CN105574730A - 基于物联网大数据平台的智能用户画像方法及装置 - Google Patents

基于物联网大数据平台的智能用户画像方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于物联网大数据平台的智能用户画像方法及装置，其方法包括：从物联网信息中心采集用户数据；对采集的用户数据进行处理，生成话单数据文件；采用大数据平台对话单数据文件进行数据挖掘，描述用户画像。本发明提高了用户画像的数据分析准确性和效率，进而为用户进行消费群体分析、功能规划调整以及营销策略制定提供充分的资源。

Description

基于物联网大数据平台的智能用户画像方法及装置
技术领域
本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于物联网大数据平台的智能用户画像方法及装置。
背景技术
用户画像是一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具。用户画像是一种能将定性与定量方法很好结合在一起的载体，通过定量化的前期调研能获得一个对于用户群较为精准的认识，在后期的用户角色的建立中能很好地对用户优先顺序进行排序，将核心的、规模较大的用户着重突出出来。
而目前用户画像的数据来源较为单一且分类不明确，造成数据分析与挖掘效率和准确率较低。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基于物联网大数据平台的智能用户画像方法及装置，旨在提高用户画像的数据分析准确性和效率，进而为用户进行消费群体分析以及营销策略制定提供充分的资源。
为了达到上述目的，本发明提出一种基于物联网大数据平台的智能用户画像方法，包括：
从物联网信息中心采集用户数据；
对采集的用户数据进行处理，生成话单数据文件；
采用大数据平台对所述话单数据文件进行数据挖掘，描述用户画像。
优选地，所述对采集的用户数据进行处理，生成话单数据文件的步骤包括：
对采集的用户数据建立话单转换表；
基于所述话单转换表对用户数据进行处理，形成话单，所述话单用于描述用户对物品的使用行为，主要维度包括使用时间、地点、使用者、物品类型；
将所述话单生成话单数据文件。
优选地，所述采用大数据平台对所述话单数据文件进行数据挖掘，描述用户画像的步骤包括：
将话单数据文件存储至大数据平台；
在所述大数据平台上，采用第一MR模型，将单个用户的一类话单的所有话单数据文件合并成一个用户相关的数据块，并进行数据挖掘的个体分析，得到个体分析参数；
采用第二MR模型，计算话单数据文件的全局参数；
采用第三MR模型，根据所述个体分析参数和全局参数，进行最终数据挖掘，根据挖掘结果描述用户画像，输出用户标签至数据库。
优选地，所述采用第一MR模型，将单个用户的一类话单的所有话单数据文件合并成一个用户相关的数据块，并进行数据挖掘的个体分析，得到个体分析参数的步骤包括：
采用第一MR模型，将单个用户的一类话单的所有话单数据文件以多个维度进行合并，生成一个用户相关的数据块；
将所述数据块作为一条二进制的新记录保存到数据库；
基于合并后的数据块，提取用户属性，统计物品行为特征，产生用户个体相关的各类标签，得到个体分析参数。
优选地，该方法还包括：
根据用户画像，对用户进行需求分析和策略规划。
优选地，所述用户数据由所述物联网信息中心根据RFID标签和传感器网络获取。
本发明实施例还提出一种基于物联网大数据平台的智能用户画像装置，包括：
采集模块，用于从物联网信息中心采集用户数据；
处理模块，用于对采集的用户数据进行处理，生成话单数据文件；
挖掘模块，用于采用大数据平台对所述话单数据文件进行数据挖掘，描述用户画像。
优选地，所述处理模块，还用于对采集的用户数据建立话单转换表；基于所述话单转换表对用户数据进行处理，形成话单，所述话单用于描述用户对物品的使用行为，主要维度包括使用时间、地点、使用者、物品类型；将所述话单生成话单数据文件。
