本发明实施例涉及通信领域，尤其涉及一种用户画像生成方法及装置。
背景技术：
目前，电商平台为提升交易量，通常采用在主页或指定区域中向用户推荐商品的方式。但是，由于推荐内容为人工设置，因此，向所有用户推荐的内容均一致，缺少针对性，无法保证交易量的提升程度。
针对上述问题，现有技术中采用生成用户画像的方式，具体的，现有技术通过用户在线上购物时的浏览频率、收藏行为等操作行为，计算商品的权重值，生成每个用户的用户画像，并依据用户画像向对应的用户推荐分值最高的商品。
但是，人们在线上购物的时间仅占生活中的一小部分，现有技术中只对线上购物行为进行分析，致使用户画像精确程度不足，降低了推荐商品的利用率。
技术实现要素：
本发明实施例提供一种用户画像生成方法，以解决现有技术的用户画像生成方法中只对线上购物行为进行分析，由于未考虑到线下活动，致使用户画像精确程度不足，降低了推荐商品的利用率的问题。
为了解决上述问题，本发明公开了一种用户画像生成方法，所述方法包括：
获取目标账户的线上购物行为信息；
获取与目标账户关联的车辆的车辆信息，车辆信息包括用户基于车辆的操作行为信息、车辆的行驶状态信息以及车辆的设备信息，其中，设备信息用于描述车辆上的所有设备的设备状态；
基于线上购物行为信息以及车辆信息，生成对应于目标账户的用户画像。
根据本发明的另一方面，提供了一种用户画像生成装置，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取目标账户的线上购物行为信息；
第二获取模块，用于获取与目标账户关联的车辆的车辆信息，车辆信息包括用户基于车辆的操作行为信息、车辆的行驶状态信息以及车辆的设备信息，其中，设备信息用于描述车辆上的所有设备的设备状态；
生成模块，用于基于线上购物行为信息以及车辆信息，生成对应于目标账户的用户画像。
与现有技术相比，本发明中通过将线上购物行为信息与车辆的车辆信息相结合，而生成用户画像，有效弥补仅依据线上购物行为生成的用户画像精度不足的缺陷，使用户画像更加精准，更加具有针对性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例的一种用户画像生成方法的流程图之一；
图2是本发明实施例的一种用户画像生成方法的流程图之二；
图3是本发明实施例的一种用户画像生成装置的结构框图之一；
图4是本发明实施例的一种用户画像生成装置的结构框图之二；
图5是本发明实施例的一种用户画像生成装置的结构框图之三；
图6是本发明实施例的一种用户画像生成装置的结构框图之四；
图7是本发明实施例的一种用户画像生成装置的结构框图之五；
图8是本发明实施例的一种用户画像生成装置的结构框图之六。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例一
参照图1，示出了本发明实施例的一种用户画像生成方法的流程图，具体可以包括以下步骤：
步骤101，获取目标账户的线上购物行为信息。
具体的，在本发明的实施例中，用户画像生成装置可应用于远端服务器、车载终端或其它移动终端。以远端服务器为例：远端服务器可预先与用户经常用于购物的目标账户进行关联，即可在目标账户利用移动终端或其他设备进行线上购物时，获取到目标账户的线上购物行为信息。
在本发明的实施例中，目标账户为本发明实施例中为用户分配的该账户可预先关联用户上网购物所使用的所有平台账号，从而获取到用户在利用每个平台进行购物时的线上购物行为，并进行统计，从而获取到对应于目标账户的线上购物行为信息。目标账户与各购物平台账号的具体关联方法可通过现有技术实施例实现，本发明再次不做赘述。
在本发明的实施例中，线上购物行为信息包括但不限于：浏览、加入购物车、收藏商品、购买等操作行为。
步骤102，获取与目标账户关联的车辆的车辆信息，车辆信息包括用户基于车辆的操作行为信息、车辆的行驶状态信息以及车辆的设备信息，其中，设备信息用于描述车辆上的所有设备的设备状态。
