CN108256971A - 用户房源画像更新方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

用户房源画像更新方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用户房源画像更新方法、装置、设备及计算机可读存储介质，所述方法包括以下步骤：生成用户画像后，实时或定时对用户触发的填写资料行为和浏览行为进行监测；当监测到用户触发的填写资料行为和\或浏览行为时，记录所述填写资料行为和\或浏览行为的触发时间；当更新用户画像的时间到达时，计算所述填写资料行为和\或浏览行为的触发时间与当前时间的时间间隔；根据所述时间间隔、填写资料行为或浏览行为提取对应的保留度计算公式，并通过提取到的保留度计算公式计算填写资料行为和\或浏览行为的保留度；根据监测到的填写资料行为和\或浏览行为以及对应的保留度对用户画像进行更新。本发明能够提高房源推荐的准确率。

Description

用户房源画像更新方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及数据分析与处理领域，尤其涉及一种用户房源画像更新方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着互联网的进步，人们在需要购买房子或者租赁房子时，越来越倾向于在网上进行查找房源，从而缩短查找房源的时间，提高查找房源的效率。
目前，用户买房或者租房的需求存在时效性。随着时间的推移，用户的偏好可能会发生变化。部分偏好可能在早期权重特别高，但后期偏好发生变化，原有偏好变得不太重要。而现有的网络推荐系统在推荐房源时，不考虑行为的时效性，依然给予那些早期行为特征偏好高的权重，造成向用户推荐的房源不准确，影响推荐的准确性。
发明内容
本发明的主要目的在于提出一种用户房源画像更新方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决现有的网络推荐系统在推荐房源时，不考虑行为的时效性，依然给予那些早期行为特征偏好高的权重，造成向用户推荐的房源不准确，影响推荐的准确性的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种用户房源画像更新方法，所述方法包括：
生成用户画像后，实时或定时对用户触发的填写资料行为和浏览行为进行监测；
当监测到用户触发的填写资料行为和\或浏览行为时，记录所述填写资料行为和\或浏览行为的触发时间；
当更新用户画像的时间到达时，计算所述填写资料行为和\或浏览行为的触发时间与当前时间的时间间隔；
根据所述时间间隔、填写资料行为或浏览行为提取对应的保留度计算公式，并通过提取到的保留度计算公式计算填写资料行为和\或浏览行为的保留度；
根据监测到的填写资料行为和\或浏览行为以及对应的保留度对用户画像进行更新。
可选地，所述根据所述时间间隔、填写资料行为或浏览行为提取对应的保留度计算公式，并通过提取到的保留度计算公式计算填写资料行为和\或浏览行为的保留度的步骤包括：
当监测到的用户行为为填写资料行为时，判断所述时间间隔所属的区间；
根据所述时间间隔所属的区间，提取用户填写资料行为对应的保留度计算公式，并根据提取到的保留度计算公式计算填写资料行为的保留度；
当监测到的用户行为为浏览行为时，判断所述时间间隔所属的区间；
根据所述时间间隔所属的区间，提取用户浏览行为对应的保留度计算公式，并根据提取到的保留度计算公式计算浏览行为的保留度。
可选地，所述根据提取到的保留度计算公式计算填写资料行为的保留度的步骤包括：
当所述填写资料行为时间间隔所属的区间为第一区间时，提取所述第一区间对应的保留度计算公式，其中，所述第一区间对应的保留度计算公式为y＝k11*(x/60)2-k12*(x/60)+1，x为时间间隔；
当所述填写资料行为时间间隔所属的区间为第二区间时，提取所述第二区间对应的保留度计算公式，其中，所述第二区间对应的保留度计算公式为y＝k21*(x-63/60)2-k22*(x-63/60)+0.42，x为时间间隔；
当所述填写资料行为时间间隔所属的区间为第三区间时，提取所述第三区间对应的保留度计算公式，其中，所述第三区间对应的保留度计算公式为y＝0；
将所述时间间隔代入对应提取到的保留度计算公式，获得用户填写资料行为的保留度；
所述根据提取到的保留度计算公式计算浏览行为的保留度的步骤包括：
当所述浏览行为时间间隔所属的区间为第一区间时，提取所述第一区间对应的保留度计算公式，其中，所述第一区间对应的保留度计算公式为y＝k11*(x/60)2-k12*(x/60)+1，x为时间间隔；
