CN106776897B - 一种用户画像标签确定方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种用户画像标签确定方法及装置，首先获取用户的金融交易数据；对所述金融交易数据进行处理，生成处理结果；然后根据所述金融交易数据，采用社区发现算法，生成用户关系网络；再根据所述用户关系网络和所述处理结果，采用权重计算方法，生成社区标签；最后根据所述社区标签进行处理，得到用户的标签；进而通过社区发现算法和权重计算方法，考虑了社区到用户的二度关系，相比现有技术，实现了深层次标签挖掘，标签确定方法更为完善。

Description

一种用户画像标签确定方法及装置
技术领域
本发明涉及用户画像技术领域，特别涉及一种用户画像标签确定方法及装置。
背景技术
在互联网企业以及金融企业中，用户画像的概念逐渐兴起，为相关企业的营销活动提供可靠的数据支持。用户画像包括基本属性(如年龄、性别)和一系列的标签(如高富帅)，例如，张三的用户画像包括：男，30岁，高帅富、美食达人、旅游达人、网购达人。
在构建客户画像的过程中，标签的确定是一个重要的环节，如何充分利用数据资源，挖掘更多更好的用户标签，成为当前的重要任务。
而现有的标签确定方法只考虑了一度关系，标签挖掘不全面，确定方法不够完善，需要对其进行补充。
发明内容
本发明提供一种用户画像标签确定方法及装置，以解决现有技术中仅考虑了一度关系所导致的标签挖掘不全面的问题。
为实现上述目的，本申请提供的技术方案如下：
一种用户画像标签确定方法，包括：
获取用户的金融交易数据；
对所述金融交易数据进行处理，生成处理结果；
根据所述金融交易数据，采用社区发现算法，生成用户关系网络；
根据所述用户关系网络和所述处理结果，采用权重计算方法，生成社区标签；
根据所述社区标签进行处理，得到用户的标签。
优选的，所述对所述金融交易数据进行处理，生成处理结果，包括：
对所述金融交易数据进行提取和关联整合，得到数据关联表；
提取所述数据关联表中的交易信息；
对所述交易信息中的客户名称进行分词，得到分词结果。
优选的，所述根据所述金融交易数据，采用社区发现算法，生成用户关系网络，包括：
根据所述金融交易数据，进行迭代计算；
根据迭代结果中满足第一预设条件的结果，生成用户关系网络。
优选的，所述根据所述用户关系网络和所述处理结果，采用权重计算方法，生成社区标签，包括：
分别对所述用户关系网络中各个社区内所有客户名称所对应的分词结果进行权重计算，得到各个分词的分数；
取分数满足第二预设条件的分词作为相应社区的候选标签；
取候选标签满足第三预设条件的标签作为相应社区的正式标签；
汇总所述用户关系网络中各个社区的正式标签，生成所述社区标签。
优选的，所述根据所述社区标签进行处理，得到用户的标签，包括：
根据所述社区标签，将同一用户所在不同重叠社区的正式标签合并，得到相应用户的标签。
一种用户画像标签确定装置，包括：
数据获取单元，用于获取用户的金融交易数据；
数据预处理单元，用于对所述金融交易数据进行处理，生成处理结果；
社区计算单元，用于根据所述金融交易数据，采用社区发现算法，生成用户关系网络；
权重计算单元，用于根据所述用户关系网络和所述处理结果，采用权重计算方法，生成社区标签；
标签处理单元，用于根据所述社区标签进行处理，得到用户的标签。
优选的，所述数据预处理单元包括：
关联模块，用于对所述金融交易数据进行提取和关联整合，得到数据关联表；
提取模块，用于提取所述数据关联表中的交易信息；
分词模块，用于对所述交易信息中的客户名称进行分词，得到分词结果。
优选的，所述社区计算单元用于根据所述金融交易数据，采用社区发现算法，生成用户关系网络时，具体用于：
根据所述金融交易数据，进行迭代计算；
根据迭代结果中满足第一预设条件的结果，生成用户关系网络；
所述权重计算单元用于根据所述用户关系网络和所述处理结果，采用权重计算方法，生成社区标签时，具体用于：
分别对所述用户关系网络中各个社区内所有客户名称所对应的分词结果进行权重计算，得到各个分词的分数；
取分数满足第二预设条件的分词作为相应社区的候选标签；
取候选标签满足第三预设条件的标签作为相应社区的正式标签；
汇总所述用户关系网络中各个社区的正式标签，生成所述社区标签；
所述标签处理单元用于根据所述社区标签进行处理，得到用户的标签时，具体用于：
根据所述社区标签，将同一用户所在不同重叠社区的正式标签合并，得到相应用户的标签。
