CN110727860A - 基于互联网美容平台的用户画像方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种基于互联网美容平台的用户画像方法、装置、设备及介质。包括：采集用户数据，从用户数据中提取用户属性数据和用户行为数据；对用户属性数据进行聚类分析获得用户属性特征集合并根据用户属性标签库对其进行标签匹配，获得用户属性标签；对用户行为数据进行聚类分析获得用户行为特征集合并根据用户行为标签库对其进行标签匹配，获得用户行为标签；将用户属性标签和用户行为标签作为用户画像与用户账户标识进行关联后保存，本发明采用聚类分析算法从用户属性和用户行为维度分别获取用户的标签，然后根据用户标签定义用户画像，能够有效地对用户画像进行精准描绘，有助于美容平台根据用户画像为用户提供更优质的美容服务。
Description
技术领域
本发明涉及用户画像领域，尤其涉及一种基于互联网美容平台的用户画像方法、装置、设备及介质。
背景技术
随着社会经济的发展，居民生活水平的提高，人们对于美的追求和消费的意愿也明显增加，在我国美容行业蓬勃发展的二十多年里，因需求不同催生出两大主要业态，即生活美容与医疗美容。其中，生活美容就是我们常说的美容院，或者现在很流行的皮肤管理中心，它也属于生活美容的范畴，而医疗美容则是指运用手术、药物等进行人体修复与重塑。
在互联网经济时代，用户画像对企业的重要性不言而喻，所谓用户画像，即用户信息标签化，企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据，抽象出一个用户的特征全貌。用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。
随着近年来互联网经济的飞速发展，美容行业也不再局限于线下销售模式，各类互联网美容平台的面市也为广大人民群众提供了便捷、高效的美容服务。因此为尽可能的为用户提供更优质、更符合用户喜好与需求的美容服务，就亟需建立一个基于互联网美容平台的用户画像体系。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
有鉴于此，本发明提出了一种基于互联网美容平台的用户画像方法、装置、设备及介质，旨在解决现有技术并未基于互联网美容平台为用户构建用户画像的技术问题。
本发明的技术方案是这样实现的：
一方面，本发明提供了一种基于互联网美容平台的用户画像方法，基于互联网美容平台的用户画像方法包括以下步骤：
S1，采集互联网美容平台中注册用户的用户数据，从用户数据中提取用户属性数据和用户行为数据；
S2，获取网络用户属性，根据该网络用户属性建立用户属性标签库，对用户属性数据进行聚类分析获得用户属性特征集合，根据用户属性标签库对用户属性特征集合中的用户属性特征进行标签匹配，获得匹配成功的用户属性标签；
S3，获取网络用户行为特征，根据该网络用户行为特征建立用户行为标签库，对用户行为数据进行聚类分析获得用户行为特征集合，根据用户行为标签库对用户行为特征集合中的用户行为特征进行标签匹配，获得匹配成功的用户行为标签；
S4，从注册用户的注册信息中提取用户账户标识，将用户属性标签以及用户行为标签作为注册用户对应的用户画像与用户账户标识进行关联后保存至数据库。
在以上技术方案的基础上，优选的，步骤S1中，采集互联网美容平台中注册用户的用户数据，从用户数据中提取用户属性数据和用户行为数据，还包括以下步骤，在互联网美容平台对应的程序代码中设置数据埋点，通过数据埋点循环采集互联网美容平台中注册用户的用户数据；分别按用户属性维度和用户行为维度对用户数据进行数据提取，获得用户属性维度对应的用户属性数据，以及用户行为维度对应的用户行为数据。
在以上技术方案的基础上，优选的，步骤S2中，对用户属性数据进行聚类分析获得用户属性特征集合，根据用户属性标签库对用户属性特征集合中的用户属性特征进行标签匹配，获得匹配成功的用户属性标签，还包括以下步骤，对用户属性数据进行聚类分析获得用户属性特征集合；对用户属性特征集合中的用户属性特征进行遍历，将当前遍历到的用户属性特征作为待匹配属性特征与用户属性标签库中包含的用户属性标签进行匹配；将匹配成功的用户属性标签作为待匹配属性特征对应的用户属性标签，对用户属性特征集合循环执行遍历操作以获取用户属性特征集合对应的用户属性标签。
