CN106530014A - 一种用户大数据的处理方法及系统、一种数据库 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种用户大数据的处理方法及系统、一种数据库，该方法，包括：将不同类型的用户端设备与云端的数据库相连；在所述数据库中，建立至少一个用户的个性化数据存储单元；通过第一类型的用户端设备采集至少一个用户对应的第一类型的用户数据，并发送给所述数据库；通过第二类型的用户端设备采集至少一个用户对应的第二类型的用户数据，并发送给所述数据库；在所述数据库中，将对应于任意第一用户的第一类型的用户数据和第二类型的用户数据进行整合处理，并存储在所述第一用户的个性化数据存储单元中。本发明提供了一种用户大数据的处理方法及系统、一种数据库，能够提高用户数据的利用价值。

Description

一种用户大数据的处理方法及系统、一种数据库

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种用户大数据的处理方法及系统、一种数据库。

背景技术

随着科学技术的快速发展，每天每个用户都会大量的用户数据，这些用户数据一般是属于不同类型的。

现有技术中，一般将这些不同类型的用户数据进行分别处理。每个类型的用户数据存储在不同的数据库中。

通过上述描述可见，各个类型的用户数据的数据库之间是相互独立的，对于同一个用户的不同类型的用户数据无法进行关联，使得用户数据的利用价值较低。

发明内容

本发明实施例提供了一种用户大数据的处理方法及系统、一种数据库，能够提高用户数据的利用价值。

第一方面，本发明实施例提供了一种用户大数据的处理方法，将不同类型的用户端设备与云端的数据库相连；在所述数据库中，建立至少一个用户的个性化数据存储单元；

包括：

通过第一类型的用户端设备采集至少一个用户对应的第一类型的用户数据，并发送给所述数据库；

通过第二类型的用户端设备采集至少一个用户对应的第二类型的用户数据，并发送给所述数据库；

在所述数据库中，将对应于任意第一用户的第一类型的用户数据和第二类型的用户数据进行整合处理，并存储在所述第一用户的个性化数据存储单元中。

进一步地，所述第一类型的用户端设备包括：用于实现用户虚拟试妆的虚拟试妆设备；

所述第一类型的用户数据包括：试妆数据；

所述通过第一类型的用户端设备采集至少一个用户对应的第一类型的用户数据，包括：通过所述虚拟试妆设备采集至少一个用户对应的试妆数据。

进一步地，所述第二类型的用户端设备包括：用于检测用户健康状况的健康设备；

所述第二类型的用户数据包括：健康数据；

所述通过第二类型的用户端设备采集至少一个用户对应的第二类型的用户数据，包括：通过所述健康设备采集至少一个用户对应的健康数据。

进一步地，所述不同类型的用户端设备，进一步包括：第三类型的用户端设备；

所述第三类型的用户端设备包括：连接用户终端与平台服务器的销售点终端POS机；

所述第三类型的用户数据包括：消费数据；

进一步包括：通过所述POS机采集至少一个用户对应的消费数据。

进一步地，该方法进一步包括：

设置至少两个用户类别；

设置每个用户类别的标准表征向量，其中，每个标准表征向量的每个元素为对应的用户类别中用户的预设标准特征；

从所述数据库的目标用户的个性化数据存储单元中获取所述目标用户的目标用户数据；

根据所述目标用户数据，确定所述目标用户的各个特征，生成所述目标用户的表征向量，其中，所述目标用户的表征向量的每个元素为所述目标用户的特征；

根据所述目标用户的表征向量、所述每个用户类别的标准表征向量和公式一，确定所述目标用户与每个用户类别的相似度，其中，所述公式一为：

其中，X_i为所述目标用户与第i个用户类别的相似度，T_j为所述目标用户的表征向量的第j个元素，R_i,j为第i个用户类别的标准表征向量的第j个元素，n为所述目标用户的表征向量中元素的个数；

确定与所述目标用户的相似度最高的最相似用户类别，将所述最相似用户类别作为所述目标用户所属的目标用户类别。

第二方面，本发明实施例提供了一种数据库，包括：

第一类型接口单元、第二类型接口单元、处理单元以及至少一个个性化数据存储单元，其中，

所述第一类型接口单元，与外部的第一类型的用户端设备相连，接收所述第一类型的用户端设备发来的至少一个用户对应的第一类型的用户数据；

所述第二类型接口单元，与外部的第二类型的用户端设备相连，接收所述第二类型的用户端设备发来的至少一个用户对应的第二类型的用户数据；

处理单元，用于将对应于任意第一用户的所述第一类型接口单元接收到的第一类型的用户数据和所述第二类型接口单元接收到的第二类型的用户数据进行整合处理，将所述整合处理后的数据存储在所述第一用户对应的个性化数据存储单元中。