优选地，所述挖掘模块，还用于将话单数据文件存储至大数据平台；在所述大数据平台上，采用第一MR模型，将单个用户的一类话单的所有话单数据文件合并成一个用户相关的数据块，并进行数据挖掘的个体分析，得到个体分析参数；采用第二MR模型，计算话单数据文件的全局参数；采用第三MR模型，根据所述个体分析参数和全局参数，进行最终数据挖掘，根据挖掘结果描述用户画像，输出用户标签至数据库。
优选地，所述挖掘模块，还用于采用第一MR模型，将单个用户的一类话单的所有话单数据文件以多个维度进行合并，生成一个用户相关的数据块；将所述数据块作为一条二进制的新记录保存到数据库；基于合并后的数据块，提取用户属性，统计物品行为特征，产生用户个体相关的各类标签，得到个体分析参数。
优选地，该装置还包括：
规划模块，用于根据用户画像，对用户进行需求分析和策略规划。
本发明实施例提出的一种基于物联网大数据平台的智能用户画像方法及装置，由物联网信息中心根据RFID标签和传感器网络获取数据，以大数据平台系统对数据进行挖掘，根据用户的属性、物品行为等指标来描述用户画像，从而提高了用户画像的数据分析准确性和效率，进而为用户进行消费群体分析、功能规划调整以及营销策略制定提供充分的资源。
附图说明
图1是本发明基于物联网大数据平台的智能用户画像方法一实施例的流程示意图；
图2是本发明实施例中大数据平台的数据处理流程示意图；
图3是本发明基于物联网大数据平台的智能用户画像方法另一实施例的流程示意图；
图4是本发明基于物联网大数据平台的智能用户画像装置一实施例的结构示意图；
图5是本发明基于物联网大数据平台的智能用户画像装置另一实施例的结构示意图。
为了使本发明的技术方案更加清楚、明了，下面将结合附图作进一步详述。
具体实施方式
本发明实施例的解决方案主要是：由物联网信息中心根据RFID标签和传感器网络获取数据，以大数据平台系统对数据进行挖掘，根据用户的属性、物品行为等指标来描述用户画像，从而提高了用户画像的数据分析准确性和效率，进而为用户进行消费群体分析、功能规划调整以及营销策略制定提供充分的资源。
如图1所示，本发明一实施例提出一种基于物联网大数据平台的智能用户画像方法，包括：
步骤S101，从物联网信息中心采集用户数据；
用户画像的基础，是通过数据对海量用户有一个初步的了解，一般采用用户数据提取分析与问卷调研两种方式进行，根据产品目标确定统计分析的维度指标。其中，分析的维度，可以按照人口属性和产品行为属性进行综合分析。人口属性一般包括：地域、年龄、性别、文化、职业、收入、生活习惯、消费习惯等；产品行为一般包括：产品类别、活跃频率、产品喜好、产品驱动、使用习惯、产品消费等。
本实施例方案主要完成将用户对物品的使用转化成描述用户画像的方式，包括对物联网信息的采集、物联网信息的存储、挖掘数据以及描述用户画像，实现用户画像的产生可以基于以采集自物联网的大数据的支持和挖掘，采取将定量化和定性化方法相结合来创建用户画像。
具体地，首先，从物联网信息中心提取原始用户数据，该原始用户数据由物联网信息中心根据RFID标签和传感器网络获取。
物联网基于云计算平台和智能网络，可以依据RFID标签和传感器网络获取数据，并将之存储。
步骤S102，对采集的用户数据进行处理，生成话单数据文件；
对采集的用户数据建立话单转换表；基于所述话单转换表对用户数据进行处理，形成话单，所述话单用于描述用户对物品的使用行为，主要维度包括使用时间、地点、使用者、物品类型等。
之后，根据话单生成话单数据文件。
每天不同类型的话单，都会产生多个话单数据文件。
步骤S103，采用大数据平台对所述话单数据文件进行数据挖掘，描述用户画像。
将处理后生成的话单数据文件存储至大数据平台，以大数据平台系统对数据进行挖掘，获得不同用户在各个主体上的分布向量，从而根据用户的属性、物品行为、付费行为等指标来描述用户画像，便于对用户进行细分，寻找用户需求，细分目标市场，调整功能规划以及营销策略等。
具体地，结合图2所示，在大数据平台上，使用大数据平台Hadoop合并话单数据文件，并在Reduce实例中缓存和建立MapReduce模型，挖掘数据，把用户标签输出到HBASE数据库。
