CN108763278A - 用户特征标签的统计方法以及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种用户特征标签的统计方法，包括：根据业务方所属业务领域的基准用户特征，生成适于所述业务领域的基准特征标签集；获取所述业务方针对用户进行业务处理时提交的用户特征信息；利用所述用户特征信息在所述业务领域对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新；其中，所述基准特征标签集包含所述业务领域的特征标签、所述基准用户特征与所述特征标签的对应关系以及所述特征标签之间的关联程度。所述用户特征标签的统计方法通过深入业务方所处的业务领域，有针对性的指导业务方收集用户数据，使业务方对服务的用户群体有更加深入的了解，指导业务方进行合理的营销推荐，提升业务方的服务质量。

Description

用户特征标签的统计方法以及装置

技术领域

本申请涉及数据分析技术领域，具体涉及一种用户特征标签的统计方法。本申请同时涉及一种用户特征标签的统计装置，一种丽人场景下用户特征标签的统计方法以及装置，以及两种电子设备。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，很多基于互联网的服务应运而生，以美容美发行业服务为例，有许多应用于美容美发行业的服务可以为美容美发行业的门店的顾客提供线上线下的服务。美容美发行业内的商家需要了解该行业内的用户(消费者)特征，才能更好的提供服务，但由于缺乏成熟的行业用户画像和数据统计供行业和商户使用，导致行业和商户对用户群体的了解并不充分。

目前，行业内的商户已开始在线下进行用户数据信息的收集，但商户在收集用户数据时并无明确方向，不知道应该收集用户的哪些信息，只能广撒网尽量多的收集用户信息，耗时耗力。同时，门店收集用户数据的过程效率很低，收集完成后用户数据也缺乏有效数据分析统计和利用，因此对行业的整体用户画像也并不了解。

发明内容

本申请提供一种用户特征标签的统计方法，以解决现有技术存在的缺陷。本申请同时涉及一种用户特征标签的统计装置，一种丽人场景下用户特征标签的统计方法以及装置，以及两种电子设备。

本申请提供一种用户特征标签的统计方法，包括：

根据业务方所属业务领域的基准用户特征，生成适于所述业务领域的基准特征标签集；

获取所述业务方针对用户进行业务处理时提交的用户特征信息；

利用所述用户特征信息在所述业务领域对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新；

其中，所述基准特征标签集包含所述业务领域的特征标签、所述基准用户特征与所述特征标签的对应关系以及所述特征标签之间的关联程度。

可选的，所述基准用户特征由至少一个特征维度的用户特征组成，每个特征维度的用户特征包含至少一级子维度的子特征信息，且所述子维度的子特征信息与所述特征维度的用户特征组成、下级子维度的子特征信息与上级子维度的子特征信息具有从属关系；并且，所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签与最低一级子维度的子特征信息对应，每个子维度的子特征信息对应的特征标签的数目大于或者等于1。

可选的，所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签，还记录有该特征标签对应的用户数目；且所述基准特征标签集包含所述业务领域的特征标签之间的关联程度，根据所述特征标签对应的用户数目来确定。

可选的，所述利用所述用户特征信息在所述业务领域对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新，采用如下方式实现：

判断所述基准特征标签集中是否存在与所述用户特征信息匹配的特征标签，若存在，建立所述特征标签与所述用户的关联关系，并更新所述特征标签对应的用户数目和/或所述特征标签之间的关联程度；若不存在，在所述基准特征标签集中增加所述用户特征信息对应的特征标签。

可选的，所述利用所述用户特征信息在所述业务领域对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新步骤执行后，执行如下操作：

判断所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签对应的用户数目是否超出预设数目阈值区间，若是，则针对所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签进行调整，获得目标特征标签集；

和/或，判断所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签之间的关联关系是否失衡，若是，则针对所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签之间的关联关系进行调整，获得所述目标特征标签集。

可选的，所述利用所述用户特征信息在所述业务领域对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新步骤执行后，执行如下操作：

针对所述业务领域的所述目标特征标签集进行数据统计，根据数据统计结果获得所述业务领域的用户画像信息和/或所述业务领域范围内业务方的用户画像信息。

本申请还提供一种丽人场景下用户特征标签的统计方法，包括：

接收丽人门店上传的基准用户特征；

根据所述基准用户特征生成适于所述丽人门店所属丽人行业的基准特征标签集；

接收所述丽人门店针对丽人用户进行业务处理时提交的用户特征信息；

利用所述用户特征信息在所述丽人行业对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新；

其中，所述基准特征标签集包含所述丽人行业的特征标签、所述基准用户特征与所述特征标签的对应关系以及所述特征标签之间的关联程度。

可选的，所述基准用户特征由至少一个特征维度的用户特征组成，每个特征维度的用户特征包含至少一级子维度的子特征信息，且所述子维度的子特征信息与所述特征维度的用户特征组成、下级子维度的子特征信息与上级子维度的子特征信息具有从属关系；并且，所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签与最低一级子维度的子特征信息对应，每个子维度的子特征信息对应的特征标签的数目大于或者等于1。

可选的，所述根据所述基准用户特征生成适于所述丽人门店所属丽人行业的基准特征标签集步骤执行后，且所述接收所述丽人门店针对丽人用户进行业务处理时提交的用户特征信息步骤执行前，执行如下操作：

向所述丽人行业范围内的丽人门店同步适于所述丽人行业的所述基准特征标签集；

相应的，所述丽人门店在针对所述丽人用户进行业务处理时，参照所述基准特征标签集提交所述丽人用户的用户特征信息。

可选的，所述基准特征标签集包含的所述丽人行业的特征标签，还记录有该特征标签对应的丽人用户数目；且所述基准特征标签集包含所述丽人行业的特征标签之间的关联程度，根据所述特征标签对应的丽人用户数目来确定。