第三方面，本发明实施例提供了一种用户大数据的处理系统，包括：

如第二方面所述的数据库和不同类型的用户端设备；

所述不同类型的用户端设备与所述数据库相连；

所述不同类型的用户端设备包括：第一类型的用户端设备和第二类型的用户端设备；

所述第一类型的用户端设备，用于采集至少一个用户对应的第一类型的用户数据，并发送给所述数据库；

所述第二类型的用户端设备，用于采集至少一个用户对应的第二类型的用户数据，并发送给所述数据库。

进一步地，所述第一类型的用户端设备包括：用于实现用户虚拟试妆的虚拟试妆设备；

所述虚拟试妆设备，采集用户的试妆数据，并作为所述第一类型的用户数据发送给所述数据库。

进一步地，所述第二类型的用户端设备包括：用于检测用户健康状况的健康设备；所述健康设备，采集用户的健康数据，并作为所述第二类型的用户数据发送给所述数据库。

进一步地，所述不同类型的用户端设备，进一步包括：第三类型的用户端设备；

所述第三类型的用户端设备包括：连接用户终端与平台服务器的销售点终端POS机；

所述POS机，采集用户的消费数据，并作为所述第三类型的用户数据发送给所述数据库。

进一步地，该系统进一步包括：平台服务器；

所述POS机包括：

接收单元，用于接收当前用户终端输出的当前用户的会员身份标识；

采集单元，用于采集当前用户的所述第三类型的用户数据；

发送单元，用于将所述POS机的终端标识、所述当前用户的所述第三类型的用户数据和所述当前用户的会员身份标识发送给所述平台服务器；

所述平台服务器包括：

保存单元，用于保存至少一个POS机的终端标识与至少一个商家的第一对应关系，保存用户的会员身份标识、至少一个商家、以及会员业务交易记录的第二对应关系；

第一接收单元，用于接收当前POS机发来的所述当前POS机的终端标识和所述当前POS机采集的当前用户的所述第三类型的用户数据、以及所述当前POS机获取的当前用户的会员身份标识；

第一确定单元，用于根据所述第一对应关系，确定所述当前POS机的终端标识对应的目标商家；

第二确定单元，用于根据所述当前用户的会员身份标识、所述目标商家和所述第二对应关系，获取所述当前用户的会员业务交易记录；

处理单元，用于根据所述当前用户的所述第三类型的用户数据，处理所述第二确定单元获取的所述当前用户的会员业务交易记录，将处理后的会员业务交易记录发送给所述数据库。

进一步地，该系统进一步包括：分类设备，与所述数据库相连；

所述分类设备包括：

设置单元，用于设置至少两个用户类别，设置每个用户类别的标准表征向量，其中，每个标准表征向量的每个元素为对应的用户类别中用户的预设标准特征；

数据获取单元，用于从所述数据库的目标用户的个性化数据存储单元中获取所述目标用户的目标用户数据；

向量生成单元，用于根据所述目标用户数据，确定所述目标用户的各个特征，生成所述目标用户的表征向量，其中，所述目标用户的表征向量的每个元素为所述目标用户的特征；

相似度确定单元，用于根据所述目标用户的表征向量、所述每个用户类别的标准表征向量和公式一，确定所述目标用户与每个用户类别的相似度，其中，所述公式一为：

其中，X_i为所述目标用户与第i个用户类别的相似度，T_j为所述目标用户的表征向量的第j个元素，R_i,j为第i个用户类别的标准表征向量的第j个元素，n为所述目标用户的表征向量中元素的个数；

类别确定单元，用于确定与所述目标用户的相似度最高的最相似用户类别，将所述最相似用户类别作为所述目标用户所属的目标用户类别。

在本发明实施例中，通过不同类型的用户端设备采集用户不同类型的用户数据，并将同一个用户的不同类型的用户数据进行整合处理，存储到每个用户的个性化数据存储单元中，实现了将同一个用户的不同类型的用户数据关联起来，提高了用户数据的利用价值。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例提供的一种用户大数据的处理方法的流程图；

图2是本发明一实施例提供的另一种用户大数据的处理方法的流程图；

图3是本发明一实施例提供的又一种用户大数据的处理方法的流程图；

图4是本发明一实施例提供的一种数据库的示意图；

图5是本发明一实施例提供的一种用户大数据的处理系统的示意图；

图6是本发明一实施例提供的另一种用户大数据的处理系统的示意图；

图7是本发明一实施例提供的又一种用户大数据的处理系统的示意图；

图8是本发明一实施例提供的再一种用户大数据的处理系统的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明实施例提供了一种用户大数据的处理方法，该方法可以包括以下步骤：

步骤101：将不同类型的用户端设备与云端的数据库相连；

步骤102：在所述数据库中，建立至少一个用户的个性化数据存储单元；

步骤103：通过第一类型的用户端设备采集至少一个用户对应的第一类型的用户数据，并发送给所述数据库；

步骤104：通过第二类型的用户端设备采集至少一个用户对应的第二类型的用户数据，并发送给所述数据库；

步骤105：在所述数据库中，将对应于任意第一用户的第一类型的用户数据和第二类型的用户数据进行整合处理，并存储在所述第一用户的个性化数据存储单元中。

在本发明实施例中，通过不同类型的用户端设备采集用户不同类型的用户数据，并将同一个用户的不同类型的用户数据进行整合处理，存储到每个用户的个性化数据存储单元中，实现了将同一个用户的不同类型的用户数据关联起来，提高了用户数据的利用价值。

为了采集用户的试妆数据，在本发明一实施例中，所述第一类型的用户端设备包括：用于实现用户虚拟试妆的虚拟试妆设备；

所述第一类型的用户数据包括：试妆数据；

所述通过第一类型的用户端设备采集至少一个用户对应的第一类型的用户数据，包括：通过所述虚拟试妆设备采集至少一个用户对应的试妆数据。

其中，所述试妆数据可以包括：用户的面部特征数据、用户选购的化妆品的产品导购数据、用户对化妆品的消费习惯数据中的任意一种或多种。

具体地，用户的面部特征数据包括：眉毛间距、嘴唇厚度和两眼间距等。用户选购的化妆品的产品导购数据包括：用户选购的化妆品的品牌、用户选购的化妆品的种类、用户浏览的化妆教程等；用户对化妆品的消费习惯数据包括：用户购买的化妆品的价格、用户购买的化妆品的间隔时间、用户购买化妆品的颜色等。

