CN111091351A - 用户画像构建方法、装置、电子设备和可读存储介质 - Google Patents

用户画像构建方法、装置、电子设备和可读存储介质 Download PDF

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侯玥
续玥
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Abstract

本申请实施例提供了一种用户画像构建方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及人工智能技术领域。该用户画像构建方法，首先获取所要构建的用户画像对应的预设应用场景，根据所述预设应用场景生成至少一个维度标签，所述维度标签用于指示不同应用场景分别所需的用户信息。接着基于多个预设信息采集渠道采集得到各所述维度标签所对应的用户信息。最后根据所述用户信息构建用户画像。该方法通过多个预设的信息采集渠道，全方位获取用户信息，根据用户信息进行用户画像，提高了用户画像的准确性。

Description

用户画像构建方法、装置、电子设备和可读存储介质
技术领域
本申请涉及人工智能技术领域，具体而言，涉及一种用户画像构建方法、装置、电子设备和可读存储介质。
背景技术
用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。
例如，传统政务服务咨询及办理过程中，仅通过公众主体的历史咨询办事记录去获取公众的真实信息，如手机号、身份证、工作单位和居住地等信息。在咨询或现场办理过程中，此类信息仅作为人工服务的辅助信息，并未做到公众画像标签化，从而无法实现个性化信息推送，会出现办理业务时工作人员重复询问用户的相关信息，导致用户体验差等情况。如何建立准确的用户画像是当前亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本申请提供了一种用户画像构建方法、装置、电子设备和可读存储介质，以解决上述问题。
本申请的实施例可以这样实现：
第一方面，实施例提供一种用户画像构建方法，所述方法包括：
获取所要构建的用户画像对应的预设应用场景，根据所述预设应用场景生成至少一个维度标签，所述维度标签用于指示不同应用场景分别所需的用户信息；
基于多个预设信息采集渠道采集得到各所述维度标签所对应的用户信息；
根据所述用户信息构建用户画像。
在可选的实施方式中，所述预设信息采集渠道包括公众交互采集渠道和真实身份采集渠道，所述基于多个预设信息采集渠道采集得到各所述维度标签所对应的用户信息的步骤包括：
基于所述真实身份采集渠道和所述公众交互采集渠道采集得到各所述维度标签所对应的用户信息。
在可选的实施方式中，所述根据所述用户信息构建用户画像的步骤包括：
根据所述用户信息构建初始用户画像；
重复执行基于多个预设信息采集渠道采集得到各所述维度标签所指示的用户信息的步骤；
实时获取和存储采集得到的新的用户信息，根据预设条件判断是否需要基于所述新的用户信息更新所述初始用户画像，若是，则基于所述新的用户信息更新所述初始用户画像，得到更新后的用户画像。
在可选的实施方式中，实时获取和存储采集得到的新的用户信息，根据预设条件判断是否需要基于所述新的用户信息更新所述初始用户画像，若是，则基于所述新的用户信息更新所述初始用户画像，得到更新后的用户画像的步骤包括：
实时获取和存储采集得到的新的用户信息，记录得到所述新的用户信息的时间，并将该时间作为第一时间；
记录得到用于构建初始用户画像的用户信息的时间，并将该时间作为第二时间；
计算所述第二时间与所述第一时间的时间差值，并判断所述时间差值是否大于第一预设阈值，若大于，则基于所述新的用户信息更新所述初始用户画像，得到更新后的用户画像。
在可选的实施方式中，所述方法还包括：
若所述时间差值不大于第一预设阈值，则实时获取和存储采集得到的新的用户信息，统计每种新的用户信息的存储次数；
根据每种所述新的用户信息的存储次数，计算每种所述新的用户信息更新的概率；
判断各所述新的用户信息更新的概率是否大于第二预设阈值，若大于，则基于所述新的用户信息更新所述初始用户画像，得到更新后的用户画像。
在可选的实施方式中，所述方法还包括：
对所述用户画像进行可视化处理，获得可视化的用户画像，并进行展示。
在可选的实施方式中，所述对所述用户画像进行可视化处理，获得可视化的用户画像的步骤包括：
基于React前端框架或VUE前端框架，对所述用户画像进行可视化处理，获得可视化的用户画像。
第二方面，实施例提供一种用户画像构建装置，所述方法包括：
获取模块，用于获取所要构建的用户画像对应的预设应用场景，根据所述预设应用场景生成至少一个维度标签，所述维度标签用于指示不同应用场景分别所需的用户信息；
