买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：南京小裂变网络科技有限公司

摘要：本发明涉及大数据技术领域，尤其为一种基于大数据的私域业务标签筛选系统及其方法，包括：数据收集单元：用于从不同渠道和平台收集用户的数据；数据集成单元：用于将收集到的数据进行整合，统一格式化；用户画像单元：用于基于大数据技术，通过数据挖掘和分析，整合用户的多个维度数据，形成完整的用户画像；标签管理单元：用于实时更新和管理不同的标签；标签筛选单元：用于根据用户画像和标签定义，筛选出符合条件的标签。本发明基于标准分数，将不同的用户数据进行标准化，确保了数据的统一性，为生成用户画像提供了精确的数据基础，同时，形成完整的数据画像基于大数据技术，提高了算法模型的质量以及标签的准确性。

主权项：1.一种基于大数据的私域业务标签筛选系统，其特征在于：包括：数据收集单元1：用于从不同渠道和平台收集用户的数据；数据集成单元2：用于将收集到的数据进行整合，统一格式化；用户画像单元3：用于基于大数据技术，通过数据挖掘和分析，整合用户的多个维度数据，形成完整的用户画像；标签管理单元4：用于根据业务需求和用户特征，实时更新和管理不同的标签；标签筛选单元5：用于根据用户画像和标签的更新管理，筛选出符合条件的标签；所述数据集成单元2包括：数据清洗模块21：所述数据清洗模块21用于去除重复、无效或错误的数据；数据合并模块22：所述数据合并模块22用于将多个数据源整合到一起，形成完整的数据集；数据格式化模块23：所述数据格式化模块23用于对整合后的数据进行标准化处理，确保数据的统一性；所述数据格式化模块23基于标准分数Z-score，公式如下： 其中，x是用户数据样本的值，μ为用户数据样本值的平均值，σ为用户数据样本值的标准差；所述用户画像单元3包括：特征提取模块31，所述特征提取模块31用于对数据进行统计分析，提取有用的信息特征；标签化模块32，所述标签化模块32用于根据统计分析的结果对用户进行分类和标记；画像评估模块33，所述画像评估模块33用于对构建放入画像进行评估和优化，确保用户画像的质量和可用性；所述标签化模块32中的分类标记基于皮尔逊相关系数，所述皮尔逊相关系数的公式如下： 其中，covx,y为变量x和y的协方差，σx和σy分别是变量x和变量y的标准差，Ei表示i的期望值；所述画像评估模块33基于F-score指标，所述F-score指标的公式如下： 其中，α为一个权重数，P为精确率，R为召回率，P和R的公式如下 其中，TP为原本是正确样本同时也被分为正确的样本数，FP为原本是错误的样本却被分为正确的样本数，FN为原本是错误的样本被正确分为错误的样本数；所述特征提取模块31基于随机森林特征选择算法，随机森林特征选择算法中的判断方法为基尼系数，所述基尼系数的公式如下：其中,A为特征，数据集D分为D1和D2；k为特征的种类，为第k类的概率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京小裂变网络科技有限公司 一种基于大数据的私域业务标签筛选系统及其方法