在以上技术方案的基础上，优选的，步骤S3中，对用户行为数据进行聚类分析获得用户行为特征集合，根据用户行为标签库对用户行为特征集合中的用户行为特征进行标签匹配，获得匹配成功的用户行为标签，还包括以下步骤，对用户行为数据进行聚类分析获得用户行为特征集合；对用户行为特征集合中的用户行为特征进行遍历，将当前遍历到的用户行为特征作为待匹配行为特征与用户行为标签库中包含的用户行为标签进行匹配；将匹配成功的用户行为标签作为待匹配行为特征对应的用户行为标签，对用户行为特征集合循环执行遍历操作以获取用户行为特征集合对应的用户行为标签。
在以上技术方案的基础上，优选的，步骤S4中，从注册用户的注册信息中提取用户账户标识，将用户属性标签以及用户行为标签作为注册用户对应的用户画像与用户账户标识进行关联后保存至数据库，还包括以下步骤，从注册用户的注册信息中提取用户账户标识；读取未填写的空白键值表，将该用户账户标识写入空白键值表的键表项中，将用户属性标签以及用户行为标签作为注册用户对应的用户画像写入空白键值表的值表项中，得到待存储键值表；将待存储键值表保存至数据库。
在以上技术方案的基础上，优选的，还包括步骤，建立美容平台活动推送表，每隔设定时间周期对美容平台活动推送表进行刷新以检测是否存在新添加的美容活动；在存在新添加的美容活动时，获取新添加的美容活动对应的活动详细信息；根据活动详细信息确定该美容活动所针对的用户群体并获取该用户群体的用户标签；根据该用户标签在数据库保存的键值表中查找对应的目标用户账户标识，根据查找到的目标用户账户标识确定待推送用户，将新添加的美容活动推送至待推送用户。
在以上技术方案的基础上，优选的，根据活动详细信息确定该活动所针对的用户群体并获取该用户群体的用户标签，还包括以下步骤，根据活动详细信息确定该活动所针对的用户群体，获取该用户群体对应的群体属性标签以及群体行为标签，该群体属性标签包年龄段、性别、职业以及个人收支情况，该群体行为标签包括参与美容活动的频率、消费次数以及活动平均消费金额；根据该用户群体对应的群体属性标签以及群体行为标签确定该用户群体对应的用户标签。
更进一步优选的，基于互联网美容平台的用户画像装置包括：
采集模块，用于采集互联网美容平台中注册用户的用户数据，从用户数据中提取用户属性数据和用户行为数据；
匹配模块，用于获取网络用户属性，根据该网络用户属性建立用户属性标签库，对用户属性数据进行聚类分析获得用户属性特征集合，根据用户属性标签库对用户属性特征集合中的用户属性特征进行标签匹配，获得匹配成功的用户属性标签；
匹配模块，还用于获取网络用户行为特征，根据该网络用户行为特征建立用户行为标签库，对用户行为数据进行聚类分析获得用户行为特征集合，根据用户行为标签库对用户行为特征集合中的用户行为特征进行标签匹配，获得匹配成功的用户行为标签；
关联模块，用于从注册用户的注册信息中提取用户账户标识，将用户属性标签以及用户行为标签作为注册用户对应的用户画像与用户账户标识进行关联后保存至数据库。
第二方面，基于互联网美容平台的用户画像方法还包括一种设备，设备包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的基于互联网美容平台的用户画像方法程序，基于互联网美容平台的用户画像方法程序配置为实现如上文的基于互联网美容平台的用户画像方法的步骤。
第三方面，基于互联网美容平台的用户画像方法还包括一种介质，介质为计算机介质，计算机介质上存储有基于互联网美容平台的用户画像方法程序，基于互联网美容平台的用户画像方法程序被处理器执行时实现如上文的基于互联网美容平台的用户画像方法的步骤。
本发明的一种基于互联网美容平台的用户画像方法相对于现有技术具有以下有益效果：
(1)通过采集互联网美容平台中注册用户的用户数据，从用户数据中提取用户属性数据和用户行为数据；获取网络用户属性，根据该网络用户属性建立用户属性标签库，对用户属性数据进行聚类分析获得用户属性特征集合，根据用户属性标签库对用户属性特征集合中的用户属性特征进行标签匹配，获得匹配成功的用户属性标签；获取网络用户行为特征，根据该网络用户行为特征建立用户行为标签库，对用户行为数据进行聚类分析获得用户行为特征集合，根据用户行为标签库对用户行为特征集合中的用户行为特征进行标签匹配，获得匹配成功的用户行为标签，由于是通过采集不同维度的用户数据再根据聚类算法对采集的用户数据进行聚类分析，能够准确地提取到用户的属性特征和行为特征。
(2)通过预先建立的用户属性标签库和用户行为标签库对提取到的属性特征和行为特征分别进行标签匹配，保证了最终根据用户属性标签以及用户行为标签生成的用户画像更贴合实际，能够准确的反映用户的个性特点，将用户画像与用户账户标识进行关联保存有利于后续根据该关联关系实现对用户画像的准确、快速的提取。