采集模块，用于基于多个预设信息采集渠道采集得到各所述维度标签所对应的用户信息；
构建模块，用于根据所述用户信息构建用户画像。
第三方面，实施例提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器、存储器及总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器及所述存储器之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行前述实施方式中任意一项所述的用户画像构建方法的步骤。
第四方面，实施例提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现前述实施方式中任一项所述的用户画像构建方法。
本申请实施例提供的用户画像构建方法，通过通过多个预设的信息采集渠道，全方位获取用户信息，根据用户信息进行用户画像，提高了用户画像的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
图2为本申请实施例提供的一种用户画像构建方法的流程图。
图3为本申请实施例提供的图2中步骤S3的子步骤示意图。
图4为本申请实施例提供的可视化的用户画像。
图5为本申请实施例提供的用户画像构建装置的功能模块框图。
图标：100-电子设备；110-存储器；120-处理器；130-用户画像构建装置；131-获取模块；132-采集模块；133-构建模块。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
此外，若出现术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例中的特征可以相互结合。
如背景技术所介绍，传统政务服务咨询及办理过程中，仅通过公众主体的历史咨询办事记录去获取公众的真实信息，如手机号、身份证、工作单位和居住地等信息。在咨询或现场办理过程中，此类信息仅作为人工服务的辅助信息，并未做到公众画像标签化，从而无法实现个性化信息推送，会出现办理业务时工作人员重复询问用户的相关信息，导致用户体验差等情况。如何建立准确的用户画像，以提高政务服务的用户体验是当前亟需解决的问题。
有鉴于此，本申请提供了一种用户画像构建方法，该方法通过多个预设的信息采集渠道，全方位获取用户信息，根据用户信息进行用户画像，提高了用户画像的准确性，从而提高了政务服务的用户体验。下面对上述方案进行详细阐述。
请参阅图1，图1为本申请实施例提供的一种电子设备100的结构示意图。所述设备可以包括处理器120、存储器110、用户画像构建装置130及总线，所述存储器110存储有所述处理器120可执行的机器可读指令，当电子设备100运行时，所述处理器120及所述存储器110之间通过总线通信，所述处理器120执行所述机器可读指令，并执行用户画像构建方法的步骤。
所述存储器110、处理器120以及其他各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现信号的传输或交互。
例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。用户画像构建装置130包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器110中的软件功能模块。所述处理器120用于执行存储器110中存储的可执行模块，例如所述用户画像构建装置130所包括的软件功能模块或计算机程序。
其中，存储器110可以是，但不限于，随机读取存储器(Random Access memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。
处理器120可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。上述处理器120可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，简称NP)等。
还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
本实施例中，存储器110用于存储程序，处理器120用于在接收到执行指令后，执行所述程序。本申请实施例任一实施方式所揭示的流程定义的方法可以应用于处理器120中，或者由所述处理器120实现。
可以理解，图1所示的结构仅为示意。电子设备100还可以具有比图1所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