在本实施例中，通过虚拟试妆设备采集的试妆数据，用户的试妆数据可以获知用户的化妆习惯，进而可以利用这些试妆数据为用户推荐化妆品、为用户推荐化妆方案、为化妆品商家推荐进货方案、为化妆品商家推荐促销方案等。举例来说，用户A通过虚拟试妆设备进行试妆，在试妆过程中试用了多个粉红色的口红；则根据用户A的试妆数据可以获知用户A偏好粉红色的口红，可以为用户A推荐粉红色的各种口红，可以将用户A偏好粉红色的口红的信息告知化妆品商家A，使得化妆品商家A在向用户A推销口红时，重点推荐粉红色的口红。

为了采集用户的健康数据，在本发明一实施例中，所述第二类型的用户端设备包括：用于检测用户健康状况的健康设备；

所述第二类型的用户数据包括：健康数据；

所述通过第二类型的用户端设备采集至少一个用户对应的第二类型的用户数据，包括：通过所述健康设备采集至少一个用户对应的健康数据。

其中，所述健康数据可以包括：身高数据、体重数据、心率数据、皮肤健康数据、体温数据和血液健康数据中的一个或多个。

具体地，身高数据可以包括：用户每天的身高、身高的变化曲线；体重数据可以包括：用户每天的体重、体重的变化曲线；心率数据可以包括：用户当前的心率、心率的变化曲线；皮肤健康数据可以包括：用户每天的肤色深度、肤色深度的变化曲线、皮肤的干燥数据、皮肤的油腻数据、皮肤是否出现过敏等；体温数据可以包括：用户每天的体温、体温的变化曲线；血液健康数据可以包括：用户每天的血压、血压的变化曲线。

在本实施例中，通过健康设备采集的健康数据。根据这些健康数据可以获知用户的健康状况，根据这些健康数据可以向用户发出警告信号，并向用户推荐保持健康的方案。根据这些健康数据可以向用户推荐保持健康的产品或服务，也可以根据这些健康数据向商家推荐促销方案、向商家推荐进货方案、向商家推荐服务对象等。举例来说，根据用户A的身高和体重，确定出用户A的体重偏大，需要减肥。根据这些健康数据，可以向用户A发出超重的警告信号，并推荐用户加强体育锻炼，具体可以推荐用户到健身房A进行健身，也可以推荐用户A多吃蔬菜，具体可以推荐用户到超市A购买蔬菜。另外，可以推荐健身房A对用户A进行推销。再举例来说，根据用户A的皮肤干燥数据，发现用户A的皮肤比较干燥，可以向用户A推荐保湿的化妆品，具体可以推荐商家A的化妆品，也可以推荐商家A向用户A推荐保湿的化妆品。

为了采集用户的消费数据，在本发明一实施例中，所述不同类型的用户端设备，进一步包括：第三类型的用户端设备；所述第三类型的用户端设备包括：连接用户终端与平台服务器的POS机；

所述第三类型的用户数据包括：消费数据；

进一步包括：通过所述POS机采集至少一个用户对应的消费数据。

其中，所述消费数据可以包括：购买的商品、购买的商品的价格、购买的商品的数量、消费的时间、消费的地点和对消费的评价中的一个或多个。

在本实施例中，该方法进一步包括：在所述数据库中，将对应于任意第一用户的第一类型的用户数据、第二类型的用户数据和第三类型的用户数据进行整合处理，并存储在所述第一用户的个性化数据存储单元中。

为了提高这些用户数据的价值，基于图1所示的一种用户大数据的处理方法，本发明实施例提供了另一种用户大数据的处理方法，如图2所示，该方法进一步包括：

步骤201：设置至少两个用户类别；

步骤202：设置每个用户类别的标准表征向量，其中，每个标准表征向量的每个元素为对应的用户类别中用户的预设标准特征；

步骤203：从所述数据库的目标用户的个性化数据存储单元中获取所述目标用户的目标用户数据；

步骤204：根据所述目标用户数据，确定所述目标用户的各个特征，生成所述目标用户的表征向量，其中，所述目标用户的表征向量的每个元素为所述目标用户的特征；

步骤205：根据所述目标用户的表征向量、所述每个用户类别的标准表征向量和公式一，确定所述目标用户与每个用户类别的相似度，其中，所述公式一为：

其中，X_i为所述目标用户与第i个用户类别的相似度，T_j为所述目标用户的表征向量的第j个元素，R_i,j为第i个用户类别的标准表征向量的第j个元素，n为所述目标用户的表征向量中元素的个数；

