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申请/专利权人：山东怡然信息技术有限公司

摘要：本发明涉及电子商务技术领域，具体涉及基于大数据的电子商务用户画像构建方法，包括以下步骤：S1，数据采集与预处理：从多种数据源中获取用户数据；S2，特征提取：从预处理后的用户数据中提取出反映用户特征的多种特征向量；S3，数据融合：将提取的多种特征向量进行融合；S4，兴趣点迁移检测：分析用户在不同时间段的兴趣变化，生成兴趣迁移特征；S5，用户聚类与画像生成：对融合后的综合用户特征进行聚类分析；S6，画像更新：实时监控用户数据；S7，画像应用：将生成的用户画像应用于场景中。本发明，有助于电子商务平台实现更精准的个性化推荐和营销策略，提升用户体验和运营效率。

主权项：1.基于大数据的电子商务用户画像构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，数据采集与预处理：从多种数据源中获取用户数据，并对采集到的用户数据进行预处理；S2，特征提取：基于用户的基础信息、行为特征、兴趣偏好以及社交关系维度，从预处理后的用户数据中提取出反映用户特征的多种特征向量；S3，数据融合：将提取的多种特征向量进行融合，形成综合用户特征；S4，兴趣点迁移检测：分析用户在不同时间段的兴趣变化，生成兴趣迁移特征，具体包括：S41，数据时间切片：将用户数据按时间切片分段处理，生成多个时间切片内的用户数据，具体包括：S411，确定时间切片间隔：根据应用需求和用户行为数据的特性，确定时间切片间隔；S412，分段处理用户数据：将用户数据按确定的时间切片间隔进行分段处理，生成多个时间切片内的用户数据，设T个时间切片，用户在每个时间切片内的数据表示为{D1,D2,...,DT}；S413，时间切片处理：对于每个用户u，将用户行为数据{ti,xi}按时间切片间隔进行分段处理，生成多个时间切片内的用户数据，计算公式为： 其中，Dj为第j个时间切片内的用户数据，和分别为第j个时间切片的起始和结束时间；S42，兴趣点提取：在每个时间切片内的用户数据中提取出用户当前时间段内的兴趣点，具体包括：S421，文本预处理：对每个时间切片内的用户数据进行文本预处理，包括分词、去停用词以及词干提取，以标准化和规范化用户行为数据中的文本内容；S422，关键词提取：利用TF-IDF算法从文本预处理后的用户数据中提取关键词，表示用户在当前时间段内的主要兴趣点，计算公式为：TF-IDFt,d＝TFt,d×IDFt；其中，ft,d为词t在文档d中出现的次数，N为文档总数，{d∈D:t∈d}为包含词t的文档数；S423，主题建模：使用LDA主题模型对每个时间切片内的用户数据进行主题建模，提取用户在当前时间段内的主题兴趣点；S43，兴趣点变化建模：构建兴趣点变化模型，通过观察用户在不同时间段内兴趣点的转移情况，建模用户的兴趣迁移过程，并计算用户兴趣点在时间上的转移概率，具体包括：S431，兴趣点序列构建：在每个时间切片内提取的用户兴趣点按时间顺序排列，构建用户的兴趣点序列{z1,z2,...,zT}，其中zi表示第i个时间切片内的兴趣点；S432，隐马尔可夫模型建模：采用隐马尔可夫模型构建兴趣点变化模型，将兴趣点序列输入隐马尔可夫模型，设定模型的状态转移矩阵A和观测矩阵B，具体包括：S4321，状态转移矩阵A：引入时间衰减因子λ，状态转移概率的计算公式为： 其中，Aijt为从状态i转移到状态j的时间衰减转移概率，λ为时间衰减因子，tij为状态转移发生的时间间隔；S4322，观测矩阵B：引入权重因子ω根据用户行为的重要性对观测概率进行加权，计算公式为： 其中，Bjot为在状态j下观测到ot的加权概率，为观测ot的权重因子；S4323，初始状态分布π：考虑初始时间的用户兴趣点分布，初始状态分布的计算公式为： 其中，πi为状态i的初始概率，ti为初始时间，U为用户数量；S4324，兴趣点转移概率计算：计算兴趣点转移概率，计算公式为：Pzt+1＝j|zt＝i＝Aijt；S433，模型训练：使用Baum-Welch算法对隐马尔可夫模型进行参数估计，训练得到最优的状态转移矩阵A和观测矩阵B；S434，兴趣点转移概率计算：通过训练好的隐马尔可夫模型，计算用户兴趣点在时间上的转移概率；S44，兴趣迁移特征提取：基于兴趣点变化模型的输出，提取用户在整个观察期内的兴趣迁移特征，包括兴趣点的稳定性、转移频率以及主要兴趣转移方向，具体包括：S441，兴趣点稳定性提取：计算每个用户在整个观察期内兴趣点的稳定性，定义为用户兴趣点不变的时间比例，计算公式为： 其中，δzt＝zt+1是指示函数，T为时间切片总数；S442，兴趣点转移频率提取：计算每个用户在整个观察期内兴趣点的转移频率，定义为兴趣点发生变化的次数与总时间片数的比率，计算公式为： 其中，δzt≠zt+1是指示函数；S443，主要兴趣转移方向提取：计算用户在整个观察期内主要兴趣点的转移方向，定义为从一个兴趣点转移到另一个兴趣点的转移概率，计算公式为： 其中，argmaxj表示从状态i转移到状态j的最大转移概率，δzt＝i∧zt+1＝j是指示函数；S5，用户聚类与画像生成：对融合后的综合用户特征进行聚类分析，将用户划分为多个具有相似特征的群体，结合兴趣点迁移检测生成的兴趣迁移特征，生成每个用户的画像；S6，画像更新：实时监控用户数据，定期对用户画像进行更新；S7，画像应用：将生成的用户画像应用于个性化推荐、精准营销、用户行为分析的场景中。

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