本發(fā)明涉及信息采集、數(shù)據(jù)處理及統(tǒng)計領(lǐng)域，具體來說，涉及一種基于用戶畫像的精準(zhǔn)內(nèi)容投放方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、現(xiàn)有的首頁推薦系統(tǒng)大多依賴于通用的推薦算法：基于用戶的歷史行為和相似用戶的喜好來推薦內(nèi)容，無法充分利用用戶的個性化數(shù)據(jù)，導(dǎo)致推薦內(nèi)容的相關(guān)性較低。

2、傳統(tǒng)方法對用戶需求的理解不夠深入，無法實時捕捉用戶興趣的變化，導(dǎo)致用戶體驗不佳。為了提高推薦內(nèi)容的精準(zhǔn)度，需要一種基于用戶畫像的個性化推薦方法，能夠?qū)崟r分析用戶行為，并根據(jù)用戶畫像動態(tài)調(diào)整推薦內(nèi)容。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決現(xiàn)有首頁推薦系統(tǒng)中推薦內(nèi)容相關(guān)性較低、無法充分利用用戶個性化數(shù)據(jù)的問題，本發(fā)明提供了一種用戶畫像精準(zhǔn)投放首頁推薦內(nèi)容的實現(xiàn)方法。該方法通過全面收集和分析用戶行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建精確的用戶畫像，并基于用戶畫像實時生成和調(diào)整個性化推薦內(nèi)容，從而顯著提高推薦內(nèi)容的相關(guān)性和用戶滿意度。該方法通過分析用戶行為數(shù)據(jù)和構(gòu)建用戶畫像，實現(xiàn)個性化內(nèi)容推薦和精準(zhǔn)廣告投放，提升用戶體驗和營銷效果。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：一種用戶畫像精準(zhǔn)投放首頁推薦內(nèi)容，包括以下步驟：

3、s1、系統(tǒng)在用戶使用應(yīng)用的過程中，全面記錄用戶的各種行為數(shù)據(jù)，包括但不限于頁面瀏覽歷史、搜索記錄、點擊記錄、購買記錄、收藏記錄和社交互動；

4、s2、對采集到的原始行為數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和去噪處理，過濾掉無效和錯誤數(shù)據(jù)，并進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，使數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，確保后續(xù)分析的準(zhǔn)確性，并存入數(shù)據(jù)庫；

5、s3、后臺服務(wù)通過分析用戶的行為數(shù)據(jù)，使用預(yù)定義的算法和規(guī)則，為每個用戶生成多個行為標(biāo)簽；這些標(biāo)簽描述了用戶的興趣點、偏好和行為模式；

6、s4、后臺系統(tǒng)按照首頁的不同區(qū)域板塊，結(jié)合多個維度進(jìn)行內(nèi)容配置：

7、用戶標(biāo)簽根據(jù)用戶的興趣、行為和屬性這些特征進(jìn)行個性化內(nèi)容匹配；

8、展示時長區(qū)分長期展示的常駐內(nèi)容和短期展示的臨時內(nèi)容；

9、定時展示設(shè)置特定時間段顯示的內(nèi)容；

10、訪問平臺根據(jù)用戶使用的設(shè)備調(diào)整展示內(nèi)容和形式，所述展示內(nèi)容包括新聞文章、產(chǎn)品信息、廣告、視頻、社交媒體內(nèi)容；

11、用戶使用應(yīng)用時，根據(jù)劃分好的規(guī)則、標(biāo)簽進(jìn)行展示首頁特定的瀏覽內(nèi)容。

12、可選的，在本發(fā)明的一些實施方式中，步驟s1包括：數(shù)據(jù)采集包括定義需要采集的事件名稱，包括頁面瀏覽、搜索、點擊、購買、收藏和社交互動，并定義每個事件需要采集的信息內(nèi)容，包括頁面url、搜索關(guān)鍵詞、點擊按鈕id、購買商品id、收藏時間和社交互動類型；當(dāng)用戶觸發(fā)這些事件時，客戶端記錄相關(guān)信息并提取所需數(shù)據(jù)，使用rsa算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，將加密后的數(shù)據(jù)存儲在redis緩存中，以備后續(xù)上傳。

13、可選的，在本發(fā)明的一些實施方式中，步驟s2包括：

14、定時將用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行redis隊列消費，過濾掉無效和錯誤數(shù)據(jù)；對不同事件類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理，并存入到mongodb中，以便后續(xù)分析和處理。

