名稱自動識別用戶所處行業(yè)。

而本實施例使用無監(jiān)督方法，利用客戶名稱數(shù)據(jù)得到同社區(qū)圈子的用戶興趣標(biāo)簽，方便快捷；同時為現(xiàn)有的用戶標(biāo)簽方法提供補充，特別是針對金融機構(gòu)的用戶興趣標(biāo)簽，效果顯著。

本發(fā)明另一實施例還提供了一種用戶畫像標(biāo)簽確定裝置，如圖4所示，包括：數(shù)據(jù)獲取單元101、數(shù)據(jù)預(yù)處理單元102、社區(qū)計算單元103、權(quán)重計算單元104及標(biāo)簽處理單元105；其中：

數(shù)據(jù)獲取單元101用于獲取用戶的金融交易數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)預(yù)處理單元102用于對所述金融交易數(shù)據(jù)進行處理，生成處理結(jié)果；

社區(qū)計算單元103用于根據(jù)所述金融交易數(shù)據(jù)，采用社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，生成用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)；

權(quán)重計算單元104用于根據(jù)所述用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和所述處理結(jié)果，采用權(quán)重計算方法，生成社區(qū)標(biāo)簽；

標(biāo)簽處理單元105用于根據(jù)所述社區(qū)標(biāo)簽進行處理，得到用戶的標(biāo)簽。

優(yōu)選的，在圖4的基礎(chǔ)之上，參見圖5，數(shù)據(jù)預(yù)處理單元102包括：關(guān)聯(lián)模塊201、提取模塊202及分詞模塊203；其中：

關(guān)聯(lián)模塊201用于對所述金融交易數(shù)據(jù)進行提取和關(guān)聯(lián)整合，得到數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)表；

提取模塊202用于提取所述數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)表中的交易信息；

分詞模塊203用于對所述交易信息中的客戶名稱進行分詞，得到分詞結(jié)果。

優(yōu)選的，社區(qū)計算單元103用于根據(jù)所述金融交易數(shù)據(jù)，采用社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，生成用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)時，具體用于：

根據(jù)所述金融交易數(shù)據(jù)，進行迭代計算；

根據(jù)迭代結(jié)果中滿足第一預(yù)設(shè)條件的結(jié)果，生成用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)；

所述權(quán)重計算單元用于根據(jù)所述用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和所述處理結(jié)果，采用權(quán)重計算方法，生成社區(qū)標(biāo)簽時，具體用于：

分別對所述用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中各個社區(qū)內(nèi)所有客戶名稱所對應(yīng)的分詞結(jié)果進行權(quán)重計算，得到各個分詞的分?jǐn)?shù)；

取分?jǐn)?shù)滿足第二預(yù)設(shè)條件的分詞作為相應(yīng)社區(qū)的候選標(biāo)簽；

取候選標(biāo)簽滿足第三預(yù)設(shè)條件的標(biāo)簽作為相應(yīng)社區(qū)的正式標(biāo)簽；

匯總所述用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中各個社區(qū)的正式標(biāo)簽，生成所述社區(qū)標(biāo)簽；

所述標(biāo)簽處理單元用于根據(jù)所述社區(qū)標(biāo)簽進行處理，得到用戶的標(biāo)簽時，具體用于：

將同一用戶所在不同重疊社區(qū)的正式標(biāo)簽合并，得到相應(yīng)用戶的標(biāo)簽。

優(yōu)選的，在圖4的基礎(chǔ)之上，參見圖6，還包括輔助計算單元106，用于存儲所述金融交易數(shù)據(jù)和所述用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

輔助計算單元106主要用于客戶數(shù)據(jù)分類加載和過程數(shù)據(jù)緩沖存儲，為社區(qū)計算單元103提供所需的動態(tài)數(shù)據(jù)，為權(quán)重計算單元104提供社區(qū)計算單元的計算結(jié)果，以及靜態(tài)數(shù)據(jù)。

具體的工作原理與上述實施例相同，此處不再一一贅述。

本發(fā)明中各個實施例采用遞進的方式描述，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處，各個實施例之間相同相似部分互相參見即可。對于實施例公開的裝置而言，由于其與實施例公開的方法相對應(yīng)，所以描述的比較簡單，相關(guān)之處參見方法部分說明即可。

以上所述，僅是本發(fā)明的較佳實施例而已，并非對本發(fā)明作任何形式上的限制。雖然本發(fā)明已以較佳實施例揭露如上，然而并非用以限定本發(fā)明。任何熟悉本領(lǐng)域的技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明技術(shù)方案范圍情況下，都可利用上述揭示的方法和技術(shù)內(nèi)容對本發(fā)明技術(shù)方案做出許多可能的變動和修飾，或修改為等同變化的等效實施例。因此，凡是未脫離本發(fā)明技術(shù)方案的內(nèi)容，依據(jù)本發(fā)明的技術(shù)實質(zhì)對以上實施例所做的任何簡單修改、等同變化及修飾，均仍屬于本發(fā)明技術(shù)方案保護的范圍內(nèi)。