当所述浏览行为时间间隔所属的区间为第二区间时，提取所述第二区间对应的保留度计算公式，其中，所述第二区间对应的保留度计算公式为y＝k31*(x-63/60)2-k32*(x-63/60)+0.42，x为时间间隔；
当所述浏览行为时间间隔所属的区间为第四区间时，提取所述第三区间对应的保留度计算公式，其中，所述第三区间对应的保留度计算公式为y＝k41*(x-1440/60*24)2-k42*(x-63/60)-k43*(x-1440/60*24)+0.337，x为时间间隔；
当所述浏览行为时间间隔所属的区间为第三区间时，提取所述第三区间对应的保留度计算公式，其中，所述第三区间对应的保留度计算公式为y＝0；
将所述时间间隔代入对应提取到的保留度计算公式，获得用户浏览行为的保留度。
可选地，所述根据监测到的填写资料行为和\或浏览行为以及对应的保留度对用户画像进行更新的步骤包括：
通过所述填写资料行为获取用户填写的资料，通过所述浏览行为获取用户浏览的房源数据；
根据所述用户填写的数据以及房源数据提取用户房源特征标签；
提取用户房源特征标签对应的标签分值，并将所述标签分值与对应的保留度相乘；
根据所述用户房源特征标签及与对应的保留度相乘后的标签分值更新用户画像。
可选地，所述通过所述浏览行为获取用户浏览的房源数据的步骤包括：
提取用户浏览的房源记录，并通过所述房源记录查找相应的房源页面；
提取页面的对应数据，从所述对应数据中提取用户的房源数据。
可选地，所述实时或定时对用户触发的填写资料行为和浏览行为进行监测的步骤包括：
判断用户是否注册账号；
若用户注册账号，则通过用户账号查找用户在房源系统中填写资料行为以及浏览行为；否则，获取用户的IP地址，并根据所述IP地址建立用户ID，根据用户ID查找用户在房源系统中填写资料行为以及浏览行为。
可选地，所述根据用户ID查找用户在房源系统中填写资料行为以及浏览行为的步骤包括：
选择获取填写资料行为以及浏览行为的用户ID；
启动房源系统中添加的数据采集器，根据接收到的爬取条件，选取填写资料行为以及浏览行为，获取用户在房源系统中填写资料行为以及浏览行为。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种用户房源画像更新装置，所述装置包括：
监测模块，用于生成用户画像后，实时或定时对用户触发的填写资料行为和浏览行为进行监测；
记录模块，用于当监测到用户触发的填写资料行为和\或浏览行为时，记录所述填写资料行为和\或浏览行为的触发时间；
计算模块，用于当更新用户画像的时间到达时，计算所述填写资料行为和\或浏览行为的触发时间与当前时间的时间间隔；根据所述时间间隔、填写资料行为或浏览行为提取对应的保留度计算公式，并通过提取到的保留度计算公式计算填写资料行为和\或浏览行为的保留度；
更新模块，用于根据监测到的填写资料行为和\或浏览行为以及对应的保留度对用户画像进行更新。
本发明提出的用户房源画像更新方法、装置、设备及计算机可读存储介质，在生成用户画像后，实时或定时对用户触发的填写资料行为和浏览行为进行监测；当监测到用户触发的填写资料行为和\或浏览行为时，记录所述填写资料行为和\或浏览行为的触发时间；当更新用户画像的时间到达时，计算所述填写资料行为和\或浏览行为的触发时间与当前时间的时间间隔；根据所述时间间隔、填写资料行为或浏览行为提取对应的保留度计算公式，并通过提取到的保留度计算公式计算填写资料行为和\或浏览行为的保留度；根据监测到的填写资料行为和\或浏览行为以及对应的保留度对用户画像进行更新，通过上述方式，结合用户填写资料行为和浏览行为的时效性，对用户画像进行更新，从而均衡用户早期行为与晚期行为对推送房源的影响，提高推送房源的准确性。
附图说明
图1为本发明用户房源画像更新方法第一实施例的流程示意图；
图2为本发明用户房源画像更新方法第三实施例中根据监测到的填写资料行为和\或浏览行为以及对应的保留度对用户画像进行更新的步骤的细化流程示意图；
图3为本发明用户房源画像更新方法第四实施例中通过所述浏览行为获取用户浏览的房源数据的步骤的细化流程示意图；
图4为本发明用户房源画像更新方法第五实施例中实时或定时对用户触发的填写资料行为和浏览行为进行监测的步骤的细化流程示意图；
图5为本发明用户房源画像更新方法第六实施例中根据用户ID查找用户在房源系统中填写资料行为以及浏览行为的步骤的细化流程示意图；
图6为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例的主要解决方案是：在生成用户画像后，实时或定时对用户触发的填写资料行为和浏览行为进行监测；当监测到用户触发的填写资料行为和\或浏览行为时，记录所述填写资料行为和\或浏览行为的触发时间；当更新用户画像的时间到达时，计算所述填写资料行为和\或浏览行为的触发时间与当前时间的时间间隔；根据所述时间间隔、填写资料行为或浏览行为提取对应的保留度计算公式，并通过提取到的保留度计算公式计算填写资料行为和\或浏览行为的保留度；根据监测到的填写资料行为和\或浏览行为以及对应的保留度对用户画像进行更新，通过上述方式，结合用户填写资料行为和浏览行为的时效性，对用户画像进行更新，从而均衡用户早期行为与晚期行为对推送房源的影响，提高推送房源的准确性。