可选的，所述利用所述用户特征信息在所述丽人行业对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新，采用如下方式实现：

判断所述基准特征标签集中是否存在与所述用户特征信息匹配的特征标签，若存在，建立所述特征标签与所述用户的关联关系，并更新所述特征标签对应的丽人用户数目和/或所述特征标签之间的关联程度；若不存在，在所述基准特征标签集中增加所述用户特征信息对应的特征标签。

可选的，所述利用所述用户特征信息在所述丽人行业对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新步骤执行后，执行如下操作：

判断所述基准特征标签集包含的所述丽人行业的特征标签对应的丽人用户数目是否超出预设数目阈值区间，若是，则针对所述基准特征标签集包含的所述丽人行业的特征标签进行调整，获得目标特征标签集；

和/或，判断所述基准特征标签集包含的所述丽人行业的特征标签之间的关联关系是否失衡，若是，则针对所述基准特征标签集包含的所述丽人行业的特征标签之间的关联关系进行调整，获得所述目标特征标签集。

可选的，所述利用所述用户特征信息在所述丽人行业对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新步骤执行后，执行如下操作：

针对所述丽人行业的所述目标特征标签集进行数据统计，根据数据统计结果获得所述丽人行业的用户画像信息和/或所述丽人行业范围内丽人门店的用户画像信息。

本申请还提供一种用户特征标签的统计装置，包括：

基准特征标签集生成单元，用于根据业务方所属业务领域的基准用户特征，生成适于所述业务领域的基准特征标签集；

用户特征信息获取单元，用于接收所述业务方针对用户进行业务处理时提交的用户特征信息；

基准特征标签集更新单元，用于利用所述用户特征信息在所述业务领域对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新；

其中，所述基准特征标签集包含所述业务领域的特征标签、所述基准用户特征与所述特征标签的对应关系以及所述特征标签之间的关联程度。

本申请还提供一种丽人场景下用户特征标签的统计装置，包括：

基准用户特征接收单元，用于接收丽人门店上传的基准用户特征；

基准特征标签集生成单元，用于根据所述基准用户特征生成适于所述丽人门店所属丽人行业的基准特征标签集；

用户特征信息接收单元，用于接收所述丽人门店针对丽人用户进行业务处理时提交的用户特征信息；

基准特征标签集更新单元，用于利用所述用户特征信息在所述丽人行业对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新；

其中，所述基准特征标签集包含所述丽人行业的特征标签、所述基准用户特征与所述特征标签的对应关系以及所述特征标签之间的关联程度。

本申请还提供一种电子设备，包括：

存储器和处理器；

所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令：

根据业务方所属业务领域的基准用户特征，生成适于所述业务领域的基准特征标签集；

获取所述业务方针对用户进行业务处理时提交的用户特征信息；

利用所述用户特征信息在所述业务领域对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新；

其中，所述基准特征标签集包含所述业务领域的特征标签、所述基准用户特征与所述特征标签的对应关系以及所述特征标签之间的关联程度。

本申请另外提供一种电子设备，包括：

存储器和处理器；

所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令：

接收丽人门店上传的基准用户特征；

根据所述基准用户特征生成适于所述丽人门店所属丽人行业的基准特征标签集；

接收所述丽人门店针对丽人用户进行业务处理时提交的用户特征信息；

利用所述用户特征信息在所述丽人行业对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新；

其中，所述基准特征标签集包含所述丽人行业的特征标签、所述基准用户特征与所述特征标签的对应关系以及所述特征标签之间的关联程度。

本申请所述用户特征标签的统计方法，包括：根据业务方所属业务领域的基准用户特征，生成适于所述业务领域的基准特征标签集；获取所述业务方针对用户进行业务处理时提交的用户特征信息；利用所述用户特征信息在所述业务领域对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新；其中，所述基准特征标签集包含所述业务领域的特征标签、所述基准用户特征与所述特征标签的对应关系以及所述特征标签之间的关联程度。

所述用户特征标签的统计方法，以业务领域为维度，通过深入业务方所处的业务领域，根据业务方收集的基准用户特征生成适于所述业务领域的基准特征标签集，为业务方通过接入基准特征标签集针对用户进行业务处理，并根据业务处理过程中获取到的用户特征信息对基准特征标签集进行更新，有针对性的指导业务方收集用户数据，使业务方对服务的用户群体有更加深入的了解，指导业务方进行合理的营销推荐，提升业务方的服务质量。

附图说明

附图1是本申请提供的一种用户特征标签的统计方法实施例的处理流程图；

附图2是本申请提供的一种丽人场景下用户特征标签的统计方法实施例的处理流程图；

附图3是本申请提供的一种基准特征标签集的示意图；

附图4是本申请提供的一种用户特征标签的统计装置实施例的示意图；

附图5是本申请提供的一种丽人场景下用户特征标签的统计装置实施例的示意图；

附图6是本申请提供的一种电子设备的示意图；

附图7是本申请提供的另一种电子设备的示意图。

具体实施方式

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其他方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。

本申请提供一种用户特征标签的统计方法，本申请还提供一种用户特征标签的统计装置，一种丽人场景下用户特征标签的统计方法以及装置，以及两种电子设备。以下分别结合本申请提供的实施例的附图逐一进行详细说明，并且对方法的各个步骤进行说明。