15、可選的，在本發(fā)明的一些實施方式中，步驟s3包括：

16、后臺服務(wù)通過分析用戶的行為數(shù)據(jù)，使用預(yù)定義的算法和規(guī)則，為每個用戶生成多個行為標(biāo)簽，這些標(biāo)簽描述了用戶的興趣點、偏好和行為模式；使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法不斷優(yōu)化和更新行為標(biāo)簽，確保推薦內(nèi)容的準(zhǔn)確性和實時性。

17、可選的，在本發(fā)明的一些實施方式中，根據(jù)記錄的用戶行為數(shù)據(jù)，系統(tǒng)使用規(guī)則算、統(tǒng)計算法或行為特征算法來生成標(biāo)簽。

18、可選的，在本發(fā)明的一些實施方式中，步驟s4包括：

19、后臺對每個用戶標(biāo)簽、規(guī)則配置特定的展示內(nèi)容，內(nèi)容包括新聞文章、產(chǎn)品信息、廣告、視頻、社交媒體內(nèi)容；用戶進(jìn)來時，根據(jù)劃分好的規(guī)則、標(biāo)簽進(jìn)行展示首頁特定的瀏覽內(nèi)容；系統(tǒng)支持a/b測試和多種推薦策略，以評估和優(yōu)化推薦效果，提升用戶體驗。

20、另一方面，本發(fā)明提供一種基于用戶畫像精準(zhǔn)投放首頁推薦內(nèi)容的實現(xiàn)系統(tǒng)，包含：

21、用戶行為數(shù)據(jù)采集模塊，全面記錄用戶的各種行為數(shù)據(jù)，包括但不限于頁面瀏覽歷史、搜索記錄、點擊記錄、購買記錄、收藏記錄和社交互動；

22、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和去噪處理，使用redis隊列進(jìn)行消費，系統(tǒng)從隊列中獲取數(shù)據(jù)，過濾掉無效和錯誤數(shù)據(jù)，并將各個事件存儲到mongodb數(shù)據(jù)庫中，以便進(jìn)行后續(xù)的深度分析和處理，在mongodb中建立數(shù)據(jù)索引，以提高數(shù)據(jù)檢索和分析的效率，并支持復(fù)雜查詢操作；

23、用戶標(biāo)簽構(gòu)建模塊，分析用戶行為數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶標(biāo)簽，根據(jù)記錄的用戶行為數(shù)據(jù)，系統(tǒng)使用預(yù)定義的算法和規(guī)則來生成標(biāo)簽；

24、首頁內(nèi)容構(gòu)建模塊，按照首頁的不同區(qū)域板塊，結(jié)合多個維度進(jìn)行內(nèi)容配置：用戶標(biāo)簽根據(jù)用戶的興趣、行為和屬性這些特征進(jìn)行個性化內(nèi)容匹配；展示時長區(qū)分長期展示的常駐內(nèi)容和短期展示的臨時內(nèi)容；定時展示設(shè)置特定時間段顯示的內(nèi)容；訪問平臺根據(jù)用戶使用的設(shè)備調(diào)整展示內(nèi)容和形式；當(dāng)用戶打開應(yīng)用時,系統(tǒng)會根據(jù)預(yù)先設(shè)定的規(guī)則和用戶標(biāo)簽,動態(tài)生成并展示首頁的特定瀏覽內(nèi)容。

25、本發(fā)明的有益效果是：

26、(1)通過構(gòu)建詳細(xì)且動態(tài)更新的用戶畫像，系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識別用戶的興趣和需求，從而實現(xiàn)高度個性化的內(nèi)容推薦。系統(tǒng)通過分析用戶的瀏覽歷史、搜索記錄、購買記錄和點擊行為，生成精確的行為標(biāo)簽，這些標(biāo)簽幫助系統(tǒng)更好地理解用戶的喜好和習(xí)慣，從而大幅提升推薦內(nèi)容的相關(guān)性和用戶滿意度。

27、(2)利用用戶行為標(biāo)簽和先進(jìn)的推薦算法，系統(tǒng)可以為每個用戶提供量身定制的首頁內(nèi)容。這些內(nèi)容包括新聞文章、產(chǎn)品信息、廣告、視頻、社交媒體內(nèi)容等，極大提升了用戶的瀏覽體驗。個性化推薦不僅使用戶更容易找到自己感興趣的內(nèi)容，還提高了用戶在平臺上的停留時間和使用頻率。