步骤206：确定与所述目标用户的相似度最高的最相似用户类别，将所述最相似用户类别作为所述目标用户所属的目标用户类别。

在本发明实施例中，通过表征向量中的各个特征，可以从多个维度来对用户进行分类。举例来说，表征向量中包括：身高特征，则可以将用户按照身高进行分类，表征向量中包括：体重特征，则可以将用户按照体重进行分类，表征向量中包括：身高特征和体重特征，则可以将用户按照身高和体重两个维度进行分类，举例来说，身高大于180cm且体重大于80kg的为一类，身高大于180cm且体重小于等于80kg的为一类，身高小于等于180cm且体重大于80kg的为一类，身高小于等于180cm且体重小于等于80kg的为一类。表征向量中的特征越多，分类就越精细。本发明实施例中的每个用户的个性化数据存储单元中包括该用户多个类型的用户数据，在对用户进行分类时，可以从多个方面对用户进行分类，实现从多个维度来全面分析用户。除了上面的身高、体重等健康数据，还可以用个消费数据对用户进行分类，举例来说，用户A购买的商品的价格在同类商品中属于价格较高的商品，则可以将用户A分为购买能力较强的一类中；用户A在购买某类商品时，经常会选择品牌A的该类商品，则可以将用户A分为喜爱品牌A的一类中；结合上述的两种特征，可以将用户分为喜爱品牌A且购买能力较强的一类中。在这种分类的指导下，可以为用户A推荐品牌A中价格较高的商品。

具体地，目标用户的表征向量中的各个特征可以通过以下方式来确定：

在一种实现方式中，当所述用户数据包括用户的面部特征数据时，

所述根据所述目标用户数据，确定所述目标用户的各个特征，包括：

将所述目标用户的面部特征数据中的眉毛间距、嘴唇厚度和两眼间距中的一个或多个作为所述目标用户的特征。

在一种实现方式中，当所述用户数据包括用户的消费记录时，

所述根据所述目标用户数据，确定所述目标用户的各个特征，包括：

将所述目标用户的消费记录中的购买商品的平均价格、购买第一目标商品的次数和购买商品的平均间隔时间中的一个或多个作为所述目标用户的特征。

在一种实现方式中，当所述用户数据包括用户的商品试用记录时，

所述根据所述目标用户数据，确定所述目标用户的各个特征，包括：

将所述目标用户的商品试用记录中的试用第二目标商品的次数和/或试用商品的平均价格作为所述目标用户的特征。

在一种实现方式中，当所述用户数据包括用户的上网记录时，

所述根据所述目标用户数据，确定所述目标用户的各个特征，包括：

将所述目标用户的上网记录中的浏览第一目标网页的次数和/或浏览第二目标网页的时间长度作为所述目标用户的特征。

在一种实现方式中，当所述用户数据包括用户的健康数据时，

所述根据所述目标用户数据，确定所述目标用户的各个特征，包括：

将所述目标用户的健康数据中的心跳频率、身高数据、体重数据和肤色深度中的一个或多个作为所述目标用户的特征。

上述的这些特征可以分别设置在不同的表征向量中，也可以设置在同一个表征向量中。一个用户可以具有多个不同的表征向量，每个表征向量中的特征可以由分类的维度类决定的。举例来说，需要从身高和体重两个维度来对用户进行分类，则用户类别的标准表征向量中包括：身高和体重两个预设标准特征，目标用户的表征向量也包括：身高和体重两个特征。目标用户的表征向量的特征要与用户类别的标准表征向量中的预设标准特征相匹配。如果目标用户缺少某个特征的数据时，可以用0来填充。

在本发明一实施例中，进一步包括：预先设置每个所述用户类别对应的待推荐商品；

在确定与所述目标用户的相似度最高的最相似用户类别，将所述最相似用户类别作为所述目标用户所属的目标用户类别之后，进一步包括：

向目标用户推荐目标用户类别对应的待推荐商品。

在本实施例中，预先设置各个用户类别的用户所适合的待推荐商品，向属于各个用户类别的用户推荐对应的待推荐商品，也可以将每个用户所适合的待推荐商品通知给商家，使得商家在销售商品时更加具有针对性，能够针对某个用户类别的用户，甚至针对某个用户进行推销。

如图3所示，本发明实施例提供了一种用户大数据的处理方法，该方法包括：

步骤301：将不同类型的用户端设备与云端的数据库相连；

步骤302：在数据库中，建立至少一个用户的个性化数据存储单元；

步骤303：通过虚拟试妆设备采集至少一个用户对应的试妆数据，并将至少一个用户对应的试妆数据发送给数据库；

举例来说，用户A在通过虚拟试妆设备进行试妆时，该虚拟试妆设备采集了用户A的试妆数据，并发送给数据库。

步骤304：通过健康设备采集至少一个用户对应的健康数据，并将至少一个用户对应的健康数据发送给数据库；

举例来说，用户A在经过健康设备的工作区域时，该健康设备采集了用户A的健康数据，并发送给数据库。

步骤305：通过POS机采集至少一个用户对应的消费数据，并将至少一个用户对应的消费数据发送给数据库；

举例来说，用户A在理发店A进行消费时，理发店A的POS机采集了用户A在理发店A的消费数据，并发送给数据库；用户A在服装店A进行消费时，服装店A的POS机采集了用户A在服装店A的消费数据，并发送给数据库。

步骤306：在数据库中，将对应于任意第一用户的试妆数据、健康数据和消费数据进行整合处理，并存储在第一用户的个性化数据存储单元中。

举例来说，在数据库中，将用户A的试妆数据、健康数据、用户A在理发店A的消费数据和用户A在服装店A的消费数据进行整合处理，存储到用户A的个性化数据存储单元。

如图4所示，本发明实施例提供了一种数据库，包括：

第一类型接口单元401、第二类型接口单元402、处理单元403以及至少一个个性化数据存储单元404，其中，

所述第一类型接口单元401，与外部的第一类型的用户端设备相连，接收所述第一类型的用户端设备发来的至少一个用户对应的第一类型的用户数据；

所述第二类型接口单元402，与外部的第二类型的用户端设备相连，接收所述第二类型的用户端设备发来的至少一个用户对应的第二类型的用户数据；

处理单元403，用于将对应于任意第一用户的所述第一类型接口单元401接收到的第一类型的用户数据和所述第二类型接口单元402接收到的第二类型的用户数据进行整合处理，将所述整合处理后的数据存储在所述第一用户对应的个性化数据存储单元404中。

