CN114202367A - 基于用户画像的权益分配方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及人工智能领域，揭露一种基于用户画像的权益分配方法，包括：获取待画像用户的用户行为，根据用户行为确定多个不同维度的待画像用户标签；根据多个待画像用户标签，构建待画像用户的用户画像；根据用户画像计算用户历史权益特征值，根据用户历史权益特征值确定待画像用户的用户画像等级；利用预设的匹配权益算法确定用户画像等级对应的目标权益，根据用户画像等级对待画像用户分配目标权益。本发明还涉及一种区块链技术，目标权益可存储在区块链节点中。本发明还提出一种基于用户画像的权益分配装置、设备以及介质。本发明可以提高权益分配的准确率。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于用户画像的权益分配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
当前，随着大数据平台的不断发展，客户可以选择的消费平台也越来越多，一些电商平台及保险平台为了进行客户流量维护，通过采取权益分配手段进行维护，比如，红包、消费券及满减券等。
但是，在传统企业的权益分配系统中，由于识别的客户属性维度比较单一，使得分配至不同用户的权益没有进行区分，导致无法做到精细化权益分配，进而使得权益分配的准确度不高。
发明内容
本发明提供一种基于用户画像的权益分配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的是为了提高权益分配的准确率。
为实现上述目的，本发明提供的一种基于用户画像的权益分配方法，包括：
获取待画像用户的用户行为，根据所述用户行为确定多个不同维度的待画像用户标签；
根据多个所述待画像用户标签，构建所述待画像用户的用户画像；
根据所述用户画像计算用户历史权益特征值，根据所述用户历史权益特征值确定所述待画像用户的用户画像等级；
利用预设的匹配权益算法确定所述用户画像等级对应的目标权益，根据所述用户画像等级对所述待画像用户分配所述目标权益。
可选地，所述根据多个所述待画像用户标签，构建所述待画像用户的用户画像，包括：
获取多个所述待画像用户标签对应的标签字符，通过对所述标签字符进行分析，得到多个所述待画像用户标签之间的关联关系；
根据所述关联关系，将多个所述待画像用户标签按照树形结构进行连接，得到以所述树形结构表示的待画像用户的用户画像。
可选地，所述根据所述用户画像计算用户历史权益特征值，包括：
根据所述用户画像，获取所述待用户画像用户在预设周期内完成每项产品相关任务的正向反馈值和负向反馈值；
获取所述每项任务的权重，根据所述每项任务的权重、所述正向反馈值和所述负向反馈值，计算所述用户历史权益特征值。
可选地，所述根据所述用户历史权益特征值确定所述待画像用户的用户画像等级，包括：
获取所述待画像用户的当前注册等级，按照预设等级阈值对所述用户历史权益特征值划分特征等级，根据划分后的用户历史权益特征值特征等级和所述当前注册等级确定所述待画像用户的用户画像等级。
可选地，所述利用预设的匹配权益算法确定所述用户画像等级对应的目标权益，包括：
从所述多个待画像用户标签中获取所述用户画像等级对应的待画像用户标签为目标标签；
判断所述目标标签与所述用户画像等级对应的标准标签是否匹配；
根据所述匹配结果，利用预设的权益算法确定所述用户画像等级对应的目标权益。
可选地，所述根据所述用户行为确定多个不同维度的待画像用户标签，包括：
提取所述用户行为的行为特征；
识别所述行为特征的行为类别，根据所述行为类别确定多个不同维度的待画像用户标签。
可选地，所述根据所述用户行为确定多个不同维度的待画像用户标签之后，所述方法还包括：
将待画像用户标签中的异常值及空值进行删除，得到删除异常值及空值后的待画像用户标签。
为了解决上述问题，本发明还提供一种基于用户画像的权益分配装置，所述装置包括：
用户标签生成模块，用于获取待画像用户的用户行为，根据所述用户行为确定多个不同维度的待画像用户标签；
用户画像构建模块，用于根据多个所述待画像用户标签，构建所述待画像用户的用户画像；
用户画像等级获取模块，用于根据所述用户画像计算用户历史权益特征值，根据所述用户历史权益特征值确定所述待画像用户的用户画像等级；
目标权益分配模块，用于利用预设的匹配权益算法确定所述用户画像等级对应的目标权益，根据所述用户画像等级对所述待画像用户分配所述目标权益。
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
存储器，存储至少一个计算机程序；及
