流程图，包括：
[0054] 步骤S301，引入数据；
[0055] 步骤S302,对数据进行整合，针对不同系统中的ID关联数据进行整合和提取；
[0056] 步骤S303,定义关系密切程度，根据整合后的数据中数据本身的属性，定义各标识 对的关系密切程度；ID间的关系密切程度是用来衡量ID与ID之间的关系链情况，该值越 大，说明关系越牢固。
[0057] 步骤S304,修正关系密切程度，修正各ID间的关系密切程度，使ID间的关系度量 更加准确。
[0058] 步骤S305,获取最终关系密切程度，得到最终的ID间的关系密切程度。
[0059] 步骤S306,匹配ID，根据ID间的关系密切程度，根据广度遍历和深度遍历进行精 确匹配，将每个个体所含ID进行串联。
[0060] 当引入新数据后，重新匹配个体的所有ID。
[0061] 如图4所示为本发明一种目标受众画像生成系统的结构模块图，包括：
[0062] 数据整合模块401，用于：确定每个目标所包括的标识，获取至少一个标识对，每 个所述标识对包括两个所述标识，获取每个标识对的关联数据；
[0063] 关系密切程度计算模块402,用于：根据每个标识对的关联数据确定该标识对的 关系密切程度；
[0064] 匹配模块403,用于：根据所述关系密切程度，将同一目标所包括的标识进行串 联，将串联后的标识作为目标受众画像与目标关联；
[0065] 推送模块404,用于：根据所述目标受众画像向目标执行相应的推送动作。
[0066] 在其中一个实施例中，
[0067] 数据整合模块401，具体用于：获取同一目标同一标识对在多个系统中的多个关 联数据，根据每个系统对该标识对的预设系统关联权重，将多个相同类型的所述关联数据 加权整合为一个整合后关联数据；
[0068] 所述关系密切程度计算模块402,具体用于：根据每个标识对的整合后关联数据 确定该标识对的关系密切程度。
[0069] 在其中一个实施例中，所述标识对的整合后关联数据包括：sy、DefaultDi、Ti、 Times、LD和day，其中，sy多个系统对该标识对的预设系统关联权重的最大值，DefaultDi 为该标识对的预设初始关系密切值，Ti为关联次数权重，Times为该标识对在多个系统中 的关联次数的整合后数据，LD为时间权重，day为该标识对在多个系统中保存的最后日期 与当前日期的差值的倒数的整合后数据；
[0070] 所述标识对的关系密切程度采用如下方式得到：
[0071] 关系密切程度FDi为：FDi=syXDefaultDiX(TiXtanh(Times)+LDXday)。
[0072] 在其中一个实施例中，还包括修正关系密切程度模块，所述修正关系密切程度模 块，具体用于：
[0073] 修正每个标识对的关系密切程度为，.其中：
[0074]
[0075]
[0076] D为预设的修正参数，Fdi(k)为第k对标识对的关系密切程度，M(k)为表示与第k 对标识对具有相同目标且存在的直接关联的其他标识对的集合，L(k)为M(k)的元素个数， Fdi(j)为M(k)集合中的第j对标识对的关系密切程度。
[0077] 在其中一个实施例中，所述匹配模块403,具体用于：
[0078] 以目标的任一标识作为初始标识，生成关于初始标识的关系网络，所述关系网络 包括多个具有连接关系的标识，且相连接的两个标识关联所述目标所包括的其中一个标识 对；
[0079] 从初始标识出发，按照标识对的关系密切程度对所述关系网络进行路径搜索，优 先选择与前一标识的关系密切程度高的标识，将搜索出来的路径上的标识进行串联；
[0080] 将串联后的标识作为目标受众画像与目标关联。
[0081] 以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并 不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员 来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保 护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
【主权项】
1. 一种目标受众画像生成方法，其特征在于，包括： 数据整合步骤，包括：确定每个目标所包括的标识，获取至少一个标识对，每个所述标 识对包括两个所述标识，获取每个标识对的关联数据； 关系密切程度计算步骤，包括：根据每个标识对的关联数据确定该标识对的关系密切 程度； 匹配步骤，包括：根据所述关系密切程度，将同一目标所包括的标识进行串联，将串联 后的标识作为目标受众画像与目标关联； 推送步骤，包括：根据所述目标受众画像向目标执行相应的推送动作。2. 根据权利要求1所述的目标受众画像生成方法，其特征在于： 所述数据整合步骤，具体包括： 获取同一目标同一标识对在多个系统中的多个关联数据，根据每个系统对该标识对的 预设系统关联权重，将多个相同类型的所述关联数据加权整合为一个整合后关联数据； 所述关系密切程度计算步骤，具体包括：根据每个标识对的整合后关联数据确定该标 识对的关系密切程度。3. 