一种行业画像分析方法及装置与流程

本发明涉及广告技术领域，特别是涉及一种行业画像分析方法及装置。

背景技术

随着信息技术在全球的发展，网络广告迎来了准确的时代。当前只能基于用户的互联网浏览行为分析用户画像，如用户的年龄、性别、兴趣等，然而由于单个用户无法代表某个行业，因此现有技术无法得到行业画像，更无法对行业画像进行分析。

技术实现要素：

为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种行业画像分析方法及装置，技术方案如下：

一种行业画像分析方法，包括：

获取第一行业的行业画像，所述行业画像包括多个用户画像，每一所述用户画像与所述第一行业的店铺一一对应，每一所述用户画像包括多个用户属性；

将每一所述用户画像标准化，以将每一所述用户画像的用户属性划分为预设的三个属性类型中；

基于标准化后的用户画像，对所述三个属性类型进行加权，以得到每一属性类型的百分比。

优选地，所述预设的三个属性包括：

人口属性、应用兴趣属性和行为属性；

所述人口属性包括年龄和性别，所述应用兴趣属性包括使用次数在预设次数范围内的应用程序和安装的应用程序的信息，所述行为属性包括网购、教育、阅读、咨讯、社交、通讯、影音、商旅出行、家居、健康、生活和工作。

优选地，将每一所述用户画像标准化，以将每一所述用户画像的用户属性划分为预设的三个属性类型中，包括：

确定每一所述用户画像的每一所述用户属性所属的目标属性类型，所述目标属性类型为所述三个属性类型中的一种；

更新所述目标属性类型中与每一所述用户属性对应的属性的键值；

相应地，基于标准化后的用户画像，对所述三个属性类型进行加权，以得到每一属性类型的百分比，包括：

根据更新后的属性类型，对三个属性类型进行加权，以得到每一属性类型的百分比。

优选地，还包括：

以柱形图或圆饼图的方式显示所述百分比。

优选地，还包括：

基于标准化后的用户画像，确定第一属性的百分比，所述第一属性为一个或多个所述用户属性。

一种行业画像分析装置，包括：

获取单元，用于获取第一行业的行业画像，所述行业画像包括多个用户画像，每一所述用户画像与所述第一行业的店铺一一对应，每一所述用户画像包括多个用户属性；

标准化单元，用于将每一所述用户画像标准化，以将每一所述用户画像的用户属性划分为预设的三个属性类型中；

加权单元，用于基于标准化后的用户画像，对所述三个属性类型进行加权，以得到每一属性类型的百分比。

优选地，所述预设的三个属性包括：

人口属性、应用兴趣属性和行为属性；

所述人口属性包括年龄和性别，所述应用兴趣属性包括使用次数在预设次数范围内的应用程序和安装的应用程序的信息，所述行为属性包括网购、教育、阅读、咨讯、社交、通讯、影音、商旅出行、家居、健康、生活和工作。

优选地，所述标准化单元，包括：

确定单元，用于确定每一所述用户画像的每一所述用户属性所属的目标属性类型，所述目标属性类型为所述三个属性类型中的一种；

更新单元，用于更新所述目标属性类型中与每一所述用户属性对应的属性的键值；

相应地，所述加权单元，包括：

加权子单元，用于根据更新后的属性类型，对三个属性类型进行加权，以得到每一属性类型的百分比。

优选地，还包括：

显示单元，用于以柱形图或圆饼图的方式显示所述百分比。

优选地，还包括：

计算单元，用于基于标准化后的用户画像，确定第一属性的百分比，所述第一属性为一个或多个所述用户属性。

本发明实施例提供的技术方案，所分析的行业画像为实体店铺的用户画像，由于实体店铺属于第一行业的一部分，因此实体店铺能够代表第一行业，从而通过实体店铺的用户画像可以得到第一行业的行业画像。可见，相对于现有技术，本实施例能够准确得到第一行业的行业画像，进一步地，本实施例还对第一行业的行业画像进行了分析，基于分析结果，用户能够准确地确定第一行业的用户分布。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，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为本发明实施例所提供的一种行业画像分析方法的一种流程示意图；

图2为本发明实施例所提供的一种行业画像分析方法的另一种流程示意图；

图3为本发明实施例所提供的一种行业画像分析装置的一种结构示意图；

图4为本发明实施例所提供的一种行业画像分析装置的另一种结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，图1为本发明实施例提供的一种行业画像分析方法的一种实现流程图，该方法包括：

步骤s101、获取第一行业的行业画像。

行业画像包括多个用户画像，每一用户画像与第一行业的店铺一一对应，每一用户画像包括多个用户属性。

本实施例中的店铺指的是实体店铺，店铺的用户画像可以通过在店铺中设置wifi探针，由wifi探针收集进入店铺的移动设备的mac地址，根据mac地址获取与之对应的多个用户属性。