本申请提供的一种用户特征标签的统计方法实施例如下：

参照附图1，其示出了本申请提供的一种用户特征标签的统计方法实施例的处理流程图。

步骤S101，根据业务方所属业务领域的基准用户特征，生成适于所述业务领域的基准特征标签集。

对于不同业务领域的业务方而言，都需要根据所处行业领域的特性，有目的的统计、积累用户数据，在用户数据的基础上对所服务的用户群体进行深入的了解，从而提升服务质量和营销效率，最终实现收入的增加。本申请提供的所述用户特征标签的统计方法，以行业领域(业务领域)为维度，通过深入业务方所处的行业领域，利用业务方对用户特征的积累和收集形成标准的行业用户特征标签库(基准特征标签集)，通过为每个行业领域的业务方提供标准的行业用户特征标签库，最终形成行业用户画像，实现合理的营销推荐；此外，还可以为业务方提供其自身的用户群体特征，业务方可明确得知应该关注哪些核心用户特征，并进行用户信息收集，以指导业务方提升服务质量。

本申请实施例所述业务领域，包括丽人、足疗、按摩、运动健身等服务行业，特别的，对于丽人服务行业，该服务行业下的子类目包括：美发、美甲、美瞳、美容SPA、医学美容、皮肤管理、瑜伽、韩式定妆、舞蹈、化妆品、纤体瘦身、纹身、祛痘、脱毛、彩妆造型、产后塑形、美睫等。在任意一个或者多个服务行业的场景下实现所述用户特征标签的统计方法，或者在任意一个服务行业的子类目场景下实现所述用户特征标签的统计方法，比如在丽人服务行业的美容子类目这一场景下实现对用户特征标签的统计。除此之外，还可以在服务行业之外的其他行业场景下实现，比如餐饮、酒店、汽车服务、游戏娱乐等行业场景下实现，比如在餐饮场景下实现对用户特征标签的统计，对此不作限定。

本申请实施例中，根据业务领域的特性，以及业务领域内业务方收集到的基准用户特征，生成适用于该业务领域的基准特征标签集，所述基准特征标签集包含所述业务领域的特征标签、所述基准用户特征与所述特征标签的对应关系以及所述特征标签之间的关联程度。本申请实施例提供的一种优选实施方式中，所述基准用户特征由至少一个特征维度的用户特征组成，每个特征维度的用户特征包含至少一级子维度的子特征信息，且所述子维度的子特征信息与所述特征维度的用户特征组成、下级子维度的子特征信息与上级子维度的子特征信息具有从属关系。并且，所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签与最低一级子维度的子特征信息对应，每个子维度的子特征信息对应的特征标签的数目大于或者等于1。

优选的，所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签，还记录有该特征标签对应的用户数目，所述基准特征标签集包含所述业务领域的特征标签之间的关联程度，根据所述特征标签对应的用户数目来确定。例如，基准特征标签集包含的两个特征标签，这两个特征标签分别对应不同的用户群，如果这两个用户群中所包含用户的重合度越高，则表明这两个特征标签的关联程度越高，具体的，特征标签之间的关联程度与同时匹配这两个特征标签的用户数目呈正相关。

步骤S102，获取所述业务方针对用户进行业务处理时提交的用户特征信息。

上述生成适用于该业务领域的基准特征标签集后，生成的所述基准特征标签集被分发给该业务领域的业务方，业务方通过接入所述基准特征标签集，即可查看基准特征标签集中包含的特征标签。具体的，业务方在针对用户进行业务处理时，可根据当前用户的用户特征信息从所述基准特征标签集中选择已有特征标签或者新增特征标签。本步骤获取所述业务方针对所述用户进行业务处理时提交的用户特征信息，即是指业务方根据了解到的用户特征信息，在所述基准特征标签集中选择的适合该用户的特征标签，或者是根据了解到的用户特征信息，在所述基准特征标签集新增的特征标签。

需要说明的是，上述将根据用户的用户特征信息在所述基准特征标签集中选择已有特征标签或者新增特征标签的操作下放至业务方，由业务方来进行操作。除此之外，上述根据用户的用户特征信息在所述基准特征标签集中选择已有特征标签或者新增特征标签的操作，还可以由实现所述用户特征标签的统计方法的线上处理平台来实现，业务方至只需将了解到的用户特征信息上传至线上处理平台，由线上处理平台根据上传的用户特征信息在基准特征标签集中确定对应的特征标签或者新增特征标签。

步骤S103，利用所述用户特征信息在所述业务领域对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新。

本申请提供的一种优选实施方式中，所述利用所述用户特征信息在所述业务领域对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新，采用如下方式实现：判断所述基准特征标签集中是否存在与所述用户特征信息匹配的特征标签，若存在，建立所述特征标签与所述用户的关联关系，并更新所述特征标签对应的用户数目和/或所述特征标签之间的关联程度；若不存在，在所述基准特征标签集中增加所述用户特征信息对应的特征标签。

例如，获取到业务方在基准特征标签集中选择的适合用户的特征标签后，在基准特征标签集将特征标签保存到对应的用户，或者在特征标签下记录对应用户。类似的，如果获取到业务方在基准特征标签集中新增的特征标签后，在基准特征标签集将新增的特征标签保存到对应的用户，或者在新增的特征标签下记录对应用户。

如上所述，所述基准特征标签集是基于业务方提供的基准用户特征预先生成的，受制于业务方提供的基准用户特征的数量，因此预先生成的所述基准特征标签集中包含的特征标签并不一定特别准确和全面。因此，在将所述基准特征标签集发送给相应业务领域的所有业务方之后，经过一段时间的积累，还可以对所述基准特征标签集进行调整，以使调整后的基准特征标签集中包含的特征标签能够更加准确和全面，并且将调整后的基准特征标签集同步至业务领域内的所有业务方，由业务方继续在业务处理的过程中进行积累，最终通过“累积->统计->调整->再累积”这样反复的流程，形成更加成熟稳定的特征标签集。本申请实施例提供的一种优选实施方式中，对所述基准特征标签集的调整具体采用如下方式实现：

