br>[0084]首先，在大數(shù)據(jù)平臺上，采用第一 MR模型，將單個用戶的一類話單的所有話單數(shù)據(jù)文件合并成一個用戶相關(guān)的數(shù)據(jù)塊，并進行數(shù)據(jù)挖掘的個體分析，得到個體分析參數(shù)。對應(yīng)MR模型中的二進制類型記錄，通過此種方式，保證單個用戶的數(shù)據(jù)在一個數(shù)據(jù)節(jié)點上。
[0085]其中，在合并時，采用第一 MR模型，將單個用戶的一類話單的所有話單數(shù)據(jù)文件以多個維度進行合并，使用頻率或時間等靠前的物品即作為標(biāo)簽用來描述用戶。主要包括提取目標(biāo)用戶屬性，統(tǒng)計產(chǎn)品行為特征、產(chǎn)生用戶個體相關(guān)的各類標(biāo)簽，得到個體分析參數(shù)，包括內(nèi)容偏好、物品使用頻繁度等，以便對用戶進行細分，尋找核心用戶，細分目標(biāo)市場，調(diào)整功能規(guī)劃及營銷策略。
[0086]通過合并生成一個用戶相關(guān)的數(shù)據(jù)塊，將所述數(shù)據(jù)塊作為一條二進制的新記錄保存到數(shù)據(jù)庫。
[0087]之后，以合并后的話單數(shù)據(jù)文件為依據(jù)，根據(jù)用戶的屬性、物品行為、付費行為等指標(biāo)來描述用戶畫像。采用第二 MR模型，計算話單數(shù)據(jù)文件的全局參數(shù)。輸出結(jié)果根據(jù)存取效率有可能在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。
[0088]最后，采用第三MR模型，根據(jù)前面兩個MR模型得到的個體分析參數(shù)和全局參數(shù)，進行最終數(shù)據(jù)挖掘，根據(jù)挖掘結(jié)果描述用戶畫像，并輸出用戶標(biāo)簽至HBASE數(shù)據(jù)庫。至此，完成對用戶畫像的描述。
[0089]本實施例通過上述方案，由物聯(lián)網(wǎng)信息中心根據(jù)RFID標(biāo)簽和傳感器網(wǎng)絡(luò)獲取數(shù)據(jù)，以大數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行挖掘，根據(jù)用戶的屬性、物品行為等指標(biāo)來描述用戶畫像，從而提高了用戶畫像的數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確性和效率，進而為用戶進行消費群體分析、功能規(guī)劃調(diào)整以及營銷策略制定提供充分的資源。
[0090]如圖5所示，本發(fā)明另一實施例提出一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺的智能用戶畫像裝置，基于上述實施例，還包括:
[0091]規(guī)劃模塊204，用于根據(jù)用戶畫像，對用戶進行需求分析和策略規(guī)劃。
[0092]相比上述實施例,本實施例還包括對用戶進行需求分析和策略規(guī)劃的方案。
[0093]具體地，在得到創(chuàng)建的用戶畫像后，由此獲得一個對于用戶群較為精準(zhǔn)的認(rèn)識，后續(xù)基于該用戶畫像，則可以對用戶進行細分，在后期的用戶角色的建立中能很好地對用戶優(yōu)先順序進行排序，將核心的、規(guī)模較大的用戶著重突出出來。從而為尋找用戶需求，細分目標(biāo)市場，調(diào)整功能規(guī)劃以及營銷策略提供資源和依據(jù)。
[0094]本發(fā)明實施例基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺的智能用戶畫像方法及裝置，由物聯(lián)網(wǎng)信息中心根據(jù)RFID標(biāo)簽和傳感器網(wǎng)絡(luò)獲取數(shù)據(jù)，以大數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行挖掘，根據(jù)用戶的屬性、物品行為等指標(biāo)來描述用戶畫像，從而提高了用戶畫像的數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確性和效率，進而為用戶進行消費群體分析、功能規(guī)劃調(diào)整以及營銷策略制定提供充分的資源。
[0095]以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，并非因此限制本發(fā)明的專利范圍，凡是利用本發(fā)明說明書及附圖內(nèi)容所作的等效結(jié)構(gòu)或流程變換，或直接或間接運用在其它相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，均同理包括在本發(fā)明的專利保護范圍內(nèi)。
【主權(quán)項】
1.一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺的智能用戶畫像方法，其特征在于，包括: 從物聯(lián)網(wǎng)信息中心采集用戶數(shù)據(jù)； 對采集的用戶數(shù)據(jù)進行處理，生成話單數(shù)據(jù)文件； 采用大數(shù)據(jù)平臺對所述話單數(shù)據(jù)文件進行數(shù)據(jù)挖掘，描述用戶畫像。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對采集的用戶數(shù)據(jù)進行處理，生成話單數(shù)據(jù)文件的步驟包括: 對采集的用戶數(shù)據(jù)建立話單轉(zhuǎn)換表； 基于所述話單轉(zhuǎn)換表對用戶數(shù)據(jù)進行處理，形成話單，所述話單用于描述用戶對物品的使用行為，主要維度包括使用時間、地點、使用者、物品類型； 將所述話單生成話單數(shù)據(jù)文件。