具体的，在本发明的实施例中，远端服务器获取与目标账户关联的车辆的车辆信息。在一个优选的实施例中，远端服务器可获取一个或一个以上与目标账户关联的车辆的车辆信息。在另一个优选的实施例中，远端服务器可以通过车辆上的车载设备等可联网的设备获取到车辆信息。即，车辆信息可以由车载设备或是任意可监测车辆、并可联网的终端进行获取，并在获取到车辆信息后，发送给远端服务器。
在本发明的实施例中，车辆信息包括但不限于用户基于车辆的操作行为信息、车辆的形式状态信息以及车辆的设备信息。举例说明：用户基于车辆的操作行为信息可以为：用户控制空调启动、关闭等操作及对应的操作时间点等。车辆的形式状态信息可以为：车辆行驶路线、停留地点和停留时间等信息。设备信息可以为：车辆上的设备的耗损情况等用于描述车辆上的所有设备的设备状态的信息。
步骤103，基于线上购物行为信息以及车辆信息，生成对应于目标账户的用户画像。
具体的，在本发明的实施例中，远端服务器对获取到的线上购物行为信息与车辆信息进行整合，其中，在整合的过程中，可以针对用户需求，对线上购物行为信息与车辆信息进行分类整合，还可以针对应用场景，对线上购物行为信息与车辆信息进行分类整合，从而生成对应于目标账户的用户画像。
综上，本发明实施例中的技术方案，通过将线上购物行为信息与车辆的车辆信息相结合，而生成用户画像，有效弥补仅依据线上购物行为生成的用户画像精度不足的缺陷，使用户画像更加精准，更加具有针对性。
实施例二
参照图2，示出了本发明实施例的一种用户画像生成方法的流程图，具体可以包括以下步骤：
步骤201，获取目标账户的线上购物行为信息。
具体的，在本发明的实施例中，步骤201包括：
子步骤2011，获取目标账户在线上购物时的线上购物行为信息。
子步骤2012，依据线上购物行为信息，构建目标账户的线上属性标签。
具体的，在本发明的实施例中，用户画像生成装置可应用于远端服务器、车载终端或其它移动终端。以远端服务器为例：远端服务器可预先与用户经常用于购物的目标账户进行关联，即可在目标账户利用移动终端或其他设备进行线上购物时，获取到目标账户的线上购物行为信息。在本发明的实施例中，线上购物行为信息包括但不限于：浏览、加入购物车、收藏商品、购买等操作行为。
在本发明的实施例中，目标账户为本发明实施例中为用户分配的该账户可预先关联用户上网购物所使用的所有平台账号，从而获取到用户在利用每个平台进行购物时的线上购物行为，并进行统计，从而获取到对应于目标账户的线上购物行为信息。目标账户与各购物平台账号的具体关联方法可通过现有技术实施例实现，本发明在此不做赘述。
在本发明的实施例中，远端服务器获取线上购物行为信息时，具体为：与目标账户关联的任一平台账号在进行线上购物时，购物平台对应的服务器可通过探针工具，抓取平台账号的线上购物行为信息，远端服务器获取探针工具抓取到的线上购物行为信息。在其它实施例中，还可以通过其它方法抓取线上购物行为，本发明对此不做限定。
接着，远端服务器可依据获取到的线上购物行为信息，构建对应于目标账户的多个线上属性标签。线上属性标签包括但不限于：兴趣类商品标签、消耗类商品标签等。举例说明：若目标账户经常浏览家居类商品，则可将家居类商品创建为兴趣类商品标签中的一种。具体的标签模式以及表现方法，本发明对此不做限定。本发明实施例中的方法，通过将线上购物行为信息表现为标签的形式，以对线上购物行为信息进行更为细致的分类，以便于更加直观的体现目标账户的购物行为。
步骤202，获取与目标账户关联的车辆的车辆信息。
具体的，在本发明的实施例中，目标账户预先与一个或一个以上车辆进行关联。具体关联步骤可以为：
车辆启动后，车辆的车载设备上可显示有车辆的标识信息，该标识信息用于唯一标识该车载设备，即，唯一标识该车辆。
用户通过移动终端或其它可联网设备登录目标账户后，可输入该标识信息，从而使远端服务器接收到标识信息与对应的目标账户信息，并将标识信息与目标账户信息对应写入关联列表中，从而使标识信息与目标账户信息进行关联。在一个实施例中，标识信息可以为二维码的形式，用户可通过移动终端的扫描功能，扫描二维码，从而识别并获取车载设备的标识信息。
具体的，在本发明的实施例中，步骤202具体包括：