判断所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签对应的用户数目是否超出预设数目阈值区间，若是，则针对所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签进行调整，获得目标特征标签集；和/或，判断所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签之间的关联关系是否失衡，若是，则针对所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签之间的关联关系进行调整，获得所述目标特征标签集。

在具体实施时，基于用户特征信息以及对应特征标签的数据标准化，通过对所述目标特征标签集进行数据分析统计，可方便的输出数据报表，比如针对全行业的用户画像信息，使该行业内的业务方根据用户画像信息能够更加全面的了解其服务的用户群体特征，从而更好的为用户提供服务；或者是针对一家或者多家业务方的用户画像信息，使这些业务方在了解用户群体的基础上提升营销效率，从而实现收入的提升。优选的，针对所述目标特征标签集进行的数据分析统计具体采用如下方式实现：针对所述业务领域的所述目标特征标签集进行数据统计，根据数据统计结果获得所述业务领域的用户画像信息和/或所述业务领域范围内业务方的用户画像信息。

综上所述，本申请实施例提供的所述用户特征标签的统计方法，以业务领域为维度，通过深入业务方所处的业务领域，根据业务方收集的基准用户特征生成适于所述业务领域的基准特征标签集，为业务方通过接入基准特征标签集针对用户进行业务处理，并根据业务处理过程中获取到的用户特征信息对基准特征标签集进行更新，有针对性的指导业务方收集用户数据，使业务方对服务的用户群体有更加深入的了解，指导业务方进行合理的营销推荐，提升业务方的服务质量。

目前，生活服务类应用广泛被用户使用，通过生活服务类的推荐，用户可获知各类生活相关门店的基本信息、服务评价、门店环境评价等，并可使用该生活服务类应用进行支付。尤其是在丽人、足疗、按摩、运动健身等服务行业，这类行业的特点是服务直接作用于用户本身，用户对服务质量非常重视，对这类行业的门店而言，如何更好的收集用户的服务反馈从而来提升服务质量成为亟待解决的问题。特别的，对于丽人服务行业，该服务行业下的子类目包括：美发、美容、美甲、美瞳、美容SPA、医学美容、皮肤管理、瑜伽、韩式定妆、舞蹈、化妆品、纤体瘦身、纹身、祛痘、脱毛、彩妆造型、产后塑形、美睫等。类似的，在服务行业之外的其他行业场景下，比如餐饮、酒店、汽车服务、游戏娱乐等行业场景下，此类行业的门店同样存在如何更好的收集用户的服务反馈来提升服务质量成为亟待解决的问题。

本申请实施例以丽人服务行业下的美容子类目这一场景(即：美容场景)为例，通过本申请提供的所述丽人场景下用户特征标签的统计方法来解决丽人行业存在上述问题。需要说明的是，除所述美容场景之外，对于上述丽人服务行业下的其他子类目，均可通过所述丽人场景下用户特征标签的统计方法实现，参照下述提供的美容场景下用户特征标签的统计方法实施例即可，本申请实施例在此不再一一赘述。

参照附图2，其示出了本申请提供的一种丽人场景下用户特征标签的统计方法实施例的处理流程图，参照附图3，其示出了本申请提供的一种基准特征标签集的示意图。

所述美容场景下用户特征标签的统计方法如附图2所示，具体包括以下步骤：

步骤S201，接收丽人门店上传的基准用户特征。

所述基准用户特征是指美容门店以往收集到的用户特征信息，该用户特征信息上传至实现所述美容场景下用户特征标签的统计方法的线上处理平台后，线上处理平台会根据美容门店上传的用户特征信息，生成适于美容门店所属美容行业(即：丽人服务行业下的美容子类目对应的美容子行业)的基准特征标签集。具体的，所述基准用户特征由至少一个特征维度的用户特征组成，每个特征维度的用户特征包含至少一级子维度的子特征信息，且所述子维度的子特征信息与所述特征维度的用户特征组成、下级子维度的子特征信息与上级子维度的子特征信息具有从属关系。

如附图3所示，所述基准用户特征由3个特征维度的用户特征组成：基本属性、身体特征和喜好。

其中，基本属性特征维度的用户特征包含两个子维度：个人特征和消费能力，具体的，个人特征子维度的子特征信息包括：性别、婚姻状况、职业、子女情况等；消费能力子维度的子特征信息包括：个人收入、家庭收入、消费能力、消费偏好等。

身体特征这一特征维度的用户特征包含三个子维度：皮肤特征、头发特征和身体特征，具体的，皮肤特征子维度的子特征信息包括：肤质、肤色、特性等；头发特征子维度的子特征信息包括：发长、发量、发质、特性等；身体特征子维度的子特征信息包括：体型、特性等。

喜好特征维度的用户特征包含三个子维度：服务偏好和个人兴趣，具体的，服务偏好子维度的子特征信息包括：护肤偏好、按摩偏好等；个人兴趣子维度的子特征信息包括：聊天偏好等。

步骤S202，根据所述基准用户特征生成适于所述丽人门店所属丽人行业的基准特征标签集。

本申请实施例中，所述基准特征标签集包含所述美容行业的特征标签、所述基准用户特征与所述特征标签的对应关系以及所述特征标签之间的关联程度。并且，所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签与最低一级子维度的子特征信息对应，每个子维度的子特征信息对应的特征标签的数目大于或者等于1。