处理器，执行所述存储器中存储的计算机程序以实现上述所述的基于用户画像的权益分配方法。
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的基于用户画像的权益分配方法。
本发明实施例中，首先获取待画像用户的用户行为，根据所述用户行为确定多个不同维度的待画像用户标签，通过识别用户行为，建立多个不同维度的待画像标签，便于提高后续用户画像的准确性；其次，根据多个所述待画像用户标签，构建所述待画像用户的用户画像，根据所述用户画像计算用户历史权益特征值，根据所述用户历史权益特征值确定所述待画像用户的用户画像等级，可以实现用户分层；最后，利用预设的匹配权益算法确定所述用户画像等级对应的目标权益，根据所述用户画像等级对所述待画像用户分配所述目标权益，可以实现对不同等级的用户进行对应的权益分配，提高基于用户画像的权益分配的准确率。因此本发明实施例提出的基于用户画像的权益分配方法、装置、电子设备及可存储介质可以提高权益分配的准确率。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的基于用户画像的权益分配方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的基于用户画像的权益分配装置的模块示意图；
图3为本发明一实施例提供的实现基于用户画像的权益分配方法的电子设备的内部结构示意图；
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。
本发明实施例提供一种基于用户画像的权益分配方法。所述基于用户画像的权益分配方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述基于用户画像的权益分配方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。
参照图1所示的本发明一实施例提供的基于用户画像的权益分配方法的流程示意图，在本发明实施例中，所述基于用户画像的权益分配方法包括：
S1、获取待画像用户的用户行为，根据所述用户行为确定多个不同维度的待画像用户标签。
本发明实施例中，所述用户行为是指用户在预设平台上的访问、浏览及购买等行为，其中，所述用户行为包括：浏览行为、累计行为(如保险购买单数、购买金额等)、消费行为(如购买保险订单类别)、售后行为(如保险赔付率)，所述用户行为可以从门户网站的后台数据库或各大平台APP中获取。
详细地，所述根据所述用户行为确定多个不同维度的待画像用户标签，包括：
提取所述用户行为的行为特征；
识别所述行为特征的行为类别，根据所述行为类别确定多个不同维度的待画像用户标签。
本发明一实施例中，所述行为特征是基于用户行为提取的行为关键信息，例如，A用户购买了xx品牌的车险，总共消费xx元，所述行为特征可以为购买、企业品牌、保险类型及消费金额，通过行为特征提取可以减少冗余的数据，以提高后续生成标签的速度。
本发明另一实施例中，所述行为类别还可以是基于行为特征识别的用户行为所属的类别，例如，B用户在预设保险平台上进行疾病险和车险的浏览，并购买了一个车险，购买车险后进行售后赔付行为，可以识别出行为类别为保险浏览、保险购买以及保险售后的三个类别，且根据不同行为类别可以确定多个不同维度的用户标签。
本发明一实施例中，由于多个不同维度的待画像用户标签是基于用户行为确定的，因此，可以理解的，多个不同维度的待画像用户标签也包括：待画像用户的浏览行为、待画像用户的消费行为及待画像用户的售后行为等。
例如，在保险行业中多个不同维度的待画像用户标签可包括但不限于：客户投保保单所属的机构、基于客户近几年投保保费计算的等级、客户在保车辆数、客户是否为寿险或银行的vip客户、客户投保的渠道、客户投保的保单类型、客户类型(如：新保、续保等)、客户保单所属阶段等。
本发明另一实施例中，所述根据所述用户行为确定多个不同维度的待画像用户标签之后，所述方法还包括：
将待画像用户标签中的异常值及空值进行删除，得到删除异常值及空值后的待画像用户标签。
本发明实施例中，通过对多个不同维度的待画像用户标签进行数据清洗，可以提高待画像用户标签的数据质量，所述异常值及空值的删除可以通过正态分布算法实现。
S2、根据多个所述待画像用户标签，构建所述待画像用户的用户画像。
本发明实施例中，所述用户画像是指利用待画像用户标签将待画像用户的形象具体化，可以反应待画像用户的特征。
详细地，所述根据多个所述待画像用户标签，构建所述待画像用户的用户画像，包括：
获取多个所述待画像用户标签对应的标签字符，通过对所述标签字符进行分析，得到多个所述待画像用户标签之间的关联关系；