本发明实施例考虑到，目前，用户买房或者租房的需求存在时效性。随着时间的推移，用户的偏好可能会发生变化。部分偏好可能在早期权重特别高，但后期偏好发生变化，原有偏好变得不太重要。而现有的网络推荐系统在推荐房源时，不考虑行为的时效性，依然给予那些早期行为特征偏好高的权重，造成向用户推荐的房源不准确，影响推荐的准确性。
为此，本发明实施例提出一种用户房源画像更新方法，在生成用户画像后，实时或定时对用户触发的填写资料行为和浏览行为进行监测；当监测到用户触发的填写资料行为和\或浏览行为时，记录所述填写资料行为和\或浏览行为的触发时间；当更新用户画像的时间到达时，计算所述填写资料行为和\或浏览行为的触发时间与当前时间的时间间隔；根据所述时间间隔、填写资料行为或浏览行为提取对应的保留度计算公式，并通过提取到的保留度计算公式计算填写资料行为和\或浏览行为的保留度；根据监测到的填写资料行为和\或浏览行为以及对应的保留度对用户画像进行更新，通过上述方式，结合用户填写资料行为和浏览行为的时效性，对用户画像进行更新，从而均衡用户早期行为与晚期行为对推送房源的影响，提高推送房源的准确性。
本发明实施例提供一种用户房源画像更新方法。
参照图1，图1为本发明用户房源画像更新方法第一实施例的流程示意图。
在本实施例中，该方法包括：
步骤S100，生成用户画像后，实时或定时对用户触发的填写资料行为和浏览行为进行监测；
在本实施例中，在生成用户画像后，可以实时或定时对用户在房源系统中的填写资料行为以及浏览行为进行监测，比如由用户主动填写找房需求的记录及资料，或者用户触发的浏览行为，关注行为，电话咨询行为等；然后可以进一步将用户的记录进行分类，具体地，将用户的历史行为区分为显性行为和隐性行为。显性行为即由用户主动填写找房需求的记录，其中，房源系统中会预设好房需求并在用户访问首页时引导用户填写。隐性行为则为系统日志记录的用户浏览行为，关注行为，电话咨询行为等。在隐性行为中不同的行为会有不同的权重得分，其中，具体的得分大小比为：电话咨询>关注>浏览。
步骤S200，当监测到用户触发的填写资料行为和\或浏览行为时，记录所述填写资料行为和\或浏览行为的触发时间；
当发生用户提交房需求或浏览房源详情等行为时会触发计算用户显性行为或隐性行为导致的特征偏好权重得分，算法会考虑行为发生的时间计算特征偏好的保留度，即权重得分的衰减，而计算保留度需要根据时间进行计算，因此需要对用户触发显性行为和\或隐性行为的时间进行记录；
步骤S300，当更新用户画像的时间到达时，计算所述填写资料行为和\或浏览行为的触发时间与当前时间的时间间隔；
具体实施过程中，可以根据推送房源的频率设置用户画像更新的周期，比如假设每隔一个小时向用户推送一次房源，则设置用户画像更新的周期为一个小时，可以理解的是，用户画像的时间并不局限为1个小时，在本实施例中仅以1个小时进行举例说明；具体计算过程中，由于间隔时间不一样时，对应的保留度公式也不一样，因此需要计算各个行为与更新用户画像时间之间的时间间隔，以便提取对应的保留度公式。
步骤S400，根据所述时间间隔、填写资料行为或浏览行为提取对应的保留度计算公式，并通过提取到的保留度计算公式计算填写资料行为和\或浏览行为的保留度；
在计算得到时间间隔之后，即可根据所述时间间隔、填写资料行为或浏览行为提取对应的保留度计算公式，并通过提取到的保留度计算公式计算填写资料行为和\或浏览行为的保留度；具体地，当用户行为是填写资料行为，并且时间间隔小于或等于63分钟时，具体的保留度公式为：y＝0.8138*(x/60)2-1.3921*(x/60)+1；当间隔时间所处区间为63＜x≤1400时，保留公式为：y＝0.0002*(x-63/60)2-0.0187*(x-63/60)+0.42；当间隔时间所处区间为x＞1400时，保留公式为：y＝0；当用户行为是浏览行为，并且时间间隔小于或等于63分钟时，具体的保留度公式为：y＝0.8138*(x/60)2-1.3921*(x/60)+1；当间隔时间所处区间为63＜x≤1440时，保留公式为：y＝0.0003*(x-63/60)2-0.01*(x-63/60)+0.42；当间隔时间所处区间为1440＜x≤43200时，保留公式为：y＝-0.0001*(x-1440/60*24)2-0.01*(x-63/60)-0.067*(x-1440/60*24)+0.337；当间隔时间所处区间为x＞43200时，保留公式为：y＝0。