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是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备的结构示意图；
图2为本发明基于互联网美容平台的用户画像方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明基于互联网美容平台的用户画像方法第一实施例的功能模块示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施方式，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，该设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(Central ProcessingUnit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。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、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(WIreless-FIdelity，WI-FI)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对设备的限定，在实际应用中设备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1所示，作为一种介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及基于互联网美容平台的用户画像方法程序。
在图1所示的设备中，网络接口1004主要用于建立设备与存储基于互联网美容平台的用户画像方法系统中所需的所有数据的服务器的通信连接；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明基于互联网美容平台的用户画像方法设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在基于互联网美容平台的用户画像方法设备中，基于互联网美容平台的用户画像方法设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的基于互联网美容平台的用户画像方法程序，并执行本发明实施提供的基于互联网美容平台的用户画像方法。
结合图2，图2为本发明基于互联网美容平台的用户画像方法第一实施例的流程示意图。
本实施例中，基于互联网美容平台的用户画像方法包括以下步骤：
S1，采集互联网美容平台中注册用户的用户数据，从用户数据中提取用户属性数据和用户行为数据。
应当理解的是，本实施例互联网美容平台可以是一种能够为用户提供美容服务咨询、预约挂号、产品购买以及其它美容医疗服务的网络平台。用户可以在互联网美容平台上的用户注册页面中输入账户名、密码、联系方式以及身份证号或手机号进行用户注册。
应理解的是，用户数据包括用户属性数据和用户行为数据。其中，用户属性数据可以是用来表征用户属性特征的数据，例如，性别：男/女，年龄：少年(7～17)/青年(18～40)/中年(41～65)/老年(66岁以上)，地域：省/市/县/区，收入水平：中/高/低，学历：高中/本科/硕士，职业等基本属性。用户行为数据可以是用来表征用户在参与美容活动或者是操作互联网美容平台时的行为特征数据，例如，账户登录频率、美容偏好项目，美容活动参与频率、美容项目的偏好价格区间、近期消费次数、消费总额以及活动平均消费金额等。
相应地，可在互联网美容平台对应的程序代码中设置数据埋点，通过数据埋点循环采集互联网美容平台中注册用户的用户数据；分别按用户属性维度和用户行为维度对用户数据进行数据提取，获得用户属性维度对应的用户属性数据，以及用户行为维度对应的用户行为数据。
应理解的是，数据埋点可以是设置在互联网美容平台对应的程序代码中的数据采集代码或脚本，这些数据采集代码可设置在互联网美容平台的关键功能点(例如登录、支付、信息修改、活动页面跳转/浏览等)所对应的程序代码中。用户属性维度包括但不限于性别、年龄、职业、收入、住址、学历等维度，用户行为维度包括但不限于账户登录、活动参与、活动消费、服务下单、账户充值、账户信息修改等维度。