根据所述关联关系，将多个所述待画像用户标签按照树形结构进行连接，得到以所述树形结构表示的待画像用户的用户画像。
本发明一实施例中，可以将所述待画像用户标签输入至预设的转化器(如Bable转化器)，得到待画像用户标签对应的字符，并通过预设的关联算法(如Apriori算法)对所述标签字符进行分析，得到多个所述待画像用户标签之间的关联关系。例如，多个待画像用户标签可以为姓名、年龄、职业、基本信息、行为信息、浏览、购买、售后，则通过Apriori算法确定姓名、年龄、职业与基本信息之间的关联关系，以及浏览、购买、售后、行为信息之间的关联关系。
本发明另一实施例中，可以根据关联关系按照树形结构进行连接，得到用户画像。例如，将姓名、年龄及职业标签分别连接至基本信息，将浏览、购买及售后标签分别连接至行为信息，再将基本信息与行为信息连接至用户画像，得到以所述树形结构表示的待画像用户的用户画像。
S3、根据所述用户画像计算用户历史权益特征值，根据所述用户历史权益特征值确定所述待画像用户的用户画像等级。
本发明实施例中，所述用户历史权益特征值是用于反应用户对产品的兴趣度，例如，用户历史权益特征值用于评估用户购买的企业产品的价值的多少来确定用户的消费情况，购买的企业产品价值越高用户能得到更高的积分，说明购买力也越强，从而根据用户历史权益特征值确定用户画像等级。
详细地，所述根据所述用户画像计算用户历史权益特征值，包括：
根据所述用户画像，获取所述待用户画像用户在预设周期内完成每项产品相关任务的正向反馈值和负向反馈值；
获取所述每项任务的权重，根据所述每项任务的权重、所述正向反馈值和所述负向反馈值，计算所述用户历史权益特征值。
本发明一实施例中，根据所述用户画像，可以得到该用户的会员等级，其中，所述会员等级从低到高包括：青铜、白银、黄金及钻石，每个用户的会员等级不同，则该用户在完成平台规定任务时得到的正向反馈值也不同，所述正向反馈值为用户完成预设平台上的任务而得到的分值。所述负向反馈值是指该用户违反预设平台的规定或长时间未登录平台被扣的分值。
例如，保险平台上的任务包括：基础任务(如登录、签到及个人中心任务)和核心任务(如购买产品数量及充值)且充值金额数等于所得积分，则青铜和白银用户完成基础任务中的每项任务时的正向反馈值为10分，完成核心任务的正向反馈值为30分；黄金用户完成基础任务中的每项任务时的正向反馈值为15分，完成核心任务的正向反馈值为40分；钻石用户完成基础任务中的每项任务时的正向反馈值为30分，完成核心任务的正向反馈值为60分。当用户出现无理强硬进行客诉行为负向反馈值为5分，超过一个月未登录负向反馈值为25分。
具体地，用户画像甲的会员等级为黄金，在预设周期一个月内购买保险的数量为3，并充值2000元，且负向反馈值为0，则可以通过下述公式计算所述用户画像的用户历史权益特征值：
Score(甲)＝αA+max(βE,F)
其中：α、β为各项任务的权重，A为负向反馈值，E为正向反馈值，F为正向反馈值上限系数。
进一步地，所述根据所述用户历史权益特征值确定所述待画像用户的用户画像等级，包括：
获取所述待画像用户的当前注册等级，按照预设等级阈值对所述用户历史权益特征值划分特征等级，根据划分后的特征等级和所述当前注册等级确定所述待画像用户的用户画像等级。
本发明另一实施例中，所述预设等级阈值为等级1：500、等级2：1500、等级3：2500及等级4：5000；所述所述待画像用户的用户画像等级包括：潜在用户、普通用户、活跃用户、核心用户；当用户画像的当前注册等级为钻石，则在用户画像等级划分以当前注册等级为基准，即为核心用户；当用户历史权益特征值大于等于等级4则用户画像等级以用户历史权益特征值为基准，即为活跃用户；其余时候由用户历史权益特征值和当前注册等级共同决定。
例如，当用户当前注册等级为青铜和白银且用户历史权益特征值小于等级1或大于等级1小于等级2，则为潜在用户；若用户历史权益特征值大于等级2且小于等级3或大于等级3或小于等级4则为普通用户。
当用户注册等级为黄金时，用户历史权益特征值小于等级1或大于等级1小于等级2，则为潜在用户；若用户历史权益特征值大于等级2且小于等级3，则为普通用户；若用户历史权益特征值大于等级3时则为活跃用户。
S4、利用预设的匹配权益算法确定所述用户画像等级对应的目标权益，根据所述用户画像等级对所述待画像用户分配所述目标权益。
本发明实施例中，所述目标权益是指给不同的用户画像等级分配的优惠权益，以激励用户进行消费，达到更好的客户维护效果。
详细的，所述利用预设的匹配权益算法确定所述用户画像等级对应的目标权益，包括：
从所述多个待画像用户标签中获取所述用户画像等级对应的待画像用户标签为目标标签；
判断所述目标标签与所述用户画像等级对应的标准标签是否匹配；
