一种用户画像构建方法和装置与流程

本发明涉及人工智能和互联网医疗，尤其涉及一种用户画像构建方法和装置。

背景技术：

1、在构建患者用户画像的场景下，现有的方案主要是基于患者输入的信息或患者的电子医疗记录中的诊疗信息进行患者画像构建，无法对潜在的疾病风险进行规避。

2、在实现本发明过程中，发明人发现相关技术中至少存在如下问题：

3、患者用户画像构建过程数据来源过于单一，构建的患者画像的准确率低、有效性差。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例提供一种用户画像构建方法和装置，能够提高患者用户画像构建的准确率和有效性。

2、为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种用户画像构建方法，包括：

3、响应于接收到的用户画像构建请求，获取用户的基础信息和行为信息；其中，所述基础信息是指表示用户身份和健康状况的数据，所述行为信息是指与用户健康状况相关的活动或行为数据；

4、对所述基础信息和行为信息添加标签，得到用户标签集；

5、基于所述用户标签集确定特征向量集，根据所述用户标签集和特征向量集构建用户画像。

6、进一步地，根据所述用户标签集和特征向量集构建用户画像之后，包括：

7、获取用户的实时数据；

8、基于所述实时数据利用预先训练的用户预测模型，得到用户的实时预测结果；

9、基于所述实时预测结果对构建的用户画像进行动态更新。

10、进一步地，获取用户的基础信息和行为信息，包括：

11、利用显式获取方式收集所述基础信息，利用隐式获取方式收集所述行为信息；其中，所述显式获取方式为基于用户主动发送的信息或系统记录进行直接获取的方式；所述隐式获取方式为基于用户的交互行为或操作记录进行动态分析获取的方式。

12、进一步地，对所述基础信息和行为信息添加标签，得到用户标签集，包括：

13、确定所述基础信息和行为信息的数据类别；其中，所述数据类别包括结构化信息和非结构化信息；

14、对所述结构化信息添加标签，生成第一标签集；

15、将所述非结构化信息进行特征提取，基于特征提取结果生成第二标签集；

16、基于所述第一标签集和第二标签集生成用户标签集。

17、进一步地，将所述非结构化信息进行特征提取，包括：

18、利用词频-逆文档频率算法对所述非结构化信息进行关键词提取，将提取出的关键词与预先构建的语料库进行比对，基于比对结果生成特征提取结果。

19、进一步地，基于所述用户标签集确定特征向量集，包括：

20、从所述用户标签集中提取出标签信息，对所述标签信息进行编码处理，将编码处理后的标签信息进行特征组合，得到特征向量集。

21、进一步地，根据所述用户标签集和特征向量集构建用户画像，包括：

22、确定所述用户标签集中的标签信息与所述特征向量集中的特征向量之间的对应关系；

23、基于所述对应关系，将所述标签信息和特征向量进行关联组合，得到用户特征数据；

24、利用所述用户特征数据构建用户画像。

25、根据本发明实施例的第二方面，提供了一种用户画像构建装置，包括：

26、获取模块，用于响应于接收到的用户画像构建请求，获取用户的基础信息和行为信息；

27、添加模块，用于对所述基础信息和行为信息添加标签，得到用户标签集；

28、构建模块，用于基于所述用户标签集确定特征向量集，根据所述用户标签集和特征向量集构建用户画像。

29、根据本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：

30、一个或多个处理器；

31、存储器，用于存储一个或多个程序，

32、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述任一实施例所述的方法。

33、根据本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的方法。

34、上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：通过响应于接收到的用户画像构建请求，获取用户的基础信息和行为信息；其中，所述基础信息是指表示用户身份和健康状况的数据，所述行为信息是指与用户健康状况相关的活动或行为数据；对所述基础信息和行为信息添加标签，得到用户标签集；基于所述用户标签集确定特征向量集，根据所述用户标签集和特征向量集构建用户画像；本实施例提高了患者用户画像构建的准确率和有效性。

35、上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。

技术特征：

1.一种用户画像构建方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述用户标签集和特征向量集构建用户画像之后，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取用户的基础信息和行为信息，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述基础信息和行为信息添加标签，得到用户标签集，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述非结构化信息进行特征提取，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述用户标签集确定特征向量集，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述用户标签集和特征向量集构建用户画像，包括：

8.一种用户画像构建装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种用户画像构建方法和装置，涉及人工智能和互联网医疗技术领域。该方法的一具体实施方式包括：响应于接收到的用户画像构建请求，获取用户的基础信息和行为信息；其中，所述基础信息是指表示用户身份和健康状况的数据，所述行为信息是指与用户健康状况相关的活动或行为数据；对所述基础信息和行为信息添加标签，得到用户标签集；基于所述用户标签集确定特征向量集，根据所述用户标签集和特征向量集构建用户画像；本实施例提高了患者用户画像构建的准确率和有效性。

技术研发人员：王雨
受保护的技术使用者：北京京东拓先科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23