S2，获取网络用户属性，根据该网络用户属性建立用户属性标签库，对用户属性数据进行聚类分析获得用户属性特征集合，根据用户属性标签库对用户属性特征集合中的用户属性特征进行标签匹配，获得匹配成功的用户属性标签。
应当理解的是，用户属性标签库可以是根据不同的用户属性特征建立的标签数据库，该标签数据库中包含的属性标签可用来对用户进行属性定义，例如根据用户A的属性数据将用户A的用户属性标签定义为女、年龄40岁、高收入、律师、硕士学历；根据用户B的属性数据将用户B的用户属性标签定义为女、年龄30、中等收入、自由职业、本科学历等等。
相应地，对用户属性数据进行聚类分析获得用户属性特征集合；对用户属性特征集合中的用户属性特征进行遍历，将当前遍历到的用户属性特征作为待匹配属性特征与用户属性标签库中包含的用户属性标签进行匹配；将匹配成功的用户属性标签作为待匹配属性特征对应的用户属性标签，对用户属性特征集合循环执行遍历操作以获取用户属性特征集合对应的用户属性标签。
应理解的是，聚类分析是指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。本实施例中对用户属性数据进行聚类分析可以是先根据用户属性维度设定相应的聚类维度，然后按照设定的聚类维度对所有的用户属性数据进行聚类，根据聚类结果确定用户属性特征并构建用户属性特征集合，再对用户属性特征集合进行遍历，对遍历到的用户属性特征进行标签匹配，例如，若当前遍历到的属性特征为“收入：2万/月”，通过将该属性特征与用户属性标签库中包含的“收入”维度的用户属性标签[低收入：低于5000元/月、中等收入：高于5000元/月，低于12000元/月、中高收入：高于12000元/月，低于15000元/月、高收入：高于15000元/月]进行匹配后，即可将匹配成功的用户属性标签“高收入：高于15000元/月”作为“收入”维度的属性特征对应的用户属性标签。
S3，获取网络用户行为特征，根据该网络用户行为特征建立用户行为标签库，对用户行为数据进行聚类分析获得用户行为特征集合，根据用户行为标签库对用户行为特征集合中的用户行为特征进行标签匹配，获得匹配成功的用户行为标签。
应当理解的是，用户行为标签库可以是根据不同的用户行为特征建立的标签数据库，该标签数据库中包含的行为标签可用来对用户进行行为定义，例如根据用户C的活动消费行为数据将用户C的用户行为标签定义为，活动参与度：高(参与率80％)、活动消费金额：中(1000元/次)、参与活动项目(皮肤美容)；根据用户D的活动消费行为数据将用户D的用户行为标签定义为，活动参与度：中(参与率45％)、活动消费金额：低(200元/次)、参与活动项目(头发美容)等等。
相应地，对用户行为数据进行聚类分析获得用户行为特征集合；对用户行为特征集合中的用户行为特征进行遍历，将当前遍历到的用户行为特征作为待匹配行为特征与用户行为标签库中包含的用户行为标签进行匹配；将匹配成功的用户行为标签作为待匹配行为特征对应的用户行为标签，对用户行为特征集合循环执行遍历操作以获取用户行为特征集合对应的用户行为标签。
S4：从注册用户的注册信息中提取用户账户标识，将用户属性标签以及用户行为标签作为注册用户对应的用户画像与用户账户标识进行关联后保存至数据库。
应理解的是，用户账户标识可以是能够将不同的用户账户进行区分的标识信息，例如账户注册时分配的账户编码，即账户ID(Identity Document)、用户账户对应的账户名，用户账户绑定的手机号等等。
应理解的是，键值表即由键值对构成的电子表格，键值对“key-value”中键对象“key”可以用来存放从注册信息中提取用户账户标识，值对象“value”则可以用来存放用户画像。所谓用户画像即用户对应的个性/特性标签。考虑到键值表便于维护以及更新，采用键值对的关联方式对用户账户标识和用户画像进行关联，既能够节省存储空间，也能提高数据的查询效率。
相应地，从注册用户的注册信息中提取用户账户标识；读取未填写的空白键值表，将该用户账户标识写入空白键值表的键表项中，将用户属性标签以及用户行为标签作为注册用户对应的用户画像写入空白键值表的值表项中，得到待存储键值表；将待存储键值表保存至数据库。