每一行业具有行业id，每一店铺具有唯一对应的行业id，通过行业id可以将每一店铺的用户画像归一到对应的行业id。

实际应用中，用户画像的用户属性不限于年龄、性别、常用app、安装app信息、网购、教育、阅读、咨讯、社交、通讯、影音、商旅出行、家居、健康、生活、工作。

步骤s102、将每一用户画像标准化，以将每一用户画像的用户属性划分为预设的三个属性类型中。

本实施例中的预设的三个属性类型包括人口属性、应用兴趣属性和行为属性。其中，人口属性可以包括年龄和性别；应用兴趣属性包括常用app和安装app信息；行为属性包括网购、教育、阅读、咨讯、社交、通讯、影音、商旅出行、家居、健康、生活和工作。

基于以上对预设的三个属性类型的划分，举例说明对用户画像的标准化：当用户画像的用户属性中包括年龄、性别、阅读时，对用户画像标准化指的是将人口属性中的年龄和性别所对应的键值分别加1，同时将行为属性中的阅读所对应的键值加1。

步骤s103、基于标准化后的用户画像，对三个属性类型进行加权，以得到每一属性类型的百分比。

将用户属性划分至预设的三个属性类型中后，可以根据每个属性类型中包括的属性的键值计算每个属性类型的百分比。例如，假定人口属性中的年龄的键值为2、性别的键值为1，应用兴趣属性中的常用app的键值为1，行为属性中的网购的键值为3，阅读的键值为2，其它的键值都为0，那么人口属性的百分比为(2+1)/(2+1+1+3+2)＝33％，同样地道理可以计算应用兴趣属性百分比和行为属性的百分比。

本发明实施例提供的技术方案，所分析的行业画像为实体店铺的用户画像，由于实体店铺属于第一行业的一部分，因此实体店铺能够代表第一行业，从而通过实体店铺的用户画像可以得到第一行业的行业画像。可见，相对于现有技术，本实施例能够准确得到第一行业的行业画像，进一步地，本实施例还对第一行业的行业画像进行了分析，基于分析结果，用户能够准确地确定第一行业的用户分布。

请参阅图2，图2为本发明实施例提供的一种行业画像分析方法的另一种实现流程图，该方法包括：

步骤s201、获取第一行业的行业画像。

行业画像包括多个用户画像，每一用户画像与第一行业的店铺一一对应，每一用户画像包括多个用户属性。

用户画像的用户属性不限于年龄、性别、常用app、安装app信息、网购、教育、阅读、咨讯、社交、通讯、影音、商旅出行、家居、健康、生活、工作。

步骤s202、确定每一用户画像的每一用户属性所属的目标属性类型，目标属性类型为三个预设的属性类型中的一种。

本实施例中的三个预设的属性类别包括人口属性、应用兴趣属性和行为属性。其中，人口属性可以包括年龄和性别；应用兴趣属性包括常用app和安装app信息；行为属性包括网购、教育、阅读、咨讯、社交、通讯、影音、商旅出行、家居、健康、生活和工作。

当用户画像中包括的用户属性与属性类型中具有的属性相同时，将该属性类型作为该用户属性所属的属性类型。如，用户画像中包括的用户属性为性别和阅读，则性别所属的属性类型为人口属性，而阅读所属的属性类型则为行为属性。

步骤s203、更新目标属性类型中与每一用户属性对应的属性的键值。

属性类型中的每一属性均具有对应的键值，当确定用户画像中的用户属性所属的属性类型之后，根据该用户属性更新与之对应的属性类型中的属性的键值，如将属性类型中与该用户属性对应的键值+1。

步骤s204、根据更新后的属性类型，对三个属性类型进行加权，以得到每一属性类型的百分比。

实际应用中，根据用户需要，除了能够对三个属性类型进行加权，得到每一属性类型的百分比外，还能基于标准化后的用户画像，确定第一属性的百分比，其中第一属性为一个或多个用户属性。

步骤s205、以柱形图或圆饼图的方式显示百分比。

以柱形图或圆饼图的方式显示百分比可以清楚的展示第一行业的用户分布情况。

本实施例提供的技术方案，所分析的行业画像为实体店铺的用户画像，由于实体店铺属于第一行业的一部分，因此实体店铺能够代表第一行业，从而通过实体店铺的用户画像可以得到第一行业的行业画像。可见，相对于现有技术，本实施例能够准确得到第一行业的行业画像，进一步地，本实施例还对第一行业的行业画像进行了分析，基于并采用特定的展示方式对分析结果进行展示，因此用户能够准确地确定第一行业的用户分布。

请参阅图3，图3为本发明实施例提供的行业画像分析装置的一种结构示意图，该装置包括：

获取单元310，用于获取第一行业的行业画像，行业画像包括多个用户画像，每一用户画像与第一行业的店铺一一对应，每一用户画像包括多个用户属性。

行业画像包括多个用户画像，每一用户画像与第一行业的店铺一一对应，每一用户画像包括多个用户属性。

本实施例中的店铺指的是实体店铺，店铺的用户画像可以通过在店铺中设置wifi探针，由wifi探针收集进入店铺的移动设备的mac地址，根据mac地址获取与之对应的多个用户属性。