优选的，还包括辅助计算单元，用于存储所述金融交易数据和所述用户关系网络。
本发明提供的所述用户画像标签确定方法，首先获取用户的金融交易数据；对所述金融交易数据进行处理，生成处理结果；然后根据所述金融交易数据，采用社区发现算法，生成用户关系网络；再根据所述用户关系网络和所述处理结果，采用权重计算方法，生成社区标签；最后根据所述社区标签进行处理，得到用户的标签；进而通过社区发现算法和权重计算方法，考虑了社区到用户的二度关系，相比现有技术，实现了深层次标签挖掘，标签确定方法更为完善。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术内的技术方案，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，下面描述内的附图仅仅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是本发明实施例提供的用户画像标签确定方法的流程图；
图2是本发明另一实施例提供的用户画像标签确定方法的另一流程图；
图3是本发明另一实施例提供的用户画像标签确定方法的另一流程图；
图4是本发明另一实施例提供的用户画像标签确定装置的结构示意图；
图5是本发明另一实施例提供的用户画像标签确定装置的另一结构示意图；
图6是本发明另一实施例提供的用户画像标签确定装置的另一结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
本发明提供一种用户画像标签确定方法，以解决现有技术中仅考虑了一度关系所导致的标签挖掘不全面的问题。
具体的，所述用户画像标签确定方法，如图1所示，包括：
S101、获取用户的金融交易数据；
所述用户包括对公客户及个人客户；
所述金融交易数据包括金融机构各系统(个人存款系统、对公存款系统、信贷管理系统等)内用户的动态数据以及静态数据；其中，静态数据包括：个人客户的姓名、年龄、地址等，以及对公客户的名称、行业分类、注册地址等开户时提供的数据；动态数据包括：转账等金融性交易流水、信用评级、担保信息等动态属性数据。
S102、对所述金融交易数据进行处理，生成处理结果；
比如，关联和整合金融机构各系统内的数据，并对关联整合后的数据进行特征提取，对公司名称进行分词操作等。
S103、根据所述金融交易数据，采用社区发现算法，生成用户关系网络；
通过社区发现算法，设定参数阈值，能够得到哪些用户属于一个社区的密切关系结构，即用户关系网络。
S104、根据所述用户关系网络和所述处理结果，采用权重计算方法，生成社区标签；
通过权重计算，能够得到该社区的重要特征，即社区标签。
S105、根据所述社区标签进行处理，得到用户的标签。
属于某个社区的用户，由于与该社区内其他用户具有密切关系，所以根据标签传递算法，可以得到该社区内的用户具有该标签所表示特征的可能性非常大，进而可以通过社区与用户的二度关系得到用户的标签，作为一种现有技术的补充，使得用户标签更全面。
本实施例提供的所述用户画像标签确定方法，通过社区发现算法和权重计算方法，考虑了社区到用户的二度关系，相比现有技术，实现了深层次标签挖掘，标签确定方法更为完善。
本发明另一实施例提供了另外一种具体的用户画像标签确定方法，参见图1，包括：
S101、获取用户的金融交易数据；
S102、对所述金融交易数据进行处理，生成处理结果；
S103、根据所述金融交易数据，采用社区发现算法，生成用户关系网络；
S104、根据所述用户关系网络和所述处理结果，采用权重计算方法，生成社区标签；
S105、根据所述社区标签进行处理，得到用户的标签。
其中，优选的，参见图2，步骤S102包括：
S121、对所述金融交易数据进行提取和关联整合，得到数据关联表；
具体的，通过梳理各个业务系统的数据结构，分析并提取有用数据，并进行关联整合。比如选取个人存款系统中的个人静态数据和个人动态数据，选取信贷管理系统中的个人授信数据和个人违约数据，通过客户号将个人存款数据和授信、违约数据关联起来，形成一个大宽表。
S122、提取所述数据关联表中的交易信息；
具体的，提取大宽表数据中的客户名称、交易类型、交易金额等。
S123、对所述交易信息中的客户名称进行分词，得到分词结果；
对于客户名称进行分词处理，以备后续计算使用。
优选的，参见图3，步骤S203包括：
S131、根据所述金融交易数据，进行迭代计算；