步骤S500，根据监测到的填写资料行为和\或浏览行为以及对应的保留度对用户画像进行更新。
在计算得到填写资料行为和\或浏览行为以及对应的保留度之后，通过所述填写资料行为获取用户填写的资料，通过所述浏览行为获取用户浏览的房源数据；然后根据所述用户填写的数据以及房源数据提取用户房源特征标签；提取用户房源特征标签对应的标签分值，并将所述标签分值与对应的保留度相乘；根据所述用户房源特征标签及与对应的保留度相乘后的标签分值即可更新用户画像，从而更加直观地获知用户的房源需求，为推送房源提供参考。
本实施例提出的用户房源画像更新方法，在生成用户画像后，实时或定时对用户触发的填写资料行为和浏览行为进行监测；当监测到用户触发的填写资料行为和\或浏览行为时，记录所述填写资料行为和\或浏览行为的触发时间；当更新用户画像的时间到达时，计算所述填写资料行为和\或浏览行为的触发时间与当前时间的时间间隔；根据所述时间间隔、填写资料行为或浏览行为提取对应的保留度计算公式，并通过提取到的保留度计算公式计算填写资料行为和\或浏览行为的保留度；根据监测到的填写资料行为和\或浏览行为以及对应的保留度对用户画像进行更新，通过上述方式，结合用户填写资料行为和浏览行为的时效性，对用户画像进行更新，从而均衡用户早期行为与晚期行为对推送房源的影响，提高推送房源的准确性。
进一步地，基于本发明用户房源画像更新方法第一实施例提出本发明用户房源画像更新方法第二实施例。
在本实施例中，所述步骤S400包括：
当监测到的用户行为为填写资料行为时，判断所述时间间隔所属的区间；
在本实施例中，填写资料行为与用户浏览行为对应的保留度公式不一样，因此，在计算得到时间间隔之后，可以首先区分用户行为是填写资料行为还是浏览行为，在区分用户行为是填写资料行为还是浏览行为之后，判断所述时间间隔所属的区间；比如判断所述时间间隔是否大于第一预设时间，如63分钟等；
根据所述时间间隔所属的区间，提取用户填写资料行为对应的保留度计算公式，并根据提取到的保留度计算公式计算填写资料行为的保留度；
当监测到的用户行为为浏览行为时，判断所述时间间隔所属的区间；
根据所述时间间隔所属的区间，提取用户浏览行为对应的保留度计算公式，并根据提取到的保留度计算公式计算浏览行为的保留度。
在获得时间间隔所属的区间之后，即可根据所述时间间隔、填写资料行为或浏览行为提取对应的保留度计算公式，并通过提取到的保留度计算公式计算填写资料行为和\或浏览行为的保留度；具体地，当用户行为是填写资料行为，并且时间间隔小于或等于63分钟时，具体的保留度公式为：y＝0.8138*(x/60)2-1.3921*(x/60)+1；当间隔时间所处区间为63＜x≤1400时，保留公式为：y＝0.0002*(x-63/60)2-0.0187*(x-63/60)+0.42；当间隔时间所处区间为x＞1400时，保留公式为：y＝0；当用户行为是浏览行为，并且时间间隔小于或等于63分钟时，具体的保留度公式为：y＝0.8138*(x/60)2-1.3921*(x/60)+1；当间隔时间所处区间为63＜x≤1440时，保留公式为：y＝0.0003*(x-63/60)2-0.01*(x-63/60)+0.42；当间隔时间所处区间为1440＜x≤43200时，保留公式为：y＝-0.0001*(x-1440/60*24)2-0.01*(x-63/60)-0.067*(x-1440/60*24)+0.337；当间隔时间所处区间为x＞43200时，保留公式为：y＝0。然后将具体的时间间隔代入对应的公式中，即可获得保留度，比如，假设当监测到的用户行为为浏览行为，并且间隔时间为63分钟时，保留度为y＝0.8138*(63/60)2-1.3921*(63/60)+1＝0.4355。
进一步地，所述步骤根据提取到的保留度计算公式计算填写资料行为的保留度包括：
当所述填写资料行为时间间隔所属的区间为第一区间时，提取所述第一区间对应的保留度计算公式，其中，所述第一区间对应的保留度计算公式为y＝k11*(x/60)2-k12*(x/60)+1，x为时间间隔；
当所述填写资料行为时间间隔所属的区间为第二区间时，提取所述第二区间对应的保留度计算公式，其中，所述第二区间对应的保留度计算公式为y＝k21*(x-63/60)2-k22*(x-63/60)+0.42，x为时间间隔；
当所述填写资料行为时间间隔所属的区间为第三区间时，提取所述第三区间对应的保留度计算公式，其中，所述第三区间对应的保留度计算公式为y＝0；
将所述时间间隔代入对应提取到的保留度计算公式，获得用户填写资料行为的保留度；
所述根据提取到的保留度计算公式计算浏览行为的保留度的步骤包括：
当所述浏览行为时间间隔所属的区间为第一区间时，提取所述第一区间对应的保留度计算公式，其中，所述第一区间对应的保留度计算公式为y＝k11*(x/60)2-k12*(x/60)+1，x为时间间隔；