每一行业具有行业id，每一店铺具有唯一对应的行业id，通过行业id可以将每一店铺的用户画像归一到对应的行业id。

实际应用中，用户画像的用户属性不限于年龄、性别、常用app、安装app信息、网购、教育、阅读、咨讯、社交、通讯、影音、商旅出行、家居、健康、生活、工作。

标准化单元320，用于将每一用户画像标准化，以将每一用户画像的用户属性划分为预设的三个属性类型中。

本实施例中的预设的三个属性类型包括人口属性、应用兴趣属性和行为属性。其中，人口属性可以包括年龄和性别；应用兴趣属性包括常用app和安装app信息；行为属性包括网购、教育、阅读、咨讯、社交、通讯、影音、商旅出行、家居、健康、生活和工作。

基于以上对预设的三个属性类型的划分，举例说明对用户画像的标准化：当用户画像的用户属性中包括年龄、性别、阅读时，对用户画像标准化指的是将人口属性中的年龄和性别所对应的键值分别加1，同时将行为属性中的阅读所对应的键值加1。

加权单元330，用于基于标准化后的用户画像，对三个属性类型进行加权，以得到每一属性类型的百分比。

将用户属性划分至预设的三个属性类型中后，可以根据每个属性类型中包括的属性的键值计算每个属性类型的百分比。例如，假定人口属性中的年龄的键值为2、性别的键值为1，应用兴趣属性中的常用app的键值为1，行为属性中的网购的键值为3，阅读的键值为2，其它的键值都为0，那么人口属性的百分比为(2+1)/(2+1+1+3+2)＝33％，同样地道理可以计算应用兴趣属性百分比和行为属性的百分比。

本发明实施例提供的技术方案，所分析的行业画像为实体店铺的用户画像，由于实体店铺属于第一行业的一部分，因此实体店铺能够代表第一行业，从而通过实体店铺的用户画像可以得到第一行业的行业画像。可见，相对于现有技术，本实施例能够准确得到第一行业的行业画像，进一步地，本实施例还对第一行业的行业画像进行了分析，基于分析结果，用户能够准确地确定第一行业的用户分布。

请参阅图4，图4为本发明实施例提供的行业画像分析装置的另一种结构示意图，该装置包括：

获取单元410，用于获取第一行业的行业画像，行业画像包括多个用户画像，每一用户画像与第一行业的店铺一一对应，每一用户画像包括多个用户属性。

行业画像包括多个用户画像，每一用户画像与第一行业的店铺一一对应，每一用户画像包括多个用户属性。

用户画像的用户属性不限于年龄、性别、常用app、安装app信息、网购、教育、阅读、咨讯、社交、通讯、影音、商旅出行、家居、健康、生活、工作。

确定单元420，用于确定每一用户画像的每一用户属性所属的目标属性类型，目标属性类型为三个属性类型中的一种。

本实施例中的三个预设的属性类别包括人口属性、应用兴趣属性和行为属性。其中，人口属性可以包括年龄和性别；应用兴趣属性包括常用app和安装app信息；行为属性包括网购、教育、阅读、咨讯、社交、通讯、影音、商旅出行、家居、健康、生活和工作。

当用户画像中包括的用户属性与属性类型中具有的属性相同时，将该属性类型作为该用户属性所属的属性类型。如，用户画像中包括的用户属性为性别和阅读，则性别所属的属性类型为人口属性，而阅读所属的属性类型则为行为属性。

更新单元430，用于更新目标属性类型中与每一用户属性对应的属性的键值。

属性类型中的每一属性均具有对应的键值，当确定用户画像中的用户属性所属的属性类型之后，根据该用户属性更新与之对应的属性类型中的属性的键值，如将属性类型中与该用户属性对应的键值+1。

加权子单元440，用于根据更新后的属性类型，对三个属性类型进行加权，以得到每一属性类型的百分比。

实际应用中，根据用户需要，除了能够对三个属性类型进行加权，得到每一属性类型的百分比外，还能基于标准化后的用户画像，确定第一属性的百分比，其中第一属性为一个或多个用户属性。

显示单元450，用于以柱形图或圆饼图的方式显示百分比。

本实施例提供的技术方案，所分析的行业画像为实体店铺的用户画像，由于实体店铺属于第一行业的一部分，因此实体店铺能够代表第一行业，从而通过实体店铺的用户画像可以得到第一行业的行业画像。可见，相对于现有技术，本实施例能够准确得到第一行业的行业画像，进一步地，本实施例还对第一行业的行业画像进行了分析，基于并采用特定的展示方式对分析结果进行展示，因此用户能够准确地确定第一行业的用户分布。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

对于装置或系统实施例而言，由于其基本相应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置或系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，在没有超过本发明的精神和范围内，可以通过其他的方式实现。当前的实施例只是一种示范性的例子，不应该作为限制，所给出的具体内容不应该限制本发明的目的。例如，所述单元或子单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或多个子单元结合一起。另外，多个单元可以或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。

另外，所描述系统，装置和方法以及不同实施例的示意图，在不超出本发明的范围内，可以与其它系统，模块，技术或方法结合或集成。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。