本申请实施例提供了一种用户画像构建方法，应用于上述的电子设备100，请结合参阅图2，图2为本申请实施例提供的一种用户画像构建方法的流程图。下面对图2所示的具体流程进行详细描述。
步骤S1，获取所要构建的用户画像对应的预设应用场景，根据所述预设应用场景生成至少一个维度标签，所述维度标签用于指示不同应用场景分别所需的用户信息。
步骤S2，基于多个预设信息采集渠道采集得到各所述维度标签所对应的用户信息。
步骤S3，根据所述用户信息构建用户画像。
其中，用户画像是根据用户的社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而“标签”是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。贴“标签”之前则要确认用户画像的应用场景，根据不同的应用场景选择不同的维度标签。
应用场景可以是金融银行、政务服务、报纸期刊、电商服务等。例如，当应用场景是电商服务时，贴合此应用场景的维度标签可以是年龄、性别、身高、收入等级、近期浏览内容、潜在需求等。
又例如，当应用场景是报纸期刊时，贴合此应用场景的维度标签可以是年龄、性别、阅读时间、阅读平台、阅读喜好等。
作为一种实施方式，本申请实施例以政务服务为预设应用场景，对应需要的特征可以包括：用户的基础信息，例如，手机号、身份证号、性别、出生年月、家庭情况、学历情况及职业情况等。还可以包括服务特征，例如，接触渠道、用户的公众类别、生命周期、特定对象、工作地、居住地及近期交互次数等。还可以包括咨询主题，例如，主题环节、主题事项以及接触部门等。
进一步地，请结合参阅表1，上述服务特征可具体包括如表1所示的维度标签，以及不同维度标签对应的标签名称(不同维度标签所对应的用户信息)。
表1服务特征所包括的维度标签
Figure BDA0002319242290000101
Figure BDA0002319242290000111
请结合参阅表2，上述咨询主题可具体包括如表2所示的维度标签，以及不同维度标签对应的标签名称。
表2咨询主题所包括的维度标签
Figure BDA0002319242290000112
Figure BDA0002319242290000121
可以理解的是，表1及表2中的内容仅仅作为例举，实际使用中，还可以包括更多或更少的维度标签及维度标签对应的标签名称。
综上可知，本申请实施例通过多个预设的信息采集渠道，全方位获取用户信息，根据用户信息进行用户画像，提高了用户画像的准确性，从而提高了政务服务的用户体验。
进一步地，作为一种可选的实施方式，本申请实施例中所述预设信息采集渠道包括公众交互采集渠道和真实身份采集渠道。可基于所述真实身份采集渠道和所述公众交互采集渠道采集得到各所述维度标签所对应的用户信息。以基于用户信息获取如表1或表2中示出的不同维度标签对应的标签名称。
其中，真实身份采集渠道可以是以问卷调查、填表或询问的形式采集用户的真实身份信息。可选的，还可采用对身份证信息进行截取校验的方式获取用户的真实身份信息。例如，实名注册政务服务网站时，留下的手机号和身份证信息。又例如，用户使用政务服务网站在线人工咨询服务时，记录的姓名、手机号、身份证信息。
作为一种可选的实施方式，可根据获取到的用户的真实身份信息生成上述基础信息，例如，姓名、手机号、身份证号、性别、出生年月、家庭情况、学历情况及职业情况等。
作为另一种可选的实施方式，在上述基础上，还可根据基础信息中的一种或多种维度标签进一步生成其他维度标签，例如，可通过“出生年月”和“职业情况”两种维度标签，生成“人生阶段”标签。其中，“人生阶段”维度标签包括的标签名称可以是“在校学生”、“初入职场”、“退休人员”等。例如，用户的“出生年月”为2000年，“职业情况”为无业、则可以生成“人生阶段”为“在校学生”的标签名称。
其中，公众交互采集渠道可以包括应用软件、微信公众号或微信小程序服务。基于应用软件、微信公众号或微信小程序服务，获取用户实名注册留下的姓名、手机号、身份证信息以及用户点击信息，该用户点击信息包括用户点击的感兴趣的信息主题及环节。
公众交互采集渠道还可以包括热线电话咨询自助互动式语音应答(InteractiveVoice Response，IVR)。例如，可基于IVR获取用户的身份证号(自然人)或企业统一信用代码(企业主体)。
公众交互采集渠道还可以包括热线电话人工座席。基于热线电话人工座席获取记录的工单问题分类和内容。
公众交互采集渠道还可以包括政务大厅或委办局办事窗口。基于政务大厅或委办局办事窗口获取办事人员在接件及审批过程中，得到的用户的手机号、办理事项主题、接触部门等信息。
公众交互采集渠道还可以包括线上、线下政务服务问卷调查。通过政务服务问卷调查，获取用户的基本信息。