其中，个体用户画像挖掘过程，是对用户相联的不同类型话单总体的一个分析，同时考虑每类话单不分个体的各项总体参数分布情况。
因为每天不同类型的话单，都会产生多个话单数据文件。需要对这些话单数据文件使用hadoop系统根据MepReduce模型进行合并，合并后的文件中，一个用户一类话单所有的原始话单数据文件，合并为一个数据块，此数据块作为一条二进制的新记录保存到HBASE数据库。
具体数据挖掘过程如下：
首先，在大数据平台上，采用第一MR模型，将单个用户的一类话单的所有话单数据文件合并成一个用户相关的数据块，并进行数据挖掘的个体分析，得到个体分析参数。对应MR模型中的二进制类型记录，通过此种方式，保证单个用户的数据在一个数据节点上。
其中，在合并时，采用第一MR模型，将单个用户的一类话单的所有话单数据文件以多个维度进行合并，使用频率或时间等靠前的物品即作为标签用来描述用户。主要包括提取目标用户属性，统计产品行为特征、产生用户个体相关的各类标签，得到个体分析参数，包括内容偏好、物品使用频繁度等，以便对用户进行细分，寻找核心用户，细分目标市场，调整功能规划及营销策略。
通过合并生成一个用户相关的数据块，将所述数据块作为一条二进制的新记录保存到数据库。
之后，以合并后的话单数据文件为依据，根据用户的属性、物品行为、付费行为等指标来描述用户画像。采用第二MR模型，计算话单数据文件的全局参数。输出结果根据存取效率有可能在关系型数据库中。
最后，采用第三MR模型，根据前面两个MR模型得到的个体分析参数和全局参数，进行最终数据挖掘，根据挖掘结果描述用户画像，并输出用户标签至HBASE数据库。至此，完成对用户画像的描述。
本实施例通过上述方案，由物联网信息中心根据RFID标签和传感器网络获取数据，以大数据平台系统对数据进行挖掘，根据用户的属性、物品行为等指标来描述用户画像，从而提高了用户画像的数据分析准确性和效率，进而为用户进行消费群体分析、功能规划调整以及营销策略制定提供充分的资源。
如图3所示，本发明另一实施例提出一种基于物联网大数据平台的智能用户画像方法，基于上述实施例，还包括：
步骤S104，根据用户画像，对用户进行需求分析和策略规划。
相比上述实施例，本实施例还包括对用户进行需求分析和策略规划的方案。
具体地，在得到创建的用户画像后，由此获得一个对于用户群较为精准的认识，后续基于该用户画像，则可以对用户进行细分，在后期的用户角色的建立中能很好地对用户优先顺序进行排序，将核心的、规模较大的用户着重突出出来。从而为寻找用户需求，细分目标市场，调整功能规划以及营销策略提供资源和依据。
如图4所示，本发明一实施例提出一种基于物联网大数据平台的智能用户画像装置，包括：采集模块201、处理模块202以及挖掘模块203，其中：
采集模块201，用于从物联网信息中心采集用户数据；该采集模块201部署在接入层和网络层之间。采集模块201所在感知层主要由RFID和传感器网络组成，接入层主要完成各类设备的网络接入，如3G/4G、Mesh网络等。
处理模块202，用于对采集的用户数据进行处理，生成话单数据文件；
挖掘模块203，用于采用大数据平台对所述话单数据文件进行数据挖掘，描述用户画像。
具体地，用户画像的基础，是通过数据对海量用户有一个初步的了解，一般采用用户数据提取分析与问卷调研两种方式进行，根据产品目标确定统计分析的维度指标。其中，分析的维度，可以按照人口属性和产品行为属性进行综合分析。人口属性一般包括：地域、年龄、性别、文化、职业、收入、生活习惯、消费习惯等；产品行为一般包括：产品类别、活跃频率、产品喜好、产品驱动、使用习惯、产品消费等。
本实施例方案主要完成将用户对物品的使用转化成描述用户画像的方式，包括对物联网信息的采集、物联网信息的存储、挖掘数据以及描述用户画像，实现用户画像的产生可以基于以采集自物联网的大数据的支持和挖掘，采取将定量化和定性化方法相结合来创建用户画像。
具体地，首先，从物联网信息中心提取原始用户数据，该原始用户数据由物联网信息中心根据RFID标签和传感器网络获取。
物联网基于云计算平台和智能网络，可以依据RFID标签和传感器网络获取数据，并将之存储。
之后，对采集的用户数据进行处理，生成话单数据文件。