应理解的是，用户画像对企业而言，有利于针对不同的用户提供更加人性化的服务。为提高美容用户的美容体验，可预先在互联网美容平台中建立一个美容平台活动推送表，该表中存放有各类美容服务活动，以及活动对应的详细信息，例如针对的用户群体、活动时间、活动地址、活动折扣或优惠明细等。互联网美容平台定期对美容平台活动推送表进行扫描，在检测到存在新添加的美容活动时，即可根据活动详细信息确定该活动所针对的用户群体，然后获取用户群体的标签，并根据获取的用户群体的标签对数据库中存放的用户画像进行匹配，然后根据匹配情况来判定是否将该新添加的美容活动推送给对应的用户，以实现活动精准推广的效果。
相应地，建立美容平台活动推送表，每隔设定时间周期对美容平台活动推送表进行刷新以检测是否存在新添加的美容活动；在存在新添加的美容活动时，获取新添加的美容活动对应的活动详细信息；根据活动详细信息确定该美容活动所针对的用户群体并获取该用户群体的用户标签；根据该用户标签在数据库保存的键值表中查找对应的目标用户账户标识，根据查找到的目标用户账户标识确定待推送用户，将新添加的美容活动推送至待推送用户。
相应的，根据活动详细信息确定该活动所针对的用户群体，获取该用户群体对应的群体属性标签以及群体行为标签，该群体属性标签包年龄段、性别、职业以及个人收支情况，该群体行为标签包括参与美容活动的频率、消费次数以及活动平均消费金额；根据该用户群体对应的群体属性标签以及群体行为标签确定该用户群体对应的用户标签。
需要说明的是，以上仅为举例说明，并不对本申请的技术方案构成任何限定。
通过上述描述不难发现，本实施例通过采集互联网美容平台中注册用户的用户数据，从用户数据中提取用户属性数据和用户行为数据；获取网络用户属性，根据该网络用户属性建立用户属性标签库，对用户属性数据进行聚类分析获得用户属性特征集合，根据用户属性标签库对用户属性特征集合中的用户属性特征进行标签匹配，获得匹配成功的用户属性标签；获取网络用户行为特征，根据该网络用户行为特征建立用户行为标签库，对用户行为数据进行聚类分析获得用户行为特征集合，根据用户行为标签库对用户行为特征集合中的用户行为特征进行标签匹配，获得匹配成功的用户行为标签；从注册用户的注册信息中提取用户账户标识，将用户属性标签以及用户行为标签作为注册用户对应的用户画像与用户账户标识进行关联后保存至数据库，能够根据采集的用户数据以及预先构建的用户属性标签和用户行为标签库采用聚类分析方法从用户属性和用户行为维度分别获取用户的标签，然后根据用户标签定义用户画像，能够有效的对用户的用户画像进行精准描绘，有助于美容平台根据用户画像为用户提供更优质的服务。
此外，本发明实施例还提出一种基于互联网美容平台的用户画像装置。如图3所示，该基于互联网美容平台的用户画像装置包括：采集模块10、匹配模块20、关联模块30。
采集模块10，用于采集互联网美容平台中注册用户的用户数据，从用户数据中提取用户属性数据和用户行为数据；
匹配模块20，用于获取网络用户属性，根据该网络用户属性建立用户属性标签库，对用户属性数据进行聚类分析获得用户属性特征集合，根据用户属性标签库对用户属性特征集合中的用户属性特征进行标签匹配，获得匹配成功的用户属性标签；
匹配模块20，还用于获取网络用户行为特征，根据该网络用户行为特征建立用户行为标签库，对用户行为数据进行聚类分析获得用户行为特征集合，根据用户行为标签库对用户行为特征集合中的用户行为特征进行标签匹配，获得匹配成功的用户行为标签；
关联模块30，用于从注册用户的注册信息中提取用户账户标识，将用户属性标签以及用户行为标签作为注册用户对应的用户画像与用户账户标识进行关联后保存至数据库。
此外，需要说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。
另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的基于互联网美容平台的用户画像方法，此处不再赘述。
此外，本发明实施例还提出一种介质，介质为计算机介质，计算机介质上存储有基于互联网美容平台的用户画像方法程序，基于互联网美容平台的用户画像方法程序被处理器执行时实现如下操作：
S1，采集互联网美容平台中注册用户的用户数据，从用户数据中提取用户属性数据和用户行为数据；
S2，获取网络用户属性，根据该网络用户属性建立用户属性标签库，对用户属性数据进行聚类分析获得用户属性特征集合，根据用户属性标签库对用户属性特征集合中的用户属性特征进行标签匹配，获得匹配成功的用户属性标签；
S3，获取网络用户行为特征，根据该网络用户行为特征建立用户行为标签库，对用户行为数据进行聚类分析获得用户行为特征集合，根据用户行为标签库对用户行为特征集合中的用户行为特征进行标签匹配，获得匹配成功的用户行为标签；