根据所述匹配结果，预设的权益算法确定所述用户画像等级对应的目标权益。
本发明实施例中，判断所述目标标签与所述用户画像等级对应的标准标签是否匹配包括判断目标标签与标准标签是否完全匹配或者部分匹配等情况，当目标标签与标准标签存在部分匹配、完全匹配、或者目标标签多于标准标签时，可以根据预设的权益算法确定待画像用户对应等级的目标权益；若目标标签与标准标签完全不匹配，则确定待画像用户所在等级的目标权益为比待画像用户所在等级低一级对应的权益。
例如，当用户画像等级为核心用户，对应的用户画像等级为4级，4级用户对应的目标标签为钻石会员、高消费、售后低等，核心用户画像等级对应的标准标签也为钻石会员、高消费、售后低，则目标标签与标准标签两者之间可以实现匹配，从而确定该核心用户的分配权益。
本发明实施例中，可以通过下述公式(即预设的权益算法)确定所述用户画像等级对应的目标权益：
其中，所述Xn为目标标签，n为每个标签信息，Ym为后台用户画像等级对应的标准标签，m为每个标准标签的信息，A为目标权益。
具体地，根据所述用户画像等级对所述待画像用户分配所述目标权益，还包括：确定目标权益分配方式，比如：邮件、短信、企业预设平台消息及电话等。则确定目标权益分配方式之后，再根据所述目标权益分配方式对所述待画像用户分配对应的目标权益。
本发明实施例中，首先获取待画像用户的用户行为，根据所述用户行为确定多个不同维度的待画像用户标签，通过识别用户行为，建立多个不同维度的待画像标签，便于提高后续用户画像的准确性；其次，根据多个所述待画像用户标签，构建所述待画像用户的用户画像，根据所述用户画像计算用户历史权益特征值，根据所述用户历史权益特征值确定所述待画像用户的用户画像等级，可以实现用户分层；最后，利用预设的匹配权益算法确定所述用户画像等级对应的目标权益，根据所述用户画像等级对所述待画像用户分配所述目标权益，可以实现对不同等级的用户进行对应的权益分配，提高基于用户画像的权益分配的准确率。因此本发明实施例提出的基于用户画像的权益分配方法可以提高权益分配的准确率。
如图2所示，是本发明基于用户画像的权益分配装置的功能模块图。
本发明所述基于用户画像的权益分配装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述基于用户画像的权益分配装置可以包括用户标签生成模块101、用户画像构建模块102、用户画像等级获取模块103、目标权益分配模块104，本发所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
所述用户标签生成模块101，用于获取待画像用户的用户行为，根据所述用户行为确定多个不同维度的待画像用户标签。
本发明实施例中，所述用户行为是指用户在预设平台上的访问、浏览及购买等行为，其中，所述用户行为包括：浏览行为、累计行为(如保险购买单数、购买金额等)、消费行为(如购买保险订单类别)、售后行为(如保险赔付率)，所述用户行为可以从门户网站的后台数据库或各大平台APP中获取。
详细地，所述用户标签生成模块101通过执行下述操作根据所述用户行为确定多个不同维度的待画像用户标签，包括：
提取所述用户行为的行为特征；
识别所述行为特征的行为类别，根据所述行为类别确定多个不同维度的待画像用户标签。
本发明一实施例中，所述行为特征是基于用户行为提取的行为关键信息，例如，A用户购买了xx品牌的车险，总共消费xx元，所述行为特征可以为购买、企业品牌、保险类型及消费金额，通过行为特征提取可以减少冗余的数据，以提高后续生成标签的速度。本发明另一实施例中，所述行为类别是基于行为特征识别的用户行为所属的类别，例如，B用户在预设保险平台上进行疾病险和车险的浏览，并购买了一个车险，购买车险后进行售后赔付行为，可以识别出行为类别为保险浏览、保险购买以及保险售后的三个类别，且根据不同行为类别可以确定多个不同维度的用户标签。
本发明一实施例中，由于多个不同维度的待画像用户标签是基于用户行为确定的，因此可以理解多个不同维度的待画像用户标签也包括：待画像用户的浏览行为、待画像用户的消费行为及待画像用户的售后行为等。
例如，在保险行业中多个不同维度的待画像用户标签可包括但不限于：客户投保保单所属的机构、基于客户近几年投保保费计算的等级、客户在保车辆数、客户是否为寿险或银行的vip客户、客户投保的渠道、客户投保的保单类型、客户类型(如：新保、续保等)、客户保单所属阶段等。
所述用户标签生成模块101还可用于：
将待画像用户标签中的异常值及空值进行删除，得到删除异常值及空值后的待画像用户标签。
本发明实施例中，通过对多个不同维度的待画像用户标签进行数据清洗，可以提高待画像用户标签的数据质量，所述异常值及空值的删除可以通过正态分布算法实现。