具体包括：对采集的用户数据建立话单转换表；基于所述话单转换表对用户数据进行处理，形成话单，所述话单用于描述用户对物品的使用行为，主要维度包括使用时间、地点、使用者、物品类型等。之后，根据话单生成话单数据文件。
每天不同类型的话单，都会产生多个话单数据文件。
然后，将处理后生成的话单数据文件存储至大数据平台，以大数据平台系统对数据进行挖掘，获得不同用户在各个主体上的分布向量，从而根据用户的属性、物品行为、付费行为等指标来描述用户画像，便于对用户进行细分，寻找用户需求，细分目标市场，调整功能规划以及营销策略等。
具体地，结合图2所示，在大数据平台上，使用大数据平台Hadoop合并话单数据文件，并在Reduce实例中缓存和建立MapReduce模型，挖掘数据，把用户标签输出到HBASE数据库。
其中，个体用户画像挖掘过程，是对用户相联的不同类型话单总体的一个分析，同时考虑每类话单不分个体的各项总体参数分布情况。
因为每天不同类型的话单，都会产生多个话单数据文件。需要对这些话单数据文件使用hadoop系统根据MepReduce模型进行合并，合并后的文件中，一个用户一类话单所有的原始话单数据文件，合并为一个数据块，此数据块作为一条二进制的新记录保存到HBASE数据库。
具体数据挖掘过程如下：
首先，在大数据平台上，采用第一MR模型，将单个用户的一类话单的所有话单数据文件合并成一个用户相关的数据块，并进行数据挖掘的个体分析，得到个体分析参数。对应MR模型中的二进制类型记录，通过此种方式，保证单个用户的数据在一个数据节点上。
其中，在合并时，采用第一MR模型，将单个用户的一类话单的所有话单数据文件以多个维度进行合并，使用频率或时间等靠前的物品即作为标签用来描述用户。主要包括提取目标用户属性，统计产品行为特征、产生用户个体相关的各类标签，得到个体分析参数，包括内容偏好、物品使用频繁度等，以便对用户进行细分，寻找核心用户，细分目标市场，调整功能规划及营销策略。
通过合并生成一个用户相关的数据块，将所述数据块作为一条二进制的新记录保存到数据库。
之后，以合并后的话单数据文件为依据，根据用户的属性、物品行为、付费行为等指标来描述用户画像。采用第二MR模型，计算话单数据文件的全局参数。输出结果根据存取效率有可能在关系型数据库中。
最后，采用第三MR模型，根据前面两个MR模型得到的个体分析参数和全局参数，进行最终数据挖掘，根据挖掘结果描述用户画像，并输出用户标签至HBASE数据库。至此，完成对用户画像的描述。
本实施例通过上述方案，由物联网信息中心根据RFID标签和传感器网络获取数据，以大数据平台系统对数据进行挖掘，根据用户的属性、物品行为等指标来描述用户画像，从而提高了用户画像的数据分析准确性和效率，进而为用户进行消费群体分析、功能规划调整以及营销策略制定提供充分的资源。
如图5所示，本发明另一实施例提出一种基于物联网大数据平台的智能用户画像装置，基于上述实施例，还包括：
规划模块204，用于根据用户画像，对用户进行需求分析和策略规划。
相比上述实施例，本实施例还包括对用户进行需求分析和策略规划的方案。
具体地，在得到创建的用户画像后，由此获得一个对于用户群较为精准的认识，后续基于该用户画像，则可以对用户进行细分，在后期的用户角色的建立中能很好地对用户优先顺序进行排序，将核心的、规模较大的用户着重突出出来。从而为寻找用户需求，细分目标市场，调整功能规划以及营销策略提供资源和依据。
本发明实施例基于物联网大数据平台的智能用户画像方法及装置，由物联网信息中心根据RFID标签和传感器网络获取数据，以大数据平台系统对数据进行挖掘，根据用户的属性、物品行为等指标来描述用户画像，从而提高了用户画像的数据分析准确性和效率，进而为用户进行消费群体分析、功能规划调整以及营销策略制定提供充分的资源。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (11)

1.一种基于物联网大数据平台的智能用户画像方法，其特征在于，包括：
从物联网信息中心采集用户数据；
对采集的用户数据进行处理，生成话单数据文件；