S4，从注册用户的注册信息中提取用户账户标识，将用户属性标签以及用户行为标签作为注册用户对应的用户画像与用户账户标识进行关联后保存至数据库。
进一步地，基于互联网美容平台的用户画像方法程序被处理器执行时还实现如下操作：
在互联网美容平台对应的程序代码中设置数据埋点，通过数据埋点循环采集互联网美容平台中注册用户的用户数据；分别按用户属性维度和用户行为维度对用户数据进行数据提取，获得用户属性维度对应的用户属性数据，以及用户行为维度对应的用户行为数据。
进一步地，基于互联网美容平台的用户画像方法程序被处理器执行时还实现如下操作：
对用户属性数据进行聚类分析获得用户属性特征集合；对用户属性特征集合中的用户属性特征进行遍历，将当前遍历到的用户属性特征作为待匹配属性特征与用户属性标签库中包含的用户属性标签进行匹配；将匹配成功的用户属性标签作为待匹配属性特征对应的用户属性标签，对用户属性特征集合循环执行遍历操作以获取用户属性特征集合对应的用户属性标签。
进一步地，基于互联网美容平台的用户画像方法程序被处理器执行时还实现如下操作：
对用户行为数据进行聚类分析获得用户行为特征集合；对用户行为特征集合中的用户行为特征进行遍历，将当前遍历到的用户行为特征作为待匹配行为特征与用户行为标签库中包含的用户行为标签进行匹配；将匹配成功的用户行为标签作为待匹配行为特征对应的用户行为标签，对用户行为特征集合循环执行遍历操作以获取用户行为特征集合对应的用户行为标签。
进一步地，基于互联网美容平台的用户画像方法程序被处理器执行时还实现如下操作：
从注册用户的注册信息中提取用户账户标识；读取未填写的空白键值表，将该用户账户标识写入空白键值表的键表项中，将用户属性标签以及用户行为标签作为注册用户对应的用户画像写入空白键值表的值表项中，得到待存储键值表；将待存储键值表保存至数据库。
进一步地，基于互联网美容平台的用户画像方法程序被处理器执行时还实现如下操作：
建立美容平台活动推送表，每隔设定时间周期对美容平台活动推送表进行刷新以检测是否存在新添加的美容活动；在存在新添加的美容活动时，获取新添加的美容活动对应的活动详细信息；根据活动详细信息确定该美容活动所针对的用户群体并获取该用户群体的用户标签；根据该用户标签在数据库保存的键值表中查找对应的目标用户账户标识，根据查找到的目标用户账户标识确定待推送用户，将新添加的美容活动推送至待推送用户。
进一步地，基于互联网美容平台的用户画像方法程序被处理器执行时还实现如下操作：
根据活动详细信息确定该活动所针对的用户群体，获取该用户群体对应的群体属性标签以及群体行为标签，该群体属性标签包年龄段、性别、职业以及个人收支情况，该群体行为标签包括参与美容活动的频率、消费次数以及活动平均消费金额；根据该用户群体对应的群体属性标签以及群体行为标签确定该用户群体对应的用户标签。
以上仅为本发明的较佳实施方式而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于互联网美容平台的用户画像方法，其特征在于：包括以下步骤；
S1，采集互联网美容平台中注册用户的用户数据，从用户数据中提取用户属性数据和用户行为数据；
S2，获取网络用户属性，根据该网络用户属性建立用户属性标签库，对用户属性数据进行聚类分析获得用户属性特征集合，根据用户属性标签库对用户属性特征集合中的用户属性特征进行标签匹配，获得匹配成功的用户属性标签；
S3，获取网络用户行为特征，根据该网络用户行为特征建立用户行为标签库，对用户行为数据进行聚类分析获得用户行为特征集合，根据用户行为标签库对用户行为特征集合中的用户行为特征进行标签匹配，获得匹配成功的用户行为标签；
S4，从注册用户的注册信息中提取用户账户标识，将用户属性标签以及用户行为标签作为注册用户对应的用户画像与用户账户标识进行关联后保存至数据库。
2.如权利要求1的基于互联网美容平台的用户画像方法，其特征在于：步骤S1中，采集互联网美容平台中注册用户的用户数据，从用户数据中提取用户属性数据和用户行为数据，还包括以下步骤，在互联网美容平台对应的程序代码中设置数据埋点，通过数据埋点循环采集互联网美容平台中注册用户的用户数据；分别按用户属性维度和用户行为维度对用户数据进行数据提取，获得用户属性维度对应的用户属性数据，以及用户行为维度对应的用户行为数据。