所述用户画像构建模块102，用于根据多个所述待画像用户标签，构建所述待画像用户的用户画像。
本发明实施例中，所述用户画像是指利用待画像用户标签将待画像用户的形象具体化，可以反应待画像用户的特征。
详细地，所述用户画像构建模块102通过执行下述操作根据多个所述待画像用户标签，构建所述待画像用户的用户画像，包括：
获取多个所述待画像用户标签对应的标签字符，通过对所述标签字符进行分析，得到多个所述待画像用户标签之间的关联关系；
根据所述关联关系，将多个所述待画像用户标签按照树形结构进行连接，得到以所述树形结构表示的待画像用户的用户画像。
本发明一实施例中，可以将所述待画像用户标签输入至预设的转化器(如Bable转化器)，得到待画像用户标签对应的字符，并通过预设的关联算法(如Apriori算法)对所述标签字符进行分析，得到多个所述待画像用户标签之间的关联关系。
例如，多个待画像用户标签可以为姓名、年龄、职业、基本信息、行为信息、浏览、购买、售后，则通过Apriori算法确定姓名、年龄、职业与基本信息之间的关联关系，以及浏览、购买、售后、行为信息之间的关联关系。
本发明另一实施例中，可以根据关联关系按照树形结构进行连接，得到用户画像。例如，将姓名、年龄及职业标签分别连接至基本信息，将浏览、购买及售后标签分别连接至行为信息，再将基本信息与行为信息连接至用户画像，得到以所述树形结构表示的待画像用户的用户画像。
所述用户画像等级获取模块103，用于根据所述用户画像计算用户历史权益特征值，根据所述用户历史权益特征值确定所述待画像用户的用户画像等级。
本发明实施例中，所述用户历史权益特征值是用于反应用户对产品的兴趣度，例如，用户历史权益特征值用于评估用户购买的企业产品的价值的多少来确定用户的消费情况，购买的企业产品价值越高用户能得到更高的积分，说明购买力也越强，从而根据用户历史权益特征值确定用户画像等级。
详细地，所述用户画像等级获取模块103通过执行下述操作根据所述用户画像计算用户历史权益特征值，包括：
根据所述用户画像，获取所述待用户画像用户在预设周期内完成每项产品相关任务的正向反馈值和负向反馈值；
获取所述每项任务的权重，根据所述每项任务的权重、所述正向反馈值和所述负向反馈值，计算所述用户历史权益特征值。
本发明一实施例中，根据所述用户画像，可以得到该用户的会员等级，其中，所述会员等级从低到高包括：青铜、白银、黄金及钻石，每个用户的会员等级不同，则该用户在完成平台规定任务时得到的正向反馈值也不同，所述正向反馈值为用户完成预设平台上的任务而得到的分值。所述负向反馈值是指该用户违反预设平台的规定或长时间未登录平台被扣的分值。
例如，保险平台上的任务包括：基础任务(如登录、签到及个人中心任务)和核心任务(如购买产品数量及充值)且充值金额数等于所得积分，则青铜和白银用户完成基础任务中的每项任务时的正向反馈值为10分，完成核心任务的正向反馈值为30分；黄金用户完成基础任务中的每项任务时的正向反馈值为15分，完成核心任务的正向反馈值为40分；钻石用户完成基础任务中的每项任务时的正向反馈值为30分，完成核心任务的正向反馈值为60分。当用户出现无理强硬进行客诉行为负向反馈值为5分，超过一个月未登录负向反馈值为25分。
具体地，用户画像甲的会员等级为黄金，在预设周期一个月内购买保险的数量为3，并充值2000元，且负向反馈值为0，则可以通过下述公式计算所述用户画像的用户历史权益特征值：
Score(甲)＝αA+max(βE,F)
其中：α、β为各项任务的权重，A为负向反馈值，E为正向反馈值，F为正向反馈值上限系数。
进一步地，所述根据所述用户历史权益特征值确定所述待画像用户的用户画像等级，包括：
获取所述待画像用户的当前注册等级，按照预设等级阈值对所述用户历史权益特征值划分特征等级，根据划分后的特征等级和所述当前注册等级确定所述待画像用户的用户画像等级。
本发明另一实施例中，所述预设等级阈值为等级1：500、等级2：1500、等级3：2500及等级4：5000；所述所述待画像用户的用户画像等级包括：潜在用户、普通用户、活跃用户、核心用户；当用户画像的当前注册等级为钻石，则在用户画像等级划分以当前注册等级为基准，即为核心用户；当用户历史权益特征值大于等于等级4则用户画像等级以用户历史权益特征值为基准，即为活跃用户；其余时候由用户历史权益特征值和当前注册等级共同决定。
例如，当用户当前注册等级为青铜和白银且用户历史权益特征值小于等级1或大于等级1小于等级2，则为潜在用户；若用户历史权益特征值大于等级2且小于等级3或大于等级3或小于等级4则为普通用户。