子步骤2021，实时监测用户基于所述车辆的操作行为信息、所述车辆的行驶状态信息、以及所述车辆的设备信息。
子步骤2022，依据所述操作行为信息、所述行驶状态信息以及所述设备信息，构建所述目标用户的线下属性标签。
具体的，在本发明的实施例中，远端服务器获取与目标账户关联的车辆的车辆信息。在一个优选的实施例中，远端服务器可获取一个或一个以上与目标账户关联的车辆的车辆信息。在另一个优选的实施例中，远端服务器可以通过车辆上的车载设备等可联网的设备获取到车辆信息。即，车辆信息可以由车载设备或是任意可监测车辆、并可联网的终端进行获取，并在获取到车辆信息后，发送给远端服务器。
在本发明的实施例中，车辆信息包括但不限于用户基于车辆的操作行为信息、车辆的形式状态信息以及车辆的设备信息。举例说明：用户基于车辆的操作行为信息可以为：用户控制空调启动、关闭等操作及对应的操作时间点等。车辆的形式状态信息可以为：车辆行驶路线、停留地点和停留时间等信息。设备信息可以为：车辆上的设备的耗损情况等用于描述车辆上的所有设备的设备状态的信息。
具体的，以车载终端为例，远端服务器可通过车载终端可实时监测用户基于车辆的操作行为以及车辆的行驶状态，并构建车辆的线下属性标签。举例说明：在一个实施例中，车载终端可监控车辆中的每个设备的设备状态，用户使用车辆时，每天8点上班，则在8点开启车内空调设备，车载终端可监测到这一操作行为并发送给远端服务器。也可以由远端服务器实时监测车载终端获取到的数据并进行收集。远端服务器构建与该操作行为对应的线下属性标签。例如：用户操作-空调开启-8点。具体标签模式可由操作人员进行设置，本发明对此不做限定。在另一个实施例中，用户每天8点-8：30为上班路上行驶时间，车载终端可记录行驶时间以及行驶路线，远端服务器从车载终端获取行驶时间以及行驶路线，并构建相应的线下属性标签。本发明实施例中的方法，通过将车辆的车辆信息表现为标签的形式，以对用户基于车辆的行为信息进行更为细致的分类，以便于更加直观的体现目标账户的线下行为。
步骤203，对线上属性标签以及线下属性标签进行统计。
具体的，在本发明的实施例中，远端服务器对线上属性标签以及线下属性标签进行统计。即，远端服务器实时监测并构建属性标签，因此，远端服务器每构建一个新的属性标签，则对数据库中已存储的属性标签进行更新以及整合。其中，在整合的过程中，可以针对用户需求，对线上属性标签与线下属性标签进行分类整合。在另一个实施例中，还可以针对应用场景，对线上属性标签与线下属性标签进行分类整合，从而生成对应于目标账户的用户画像。
步骤204，依据统计结果，获取对应于目标账户的账户属性标签。
具体的，在本发明的实施例中，远端服务器依据统计出的结果，生成对应于目标账户的账户属性标签。即，线上属性标签与线下属性标签经分类整合后，生成总的标签集合，即为账户属性标签。
在本发明的实施例中，远端服务器可根据统计结果，建立标签列表，并依据整合过程中的分类情况，将标签列表中的所有标签进行排列，从而能够更直观且快速的在后续使用标签的过程中，获取到所需标签。
账户属性标签包括但不限于：目标账户的定期消耗类商品标签、兴趣类商品标签、车辆活跃时间标签、车辆活跃地点标签、车辆用户服务操作标签等。
步骤205，根据账户属性标签，生成用户画像。
具体的，在本发明的实施例中，远端服务器将账户属性标签存入数据库中，建立相应的实例，以生成用户画像。举例说明：将目标账户的账户属性标签按照分类顺序或其它排列顺序，存入数据库，并建立实例，实例名称可以为该目标账户的账户名称。则该实例内包括的所有内容，即为用户画像。远端服务器可通过检索账户名称，迅速定位到目标账户的用户画像，并进行标签的提取。以本发明实施例中的方法生成的用户画像，集合了线上属性标签以及线下属性标签，即，在监测线上行为的同时还监测有线下行为，使用户画像的覆盖范围更加宽泛，精度更加准确。
步骤206，采集车辆当前时刻的车辆信息。
步骤207，依据用户画像以及车辆当前时刻的车辆信息，向用户推荐相应的商品和/或服务。