沿用上例，如附图3所示，根据上述基准用户特征生成适于美容门店所属美容行业的基准特征标签集，由特征标签一栏的特征标签组成。基本属性特征维度下的个人特征子维度的子特征信息“性别”，对应的特征标签有2个：“男”和“女”。类似的，基本属性特征维度下的个人特征子维度的子特征信息“职业性别”，对应的特征标签有8个：“学生”、“无业”、“主妇”、“蓝领”、“白领”、“金领”、“私营业主”和“自由职业”。基本属性特征维度下的消费能力子维度的子特征信息“消费偏好”，对应的特征标签有3个：“旅游”、“服装”和“美容”。其余特征维度下的子维度的子特征信息与基准特征标签集中特征标签的对应关系参见附图3即可，此处不再一一赘述。

需要说明的是，美容行业的基准特征标签集中，还记录有每个特征标签对应的美容用户的数目，并且所述基准特征标签集包含的特征标签之间的关联程度，与所述特征标签对应的美容用户数目呈正相关，美容用户的数目越大，也表明同时具有所述特征标签的美容用户越多，由此可见，所述特征标签聚集在在美容用户身上聚集的程度也就越高，所述特征标签之间的关联程度因此也越高。

上述生成适用于美容行业的基准特征标签集后，将生成的所述基准特征标签集分发给美容门店，美容门店通过接入所述基准特征标签集，即可查看基准特征标签集中包含的特征标签。

步骤S203，接收所述丽人门店针对丽人用户进行业务处理时提交的用户特征信息。

步骤S204，利用所述用户特征信息在所述丽人行业对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新。

本申请实施例，所述利用所述用户特征信息在所述业务领域对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新，采用如下方式实现：判断所述基准特征标签集中是否存在与所述用户特征信息匹配的特征标签，若存在，建立所述特征标签与所述用户的关联关系，并更新所述特征标签对应的美容用户数目和/或所述特征标签之间的关联程度；若不存在，在所述基准特征标签集中增加所述用户特征信息对应的特征标签。

下述以美容门店的实际业务处理过程为了进行说明：

美容门店具体在针对用户(比如，顾客A)进行业务处理的过程中，顾客A进入美容门店消费后，可根据顾客A的各项数据通过算法计算得到部分特征标签，如消费能力、消费偏好等；其他特征标签由美容门店的服务人员在服务过程中逐步了解得知，如服务人员根据了解到的顾客A的信息，直接点选基准特征标签集中的特征标签进行录入；如果顾客A的特征标签不在基准特征标签集当中，则可添加新的特征标签。

顾客A的特征标签录入完成后，美容行业的基准特征标签集被更新，例如顾客A的特征标签为：女性、长发用户、体型偏胖、有烫染等，同时美容门店的服务人员针对顾客A增加了一个新标签：热爱烘焙。则基准特征标签集内女性用户增加1，长发用户增加1、烫染标签和长发标签关联性增加、同时基准特征标签集内新增一个特征标签：“热爱烘焙”。

如上所述，在将所述基准特征标签集发送给美容行业的美容门店之后，经过一段时间的积累，可对所述基准特征标签集进行调整，以使调整后的基准特征标签集中包含的特征标签能够更加准确和全面，并且将调整后的基准特征标签集同步至美容行业的美容门店，由美容门店继续在业务处理的过程中进行积累，最终通过“累积——>统计——>调整——>再累积”这样反复的流程，形成更加成熟稳定的特征标签集。具体的，对所述基准特征标签集的调整采用如下方式实现：判断所述基准特征标签集包含的所述美容行业的特征标签对应的美容用户数目是否超出预设数目阈值区间，若是，则针对所述基准特征标签集包含的所述美容行业的特征标签进行调整，获得目标特征标签集；和/或，判断所述基准特征标签集包含的所述美容行业的特征标签之间的关联关系是否失衡，若是，则针对所述基准特征标签集包含的所述美容行业的特征标签之间的关联关系进行调整，获得所述目标特征标签集。

例如，经过美容门店一段时间的积累，基准特征标签集中包含的特征标签在更新后进行累积统计调整，发现基准特征标签集需要进行以下调整：(1)长发特征标签和烫染特征标签的关联性增加；(2)消费能力超过10万的特征标签和消费偏好为境外旅游的特征标签关联性增加；(3)大多美容用户会关注食物偏好，比如素食、养生、外卖等，因此在基准特征标签集中新增一类特征标签：食物偏好。

在具体实施时，基于用户特征信息以及对应特征标签的数据标准化，通过对所述目标特征标签集进行数据分析统计，可方便的输出数据报表，比如针对美容行业的用户画像信息，使美容行业内的美容门店根据用户画像信息能够更加全面的了解其服务的美容用户的群体特征，从而提供更好的美容服务，比如，通过对当前目标特征标签集进行数据统计发现，美容行业内的用户特征为：80％为30岁～50岁的女性、70％年消费能力在5万以上、50％的用户关注减肥塑形、40％的用户关注美白保湿等。此外，还针对一家或者多家美容门店进行数据分析统计以输出用户画像信息，比如某美容门店的美容用户群体中，90％为女性用户，该门店美容用户的平均年消费能力高于美容行业平均水平等。

本申请提供的一种用户特征标签的统计装置实施例如下：

在上述的实施例中，提供了一种用户特征标签的统计方法，与之相对应的，本申请还提供了一种用户特征标签的统计装置，下面结合附图进行说明。

参照附图4，其示出了本申请提供的一种用户特征标签的统计装置实施例的示意图。

由于装置实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关的部分请参见上述提供的方法实施例的对应说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。

本申请提供一种用户特征标签的统计装置，包括：

基准特征标签集生成单元401，用于根据业务方所属业务领域的基准用户特征，生成适于所述业务领域的基准特征标签集；

用户特征信息获取单元402，用于接收所述业务方针对用户进行业务处理时提交的用户特征信息；

基准特征标签集更新单元403，用于利用所述用户特征信息在所述业务领域对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新；