当用户注册等级为黄金时，用户历史权益特征值小于等级1或大于等级1小于等级2，则为潜在用户；若用户历史权益特征值大于等级2且小于等级3，则为普通用户；若用户历史权益特征值大于等级3时则为活跃用户。
所述目标权益分配模块104，用于利用预设的匹配权益算法确定所述用户画像等级对应的目标权益，根据所述用户画像等级对所述待画像用户分配所述目标权益。
本发明实施例中，所述目标权益是指给不同的用户画像等级分配的优惠权益，以激励用户进行消费，达到更好的客户维护效果。
详细的，所述目标权益分配模块104通过执行下述操作利用预设的匹配权益算法确定所述用户画像等级对应的目标权益，包括：
从所述多个待画像用户标签中获取所述用户画像等级对应的待画像用户标签为目标标签；
判断所述目标标签与所述用户画像等级对应的标准标签是否匹配；
根据所述匹配结果，确定所述用户画像等级对应的目标权益。
本发明实施例中，判断所述目标标签与所述用户画像等级对应的标准标签是否匹配包括判断目标标签与标准标签是否完全匹配或者部分匹配等情况，当目标标签与标准标签存在部分匹配、完全匹配、或者目标标签多于标准标签时，可以根据预设的权益算法确定待画像用户对应等级的目标权益；若目标标签与标准标签完全不匹配，则确定待画像用户所在等级的目标权益为比待画像用户所在等级低一级对应的权益。
例如，当用户画像等级为核心用户，对应的用户画像等级为4级，4级用户对应的目标标签为钻石会员、高消费、售后低等，核心用户画像等级对应的标准标签也为钻石会员、高消费、售后低，则目标标签与标准标签两者之间可以实现匹配，从而确定该核心用户的分配权益。
本发明实施例中，可以通过下述公式(即预设的权益算法)确定所述用户画像等级对应的目标权益：
其中，所述Xn为目标标签，n为每个标签信息，Ym为后台用户画像等级对应的标准标签，m为每个标准标签的信息，A为目标权益。
具体地，根据所述用户画像等级对所述待画像用户分配所述目标权益，还包括：确定目标权益分配方式，比如：邮件、短信、企业预设平台消息及电话等。则确定目标权益分配方式之后，再根据所述目标权益分配方式对所述待画像用户分配对应的目标权益。
本发明实施例中，首先获取待画像用户的用户行为，根据所述用户行为确定多个不同维度的待画像用户标签，通过识别用户行为，建立多个不同维度的待画像标签，便于提高后续用户画像的准确性；其次，根据多个所述待画像用户标签，构建所述待画像用户的用户画像，根据所述用户画像计算用户历史权益特征值，根据所述用户历史权益特征值确定所述待画像用户的用户画像等级，可以实现用户分层；最后，利用预设的匹配权益算法确定所述用户画像等级对应的目标权益，根据所述用户画像等级对所述待画像用户分配所述目标权益，可以实现对不同等级的用户进行对应的权益分配，提高基于用户画像的权益分配的准确率。因此本发明实施例提出的基于用户画像的权益分配装置可以提高权益分配的准确率。
如图3所示，是本发明实现基于用户画像的权益分配方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备可以包括处理器10、存储器11、通信总线12和通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如基于用户画像的权益分配程序。
其中，所述存储器11至少包括一种类型的介质，所述介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、本地磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(Secure Digital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如基于用户画像的权益分配程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如基于用户画像的权益分配程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。
所述通信总线12可以是外设部件互连标准(perIPheral componentinterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standardarchitecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述通信总线12总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
图3仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对所述电子设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