具体的，在本发明的实施例中，当远端服务器为目标账户推荐商品和/或服务的时候，具体为：
采集车辆当前时刻的车辆信息。举例说明：当前用户登录目标账户后，对目标账户关联的车辆中的空调设备进行多次控制操作，车载设备记录该信息，远端服务器从车载设备端获取该车辆信息。并且，远端服务器可根据当前时刻的车辆信息，判断空调可能存在问题，并确定向目标用户推荐空调。随后，远端服务器可从线上属性标签中查询，兴趣类商品标签中是否存在关于空调的标签，若是，则空调类标签对应的商品，并推荐给用户。若没有，则可按照空调类的销量或其它筛选方式，向用户推荐一款或一款以上指定空调。具体的，在本发明的实施例中，推荐的商品和/或服务可在目标账户所属的移动终端中显示，也可以在关联的车载终端中显示。
在本发明的另一个实施例中，远端服务器还可以提供服务类推荐，举例说明：若远端服务器获取到当前目标账户关联的车辆行驶于高速公路上，则远端服务器可向该目标账户推荐附近的服务站等服务。从而进一步使商品和/或服务推荐更加智能化并且更加精准。
综上，本发明实施例中的技术方案，通过将线上购物行为信息与车辆的车辆信息相结合，而生成用户画像，有效弥补仅依据线上购物行为生成的用户画像精度不足的缺陷，使用户画像更加精准，更加具有针对性。
实施例三
参照图3，示出了本发明实施例的一种用户画像生成装置的结构框图，该装置具体可以包括以下模块：
第一获取模块301，用于获取目标账户的线上购物行为信息；
第二获取模块302，用于获取与目标账户关联的车辆的车辆信息，车辆信息包括用户基于车辆的操作行为信息、车辆的行驶状态信息以及车辆的设备信息，其中，设备信息用于描述车辆上的所有设备的设备状态；
生成模块303，用于基于线上购物行为信息以及车辆信息，生成对应于目标账户的用户画像。
此外，参照图4，在本发明的一个优选的实施例中，在图3的基础上，装置进一步包括：
采集模块304，用于采集车辆当前时刻的车辆信息；
推荐模块305，用于依据用户画像以及车辆当前时刻的车辆信息，向用户推荐相应的商品和/或服务。
参照图5，在本发明的一个优选的实施例中，在图3的基础上，装置进一步包括：
第三获取模块306，用于获取车辆上的车载设备的标识信息，标识信息用于唯一标识车载设备；
关联模块307，用于将标识信息与目标账户进行关联。
参照图6，在本发明的一个优选的实施例中，在图3的基础上，第一获取模块301包括：
第一获取子模块3011，用于获取目标账户在线上购物时的线上购物行为信息；
第一构建子模块3012，用于依据线上购物行为信息，构建目标账户的线上属性标签。
参照图7，在本发明的一个优选的实施例中，在图3的基础上，第二获取模块302包括：
监测子模块3021，用于实时监测用户基于车辆的操作行为信息、车辆的行驶状态信息、以及车辆的设备信息；
第二构建子模块3022，用于依据操作行为以及行驶状态，构建目标用户的线下属性标签。
参照图8，在本发明的一个优选的实施例中，在图3的基础上，生成模块303包括：
统计子模块3031，用于对线上属性标签以及线下属性标签进行统计，其中，线上属性标签用于标识线上购物行为信息，线下属性标签用于标识车辆的车辆信息；
第二获取子模块3032，用于依据统计结果，获取对应于目标账户的账户属性标签，账户属性标签包括目标账户的定期消耗类商品标签、兴趣类商品标签、车辆活跃时间标签、车辆活跃地点标签、车辆用户服务操作标签；
生成子模块3033，用于根据账户属性标签，生成用户画像。
综上，本发明实施例中的装置，通过将线上购物行为信息与车辆的车辆信息相结合，而生成用户画像，有效弥补仅依据线上购物行为生成的用户画像精度不足的缺陷，使用户画像更加精准，更加具有针对性。
对于设备实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本发明实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种用户画像生成方法及装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。