如此，本申请实施例通过以上不同公众交互采集渠道以及真实身份采集渠道获得用户在政务办理过程中所涉及的用户信息，使用该用户信息进行用户画像构建，提高了所构建的用户画像的精度，从而提高了政务服务的用户体验。
请结合参阅图3，图3为本申请实施例提供的步骤S3的子步骤示意图。可根据步骤S31—步骤S33，实现用户画像的构建。
步骤S31，根据所述用户信息构建初始用户画像。
步骤S32，重复执行基于多个预设信息采集渠道采集得到各所述维度标签所指示的用户信息的步骤。
步骤S33，实时获取和存储采集得到的新的用户信息，根据预设条件判断是否需要基于所述新的用户信息更新所述初始用户画像，若是，则基于所述新的用户信息更新所述初始用户画像，得到更新后的用户画像。
本申请实施例中，从不同的信息采集渠道中不断地实时获取用户信息，使用新的用户信息对用户画像不断更新，使得用户画像更加逼近用户的真实信息，从而提高用户体验。
作为一种可选的实施方式，可通过获取用户信息的时间以及建立初始用户画像的用户信息的时间，判断是否需要更新初始用户画像，获得更新后的用户画像。
首先，实时获取和存储采集得到的新的用户信息，记录得到所述新的用户信息的时间，并将该时间作为第一时间。
其次，记录得到用于构建初始用户画像的用户信息的时间，并将该时间作为第二时间。
最后，计算所述第二时间与所述第一时间的时间差值，并判断所述时间差值是否大于第一预设阈值，若大于，则基于所述新的用户信息更新所述初始用户画像，得到更新后的用户画像。
例如，作为一种可能存在的情况，当得到的维度标签对应的用户信息的内容为非数值类时，例如，得到所述新的用户信息的时间为2019年12月，而得到用于构建初始用户画像的用户信息的时间为2019年1月，第一预设阈值是6个月。通过上述方法可知，第一时间为2019年12月，第二时间为2019年1月，时间差值是12个月，该时间差值大于第一预设阈值，则基于所述新的用户信息更新所述初始用户画像，得到更新后的用户画像。
作为另一种可能存在的情况，当得到的维度标签对应的用户信息的内容为连续数值类时，则通过此平滑函数，根据上一次获得的维度标签对应的用户信息以及当前维度标签对应的用户信息，计算获得当前需要更新的维度标签对应的用户信息。
Pn＝a×P(n-1)+(1-a)P
其中，a第一预设阈值，Pn为当前需要更新的维度标签对应的用户信息，Pn-1为当前维度标签对应的用户信息，P为上一次获得的维度标签对应的用户信息。
例如，若需要跟新的维度标签是用户的情绪值，可用1-9的数值表示用户的情绪状况。需要说明的是，数字越大，用户的情绪越积极。本申请实施例中初始化用户情绪均为5。当上一次获得的用户的情绪值为9，当前用户的情绪值为1，则通过上述平滑函数计算后，根据第一预设阈值的不同，当前需要更新的用户的情绪值为2-8，而不会直接更新为9或1。如此，使得更新后的维度标签对应的用户信息更加逼近用户的真实情况。
可以理解的是，保存越久远的数据其可靠性和真实性越低，因此，计算第二时间与第一时间的差值，当差值过大时，说明构建初始用户画像的用户信息的时间较为久远，其真实性和可靠性较低，采用采集得到的新的用户信息更新初始画像可使得更新后的用户画像更接近用户当前的真实信息。
作为另一种可选的实施方式，还可通过不同维度标签对应的采集用户信息的次数，判断是否需要更新初始用户画像，获得更新后的用户画像。
首先，实时获取和存储采集得到的新的用户信息，统计每种新的用户信息的存储次数。
接着，根据每种所述新的用户信息的存储次数，计算每种所述新的用户信息更新的概率。
最后，判断各所述新的用户信息更新的概率是否大于第二预设阈值，若大于，则基于所述新的用户信息更新所述初始用户画像，得到更新后的用户画像。
例如，作为一种可能的实施方式，采集得到的新的用户信息包括公众类别维度标签对应的用户信息：“自然人”及“法人”。用户以自然人身份咨询或办理业务时，被获取和存储采集得到的用户信息的次数为4次，用户以法人身份咨询或办理业务时，被获取和存储采集得到的用户信息的次数为1次，则“自然人”对应的用户信息的更新概率为20％，“法人”对应的用户信息的更新概率为80％。假设第二预设阈值为70％，根据上述方法可知，“法人”对应的用户信息的更新概率大于第二预设阈值，则基于“法人”对应的用户信息更新所述初始用户画像，得到更新后的用户画像，可使得更新后的用户画像更接近用户当前的真实信息。
例如，作为另一种可能的实施方式，还可以通过如下的先验贝叶斯公式，根据记录的用户画像中的维度标签对应的不同用户信息的出现次数，计算当前需要更新的维度标签对应的用户信息。
P(Wi+1)＝P(Wi)×P(Wi+1|Wi)