S132、根据迭代结果中满足第一预设条件的结果，生成用户关系网络；
在客户动态数据的基础上，设定参数阈值，利用社区发现算法随机选取一个节点进行迭代，迭代一定次数(比如利用样本选取法，分别以0.1、1、10、100、1000作为参数，分别迭代100、1000、100000次)之后，得到交易密切的客户关系网络。
利用社区发现算法，根据用户的交易流水，迭代计算得到用户的社区圈子，从而能够确定用户兴趣标签。
优选的，参见图2，步骤S104包括：
S141、分别对所述用户关系网络中各个社区内所有客户名称所对应的分词结果进行权重计算，得到各个分词的分数；
S142、取分数满足第二预设条件的分词作为相应社区的候选标签；
S143、取候选标签满足第三预设条件的标签作为相应社区的正式标签；
S144、汇总所述用户关系网络中各个社区的正式标签，生成所述社区标签。
根据用户关系网络，可知哪些客户属于一个社区，然后使用文档检索中的TF*IDF权重计算概念，通过计算客户名称的权重，得到客户的候选标签。
假设所有客户名称分词后的社区集合为V，第i个社区的所有客户名称分词后的集合为Vi，某个分词在Vi中出现的次数为TF，在V中出现的次数为1/IDF，则这个词的分数为TF*IDF，分数较高的词为本社区的候选标签。
然后统计每个社区的候选标签及分数、出现次数，确定候选标签的分布，取次数出现较多的词为正式标签，经过汇总即可得到社区标签。
例如：有三个社区A、B、C，客户数量及名称分词结果如表1所示。
表1社区详情示例
Figure BDA0001165803000000061
Figure BDA0001165803000000071
按照权重计算的方法，得到每个分词数量(表2)以及每个社区的权重分数(表3)。
表2分词统计示例
Figure BDA0001165803000000072
表3社区权重分数示例
Figure BDA0001165803000000073
Figure BDA0001165803000000081
优选的，参见图2，步骤S205为：根据所述社区标签，将同一用户所在不同重叠社区的正式标签合并，得到相应用户的标签。
值得说明的是，现有技术中的标签确定方法只考虑了一度关系，无法从一度关系中分析用户所处的行业，并且需要给用户行业手工标注训练数据，不能通过公司名称自动识别用户所处行业。
而本实施例使用无监督方法，利用客户名称数据得到同社区圈子的用户兴趣标签，方便快捷；同时为现有的用户标签方法提供补充，特别是针对金融机构的用户兴趣标签，效果显著。
本发明另一实施例还提供了一种用户画像标签确定装置，如图4所示，包括：数据获取单元101、数据预处理单元102、社区计算单元103、权重计算单元104及标签处理单元105；其中：
数据获取单元101用于获取用户的金融交易数据；
数据预处理单元102用于对所述金融交易数据进行处理，生成处理结果；
社区计算单元103用于根据所述金融交易数据，采用社区发现算法，生成用户关系网络；
权重计算单元104用于根据所述用户关系网络和所述处理结果，采用权重计算方法，生成社区标签；
标签处理单元105用于根据所述社区标签进行处理，得到用户的标签。
优选的，在图4的基础之上，参见图5，数据预处理单元102包括：关联模块201、提取模块202及分词模块203；其中：
关联模块201用于对所述金融交易数据进行提取和关联整合，得到数据关联表；
提取模块202用于提取所述数据关联表中的交易信息；
分词模块203用于对所述交易信息中的客户名称进行分词，得到分词结果。
优选的，社区计算单元103用于根据所述金融交易数据，采用社区发现算法，生成用户关系网络时，具体用于：
根据所述金融交易数据，进行迭代计算；
根据迭代结果中满足第一预设条件的结果，生成用户关系网络；
所述权重计算单元用于根据所述用户关系网络和所述处理结果，采用权重计算方法，生成社区标签时，具体用于：
分别对所述用户关系网络中各个社区内所有客户名称所对应的分词结果进行权重计算，得到各个分词的分数；
取分数满足第二预设条件的分词作为相应社区的候选标签；
取候选标签满足第三预设条件的标签作为相应社区的正式标签；
汇总所述用户关系网络中各个社区的正式标签，生成所述社区标签；
所述标签处理单元用于根据所述社区标签进行处理，得到用户的标签时，具体用于：
将同一用户所在不同重叠社区的正式标签合并，得到相应用户的标签。
优选的，在图4的基础之上，参见图6，还包括辅助计算单元106，用于存储所述金融交易数据和所述用户关系网络。