当所述浏览行为时间间隔所属的区间为第二区间时，提取所述第二区间对应的保留度计算公式，其中，所述第二区间对应的保留度计算公式为y＝k31*(x-63/60)2-k32*(x-63/60)+0.42，x为时间间隔；
当所述浏览行为时间间隔所属的区间为第四区间时，提取所述第三区间对应的保留度计算公式，其中，所述第三区间对应的保留度计算公式为y＝k41*(x-1440/60*24)2-k42*(x-63/60)-k43*(x-1440/60*24)+0.337，x为时间间隔；
当所述浏览行为时间间隔所属的区间为第五区间时，提取所述第三区间对应的保留度计算公式，其中，所述第五区间对应的保留度计算公式为y＝0；
将所述时间间隔代入对应提取到的保留度计算公式，获得用户浏览行为的保留度。
具体地，所述第一区间可以为x小于或等于63分钟，第二区间可以为63＜x≤1440，第三区间可以为x＞1400，第四区间可以为1440＜x≤43200，第五区间可以为x＞43200，k11优选0.8138，k12优选1.3921，k21优选0.0002，k22优选0.0187，k31优选0.0003，k32优选0.01，k41优选-0.0001，k42优选0.01，k43优选0.067，然后将时间间隔代入对应提取到的保留度计算公式，即可获得用户填写资料行为和\或浏览行为的保留度。
进一步地，参照图2，基于本发明用户房源画像更新方法第一实施例提出本发明用户房源画像更新方法第三实施例。
在本实施例中，所述步骤S500包括：
步骤S510，通过所述填写资料行为获取用户填写的资料，通过所述浏览行为获取用户浏览的房源数据；
在本实施例中，在获取到用户在房源系统中填写资料记录以及浏览记录之后，即可通过所述填写资料记录获取用户填写的资料，比如，用户填写的房源总价，房源户型，房源所在区域等资料，通过所述浏览记录获取用户浏览的房源数据，比如用户浏览的房源的面积，房源总价等，其中，通过所述填写资料记录获取用户填写的资料可以通过用户填写的资料直接获得，而通过所述浏览记录获取用户浏览的房源数据，需要提取用户浏览的房源记录，找到相应的房源页面，然后提取对应的页面数据，然后从所述页面数据中分析用户的房源数据，比如当页面中显示用户浏览的房源的总价为300万，区域为南山区时，即可获知用户的房源数据为总价为300万，区域为南山区。
步骤S520，根据所述用户填写的数据以及房源数据提取用户房源特征标签；
在获得用户填写的数据以及房源数据之后，即可根据所述用户填写的数据以及房源数据提取用户房源特征标签，比如用户填写的数据为房源的总价为300万，房源面积为80m2，则用户房源特征标签为300万，80m2。
步骤S530，提取用户房源特征标签对应的标签分值，并将所述标签分值与对应的保留度相乘；
在获得房源特征标签之后，即可根据所述房源特征标签提取对应的标签分值，比如用户填写的数据为房源的总价为300万，房源面积为80m2，则总价为300万的房源得分为1分，房源面积为80m2的房源得分也是1分，总价为300万且房源面积为80m2的房源得分为2分。同理，用户浏览的房源数据的标签分值与用户填写的数据的标签分值划分原理一样，在此不再赘述。然后将提取到的标签分值与对应的保留度相乘，即可获得用户画像更新的标签分值。
步骤S540，根据所述用户房源特征标签及与对应的保留度相乘后的标签分值更新用户画像。
然后根据所述用户房源特征标签及与对应的保留度相乘后的标签分值更新用户画像，以便直观地获知用户的房源需求，从而提高向用户推送房源的精准度。进一步地，为了便于直观地获知用户的房源需求，可以对用户的最终标签得分进行归一化处理，比如若用户在总价为300万且房源面积为80m2的房源得分为2分，假设对应的保留度为0.4355，则最后得分为0.871，在总价为200万且房源面积为80m2的房源得分为1分，则最后得分为0.4355，可以将用户的得分进行归一化，比如，假设用户所有的得分为1，则通过归一化处理，用户在总价为300万且房源面积为80m2的房源得分为2/(2+1)*0.4355＝0.5836分，用户在总价为200万且房源面积为80m2的房源得分为1/(2+1)*0.435＝0.146分，从而更加直观地获知用户的房源需求。
本实施例提出的用户房源画像更新方法，通过所述填写资料行为获取用户填写的资料，通过所述浏览行为获取用户浏览的房源数据；然后根据所述用户填写的数据以及房源数据提取用户房源特征标签；再提取用户房源特征标签对应的标签分值，并将所述标签分值与对应的保留度相乘；即可根据所述用户房源特征标签及与对应的保留度相乘后的标签分值更新用户画像，从而为推荐房源提供更加精准的数据，从而实现智能推送房源，提高用户体验。