28、(3)系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的實時行為數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整推薦內(nèi)容，確保推薦的內(nèi)容始終與用戶當(dāng)前的興趣和需求匹配。無論用戶的興趣如何變化，系統(tǒng)都可以迅速做出響應(yīng)，提供最及時和相關(guān)的推薦內(nèi)容。這種實時性使得推薦系統(tǒng)更加靈活和智能，用戶體驗更加流暢和滿意。

29、(4)通過精準(zhǔn)的用戶畫像和行為分析，系統(tǒng)可以更有效地進(jìn)行廣告投放。利用用戶的興趣標(biāo)簽和行為模式，系統(tǒng)可以將廣告精準(zhǔn)地推送給最有可能對其感興趣的用戶，從而顯著提高廣告的點擊率和轉(zhuǎn)化率。這種精準(zhǔn)營銷不僅提高了廣告的效果，還增加了廣告主的滿意度，優(yōu)化了整體營銷策略。

30、(5)通過個性化的內(nèi)容推薦，系統(tǒng)能夠顯著增加用戶在平臺上的停留時間和互動率。用戶不僅可以更快地找到自己感興趣的內(nèi)容，還能享受到更加個性化的服務(wù)和體驗，這使得用戶對平臺的依賴性和忠誠度大幅提升。高水平的用戶粘性和參與度不僅有助于平臺保持活躍度，還能帶來更多的用戶流量和商業(yè)機(jī)會。

技術(shù)特征：

1.基于用戶畫像精準(zhǔn)投放首頁推薦內(nèi)容的實現(xiàn)方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于用戶畫像精準(zhǔn)投放首頁推薦內(nèi)容的實現(xiàn)方法，其特征在于，步驟s1包括：數(shù)據(jù)采集包括定義需要采集的事件名稱，包括頁面瀏覽、搜索、點擊、購買、收藏和社交互動，并定義每個事件需要采集的信息內(nèi)容，包括頁面url、搜索關(guān)鍵詞、點擊按鈕id、購買商品id、收藏時間和社交互動類型；當(dāng)用戶觸發(fā)這些事件時，客戶端記錄相關(guān)信息并提取所需數(shù)據(jù)，使用rsa算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，將加密后的數(shù)據(jù)存儲在redis緩存中，以備后續(xù)上傳。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于用戶畫像精準(zhǔn)投放首頁推薦內(nèi)容的實現(xiàn)方法，其特征在于，步驟s2包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于用戶畫像精準(zhǔn)投放首頁推薦內(nèi)容的實現(xiàn)方法，其特征在于，步驟s3包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于用戶畫像精準(zhǔn)投放首頁推薦內(nèi)容的實現(xiàn)方法，其特征在于，根據(jù)記錄的用戶行為數(shù)據(jù)，系統(tǒng)使用規(guī)則算、統(tǒng)計算法或行為特征算法來生成標(biāo)簽。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于用戶畫像精準(zhǔn)投放首頁推薦內(nèi)容的實現(xiàn)方法，其特征在于，步驟s4包括：

7.一種基于用戶畫像精準(zhǔn)投放首頁推薦內(nèi)容的實現(xiàn)系統(tǒng)，其特征在于，包含：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了基于用戶畫像精準(zhǔn)投放首頁推薦內(nèi)容的實現(xiàn)方法及系統(tǒng)，包括：系統(tǒng)在用戶使用應(yīng)用的過程中，全面記錄用戶的各種行為數(shù)據(jù)；對采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和去噪處理，并存入數(shù)據(jù)庫；后臺服務(wù)通過分析用戶的行為數(shù)據(jù)，使用預(yù)定義的算法和規(guī)則，為每個用戶生成多個行為標(biāo)簽；后臺對每個用戶標(biāo)簽、規(guī)則配置特定的展示內(nèi)容；用戶進(jìn)來時，根據(jù)劃分好的規(guī)則、標(biāo)簽進(jìn)行展示首頁特定的瀏覽內(nèi)容。本發(fā)明基于詳細(xì)且動態(tài)更新的用戶畫像，能夠?qū)崿F(xiàn)高度個性化的內(nèi)容推薦，顯著提升推薦內(nèi)容的相關(guān)性和用戶滿意度。個性化的推薦不僅提高了用戶的瀏覽體驗，還增加了平臺的停留時間和使用頻率，同時使廣告投放更加精準(zhǔn)，有效提升廣告的點擊率和轉(zhuǎn)化率。

技術(shù)研發(fā)人員：王子豪,唐歡,杜丹楓
受保護(hù)的技術(shù)使用者：成都環(huán)宇知了科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/4/28