采用大数据平台对所述话单数据文件进行数据挖掘，描述用户画像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对采集的用户数据进行处理，生成话单数据文件的步骤包括：
对采集的用户数据建立话单转换表；
基于所述话单转换表对用户数据进行处理，形成话单，所述话单用于描述用户对物品的使用行为，主要维度包括使用时间、地点、使用者、物品类型；
将所述话单生成话单数据文件。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用大数据平台对所述话单数据文件进行数据挖掘，描述用户画像的步骤包括：
将话单数据文件存储至大数据平台；
在所述大数据平台上，采用第一MR模型，将单个用户的一类话单的所有话单数据文件合并成一个用户相关的数据块，并进行数据挖掘的个体分析，得到个体分析参数；
采用第二MR模型，计算话单数据文件的全局参数；
采用第三MR模型，根据所述个体分析参数和全局参数，进行最终数据挖掘，根据挖掘结果描述用户画像，输出用户标签至数据库。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用第一MR模型，将单个用户的一类话单的所有话单数据文件合并成一个用户相关的数据块，并进行数据挖掘的个体分析，得到个体分析参数的步骤包括：
采用第一MR模型，将单个用户的一类话单的所有话单数据文件以多个维度进行合并，生成一个用户相关的数据块；
将所述数据块作为一条二进制的新记录保存到数据库；
基于合并后的数据块，提取用户属性，统计物品行为特征，产生用户个体相关的各类标签，得到个体分析参数。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
根据用户画像，对用户进行需求分析和策略规划。
6.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述用户数据由所述物联网信息中心根据RFID标签和传感器网络获取。
7.一种基于物联网大数据平台的智能用户画像装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于从物联网信息中心采集用户数据；
处理模块，用于对采集的用户数据进行处理，生成话单数据文件；
挖掘模块，用于采用大数据平台对所述话单数据文件进行数据挖掘，描述用户画像。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，
所述处理模块，还用于对采集的用户数据建立话单转换表；基于所述话单转换表对用户数据进行处理，形成话单，所述话单用于描述用户对物品的使用行为，主要维度包括使用时间、地点、使用者、物品类型；将所述话单生成话单数据文件。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，
所述挖掘模块，还用于将话单数据文件存储至大数据平台；在所述大数据平台上，采用第一MR模型，将单个用户的一类话单的所有话单数据文件合并成一个用户相关的数据块，并进行数据挖掘的个体分析，得到个体分析参数；采用第二MR模型，计算话单数据文件的全局参数；采用第三MR模型，根据所述个体分析参数和全局参数，进行最终数据挖掘，根据挖掘结果描述用户画像，输出用户标签至数据库。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，
所述挖掘模块，还用于采用第一MR模型，将单个用户的一类话单的所有话单数据文件以多个维度进行合并，生成一个用户相关的数据块；将所述数据块作为一条二进制的新记录保存到数据库；基于合并后的数据块，提取用户属性，统计物品行为特征，产生用户个体相关的各类标签，得到个体分析参数。
11.根据权利要求7-10中任一项所述的装置，其特征在于，还包括：
规划模块，用于根据用户画像，对用户进行需求分析和策略规划。
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