进一步地，参照图3，基于本发明用户房源画像更新方法第一实施例提出本发明用户房源画像更新方法第四实施例。
在本实施例中，所述步骤S510包括：
步骤S511，提取用户浏览的房源记录，并通过所述房源记录查找相应的房源页面；
在本实施例中，通过所述浏览记录获取用户浏览的房源数据，需要提取用户浏览的房源记录，然后通过所述房源记录查找到用户浏览的相应的房源页面；
步骤S512，提取页面的对应数据，从所述对应数据中提取用户的房源数据。
当查找到相应的房源页面之后，即可提取对应的页面数据，然后从所述页面数据中分析用户的房源数据，比如当页面中显示用户浏览的房源的总价为300万，区域为南山区时，即可获知用户的房源数据为总价为300万，区域为南山区。
进一步地，参照图4，基于本发明用户房源画像更新方法第一实施例提出本发明用户房源画像更新方法第五实施例。
在本实施例中，所述步骤S100包括：
步骤S110，判断用户是否注册账号；
在本实施例中，当用户在好房系统中注册了账号时，可以根据用户的账号对用户的浏览记录进行查找，因此，可以首先判断用户是否注册账号，具体可以通过提取用户的账号进行判断，若提取到用户的账号，则确定用户注册了账号，若没有提取到用户账号，则确定用户没有注册账号；
步骤S120，若用户注册账号，则通过用户账号查找用户在房源系统中填写资料行为以及浏览行为；
若用户注册了账号，则可以直接通过用户账号查找用户在房源系统中填写资料记录以及浏览记录；
步骤S130，若用户没有注册账号，获取用户的IP地址，并根据所述IP地址建立用户ID，根据用户ID查找用户在房源系统中填写资料行为以及浏览行为。
若用户没有注册账号，获取用户的IP地址，并根据所述IP地址建立用户ID，根据用户ID查找用户在房源系统中填写资料记录以及浏览记录。由于用户在不同的设备进行浏览时，若用户没有注册账号，则用户的浏览记录不能同步，因此，在本实施例优选根据用户的账号对用户的浏览记录进行查找，在用户没有注册账号时，才通过用户IP地址进行查找用户的浏览记录。
进一步地，参照图5，基于本发明用户房源画像更新方法第五实施例提出本发明用户房源画像更新方法第六实施例。
在本实施例中，所述步骤S130包括：
步骤S131，选择获取填写资料行为以及浏览行为的用户ID；
在本实施例中，当用户没有注册账号时，需要根据用户的ID地址查找用户的浏览记录，但是由于用户的浏览记录并不局限于浏览房源的记录，因此需要对查找的用户浏览记录进行筛选，具体地，首先选择获取填写资料记录以及浏览记录的用户ID，以便根据用户ID进行查找用户浏览记录；
步骤S132，启动房源系统中添加的数据采集器，根据接收到的爬取条件，选取填写资料行为以及浏览行为，获取用户在房源系统中填写资料行为以及浏览行为。
然后启动房源系统中添加的数据采集器，其中所述数据采集器也可以为安装在浏览器中的数据采集器，其中，数据采集器是用来批量采集网页，论坛等的内容，直接保存到数据或发布到网络的一种信息化工具。可以根据用户设定的规则自动采集原网页，获取格式网页中需要的内容，现在发展成也可以对数据进行处理的工具(系统)。如SQL Server2008性能数据采集器可以让我们创建一个中心数据库来存储性能数据；它包含三个内置数据收集组来收集和存储数据；为了帮助我们识别和排除SQL Server性能相关的问题，我们可以使用其内置的三个报表来查看收集存储的数据。然后根据接收到的爬取条件，选取用户填写资料记录以及浏览记录，即可获取用户在房源系统中填写资料记录以及浏览记录，从而避免获取到不是浏览房源的浏览记录，提高获取浏览记录的准确性。
本实施例提出的用户房源画像更新方法，通过选择获取填写资料记录以及浏览记录的用户ID；然后启动房源系统中添加的数据采集器，根据接收到的爬取条件，选取填写资料记录以及浏览记录，获取用户在房源系统中填写资料记录以及浏览记录，从而避免获取到不是浏览房源的浏览记录，提高获取浏览记录的准确性。
本发明实施例进一步提供一种用户房源画像更新装置，所述装置包括：
监测模块，用于生成用户画像后，实时或定时对用户触发的填写资料行为和浏览行为进行监测；
记录模块，用于当监测到用户触发的填写资料行为和\或浏览行为时，记录所述填写资料行为和\或浏览行为的触发时间；
计算模块，用于当更新用户画像的时间到达时，计算所述填写资料行为和\或浏览行为的触发时间与当前时间的时间间隔；根据所述时间间隔、填写资料行为或浏览行为提取对应的保留度计算公式，并通过提取到的保留度计算公式计算填写资料行为和\或浏览行为的保留度；
更新模块，用于根据监测到的填写资料行为和\或浏览行为以及对应的保留度对用户画像进行更新。
本发明用户房源画像更新装置的具体实施例与上述用户房源画像更新方法各实施例基本相同，在此不作赘述。
本发明实施例进一步提供一种用户房源画像更新设备。
