一种会员标签管理方法及系统与流程

本发明涉及数据管理和分析，尤其涉及一种会员标签管理方法及系统。

背景技术：

1、数据管理和分析技术领域专注于收集、存储、处理和分析大规模数据以提取有价值信息。这包括数据库管理系统、数据仓库、数据挖掘、业务智能、机器学习等技术。在商业环境中，这些技术被广泛用于支持决策制定、趋势分析、预测建模等活动。

2、其中，会员标签管理方法是一种利用数据管理和分析技术，对会员信息进行标记和分类的策略。这通常涉及对会员的个人信息、购买历史、行为模式等进行分析，然后为每个会员分配相应的标签，以便更好地理解和满足他们的需求。会员标签管理的主要目的是实现个性化服务、精准营销和提高客户满意度。通过为不同会员分配标签，企业可以更好地了解他们的兴趣、偏好和行为，从而定制服务和推送相关的产品或服务，增加用户粘性和忠诚度。这一过程还涉及定期的反馈和优化，以确保标签管理策略的持续有效性。综合而言，会员标签管理在数据管理和分析技术的支持下，通过深入理解会员数据，为企业提供了提升竞争力和市场响应性的关键工具。

3、在现有的会员标签管理方法中，存在明显的局限性，首先在手动标注上，不仅操作繁琐且易产生错误。对于大规模的用户群体来说，这样的方式非常耗时。其次，标签的一致性和准确性难以得到保证，不同的操作员在手动标注时，可能会根据个人理解产生偏差，导致标签信息不统一或错误。此外，随着用户特征和行为的不断变化，标签的更新和维护成为一大挑战，手动方式下需不断的人力投入，但效果并不理想。而且，现有技术在标签管理上仅能基于有限的数据，难以全面揭示用户的复杂性。最后，隐私问题也是现有方法的一大难题，用户对于其个人信息被用于标签管理的担忧，导致信任度降低，影响服务质量。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种会员标签管理方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种会员标签管理方法，包括以下步骤：