3.如权利要求1的基于互联网美容平台的用户画像方法，其特征在于：步骤S2中，对用户属性数据进行聚类分析获得用户属性特征集合，根据用户属性标签库对用户属性特征集合中的用户属性特征进行标签匹配，获得匹配成功的用户属性标签，还包括以下步骤，对用户属性数据进行聚类分析获得用户属性特征集合；对用户属性特征集合中的用户属性特征进行遍历，将当前遍历到的用户属性特征作为待匹配属性特征与用户属性标签库中包含的用户属性标签进行匹配；将匹配成功的用户属性标签作为待匹配属性特征对应的用户属性标签，对用户属性特征集合循环执行遍历操作以获取用户属性特征集合对应的用户属性标签。
4.如权利要求1的基于互联网美容平台的用户画像方法，其特征在于：步骤S3中，对用户行为数据进行聚类分析获得用户行为特征集合，根据用户行为标签库对用户行为特征集合中的用户行为特征进行标签匹配，获得匹配成功的用户行为标签，还包括以下步骤，对用户行为数据进行聚类分析获得用户行为特征集合；对用户行为特征集合中的用户行为特征进行遍历，将当前遍历到的用户行为特征作为待匹配行为特征与用户行为标签库中包含的用户行为标签进行匹配；将匹配成功的用户行为标签作为待匹配行为特征对应的用户行为标签，对用户行为特征集合循环执行遍历操作以获取用户行为特征集合对应的用户行为标签。
5.如权利要求1的基于互联网美容平台的用户画像方法，其特征在于：步骤S4中，从注册用户的注册信息中提取用户账户标识，将用户属性标签以及用户行为标签作为注册用户对应的用户画像与用户账户标识进行关联后保存至数据库，还包括以下步骤，从注册用户的注册信息中提取用户账户标识；读取未填写的空白键值表，将该用户账户标识写入空白键值表的键表项中，将用户属性标签以及用户行为标签作为注册用户对应的用户画像写入空白键值表的值表项中，得到待存储键值表；将待存储键值表保存至数据库。
6.如权利要求1的基于互联网美容平台的用户画像方法，其特征在于：还包括步骤，建立美容平台活动推送表，每隔设定时间周期对美容平台活动推送表进行刷新以检测是否存在新添加的美容活动；在存在新添加的美容活动时，获取新添加的美容活动对应的活动详细信息；根据活动详细信息确定该美容活动所针对的用户群体并获取该用户群体的用户标签；根据该用户标签在数据库保存的键值表中查找对应的目标用户账户标识，根据查找到的目标用户账户标识确定待推送用户，将新添加的美容活动推送至待推送用户。
7.如权利要求6的基于互联网美容平台的用户画像方法，其特征在于：根据活动详细信息确定该活动所针对的用户群体并获取该用户群体的用户标签，还包括以下步骤，根据活动详细信息确定该活动所针对的用户群体，获取该用户群体对应的群体属性标签以及群体行为标签，该群体属性标签包年龄段、性别、职业以及个人收支情况，该群体行为标签包括参与美容活动的频率、消费次数以及活动平均消费金额；根据该用户群体对应的群体属性标签以及群体行为标签确定该用户群体对应的用户标签。
8.一种基于互联网美容平台的用户画像装置，其特征在于，基于互联网美容平台的用户画像装置包括：
采集模块，用于采集互联网美容平台中注册用户的用户数据，从用户数据中提取用户属性数据和用户行为数据；
匹配模块，用于获取网络用户属性，根据该网络用户属性建立用户属性标签库，对用户属性数据进行聚类分析获得用户属性特征集合，根据用户属性标签库对用户属性特征集合中的用户属性特征进行标签匹配，获得匹配成功的用户属性标签；
匹配模块，还用于获取网络用户行为特征，根据该网络用户行为特征建立用户行为标签库，对用户行为数据进行聚类分析获得用户行为特征集合，根据用户行为标签库对用户行为特征集合中的用户行为特征进行标签匹配，获得匹配成功的用户行为标签；
关联模块，用于从注册用户的注册信息中提取用户账户标识，将用户属性标签以及用户行为标签作为注册用户对应的用户画像与用户账户标识进行关联后保存至数据库。
9.一种设备，其特征在于，设备包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的基于互联网美容平台的用户画像方法程序，基于基于互联网美容平台的用户画像方法程序配置为实现如权利要求1至7任一项的基于互联网美容平台的用户画像方法的步骤。
10.一种介质，其特征在于，介质为计算机介质，计算机介质上存储有基于互联网美容平台的用户画像方法程序，基于互联网美容平台的用户画像方法程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项的基于互联网美容平台的用户画像方法的步骤。
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