具体地，第一类型接口单元401，与外部的用于实现用户虚拟试妆的虚拟试妆设备相连，接收虚拟试妆设备发来的至少一个用户对应的试妆数据。其中，试妆数据可以包括：用户的面部特征数据、用户选购的化妆品的产品导购数据、用户对化妆品的消费习惯数据中的任意一种或多种。

第二类型接口单元402，与外部的用于检测用户健康状况的健康设备相连，接收用于检测用户健康状况的健康设备发来的至少一个用户对应的健康数据。其中，健康数据可以包括：身高数据、体重数据、心率数据、皮肤健康数据、体温数据和血液健康数据中的一个或多个。

在本发明一实施例中，该数据库进一步包括：第三类型接口单元，与外部的连接用户终端与平台服务器的POS机相连，接收POS机发来的至少一个用户对应的消费数据。其中，消费数据可以包括：购买的商品、购买的商品的价格、购买的商品的数量、消费的时间、消费的地点和对消费的评价中的一个或多个。

处理单元进一步用于将对应于任意第一用户的所述第一类型接口单元接收到的第一类型的用户数据、所述第二类型接口单元接收到的第二类型的用户数据和所述第三类型接口单元接收到的第三类型的用户数据进行整合处理，将所述整合处理后的数据存储在所述第一用户对应的个性化数据存储单元中。

另外，本发明实施例提供的一种数据库包括：

每个不同类型的用户端设备对应的接口单元、处理单元以及至少一个个性化数据存储单元，其中，

目标类型的用户端设备对应的接口单元，与外部的所述目标类型的用户端设备相连，接收所述目标类型的用户端设备发来的至少一个用户对应的目标类型的用户数据；

处理单元，将对应于任意第一用户的各个类型的用户端设备对应的接口单元接收到的各个类型的用户数据进行整合处理，并存储在所述第一用户的个性化数据存储单元中。

也就是说，本发明实施例中的数据库中的接口单元是配合外部的不同类型的用户端设备而设置，并不仅限于第一类型接口单元、第二类型接口单元和第三类型接口单元。针对第四类型的用户端设备该数据库设置有第四类型接口单元，针对第五类型的用户端设备该数据库设置有第五类型接口单元，以此类推。而处理单元在整合处理时，也会根据接收到的各种类型的用户数据进行整合处理，而不仅限于整合处理第一类型的用户数据、第二类型的用户数据和第三类型的用户数据。

处理单元的整合处理具体可以包括：将同一个用户的不同类型的用户数据相互关联；将配合使用的不同类型的用户数据绑定，便于外部获取。将某个处理设备所需要的多个类型的用户数据打包存储，当该处理设备获取用户数据时，将该打包存储的用户数据发送给该处理设备，加快了获取用户数据的速度。

如图5所示，本发明实施例提供了一种用户大数据的处理系统，包括：

如本发明实施例提供的任一的数据库501和不同类型的用户端设备；

所述不同类型的用户端设备与所述数据库501相连；

所述不同类型的用户端设备包括：第一类型的用户端设备502和第二类型的用户端设备503；

所述第一类型的用户端设备502，用于采集至少一个用户对应的第一类型的用户数据，并发送给所述数据库501；

所述第二类型的用户端设备503，用于采集至少一个用户对应的第二类型的用户数据，并发送给所述数据库501。

结合如图4所示的数据库，本发明实施例提供了一种用户大数据的处理系统，如图6所示，该系统包括：

数据库501，包括：第一类型接口单元401、第二类型接口单元402、处理单元403以及至少一个个性化数据存储单元404；

第一类型的用户端设备502与第一类型接口单元401相连；

第二类型的用户端设备503与第二类型接口单元402相连。

为了采集用户的试妆数据，在本发明一实施例中，所述第一类型的用户端设备包括：用于实现用户虚拟试妆的虚拟试妆设备；

所述虚拟试妆设备，采集用户的试妆数据，并作为所述第一类型的用户数据发送给所述数据库。其中，试妆数据可以包括：用户的面部特征数据、用户选购的化妆品的产品导购数据、用户对化妆品的消费习惯数据中的中的任意一种或多种。

本实施例中的第一类型的用户数据为用户的试妆数据。

本发明实施例的虚拟试妆设备可以包括：摄像头、显示屏、虚拟试妆处理模块，通过摄像头获取用户的面部、通过显示屏显示用户的面部，并提供虚拟试妆操作界面，用户可以在该操作界面上选择需要试用的化妆品，虚拟试妆处理模块根据摄像头获取的用户的面部和用户选择试用的化妆品，将通过用户选择试用的化妆品进行化妆后的效果呈现在显示屏上，用户可以通过显示屏看到该效果。

为了采集用户的健康数据，在本发明一实施例中，所述第二类型的用户端设备包括：用于检测用户健康状况的健康设备；所述健康设备，采集用户的健康数据，并作为所述第二类型的用户数据发送给所述数据库。其中，健康数据可以包括：用户的身高数据、体重数据、心率数据、皮肤健康数据、体温数据、血液健康数据中的任意一种或多种。