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用大數(shù)據(jù)平臺對所述話單數(shù)據(jù)文件進行數(shù)據(jù)挖掘，描述用戶畫像的步驟包括: 將話單數(shù)據(jù)文件存儲至大數(shù)據(jù)平臺； 在所述大數(shù)據(jù)平臺上，采用第一 MR模型，將單個用戶的一類話單的所有話單數(shù)據(jù)文件合并成一個用戶相關(guān)的數(shù)據(jù)塊，并進行數(shù)據(jù)挖掘的個體分析，得到個體分析參數(shù)； 采用第二 MR模型，計算話單數(shù)據(jù)文件的全局參數(shù)； 采用第三MR模型，根據(jù)所述個體分析參數(shù)和全局參數(shù)，進行最終數(shù)據(jù)挖掘，根據(jù)挖掘結(jié)果描述用戶畫像，輸出用戶標(biāo)簽至數(shù)據(jù)庫。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用第一MR模型，將單個用戶的一類話單的所有話單數(shù)據(jù)文件合并成一個用戶相關(guān)的數(shù)據(jù)塊，并進行數(shù)據(jù)挖掘的個體分析，得到個體分析參數(shù)的步驟包括: 采用第一 MR模型，將單個用戶的一類話單的所有話單數(shù)據(jù)文件以多個維度進行合并，生成一個用戶相關(guān)的數(shù)據(jù)塊； 將所述數(shù)據(jù)塊作為一條二進制的新記錄保存到數(shù)據(jù)庫； 基于合并后的數(shù)據(jù)塊，提取用戶屬性，統(tǒng)計物品行為特征，產(chǎn)生用戶個體相關(guān)的各類標(biāo)簽，得到個體分析參數(shù)。5.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一項所述的方法，其特征在于，還包括: 根據(jù)用戶畫像，對用戶進行需求分析和策略規(guī)劃。6.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一項所述的方法，其特征在于，所述用戶數(shù)據(jù)由所述物聯(lián)網(wǎng)信息中心根據(jù)RFID標(biāo)簽和傳感器網(wǎng)絡(luò)獲取。7.一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺的智能用戶畫像裝置，其特征在于，包括: 采集模塊，用于從物聯(lián)網(wǎng)信息中心采集用戶數(shù)據(jù)； 處理模塊，用于對采集的用戶數(shù)據(jù)進行處理，生成話單數(shù)據(jù)文件； 挖掘模塊，用于采用大數(shù)據(jù)平臺對所述話單數(shù)據(jù)文件進行數(shù)據(jù)挖掘，描述用戶畫像。8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于， 所述處理模塊，還用于對采集的用戶數(shù)據(jù)建立話單轉(zhuǎn)換表；基于所述話單轉(zhuǎn)換表對用戶數(shù)據(jù)進行處理，形成話單，所述話單用于描述用戶對物品的使用行為，主要維度包括使用時間、地點、使用者、物品類型；將所述話單生成話單數(shù)據(jù)文件。9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于， 所述挖掘模塊，還用于將話單數(shù)據(jù)文件存儲至大數(shù)據(jù)平臺；在所述大數(shù)據(jù)平臺上，采用第一 MR模型，將單個用戶的一類話單的所有話單數(shù)據(jù)文件合并成一個用戶相關(guān)的數(shù)據(jù)塊，并進行數(shù)據(jù)挖掘的個體分析，得到個體分析參數(shù)；采用第二 MR模型，計算話單數(shù)據(jù)文件的全局參數(shù)；采用第三MR模型，根據(jù)所述個體分析參數(shù)和全局參數(shù)，進行最終數(shù)據(jù)挖掘，根據(jù)挖掘結(jié)果描述用戶畫像，輸出用戶標(biāo)簽至數(shù)據(jù)庫。10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于， 所述挖掘模塊，還用于采用第一 MR模型，將單個用戶的一類話單的所有話單數(shù)據(jù)文件以多個維度進行合并，生成一個用戶相關(guān)的數(shù)據(jù)塊；將所述數(shù)據(jù)塊作為一條二進制的新記錄保存到數(shù)據(jù)庫；基于合并后的數(shù)據(jù)塊，提取用戶屬性，統(tǒng)計物品行為特征，產(chǎn)生用戶個體相關(guān)的各類標(biāo)簽，得到個體分析參數(shù)。11.根據(jù)權(quán)利要求7-10中任一項所述的裝置，其特征在于，還包括: 規(guī)劃模塊，用于根據(jù)用戶畫像，對用戶進行需求分析和策略規(guī)劃。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺的智能用戶畫像方法及裝置，其方法包括：從物聯(lián)網(wǎng)信息中心采集用戶數(shù)據(jù)；對采集的用戶數(shù)據(jù)進行處理，生成話單數(shù)據(jù)文件；采用大數(shù)據(jù)平臺對話單數(shù)據(jù)文件進行數(shù)據(jù)挖掘，描述用戶畫像。本發(fā)明提高了用戶畫像的數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確性和效率，進而為用戶進行消費群體分析、功能規(guī)劃調(diào)整以及營銷策略制定提供充分的資源。
【IPC分類】G06Q30/02, G06F17/30
【公開號】CN105574730
【申請?zhí)枴緾N201410531377
【發(fā)明人】楊桂榮
【申請人】中興通訊股份有限公司
【公開日】2016年5月11日
【申請日】2014年10月10日
【公告號】WO2016054908A1