3、s1：基于业务库数据库，利用datax技术进行数据同步，生成同步后的原始数据集；

4、s2：基于所述同步后的原始数据集，采用数据etl工具进行数据空值处理和去重，生成清洗后的会员数据集；

5、s3：基于所述清洗后的会员数据集，利用tf-idf和词袋模型方法进行特征提取，生成初步标签化的会员数据；

6、s4：基于所述初步标签化的会员数据，采用aigc算法进行标签优化和细化，生成优化后的会员标签数据；

7、s5：基于所述优化后的会员标签数据，使用协同过滤技术根据用户行为进行智能推荐，同时进行匹配，生成会员推荐列表和匹配结果；

8、s6：对所述会员推荐列表和匹配结果采用准确率和召回率指标进行评估，反馈信息输入系统，生成评估报告并调整算法和模型。

9、作为本发明的进一步方案，基于业务库数据库，利用datax技术进行数据同步，生成同步后的原始数据集的步骤具体为：

10、s101：利用jdbc协议，建立与业务库数据库的连接，生成数据库连接状态；

11、s102：基于所述数据库连接状态，采用全量抽取方法，获取需要的数据表，生成原始数据表集合；

12、s103：基于所述原始数据表集合，采用数据分块算法，划分数据同步任务，生成分块后的数据块集合；

13、s104：基于所述分块后的数据块集合，利用增量抽取算法，确定待更新的数据块，生成待同步的数据块列表；

14、s105：对所述待同步的数据块列表进行并行同步，确保数据的完整性，生成同步后的原始数据集。

15、作为本发明的进一步方案，基于所述同步后的原始数据集，采用数据etl工具进行数据空值处理和去重，生成清洗后的会员数据集的步骤具体为：

16、s201：加载所述同步后的原始数据集，利用描述性统计方法，获取基本信息，生成数据统计报告；

17、s202：基于所述数据统计报告，采用空值检测算法，找到缺失值信息，生成含有空值的数据列表；

18、s203：对所述含有空值的数据列表采用k-近邻插值法，填补数据空值，生成空值处理后的数据集；

19、s204：基于所述空值处理后的数据集，利用基于哈希的去重算法，实现数据去重，生成清洗后的会员数据集。

20、作为本发明的进一步方案，基于所述清洗后的会员数据集，利用tf-idf和词袋模型方法进行特征提取，生成初步标签化的会员数据的步骤具体为：

21、s301：加载所述清洗后的会员数据集，利用结巴分词，实现文本分词，生成分词后的文本数据；

22、s302：基于所述分词后的文本数据，采用词袋模型，构建词汇表和文档-词矩阵，生成词汇索引表；

23、s303：基于所述词汇索引表，利用tf-idf算法，计算词语在文档中的权重，生成词汇权重矩阵；

24、s304：通过所述词汇权重矩阵，选择权重较高的特征，形成会员特征向量，生成初步标签化的会员数据。

25、作为本发明的进一步方案，基于所述初步标签化的会员数据，采用aigc算法进行标签优化和细化，生成优化后的会员标签数据的步骤具体为：

26、s401：基于所述初步标签化的会员数据，采用特征提取方法，构建特征向量，生成特征向量矩阵；

27、s402：基于所述特征向量矩阵，采用聚类分析方法，划分数据群组，生成数据群组集合；

28、s403：基于所述数据群组集合，采用aigc算法，进行细化优化，生成优化的数据群组；

29、s404：基于所述优化的数据群组，采用重新标注方法，确保数据与标签匹配，生成优化后的会员标签数据。

30、作为本发明的进一步方案，基于所述优化后的会员标签数据，使用协同过滤技术根据用户行为进行智能推荐，同时进行匹配，生成会员推荐列表和匹配结果的步骤具体为：

31、s501：基于所述优化后的会员标签数据，采用数据整合技术，与用户行为数据结合，生成行为标签数据集合；

32、s502：基于所述行为标签数据集合，采用协同过滤方法，构建用户-项目矩阵，生成协同过滤模型；

33、s503：基于所述协同过滤模型，采用推荐算法，为会员提供个性化推荐，生成个性化推荐列表；

34、s504：基于所述个性化推荐列表，采用匹配算法，生成会员推荐列表和匹配结果。

35、作为本发明的进一步方案，对所述会员推荐列表和匹配结果采用准确率和召回率指标进行评估，反馈信息输入系统，生成评估报告并调整算法和模型的步骤具体为：

36、s601：基于所述会员推荐列表和匹配结果，采用混淆矩阵方法，分析推荐效果，生成混淆矩阵报告；

37、s602：基于所述混淆矩阵报告，采用评估算法，计算推荐的准确率，生成准确率评估值；

38、s603：基于所述混淆矩阵报告，采用评估算法，计算推荐的召回率，生成召回率评估值；

39、s604：基于所述准确率评估值与召回率评估值，采用优化方法，调整模型和算法，生成评估报告并调整算法和模型。

40、一种会员标签管理系统，所述会员标签管理系统用于执行上述会员标签管理方法，所述系统包括数据同步模块、数据清洗模块、特征提取模块、标签优化模块、智能推荐模块、匹配与评估模块、模型调整模块。

41、作为本发明的进一步方案，所述数据同步模块基于jdbc协议，采用全量抽取和增量抽取算法，进行数据同步任务的划分与同步，生成同步后的原始数据集；

42、所述数据清洗模块基于同步后的原始数据集，采用k-近邻插值法与哈希的去重算法，进行数据填补与筛选，生成清洗后的会员数据集；

43、所述特征提取模块基于清洗后的会员数据集，采用结巴分词和tf-idf算法，进行文本处理与特征分析，生成初步标签化的会员数据；

44、所述标签优化模块基于初步标签化的会员数据，采用聚类分析方法与aigc算法，进行数据群组划分与标签细化，生成优化后的会员标签数据；

45、所述智能推荐模块基于优化后的会员标签数据，采用协同过滤方法，进行个性化推荐，生成个性化推荐列表；

46、所述匹配与评估模块基于个性化推荐列表，采用匹配算法与混淆矩阵方法，进行推荐匹配与效果评估，生成评估报告；

47、所述模型调整模块基于评估报告，通过优化方法，进行模型调整，生成优化后的算法和模型。

48、作为本发明的进一步方案，所述数据同步模块包括数据库连接子模块、数据抽取子模块、数据分块子模块；

49、所述数据清洗模块包括数据统计子模块、空值处理子模块、数据去重子模块；

50、所述特征提取模块包括文本分词子模块、词袋模型子模块、tf-idf处理子模块；

51、所述标签优化模块包括特征构建子模块、数据聚类子模块、标签细化子模块；

52、所述智能推荐模块包括数据整合子模块、协同过滤子模块、推荐生成子模块；

53、所述匹配与评估模块包括匹配处理子模块、混淆矩阵子模块、推荐评估子模块；

54、所述模型调整模块包括准确率调整子模块、召回率调整子模块、模型优化子模块。

55、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

56、本发明中，通过业务库数据库的数据同步与etl工具，自动化地完成了数据清洗和预处理，从而大大降低了手动标注的繁琐程度和错误率。其次，结合tf-idf、词袋模型和aigc算法，实现特征的精准提取和标签的细化优化，确保了标签的准确性与一致性。引入协同过滤技术进行智能推荐，更加精准地捕捉到用户的兴趣和偏好，提供了个性化的推荐内容。通过准确率和召回率指标进行评估，持续优化算法和模型，进一步保证了推荐质量和标签管理的持续性。