本实施例中的第二类型的用户数据为用户的健康数据。

本发明实施例的健康设备可以包括：摄像头、健康处理单元等，通过摄像头采集用户的身体图像，将这些身体图像发送给健康处理单元，健康处理单元对这些身体图像进行分析处理，得到健康数据。还可以包括：温度传感器、压力传感器等，可以通过温度传感器测量用户的体温数据，通过压力传感器测量用户的体重数据。

为了采集用户的消费数据，在本发明一实施例中，所述不同类型的用户端设备，进一步包括：第三类型的用户端设备；所述第三类型的用户端设备包括：连接用户终端与平台服务器的POS机；

所述POS机，采集用户的消费数据，并作为所述第三类型的用户数据发送给所述数据库。其中，消费数据可以包括：用户购买的商品、购买的商品的价格、购买的商品的数量、消费的时间、消费的地点、对消费的评价中的任意一种或多种。

本实施例中的第三类型的用户数据为用户的消费数据。

如图7所示，本发明实施例提供了一种用户大数据的处理系统，包括：

如本发明实施例提供的任一的数据库501、虚拟试妆设备701、健康设备702和POS机703；

其中，虚拟试妆设备701、健康设备702和POS机703均与数据库501相连。

为例获取同一个用户在不同商家的消费数据，在本发明一实施例中，该系统进一步包括：平台服务器；

所述POS机包括：

接收单元，用于接收当前用户终端输出的当前用户的会员身份标识；

采集单元，用于采集当前用户的所述第三类型的用户数据；

发送单元，用于将所述POS机的终端标识、所述当前用户的所述第三类型的用户数据和所述当前用户的会员身份标识发送给所述平台服务器；

所述平台服务器包括：

保存单元，用于保存至少一个POS机的终端标识与至少一个商家的第一对应关系，保存用户的会员身份标识、至少一个商家、以及会员业务交易记录的第二对应关系；

第一接收单元，用于接收当前POS机发来的所述当前POS机的终端标识和所述当前POS机采集的当前用户的所述第三类型的用户数据、以及所述当前POS机获取的当前用户的会员身份标识；

第一确定单元，用于根据所述第一对应关系，确定所述当前POS机的终端标识对应的目标商家；

第二确定单元，用于根据所述当前用户的会员身份标识、所述目标商家和所述第二对应关系，获取所述当前用户的会员业务交易记录；

处理单元，用于根据所述当前用户的所述第三类型的用户数据，处理所述第二确定单元获取的所述当前用户的会员业务交易记录，将处理后的会员业务交易记录发送给所述数据库。

在本发明实施例中，每个POS机将采集到的第三类型的用户数据，传输给平台服务器，并通过当前用户的会员身份标识来标记采集到的第三类型的用户数据，使得平台服务器能够根据会员身份标识将同一个用户的第三类型的用户数据关联起来，统一存储到该会员身份标识对应的会员业务交易记录中。由于POS机可以来自不同的商家，因此，在用户的会员业务交易记录中可以汇总该用户在多个不同商家的第三类型的用户数据。将会员业务交易记录发送给数据库，便于数据库进行后续的处理，提高了处理效率。

以用户A在不同的理发店A和理发店B的消费过程为例，来详细说明本实施例中的用户大数据的处理系统的工作过程：

平台服务器保存至少一个POS机的终端标识与至少一个商家的第一对应关系。具体地，在第一对应关系中，第一POS机的终端标识与理发店A对应，第二POS机的终端标识与理发店B对应，第三POS机的终端标识和第四POS机的终端标识均与化妆品店A对应，第五POS机的终端标识与服装店A对应。

平台服务器保存用户的会员身份标识、至少一个商家、以及会员业务交易记录的第二对应关系。具体地，由于理发店A、理发店B、化妆品店A和服装店A的会员交易记录是通用的，所以，在第二对应关系中，会员身份标识A、理发店A、理发店B、化妆品店A和服装店A、以及会员交易记录A对应。

当用户A在理发店A进行消费时，用户A通过第一用户终端输出会员身份标识A，第一POS机接收会员身份标识A。第一POS机采集用户A的在理发店A的第三类型的用户数据。第一POS机将第一POS机的终端标识、用户A的在理发店A的第三类型的用户数据和用户A的会员身份标识A发送给平台服务器。

平台服务器接收第一POS机发来的第一POS机的终端标识和用户A的在理发店A的第三类型的用户数据、以及用户A的会员身份标识A。平台服务器根据第一对应关系，确定第一POS机的终端标识对应的理发店A。平台服务器根据用户A的会员身份标识A、理发店A和第二对应关系，获取用户A的会员业务交易记录A。平台服务器根据用户A的在理发店A的第三类型的用户数据，处理用户A的会员业务交易记录A，具体地，将用户A的在理发店A的第三类型的用户数据存储到用户A的会员业务交易记录A中。

当用户A在理发店B进行消费时，用户A通过第一用户终端输出会员身份标识A，第二POS机接收会员身份标识A。第二POS机采集用户A的在理发店B的第三类型的用户数据。第二POS机将第二POS机的终端标识、用户A的在理发店B的第三类型的用户数据和用户A的会员身份标识A发送给平台服务器。