其中，P为贝叶斯先验概率，Wi为初始权重。需要说明的是W会随着维度标签对应的用户信息出现过的次数，W的具体权重值会在逐步迭代更新。如此，使得更新后的维度标签对应的用户信息更加逼近用户的真实情况。可以理解的是，上述第一预设阈值及第二预设阈值不仅仅限于例举的数值，在不同情况下，第一预设阈值和第二预设阈值的取值可以不同于上述例举的数值。
作为又一种可选的实施方式，为了获取更为精准的用户画像，还可根据上述两种方法综合判断是否需要更新初始用户画像，获得更新后的用户画像。
首先，实时获取和存储采集得到的新的用户信息，记录得到所述新的用户信息的时间，并将该时间作为第一时间。
接着，记录得到用于构建初始用户画像的用户信息的时间，并将该时间作为第二时间。
然后，计算所述第二时间与所述第一时间的时间差值，并判断所述时间差值是否大于第一预设阈值，若大于，则基于所述新的用户信息更新所述初始用户画像，得到更新后的用户画像。
若所述时间差值不大于第一预设阈值，则实时获取和存储采集得到的新的用户信息，统计每种新的用户信息的存储次数。
接着，根据每种所述新的用户信息的存储次数，计算每种所述新的用户信息更新的概率。
最后，判断各所述新的用户信息更新的概率是否大于第二预设阈值，若大于，则基于所述新的用户信息更新所述初始用户画像，得到更新后的用户画像。
具体实例可分别参考对应的实施方式，在此不做赘述。该实施方式中，先根据获取用户信息的时间以及建立初始用户画像的用户信息的时间，判断是否需要更新初始用户画像，当得到用于构建初始用户画像的用户信息的时间与得到所述新的用户信息的时间相差不久时，则采用不同维度标签对应的采集用户信息的次数，进一步判断是否需要更新初始用户画像，获得更新后的用户画像。如此，根据不同的方式综合判断是否需要根据新的用户信息更新初始用户画像，使得用户画像更逼近用户的真实情况，提高用户体验。
上述建立并更新后的用户画像可存储于非关系型数据库(Not Only SQL，NoSQL)或键值(Key-Value)存储数据库中，具体原理可参照现有技术，在此不做赘述。
进一步地，为了在使用用户画像时，能够更为直观的了解用户画像的内容，本申请实施例中还可进一步对所述用户画像进行可视化处理，获得可视化的用户画像，并进行展示。
作为一种可选的实施方式，可使用上述方法构建的用户画像，基于React前端框架或VUE前端框架，对所述用户画像进行可视化处理，获得可视化的用户画像。如图4所示，图4为本申请实施例提供的可视化的用户画像。可以理解，图中所示的内容仅仅作为举例，同时，可视化的用户画像的展示形式也并不仅仅为图中所示出的形式，还可以是图表、数字、文字、图像、声音等一种或多种结合的方式。
作为一种实施方式，可根据上述方法构建的用户画像为用户推荐个性化推荐服务，作为一种可选的实施方式，可以基于用户画像为用户推荐用户感兴趣的业务主题。可选地，还可以根据用户的使用频率对不同的业务主题进行排名，排名靠前的业务主题则展示在页面显眼并靠前的位置，从而提高用户体验。
作为另一种实施方式，上述可视化的用户画像可展示给不同政务服务部门或负责人工咨询服务的工作人员。使得工作人员基于可视化的用户画像，为用户提供便捷快速的服务，避免出现重复询问或遗漏用户信息的问题，从而提高客户体验。
作为又一种实施方式，还可将上述用户画像应用于智能自助客服服务中，使得智能自助客服可以根据用户画像中的信息为用户提供服务。
以用户办理社保减员为例，假设用户对应的用户画像中记录了该用户的“公众类别”维度标签对应的用户信息为“单位咨询人”，并且历史咨询记录中大多是企业类问题，同时，该用户的“工作地”维度标签对应的用户信息为“海淀区”。则该用户使用智能自助客服，查询社保减员业务时，智能自助客服可直接回复“若您咨询的是海淀区办理单位职工社保减员操作，请问您是要操作最后一名职工减员吗？”。用户根据需要选择是否需要对最后一名职工进行社保减员操作，并与智能自助客户进行交互，智能自助客服根据交互内容为用户推荐相关的业务办理通道。如此，减少非必要交互逻辑，从而减少沟通次数并快速、准确地提供用户所需的答复信息。
请结合参阅图5，本申请实施例还提供了一种用户画像构建装置130，所述装置包括：
获取模块131，用于获取所要构建的用户画像对应的预设应用场景，根据所述预设应用场景生成至少一个维度标签，所述维度标签用于指示不同应用场景分别所需的用户信息。
采集模块132，用于基于多个预设信息采集渠道采集得到各所述维度标签所对应的用户信息。
构建模块133，用于根据所述用户信息构建用户画像。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的用户画像构建装置130的具体原理，可以参考前述方法中的对应过程，在此不再过多赘述。
本实施例还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现上述的用户画像构建方法。