参照图6，图6为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
如图6所示，该用户房源画像更新设备可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1002，用户接口1003，存储器1004。这些组件之间的连接通信可以通过通信总线实现。网络接口1002可选的可以包括标准的有线接口(用于连接有线网络)、无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口、红外线接口等，用于连接无线网络)。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口(例如用于连接有线键盘、有线鼠标等)和/或无线接口(例如用于连接无线键盘、无线鼠标)。存储器1004可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1004可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地，该用户房源画像更新设备还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。
本领域技术人员可以理解，图中示出的用户房源画像更新设备结构并不构成对用户房源画像更新设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图6所示，作为一种计算机存储介质的存储器1004中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及用户房源画像更新程序。其中，操作系统是管理和控制用户房源画像更新设备硬件与软件资源的程序，支持网络通信模块、用户接口模块、根据用户特征偏好的房源推送程序以及其他程序或软件的运行；网络通信模块用于管理和控制网络接口1002；用户接口模块用于管理和控制用户接口1003。
在图6所示的用户房源画像更新设备中，网络接口1002主要用于连接数据库，与数据库进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(可以理解为用户端)，与客户端进行数据通信，如通过窗口展示信息给客户端，或者接收客户端发送的操作信息；而处理器1001可以用于执行存储器1004中存储的用户房源画像更新程序，以实现上述用户房源画像更新方法实施例中的步骤。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述用户房源画像更新方法实施例中的步骤。
还需要说明的是，在本文中，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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。
以上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等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种用户房源画像更新方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
生成用户画像后，实时或定时对用户触发的填写资料行为和浏览行为进行监测；
当监测到用户触发的填写资料行为和\或浏览行为时，记录所述填写资料行为和\或浏览行为的触发时间；
当更新用户画像的时间到达时，计算所述填写资料行为和\或浏览行为的触发时间与当前时间的时间间隔；
根据所述时间间隔、填写资料行为或浏览行为提取对应的保留度计算公式，并通过提取到的保留度计算公式计算填写资料行为和\或浏览行为的保留度；
根据监测到的填写资料行为和\或浏览行为以及对应的保留度对用户画像进行更新。
2.如权利要求1所述的用户房源画像更新方法，其特征在于，所述根据所述时间间隔、填写资料行为或浏览行为提取对应的保留度计算公式，并通过提取到的保留度计算公式计算填写资料行为和\或浏览行为的保留度的步骤包括：
当监测到的用户行为为填写资料行为时，判断所述时间间隔所属的区间；
根据所述时间间隔所属的区间，提取用户填写资料行为对应的保留度计算公式，并根据提取到的保留度计算公式计算填写资料行为的保留度；
当监测到的用户行为为浏览行为时，判断所述时间间隔所属的区间；
根据所述时间间隔所属的区间，提取用户浏览行为对应的保留度计算公式，并根据提取到的保留度计算公式计算浏览行为的保留度。
3.如权利要求2所述的用户房源画像更新方法，其特征在于，所述根据提取到的保留度计算公式计算填写资料行为的保留度的步骤包括：