其中，所述基准特征标签集包含所述业务领域的特征标签、所述基准用户特征与所述特征标签的对应关系以及所述特征标签之间的关联程度。

可选的，所述基准用户特征由至少一个特征维度的用户特征组成，每个特征维度的用户特征包含至少一级子维度的子特征信息，且所述子维度的子特征信息与所述特征维度的用户特征组成、下级子维度的子特征信息与上级子维度的子特征信息具有从属关系；并且，所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签与最低一级子维度的子特征信息对应，每个子维度的子特征信息对应的特征标签的数目大于或者等于1。

可选的，所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签，还记录有该特征标签对应的用户数目；且所述基准特征标签集包含所述业务领域的特征标签之间的关联程度，根据所述特征标签对应的用户数目来确定。

可选的，所述基准特征标签集更新单元403，具体用于判断所述基准特征标签集中是否存在与所述用户特征信息匹配的特征标签，若存在，建立所述特征标签与所述用户的关联关系，并更新所述特征标签对应的用户数目和/或所述特征标签之间的关联程度；若不存在，在所述基准特征标签集中增加所述用户特征信息对应的特征标签。

可选的，所述用户特征标签的统计装置，包括：

用户数目判断单元，用于判断所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签对应的用户数目是否超出预设数目阈值区间，若是，则针对所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签进行调整，获得目标特征标签集；

和/或，特征标签关联关系判断单元，用于判断所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签之间的关联关系是否失衡，若是，则针对所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签之间的关联关系进行调整，获得所述目标特征标签集。

可选的，所述用户特征标签的统计装置，包括：

数据统计单元，用于针对所述业务领域的所述目标特征标签集进行数据统计，根据数据统计结果获得所述业务领域的用户画像信息和/或所述业务领域范围内业务方的用户画像信息。

本申请提供的一种丽人场景下用户特征标签的统计装置实施例如下：

在上述的实施例中，提供了一种丽人场景下用户特征标签的统计方法，与之相对应的，本申请还提供了一种丽人场景下用户特征标签的统计装置，下面结合附图进行说明。

参照附图5，其示出了本申请提供的一种丽人场景下用户特征标签的统计装置实施例的示意图。

由于装置实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关的部分请参见上述提供的丽人场景下用户特征标签的统计方法实施例的对应说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。

本申请提供所述丽人场景下用户特征标签的统计装置，包括：

基准用户特征接收单元501，用于接收丽人门店上传的基准用户特征；

基准特征标签集生成单元502，用于根据所述基准用户特征生成适于所述丽人门店所属丽人行业的基准特征标签集；

用户特征信息接收单元503，用于接收所述丽人门店针对丽人用户进行业务处理时提交的用户特征信息；

基准特征标签集更新单元504，用于利用所述用户特征信息在所述丽人行业对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新；

其中，所述基准特征标签集包含所述丽人行业的特征标签、所述基准用户特征与所述特征标签的对应关系以及所述特征标签之间的关联程度。

可选的，所述基准用户特征由至少一个特征维度的用户特征组成，每个特征维度的用户特征包含至少一级子维度的子特征信息，且所述子维度的子特征信息与所述特征维度的用户特征组成、下级子维度的子特征信息与上级子维度的子特征信息具有从属关系；并且，所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签与最低一级子维度的子特征信息对应，每个子维度的子特征信息对应的特征标签的数目大于或者等于1。

可选的，所述丽人场景下用户特征标签的统计装置，包括：

基准特征标签集同步单元，用于向所述丽人行业范围内的丽人门店同步适于所述丽人行业的所述基准特征标签集；

相应的，所述丽人门店在针对所述丽人用户进行业务处理时，参照所述基准特征标签集提交所述丽人用户的用户特征信息。

可选的，所述基准特征标签集包含的所述丽人行业的特征标签，还记录有该特征标签对应的丽人用户数目；且所述基准特征标签集包含所述丽人行业的特征标签之间的关联程度，根据所述特征标签对应的丽人用户数目来确定。

可选的，所述基准特征标签集更新单元504，具体用于判断所述基准特征标签集中是否存在与所述用户特征信息匹配的特征标签，若存在，建立所述特征标签与所述用户的关联关系，并更新所述特征标签对应的丽人用户数目和/或所述特征标签之间的关联程度；若不存在，在所述基准特征标签集中增加所述用户特征信息对应的特征标签。

可选的，所述丽人场景下用户特征标签的统计装置，包括：

用户数目判断单元，用于判断所述基准特征标签集包含的所述丽人行业的特征标签对应的丽人用户数目是否超出预设数目阈值区间，若是，则针对所述基准特征标签集包含的所述丽人行业的特征标签进行调整，获得目标特征标签集；

和/或，特征标签关联关系判断单元，用于判断所述基准特征标签集包含的所述丽人行业的特征标签之间的关联关系是否失衡，若是，则针对所述基准特征标签集包含的所述丽人行业的特征标签之间的关联关系进行调整，获得所述目标特征标签集。

可选的，所述丽人场景下用户特征标签的统计装置，包括：

数据统计单元，用于针对所述丽人行业的所述目标特征标签集进行数据统计，根据数据统计结果获得所述丽人行业的用户画像信息和/或所述丽人行业范围内丽人门店的用户画像信息。