辅助计算单元106主要用于客户数据分类加载和过程数据缓冲存储，为社区计算单元103提供所需的动态数据，为权重计算单元104提供社区计算单元的计算结果，以及静态数据。
具体的工作原理与上述实施例相同，此处不再一一赘述。
本发明中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制。虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明。任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。

Claims (7)

1.一种用户画像标签确定方法，其特征在于，包括：
获取用户的金融交易数据；
对所述金融交易数据进行处理，生成处理结果；
根据所述金融交易数据，采用社区发现算法，生成用户关系网络；
根据所述用户关系网络和所述处理结果，采用权重计算方法，生成社区标签；
根据所述社区标签进行处理，得到用户的标签；
其中，所述对所述金融交易数据进行处理，生成处理结果，包括：
对所述金融交易数据进行提取和关联整合，得到数据关联表；
提取所述数据关联表中的交易信息；
对所述交易信息中的客户名称进行分词，得到分词结果。
2.根据权利要求1所述的用户画像标签确定方法，其特征在于，所述根据所述用户关系网络和所述处理结果，采用权重计算方法，生成社区标签，包括：
分别对所述用户关系网络中各个社区内所有客户名称所对应的分词结果进行权重计算，得到各个分词的分数；
取分数满足第二预设条件的分词作为相应社区的候选标签；
取候选标签满足第三预设条件的标签作为相应社区的正式标签；
汇总所述用户关系网络中各个社区的正式标签，生成所述社区标签。
3.根据权利要求2所述的用户画像标签确定方法，其特征在于，所述根据所述社区标签进行处理，得到用户的标签，包括：
根据所述社区标签，将同一用户所在不同重叠社区的正式标签合并，得到相应用户的标签。
4.一种用户画像标签确定方法，其特征在于，包括：
获取用户的金融交易数据；
对所述金融交易数据进行处理，生成处理结果；
根据所述金融交易数据，采用社区发现算法，生成用户关系网络；
根据所述用户关系网络和所述处理结果，采用权重计算方法，生成社区标签；
根据所述社区标签进行处理，得到用户的标签；
其中，所述根据所述金融交易数据，采用社区发现算法，生成用户关系网络，包括：
根据所述金融交易数据，进行迭代计算；
根据迭代结果中满足第一预设条件的结果，生成用户关系网络。
5.一种用户画像标签确定装置，其特征在于，包括：
数据获取单元，用于获取用户的金融交易数据；
数据预处理单元，用于对所述金融交易数据进行处理，生成处理结果；
社区计算单元，用于根据所述金融交易数据，采用社区发现算法，生成用户关系网络；
权重计算单元，用于根据所述用户关系网络和所述处理结果，采用权重计算方法，生成社区标签；
标签处理单元，用于根据所述社区标签进行处理，得到用户的标签；
其中，所述数据预处理单元包括：
关联模块，用于对所述金融交易数据进行提取和关联整合，得到数据关联表；
提取模块，用于提取所述数据关联表中的交易信息；
分词模块，用于对所述交易信息中的客户名称进行分词，得到分词结果。
6.根据权利要求5所述的用户画像标签确定装置，其特征在于，所述社区计算单元用于根据所述金融交易数据，采用社区发现算法，生成用户关系网络时，具体用于：
根据所述金融交易数据，进行迭代计算；
根据迭代结果中满足第一预设条件的结果，生成用户关系网络；
所述权重计算单元用于根据所述用户关系网络和所述处理结果，采用权重计算方法，生成社区标签时，具体用于：
分别对所述用户关系网络中各个社区内所有客户名称所对应的分词结果进行权重计算，得到各个分词的分数；
取分数满足第二预设条件的分词作为相应社区的候选标签；
取候选标签满足第三预设条件的标签作为相应社区的正式标签；
汇总所述用户关系网络中各个社区的正式标签，生成所述社区标签；
所述标签处理单元用于根据所述社区标签进行处理，得到用户的标签时，具体用于：
根据所述社区标签，将同一用户所在不同重叠社区的正式标签合并，得到相应用户的标签。
7.根据权利要求5至6任一所述的用户画像标签确定装置，其特征在于，还包括辅助计算单元，用于存储所述金融交易数据和所述用户关系网络。
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