可选地，所述通信接口13可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。
可选地，所述通信接口13还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备中的所述存储器11存储的基于用户画像的权益分配程序是多个计算机程序的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
获取待画像用户的用户行为，根据所述用户行为确定多个不同维度的待画像用户标签；
根据多个所述待画像用户标签，构建所述待画像用户的用户画像；
根据所述用户画像计算用户历史权益特征值，根据所述用户历史权益特征值确定所述待画像用户的用户画像等级；
利用预设的匹配权益算法确定所述用户画像等级对应的目标权益，根据所述用户画像等级对所述待画像用户分配所述目标权益。
具体地，所述处理器10对上述计算机程序的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
进一步地，所述电子设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取介质中。所述计算机可读介质可以是非易失性的，也可以是易失性的。所述计算机可读介质可以包括：能够携待所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
本发明实施例还可以提供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计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
获取待画像用户的用户行为，根据所述用户行为确定多个不同维度的待画像用户标签；
根据多个所述待画像用户标签，构建所述待画像用户的用户画像；
根据所述用户画像计算用户历史权益特征值，根据所述用户历史权益特征值确定所述待画像用户的用户画像等级；
利用预设的匹配权益算法确定所述用户画像等级对应的目标权益，根据所述用户画像等级对所述待画像用户分配所述目标权益。
进一步地，所述计算机可读存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的介质、设备、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。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。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种基于用户画像的权益分配方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待画像用户的用户行为，根据所述用户行为确定多个不同维度的待画像用户标签；
根据多个所述待画像用户标签，构建所述待画像用户的用户画像；
根据所述用户画像计算用户历史权益特征值，根据所述用户历史权益特征值确定所述待画像用户的用户画像等级；
利用预设的匹配权益算法确定所述用户画像等级对应的目标权益，根据所述用户画像等级对所述待画像用户分配所述目标权益。
2.如权利要求1所述的基于用户画像的权益分配方法，其特征在于，所述根据多个所述待画像用户标签，构建所述待画像用户的用户画像，包括：
获取多个所述待画像用户标签对应的标签字符，通过对所述标签字符进行分析，得到多个所述待画像用户标签之间的关联关系；
根据所述关联关系，将多个所述待画像用户标签按照树形结构进行连接，得到以所述树形结构表示的待画像用户的用户画像。
3.如权利要求1所述的基于用户画像的权益分配方法，其特征在于，所述根据所述用户画像计算用户历史权益特征值，包括：
根据所述用户画像，获取所述待用户画像用户在预设周期内完成每项产品相关任务的正向反馈值和负向反馈值；
获取所述每项任务的权重，根据所述每项任务的权重、所述正向反馈值和所述负向反馈值，计算所述用户历史权益特征值。
4.如权利要求1所述的基于用户画像的权益分配方法，其特征在于，所述根据所述用户历史权益特征值确定所述待画像用户的用户画像等级，包括：
获取所述待画像用户的当前注册等级，按照预设等级阈值对所述用户历史权益特征值划分特征等级，根据划分后的用户历史权益特征值特征等级和所述当前注册等级确定所述待画像用户的用户画像等级。
5.如权利要求1所述的基于用户画像的权益分配方法，其特征在于，所述利用预设的匹配权益算法确定所述用户画像等级对应的目标权益，包括：