本申请提供的一种电子设备实施例如下：

在上述的实施例中，提供了一种用户特征标签的统计方法，此外，本申请还提供了一种用于实现所述用户特征标签的统计方法的电子设备，下面结合附图进行说明。

参照附图6，其示出了本实施例提供的一种电子设备的示意图。

本申请提供的所述电子设备实施例描述得比较简单，相关的部分请参见上述提供的所述用户特征标签的统计方法实施例的对应说明即可。下述描述的实施例仅仅是示意性的。

本申请提供一种电子设备，包括：

存储器601和处理器602；

所述存储器601用于存储计算机可执行指令，所述处理器602用于执行如下计算机可执行指令：

根据业务方所属业务领域的基准用户特征，生成适于所述业务领域的基准特征标签集；

获取所述业务方针对用户进行业务处理时提交的用户特征信息；

利用所述用户特征信息在所述业务领域对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新；

其中，所述基准特征标签集包含所述业务领域的特征标签、所述基准用户特征与所述特征标签的对应关系以及所述特征标签之间的关联程度。

可选的，所述基准用户特征由至少一个特征维度的用户特征组成，每个特征维度的用户特征包含至少一级子维度的子特征信息，且所述子维度的子特征信息与所述特征维度的用户特征组成、下级子维度的子特征信息与上级子维度的子特征信息具有从属关系；并且，所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签与最低一级子维度的子特征信息对应，每个子维度的子特征信息对应的特征标签的数目大于或者等于1。

可选的，所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签，还记录有该特征标签对应的用户数目；且所述基准特征标签集包含所述业务领域的特征标签之间的关联程度，根据所述特征标签对应的用户数目来确定。

可选的，所述利用所述用户特征信息在所述业务领域对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新，采用如下方式实现：

判断所述基准特征标签集中是否存在与所述用户特征信息匹配的特征标签，若存在，建立所述特征标签与所述用户的关联关系，并更新所述特征标签对应的用户数目和/或所述特征标签之间的关联程度；若不存在，在所述基准特征标签集中增加所述用户特征信息对应的特征标签。

可选的，所述利用所述用户特征信息在所述业务领域对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新指令执行后，所述处理器602还用于执行如下计算机可执行指令：

判断所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签对应的用户数目是否超出预设数目阈值区间，若是，则针对所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签进行调整，获得目标特征标签集；

和/或，判断所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签之间的关联关系是否失衡，若是，则针对所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签之间的关联关系进行调整，获得所述目标特征标签集。

可选的，所述利用所述用户特征信息在所述业务领域对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新指令执行后，所述处理器602还用于执行如下计算机可执行指令：

针对所述业务领域的所述目标特征标签集进行数据统计，根据数据统计结果获得所述业务领域的用户画像信息和/或所述业务领域范围内业务方的用户画像信息。

本申请提供的另一种电子设备实施例如下：

在上述的实施例中，提供了一种丽人场景下用户特征标签的统计方法，此外，本申请还提供一种用于实现所述丽人场景下用户特征标签的统计方法的电子设备，下面结合附图进行说明。

参照附图7，其示出了本实施例提供的一种电子设备的示意图。

本申请提供的所述电子设备实施例描述得比较简单，相关的部分请参见上述提供的所述丽人场景下用户特征标签的统计方法实施例的对应说明即可。下述描述的实施例仅仅是示意性的。

本申请提供一种电子设备，包括：

存储器701和处理器702；

所述存储器701用于存储计算机可执行指令，所述处理器702用于执行如下计算机可执行指令：

接收丽人门店上传的基准用户特征；

根据所述基准用户特征生成适于所述丽人门店所属丽人行业的基准特征标签集；

接收所述丽人门店针对丽人用户进行业务处理时提交的用户特征信息；

利用所述用户特征信息在所述丽人行业对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新；

其中，所述基准特征标签集包含所述丽人行业的特征标签、所述基准用户特征与所述特征标签的对应关系以及所述特征标签之间的关联程度。

可选的，所述基准用户特征由至少一个特征维度的用户特征组成，每个特征维度的用户特征包含至少一级子维度的子特征信息，且所述子维度的子特征信息与所述特征维度的用户特征组成、下级子维度的子特征信息与上级子维度的子特征信息具有从属关系；并且，所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签与最低一级子维度的子特征信息对应，每个子维度的子特征信息对应的特征标签的数目大于或者等于1。

可选的，所述根据所述基准用户特征生成适于所述丽人门店所属丽人行业的基准特征标签集指令执行后，且所述接收所述丽人门店针对丽人用户进行业务处理时提交的用户特征信息指令执行前，所述处理器702还用于执行如下计算机可执行指令：

向所述丽人行业范围内的丽人门店同步适于所述丽人行业的所述基准特征标签集；

相应的，所述丽人门店在针对所述丽人用户进行业务处理时，参照所述基准特征标签集提交所述丽人用户的用户特征信息。

可选的，所述基准特征标签集包含的所述丽人行业的特征标签，还记录有该特征标签对应的丽人用户数目；且所述基准特征标签集包含所述丽人行业的特征标签之间的关联程度，根据所述特征标签对应的丽人用户数目来确定。

可选的，所述利用所述用户特征信息在所述丽人行业对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新，采用如下方式实现：

判断所述基准特征标签集中是否存在与所述用户特征信息匹配的特征标签，若存在，建立所述特征标签与所述用户的关联关系，并更新所述特征标签对应的丽人用户数目和/或所述特征标签之间的关联程度；若不存在，在所述基准特征标签集中增加所述用户特征信息对应的特征标签。

可选的，所述利用所述用户特征信息在所述丽人行业对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新指令执行后，所述处理器702还用于执行如下计算机可执行指令：

判断所述基准特征标签集包含的所述丽人行业的特征标签对应的丽人用户数目是否超出预设数目阈值区间，若是，则针对所述基准特征标签集包含的所述丽人行业的特征标签进行调整，获得目标特征标签集；

