申请/专利权人：维正知识产权科技有限公司

申请日：2023-12-21

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117744935A

主分类号：G06Q10/063

分类号：G06Q10/063;G06Q10/067;G06Q50/18;G06F16/36;G06F16/35;G06N5/022

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：基于用户访问数据的用户画像模型构建方法、系统，涉及数据分析领域，该方法包括：采集用户在专利业务平台的用户行为数据；若用户行为数据的数量低于预设底线阈值，则对用户行为数据进行数据扩充；分析用户访问的专利文献，构建用户知识图谱；从用户知识图谱中提取用户访问的兴趣特征数据，得到多维特征向量；输入用户行为数据和多维特征向量到黑盒机器学习模型中，得到用户的用户画像预测结果；分析用户画像预测结果，得到模型解释结果；结合用户的用户行为数据、多维特征向量和关键特征，构建用户画像模型。实施该方法，能够有效解决现有用户画像模型存在的数据稀疏性问题，提高模型准确反映用户技术兴趣的能力。

主权项：1.一种基于用户访问数据的用户画像模型构建方法，应用于模型构建系统的服务器，其特征在于，所述方法包括：采集用户在专利业务平台的用户行为数据；所述用户行为数据包括浏览行为数据、搜索行为数据、交互行为数据、订单行为数据；若所述用户行为数据的数量低于预设底线阈值，则基于数据增强技术对所述用户行为数据进行数据扩充；基于知识图谱技术分析所述用户访问的专利文献，构建用于表征用户技术兴趣的用户知识图谱；从所述用户知识图谱中提取所述用户访问的包括技术分类、关键词、发明人的兴趣特征数据，得到用于表征用户技术偏好的多维特征向量；输入所述用户行为数据和所述多维特征向量到黑盒机器学习模型中，得到所述用户的用户画像预测结果；基于可解释性技术分析所述用户画像预测结果，得到模型解释结果；所述模型解释结果包括用于表征用户技术兴趣分布的关键特征；结合所述用户的所述用户行为数据、所述多维特征向量和所述关键特征，构建用户画像模型。

全文数据：

权利要求：

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