平台服务器接收第二POS机发来的第二POS机的终端标识和用户A的在理发店B的第三类型的用户数据、以及用户A的会员身份标识A。平台服务器根据第一对应关系，确定第二POS机的终端标识对应的理发店B。平台服务器根据用户A的会员身份标识A、理发店B和第二对应关系，获取用户A的会员业务交易记录A。平台服务器根据用户A的在理发店B的第三类型的用户数据，处理用户A的会员业务交易记录A，具体地，将用户A的在理发店B的第三类型的用户数据存储到用户A的会员业务交易记录A中。

通过上述实现过程，平台服务器中的用户A的会员业务交易记录A中就汇总了用户A的在理发店A的第三类型的用户数据和用户A的在理发店B的第三类型的用户数据。

如图8所示，在本发明实施例中，图7所示的一种用户大数据的处理系统系统进一步包括：分类设备801，与所述数据库501相连；

所述分类设备801包括：

设置单元8011，用于设置至少两个用户类别，设置每个用户类别的标准表征向量，其中，每个标准表征向量的每个元素为对应的用户类别中用户的预设标准特征；

数据获取单元8012，用于从所述数据库的目标用户的个性化数据存储单元中获取所述目标用户的目标用户数据；

向量生成单元8013，用于根据所述目标用户数据，确定所述目标用户的各个特征，生成所述目标用户的表征向量，其中，所述目标用户的表征向量的每个元素为所述目标用户的特征；

相似度确定单元8014，用于根据所述目标用户的表征向量、所述每个用户类别的标准表征向量和公式一，确定所述目标用户与每个用户类别的相似度，其中，所述公式一为：

其中，X_i为所述目标用户与第i个用户类别的相似度，T_j为所述目标用户的表征向量的第j个元素，R_i,j为第i个用户类别的标准表征向量的第j个元素，n为所述目标用户的表征向量中元素的个数；

类别确定单元8015，用于确定与所述目标用户的相似度最高的最相似用户类别，将所述最相似用户类别作为所述目标用户所属的目标用户类别。

在本实施例中，在对用户进行分类时，采用了计算相似度的方式，由于目标用户的表征向量包括了描述目标用户的各个特征，每个用户类别的标准表征向量中包括了描述当前用户类别的各个特征，当目标用户的表征向量与某个用户类别的标准表征向量的相似度较高时，说明目标用户的特征与该用户类别的特征最接近，也就是，目标用户与该用户类别最相似。

上述装置内的各单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

本发明各个实施例至少具有如下有益效果：

1、在本发明实施例中，通过不同类型的用户端设备采集用户不同类型的用户数据，并将同一个用户的不同类型的用户数据进行整合处理，存储到每个用户的个性化数据存储单元中，实现了将同一个用户的不同类型的用户数据关联起来，提高了用户数据的利用价值。

2、在本发明实施例中，通过用于实现用户虚拟试妆的虚拟试妆设备采集用户的试妆数据，通过健康设备采集用户的健康数据，通过POS机采集用户的消费数据，将同一个用户的试妆数据、健康数据和消费数据存储到同一个个性化数据存储单元中，使得外部更加方便地利用同一个用户不同类型的用户数据，提高了用户数据的价值。

3、在本发明实施例中，通过同一个用户的不同类型的用户数据实现对用户从不同维度进行分类，由于用户数据包含了不同类型的数据，所以在分类时能够更加精准的确定用户所属的用户类型。基于用户所属的用户类型可以为用户提供更加符合用户需求的建议；基于用户所属的用户类型也可以为商家提供更具有针对性的运营建议。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个······”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同因素。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储在计算机可读取的存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质中。

最后需要说明的是：以上所述仅为本发明的较佳实施例，仅用于说明本发明的技术方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种用户大数据的处理方法，其特征在于，将不同类型的用户端设备与云端的数据库相连；在所述数据库中，建立至少一个用户的个性化数据存储单元；

包括：

通过第一类型的用户端设备采集至少一个用户对应的第一类型的用户数据，并发送给所述数据库；

通过第二类型的用户端设备采集至少一个用户对应的第二类型的用户数据，并发送给所述数据库；

在所述数据库中，将对应于任意第一用户的第一类型的用户数据和第二类型的用户数据进行整合处理，并存储在所述第一用户的个性化数据存储单元中。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述第一类型的用户端设备包括：用于实现用户虚拟试妆的虚拟试妆设备；

所述第一类型的用户数据包括：试妆数据；

所述通过第一类型的用户端设备采集至少一个用户对应的第一类型的用户数据，包括：通过所述虚拟试妆设备采集至少一个用户对应的试妆数据；

和/或，

所述第二类型的用户端设备包括：用于检测用户健康状况的健康设备；

所述第二类型的用户数据包括：健康数据；

所述通过第二类型的用户端设备采集至少一个用户对应的第二类型的用户数据，包括：通过所述健康设备采集至少一个用户对应的健康数据；

和/或，

所述不同类型的用户端设备，进一步包括：第三类型的用户端设备；

所述第三类型的用户端设备包括：连接用户终端与平台服务器的销售点终端POS机；

所述第三类型的用户数据包括：消费数据；

进一步包括：通过所述POS机采集至少一个用户对应的消费数据。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，进一步包括：