和/或，判断所述基准特征标签集包含的所述丽人行业的特征标签之间的关联关系是否失衡，若是，则针对所述基准特征标签集包含的所述丽人行业的特征标签之间的关联关系进行调整，获得所述目标特征标签集。

可选的，所述利用所述用户特征信息在所述丽人行业对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新指令执行后，所述处理器702还用于执行如下计算机可执行指令：

针对所述丽人行业的所述目标特征标签集进行数据统计，根据数据统计结果获得所述丽人行业的用户画像信息和/或所述丽人行业范围内丽人门店的用户画像信息。

本申请虽然以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本申请，任何本领域技术人员在不脱离本申请的精神和范围内，都可以做出可能的变动和修改，因此本申请的保护范围应当以本申请权利要求所界定的范围为准。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

Claims (10)

1.一种用户特征标签的统计方法，其特征在于，包括：

根据业务方所属业务领域的基准用户特征，生成适于所述业务领域的基准特征标签集；

获取所述业务方针对用户进行业务处理时提交的用户特征信息；

利用所述用户特征信息在所述业务领域对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新；

其中，所述基准特征标签集包含所述业务领域的特征标签、所述基准用户特征与所述特征标签的对应关系以及所述特征标签之间的关联程度。

2.根据权利要求1所述的用户特征标签的统计方法，其特征在于，所述基准用户特征由至少一个特征维度的用户特征组成，每个特征维度的用户特征包含至少一级子维度的子特征信息，且所述子维度的子特征信息与所述特征维度的用户特征组成、下级子维度的子特征信息与上级子维度的子特征信息具有从属关系；

并且，所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签与最低一级子维度的子特征信息对应，每个子维度的子特征信息对应的特征标签的数目大于或者等于1。

3.根据权利要求2所述的用户特征标签的统计方法，其特征在于，所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签，还记录有该特征标签对应的用户数目；且所述基准特征标签集包含所述业务领域的特征标签之间的关联程度，根据所述特征标签对应的用户数目来确定。

4.一种丽人场景下用户特征标签的统计方法，其特征在于，包括：

接收丽人门店上传的基准用户特征；

根据所述基准用户特征生成适于所述丽人门店所属丽人行业的基准特征标签集；

接收所述丽人门店针对丽人用户进行业务处理时提交的用户特征信息；

利用所述用户特征信息在所述丽人行业对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新；

其中，所述基准特征标签集包含所述丽人行业的特征标签、所述基准用户特征与所述特征标签的对应关系以及所述特征标签之间的关联程度。

5.根据权利要求4所述的丽人场景下用户特征标签的统计方法，其特征在于，所述基准用户特征由至少一个特征维度的用户特征组成，每个特征维度的用户特征包含至少一级子维度的子特征信息，且所述子维度的子特征信息与所述特征维度的用户特征组成、下级子维度的子特征信息与上级子维度的子特征信息具有从属关系；

并且，所述基准特征标签集包含的所述业务领域的特征标签与最低一级子维度的子特征信息对应，每个子维度的子特征信息对应的特征标签的数目大于或者等于1。

6.根据权利要求5所述的丽人场景下用户特征标签的统计方法，其特征在于，所述根据所述基准用户特征生成适于所述丽人门店所属丽人行业的基准特征标签集步骤执行后，且所述接收所述丽人门店针对丽人用户进行业务处理时提交的用户特征信息步骤执行前，执行如下操作：

向所述丽人行业范围内的丽人门店同步适于所述丽人行业的所述基准特征标签集；

相应的，所述丽人门店在针对所述丽人用户进行业务处理时，参照所述基准特征标签集提交所述丽人用户的用户特征信息。

7.一种用户特征标签的统计装置，其特征在于，包括：

基准特征标签集生成单元，用于根据业务方所属业务领域的基准用户特征，生成适于所述业务领域的基准特征标签集；

用户特征信息获取单元，用于接收所述业务方针对用户进行业务处理时提交的用户特征信息；

基准特征标签集更新单元，用于利用所述用户特征信息在所述业务领域对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新；

其中，所述基准特征标签集包含所述业务领域的特征标签、所述基准用户特征与所述特征标签的对应关系以及所述特征标签之间的关联程度。

8.一种丽人场景下用户特征标签的统计装置，其特征在于，包括：

基准用户特征接收单元，用于接收丽人门店上传的基准用户特征；

基准特征标签集生成单元，用于根据所述基准用户特征生成适于所述丽人门店所属丽人行业的基准特征标签集；

用户特征信息接收单元，用于接收所述丽人门店针对丽人用户进行业务处理时提交的用户特征信息；

基准特征标签集更新单元，用于利用所述用户特征信息在所述丽人行业对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新；

其中，所述基准特征标签集包含所述丽人行业的特征标签、所述基准用户特征与所述特征标签的对应关系以及所述特征标签之间的关联程度。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器和处理器；

所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令：

根据业务方所属业务领域的基准用户特征，生成适于所述业务领域的基准特征标签集；

获取所述业务方针对用户进行业务处理时提交的用户特征信息；

利用所述用户特征信息在所述业务领域对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新；

其中，所述基准特征标签集包含所述业务领域的特征标签、所述基准用户特征与所述特征标签的对应关系以及所述特征标签之间的关联程度。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器和处理器；

所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令：

接收丽人门店上传的基准用户特征；

根据所述基准用户特征生成适于所述丽人门店所属丽人行业的基准特征标签集；

接收所述丽人门店针对丽人用户进行业务处理时提交的用户特征信息；

利用所述用户特征信息在所述丽人行业对应的特征标签对所述基准特征标签集进行更新；

其中，所述基准特征标签集包含所述丽人行业的特征标签、所述基准用户特征与所述特征标签的对应关系以及所述特征标签之间的关联程度。