从所述多个待画像用户标签中获取所述用户画像等级对应的待画像用户标签为目标标签；
判断所述目标标签与所述用户画像等级对应的标准标签是否匹配；
根据所述匹配结果，利用预设的权益算法确定所述用户画像等级对应的目标权益。
6.如权利要求1-5中任一项所述的基于用户画像的权益分配方法，其特征在于，所述根据所述用户行为确定多个不同维度的待画像用户标签，包括：
提取所述用户行为的行为特征；
识别所述行为特征的行为类别，根据所述行为类别确定多个不同维度的待画像用户标签。
7.如权利要求1所述的基于用户画像的权益分配方法，其特征在于，所述根据所述用户行为确定多个不同维度的待画像用户标签之后，所述方法还包括：
将待画像用户标签中的异常值及空值进行删除，得到删除异常值及空值后的待画像用户标签。
8.一种基于用户画像的权益分配装置，其特征在于，所述装置包括：
用户标签生成模块，用于获取待画像用户的用户行为，根据所述用户行为确定多个不同维度的待画像用户标签；
用户画像构建模块，用于根据多个所述待画像用户标签，构建所述待画像用户的用户画像；
用户画像等级获取模块，用于根据所述用户画像计算用户历史权益特征值，根据所述用户历史权益特征值确定所述待画像用户的用户画像等级；
目标权益分配模块，用于利用预设的匹配权益算法确定所述用户画像等级对应的目标权益，根据所述用户画像等级对所述待画像用户分配所述目标权益。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任一项所述的基于用户画像的权益分配方法。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于用户画像的权益分配方法。
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Cited By (3)
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|---|---|---|---|---|
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Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112435076A (zh) * | 2020-12-09 | 2021-03-02 | 广州华多网络科技有限公司 | 会员等级配置方法、装置、计算机设备和可读存储介质 |
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Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112435076A (zh) * | 2020-12-09 | 2021-03-02 | 广州华多网络科技有限公司 | 会员等级配置方法、装置、计算机设备和可读存储介质 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 朱学敏: "《产品闭环 重新定义产品经理》", 31 May 2020, 机械工业出版社, pages: 260 - 269 * |
| 杨楠楠 等著: "《数据产品经理 实战进阶》", 31 August 2020, 机械工业出版社, pages: 25 - 31 * |
| 诡道干货: "诡道干货|如何建立"会员体系"并将用户分层？", pages 1 - 10, Retrieved from the Internet <URL:https://mp.weixin.qq.com/s/Wq3paPMZM27Qx0PaCr1qGg> * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114722280A (zh) * | 2022-04-06 | 2022-07-08 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于用户画像的课程推荐方法、装置、设备及存储介质 |
| CN114663198A (zh) * | 2022-04-25 | 2022-06-24 | 未鲲(上海)科技服务有限公司 | 基于用户画像的产品推荐方法、装置、设备及存储介质 |
| CN118154251A (zh) * | 2024-03-22 | 2024-06-07 | 北京云讯科技有限公司 | 一种多维度会员权益分发系统 |
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