设置至少两个用户类别；

设置每个用户类别的标准表征向量，其中，每个标准表征向量的每个元素为对应的用户类别中用户的预设标准特征；

从所述数据库的目标用户的个性化数据存储单元中获取所述目标用户的目标用户数据；

根据所述目标用户数据，确定所述目标用户的各个特征，生成所述目标用户的表征向量，其中，所述目标用户的表征向量的每个元素为所述目标用户的特征；

根据所述目标用户的表征向量、所述每个用户类别的标准表征向量和公式一，确定所述目标用户与每个用户类别的相似度，其中，所述公式一为：

$X_i=\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{T}_j{R}_{i,j}}{\sqrt{\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{T_j}^2\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{R_{i,j}}^2}},$

其中，X_i为所述目标用户与第i个用户类别的相似度，T_j为所述目标用户的表征向量的第j个元素，R_i,j为第i个用户类别的标准表征向量的第j个元素，n为所述目标用户的表征向量中元素的个数；

确定与所述目标用户的相似度最高的最相似用户类别，将所述最相似用户类别作为所述目标用户所属的目标用户类别。

4.一种数据库，其特征在于，包括：

第一类型接口单元、第二类型接口单元、处理单元以及至少一个个性化数据存储单元，其中，

所述第一类型接口单元，与外部的第一类型的用户端设备相连，接收所述第一类型的用户端设备发来的至少一个用户对应的第一类型的用户数据；

所述第二类型接口单元，与外部的第二类型的用户端设备相连，接收所述第二类型的用户端设备发来的至少一个用户对应的第二类型的用户数据；

处理单元，用于将对应于任意第一用户的所述第一类型接口单元接收到的第一类型的用户数据和所述第二类型接口单元接收到的第二类型的用户数据进行整合处理，将所述整合处理后的数据存储在所述第一用户对应的个性化数据存储单元中。

5.一种用户大数据的处理系统，其特征在于，包括：

如权利要求4所述的数据库和不同类型的用户端设备；

所述不同类型的用户端设备与所述数据库相连；

所述不同类型的用户端设备包括：第一类型的用户端设备和第二类型的用户端设备；

所述第一类型的用户端设备，用于采集至少一个用户对应的第一类型的用户数据，并发送给所述数据库；

所述第二类型的用户端设备，用于采集至少一个用户对应的第二类型的用户数据，并发送给所述数据库。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，

所述第一类型的用户端设备包括：用于实现用户虚拟试妆的虚拟试妆设备；

所述虚拟试妆设备，采集用户的试妆数据，并作为所述第一类型的用户数据发送给所述数据库。

7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，

所述第二类型的用户端设备包括：用于检测用户健康状况的健康设备；所述健康设备，采集用户的健康数据，并作为所述第二类型的用户数据发送给所述数据库。

8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，

所述不同类型的用户端设备，进一步包括：第三类型的用户端设备；

所述第三类型的用户端设备包括：连接用户终端与平台服务器的销售点终端POS机；

所述POS机，采集用户的消费数据，并作为所述第三类型的用户数据发送给所述数据库。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，进一步包括：平台服务器；

所述POS机包括：

接收单元，用于接收当前用户终端输出的当前用户的会员身份标识；

采集单元，用于采集当前用户的所述第三类型的用户数据；

发送单元，用于将所述POS机的终端标识、所述当前用户的所述第三类型的用户数据和所述当前用户的会员身份标识发送给所述平台服务器；

所述平台服务器包括：

保存单元，用于保存至少一个POS机的终端标识与至少一个商家的第一对应关系，保存用户的会员身份标识、至少一个商家、以及会员业务交易记录的第二对应关系；

第一接收单元，用于接收当前POS机发来的所述当前POS机的终端标识和所述当前POS机采集的当前用户的所述第三类型的用户数据、以及所述当前POS机获取的当前用户的会员身份标识；

第一确定单元，用于根据所述第一对应关系，确定所述当前POS机的终端标识对应的目标商家；

第二确定单元，用于根据所述当前用户的会员身份标识、所述目标商家和所述第二对应关系，获取所述当前用户的会员业务交易记录；

处理单元，用于根据所述当前用户的所述第三类型的用户数据，处理所述第二确定单元获取的所述当前用户的会员业务交易记录，将处理后的会员业务交易记录发送给所述数据库。

10.根据权利要求5-9中任一所述的系统，其特征在于，进一步包括：分类设备，与所述数据库相连；

所述分类设备包括：

设置单元，用于设置至少两个用户类别，设置每个用户类别的标准表征向量，其中，每个标准表征向量的每个元素为对应的用户类别中用户的预设标准特征；

数据获取单元，用于从所述数据库的目标用户的个性化数据存储单元中获取所述目标用户的目标用户数据；

向量生成单元，用于根据所述目标用户数据，确定所述目标用户的各个特征，生成所述目标用户的表征向量，其中，所述目标用户的表征向量的每个元素为所述目标用户的特征；

相似度确定单元，用于根据所述目标用户的表征向量、所述每个用户类别的标准表征向量和公式一，确定所述目标用户与每个用户类别的相似度，其中，所述公式一为：

$X_i=\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{T}_j{R}_{i,j}}{\sqrt{\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{T_j}^2\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{R_{i,j}}^2}},$

其中，X_i为所述目标用户与第i个用户类别的相似度，T_j为所述目标用户的表征向量的第j个元素，R_i,j为第i个用户类别的标准表征向量的第j个元素，n为所述目标用户的表征向量中元素的个数；

类别确定单元，用于确定与所述目标用户的相似度最高的最相似用户类别，将所述最相似用户类别作为所述目标用户所属的目标用户类别。