综上所述，本申请实施例提供了一种用户画像构建方法、装置、电子设备及可读存储介质，用户画像构建方法，首先获取所要构建的用户画像对应的预设应用场景，根据所述预设应用场景生成至少一个维度标签，所述维度标签用于指示不同应用场景分别所需的用户信息。接着基于多个预设信息采集渠道采集得到各所述维度标签所对应的用户信息。最后根据所述用户信息构建用户画像。该方法通过多个预设的信息采集渠道，全方位获取用户信息，根据用户信息进行用户画像，提高了用户画像的准确性，从而提高了政务服务的用户体验。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种用户画像构建方法，其特征在于，所述方法包括：
获取所要构建的用户画像对应的预设应用场景，根据所述预设应用场景生成至少一个维度标签，所述维度标签用于指示不同应用场景分别所需的用户信息；
基于多个预设信息采集渠道采集得到各所述维度标签所对应的用户信息；
根据所述用户信息构建用户画像。
2.根据权利要求1所述的用户画像构建方法，其特征在于，所述预设信息采集渠道包括公众交互采集渠道和真实身份采集渠道，所述基于多个预设信息采集渠道采集得到各所述维度标签所对应的用户信息的步骤包括：
基于所述真实身份采集渠道和所述公众交互采集渠道采集得到各所述维度标签所对应的用户信息。
3.根据权利要求1所述的用户画像构建方法，其特征在于，所述根据所述用户信息构建用户画像的步骤包括：
根据所述用户信息构建初始用户画像；
重复执行基于多个预设信息采集渠道采集得到各所述维度标签所指示的用户信息的步骤；
实时获取和存储采集得到的新的用户信息，根据预设条件判断是否需要基于所述新的用户信息更新所述初始用户画像，若是，则基于所述新的用户信息更新所述初始用户画像，得到更新后的用户画像。
4.根据权利要求3所述的用户画像构建方法，其特征在于，实时获取和存储采集得到的新的用户信息，根据预设条件判断是否需要基于所述新的用户信息更新所述初始用户画像，若是，则基于所述新的用户信息更新所述初始用户画像，得到更新后的用户画像的步骤包括：
实时获取和存储采集得到的新的用户信息，记录得到所述新的用户信息的时间，并将该时间作为第一时间；
记录得到用于构建初始用户画像的用户信息的时间，并将该时间作为第二时间；
计算所述第二时间与所述第一时间的时间差值，并判断所述时间差值是否大于第一预设阈值，若大于，则基于所述新的用户信息更新所述初始用户画像，得到更新后的用户画像。
5.根据权利要求4所述的用户画像构建方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述时间差值不大于第一预设阈值，则实时获取和存储采集得到的新的用户信息，统计每种新的用户信息的存储次数；
根据每种所述新的用户信息的存储次数，计算每种所述新的用户信息更新的概率；
判断各所述新的用户信息更新的概率是否大于第二预设阈值，若大于，则基于所述新的用户信息更新所述初始用户画像，得到更新后的用户画像。
6.根据权利要求1所述的用户画像构建方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述用户画像进行可视化处理，获得可视化的用户画像，并进行展示。
7.根据权利要求6所述的用户画像构建方法，其特征在于，所述对所述用户画像进行可视化处理，获得可视化的用户画像的步骤包括：
基于React前端框架或VUE前端框架，对所述用户画像进行可视化处理，获得可视化的用户画像。
8.一种用户画像构建装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取所要构建的用户画像对应的预设应用场景，根据所述预设应用场景生成至少一个维度标签，所述维度标签用于指示不同应用场景分别所需的用户信息；
采集模块，用于基于多个预设信息采集渠道采集得到各所述维度标签所对应的用户信息；
构建模块，用于根据所述用户信息构建用户画像。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器、存储器及总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器及所述存储器之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行权利要求1-7中任意一项所述的用户画像构建方法的步骤。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现权利要求1-7中任一项所述的用户画像构建方法。
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