当所述填写资料行为时间间隔所属的区间为第一区间时，提取所述第一区间对应的保留度计算公式，其中，所述第一区间对应的保留度计算公式为y＝k11*(x/60)2-k12*(x/60)+1，x为时间间隔；
当所述填写资料行为时间间隔所属的区间为第二区间时，提取所述第二区间对应的保留度计算公式，其中，所述第二区间对应的保留度计算公式为y＝k21*(x-63/60)2-k22*(x-63/60)+0.42，x为时间间隔；
当所述填写资料行为时间间隔所属的区间为第三区间时，提取所述第三区间对应的保留度计算公式，其中，所述第三区间对应的保留度计算公式为y＝0；
将所述时间间隔代入对应提取到的保留度计算公式，获得用户填写资料行为的保留度；
所述根据提取到的保留度计算公式计算浏览行为的保留度的步骤包括：
当所述浏览行为时间间隔所属的区间为第一区间时，提取所述第一区间对应的保留度计算公式，其中，所述第一区间对应的保留度计算公式为y＝k11*(x/60)2-k12*(x/60)+1，x为时间间隔；
当所述浏览行为时间间隔所属的区间为第二区间时，提取所述第二区间对应的保留度计算公式，其中，所述第二区间对应的保留度计算公式为y＝k31*(x-63/60)2-k32*(x-63/60)+0.42，x为时间间隔；
当所述浏览行为时间间隔所属的区间为第四区间时，提取所述第三区间对应的保留度计算公式，其中，所述第三区间对应的保留度计算公式为y＝k41*(x-1440/60*24)2-k42*(x-63/60)-k43*(x-1440/60*24)+0.337，x为时间间隔；
当所述浏览行为时间间隔所属的区间为第三区间时，提取所述第三区间对应的保留度计算公式，其中，所述第三区间对应的保留度计算公式为y＝0；
将所述时间间隔代入对应提取到的保留度计算公式，获得用户浏览行为的保留度。
4.如权利要求1所述的用户房源画像更新方法，其特征在于，所述根据监测到的填写资料行为和\或浏览行为以及对应的保留度对用户画像进行更新的步骤包括：
通过所述填写资料行为获取用户填写的资料，通过所述浏览行为获取用户浏览的房源数据；
根据所述用户填写的数据以及房源数据提取用户房源特征标签；
提取用户房源特征标签对应的标签分值，并将所述标签分值与对应的保留度相乘；
根据所述用户房源特征标签及与对应的保留度相乘后的标签分值更新用户画像。
5.如权利要求4所述的用户房源画像更新方法，其特征在于，所述通过所述浏览行为获取用户浏览的房源数据的步骤包括：
提取用户浏览的房源记录，并通过所述房源记录查找相应的房源页面；
提取页面的对应数据，从所述对应数据中提取用户的房源数据。
6.如权利要求1所述的用户房源画像更新方法，其特征在于，所述实时或定时对用户触发的填写资料行为和浏览行为进行监测的步骤包括：
判断用户是否注册账号；
若用户注册账号，则通过用户账号查找用户在房源系统中填写资料行为以及浏览行为；否则，获取用户的IP地址，并根据所述IP地址建立用户ID，根据用户ID查找用户在房源系统中填写资料行为以及浏览行为。
7.如权利要求6所述的用户房源画像更新方法，其特征在于，所述根据用户ID查找用户在房源系统中填写资料行为以及浏览行为的步骤包括：
选择获取填写资料行为以及浏览行为的用户ID；
启动房源系统中添加的数据采集器，根据接收到的爬取条件，选取填写资料行为以及浏览行为，获取用户在房源系统中填写资料行为以及浏览行为。
8.一种用户房源画像更新装置，其特征在于，所述装置包括：
监测模块，用于生成用户画像后，实时或定时对用户触发的填写资料行为和浏览行为进行监测；
记录模块，用于当监测到用户触发的填写资料行为和\或浏览行为时，记录所述填写资料行为和\或浏览行为的触发时间；
计算模块，用于当更新用户画像的时间到达时，计算所述填写资料行为和\或浏览行为的触发时间与当前时间的时间间隔；根据所述时间间隔、填写资料行为或浏览行为提取对应的保留度计算公式，并通过提取到的保留度计算公式计算填写资料行为和\或浏览行为的保留度；
更新模块，用于根据监测到的填写资料行为和\或浏览行为以及对应的保留度对用户画像进行更新。
9.一种用户房源画像更新设备，其特征在于，所述用户房源画像更新设备包括用户房源画像更新程序，所述用户房源画像更新程序被所述用户房源画像更新设备执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的用户房源画像更新方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有用户房源画像更新程序，所述用户房源画像更新程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的用户房源画像更新方法的步骤。
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