根据权利要求2所述的目标受众画像生成方法，其特征在于，所述标识对的整合后 关联数据包括：sy、DefaultDi、Ti、Times、LD和day，其中，sy多个系统对该标识对的预设 系统关联权重的最大值，DefaultDi为该标识对的预设初始关系密切值，Ti为关联次数权 重，Times为该标识对在多个系统中的关联次数的整合后数据，LD为时间权重，day为该标 识对在多个系统中保存的最后日期与当前日期的差值的倒数的整合后数据； 所述标识对的关系密切程度采用如下方式得到： 关系密切程度 FDi 为：FDi = syXDefaultDi X (Ti X tanh (Times)+LDX day) 〇4. 根据权利要求3所述的目标受众画像生成方法，其特征在于，还包括修正关系密切 程度步骤，所述修正关系密切程度步骤，具体包括： 修正每个标识对的关系密切程度为/rb/，其中：D为预设的修正参数，Fdi (k)为第k对标识对的关系密切程度，M(k)为表示与第k对 标识对具有相同目标且存在的直接关联的其他标识对的集合，L(k)为M(k)的元素个数， Fdi (j)为M(k)集合中的第j对标识对的关系密切程度。5. 根据权利要求1所述的目标受众画像生成方法，其特征在于，所述匹配步骤，具体包 括： 以目标的任一标识作为初始标识，生成关于初始标识的关系网络，所述关系网络包括 多个具有连接关系的标识，且相连接的两个标识关联所述目标所包括的其中一个标识对； 从初始标识出发，按照标识对的关系密切程度对所述关系网络进行路径搜索，优先选 择与前一标识的关系密切程度高的标识，将搜索出来的路径上的标识进行串联； 将串联后的标识作为目标受众画像与目标关联。6. -种目标受众画像生成系统，其特征在于，包括： 数据整合模块，用于：确定每个目标所包括的标识，获取至少一个标识对，每个所述标 识对包括两个所述标识，获取每个标识对的关联数据； 关系密切程度计算模块，用于：根据每个标识对的关联数据确定该标识对的关系密切 程度； 匹配模块，用于：根据所述关系密切程度，将同一目标所包括的标识进行串联，将串联 后的标识作为目标受众画像与目标关联； 推送模块，用于：根据所述目标受众画像向目标执行相应的推送动作。7. 根据权利要求6所述的目标受众画像生成系统，其特征在于： 所述数据整合模块，具体用于：获取同一目标同一标识对在多个系统中的多个关联数 据，根据每个系统对该标识对的预设系统关联权重，将多个相同类型的所述关联数据加权 整合为一个整合后关联数据；所述关系密切程度计算模块，具体用于：根据每个标识对的 整合后关联数据确定该标识对的关系密切程度。8. 根据权利要求7所述的目标受众画像生成系统，其特征在于，所述标识对的整合后 关联数据包括：sy、DefaultDi、Ti、Times、LD和day，其中，sy多个系统对该标识对的预设 系统关联权重的最大值，DefaultDi为该标识对的预设初始关系密切值，Ti为关联次数权 重，Times为该标识对在多个系统中的关联次数的整合后数据，LD为时间权重，day为该标 识对在多个系统中保存的最后日期与当前日期的差值的倒数的整合后数据； 所述标识对的关系密切程度采用如下方式得到： 关系密切程度 FDi 为：FDi = syXDefaultDi X (Ti X tanh (Times)+LDX day) 〇9. 根据权利要求8所述的目标受众画像生成系统，其特征在于，还包括修正关系密切 程度模块，所述修正关系密切程度模块，具体用于： 修正每个标识对的关系密切程度为土/，其中：D为预设的修正参数，Fdi (k)为第k对标识对的关系密切程度，M(k)为表示与第k对 标识对具有相同目标且存在的直接关联的其他标识对的集合，L(k)为M(k)的元素个数， Fdi (j)为M(k)集合中的第j对标识对的关系密切程度。10. 根据权利要求6所述的目标受众画像生成系统，其特征在于，所述匹配模块，具体 用于： 以目标的任一标识作为初始标识，生成关于初始标识的关系网络，所述关系网络包括 多个具有连接关系的标识，且相连接的两个标识关联所述目标所包括的其中一个标识对； 从初始标识出发，按照标识对的关系密切程度对所述关系网络进行路径搜索，优先选 择与前一标识的关系密切程度高的标识，将搜索出来的路径上的标识进行串联； 将串联后的标识作为目标受众画像与目标关联。
【专利摘要】本发明公开一种目标受众画像生成方法及系统，方法包括：确定每个目标所包括的标识，获取至少一个标识对，每个所述标识对包括两个所述标识，获取每个标识对的关联数据；根据每个标识对的关联数据确定该标识对的关系密切程度；根据所述关系密切程度，将同一目标所包括的标识进行串联，将串联后的标识作为目标受众画像与目标关联；根据所述目标受众画像向目标执行相应的推送动作。本发明根据关系密切程度，对标识进行串联，使得标识的关联关系更为精确有效，从而能够建立很好的目标受众画像，以便基于不同的标识向所述目标推送广告或者优惠措施等。
【IPC分类】G06Q30/02, G06F17/30
【公开号】CN105426395
【申请号】CN201510713613
【发明人】陆颋
【申请人】上汽通用汽车有限公司
【公开日】2016年3月23日
【申请日】2015年10月28日