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申请/专利权人：国投人力资源服务有限公司

摘要：本发明公开了一种用户画像分析方法、系统及存储介质，属于信息处理技术领域，该方法包括以下步骤：S1、获取目标用户在网站的学习课程记录；S2、在学习课程记录中确定用户的深度活跃课程，根据深度活跃课程确定对应的活跃课程集合，构建目标用户在网站的活跃度矩阵；S3、根据目标用户在网站的活跃度矩阵，确定目标用户的课程参与权重，并根据目标用户的课程参与权重确定目标用户在网站的活跃程度。本发明针对目标用户的活跃课程集合，构建反映用户学习情况的活跃度矩阵，由活跃度矩阵确定目标用户在网站的活跃情况，确定目标用户对该网站的学习视频是否感兴趣，便于网站运维人员决定是否进一步为用户精准推荐更多视频。

主权项：1.一种用户画像分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取目标用户在网站的学习课程记录；S2、在学习课程记录中确定用户的深度活跃课程，根据深度活跃课程确定对应的活跃课程集合，构建目标用户在网站的活跃度矩阵；S3、根据目标用户在网站的活跃度矩阵，确定目标用户的课程参与权重，并根据目标用户的课程参与权重确定目标用户在网站的活跃程度；所述S2包括以下子步骤：S21、判断学习课程记录中最大学习次数是否唯一，若是则将最大学习次数对应的课程作为深度活跃课程，否则在最大学习次数相同的课程中选择已学习时长最长的课程作为深度活跃课程；S22、根据学习课程记录中所有课程名称，为深度活跃课程匹配相似活跃课程，将深度活跃课程与所有相似活跃课程作为活跃课程集合；S23、根据活跃课程集合中各个课程的学习次数、已学习时长和未学习时长，确定目标用户在网站的活跃度矩阵；所述S22中，为深度活跃课程匹配相似活跃课程的具体方法为：计算学习课程记录中其余各个课程的课程名称与深度活跃课程的课程名称之间的最优相似值，将所有最优相似值从大到小排序，将排名前个课程作为深度活跃课程的相似活跃课程；其中，c表示深度活跃课程的学习次数，N表示目标用户的课程总数，表示向下取整；所述学习课程记录中，第n个课程的课程名称与深度活跃课程的课程名称之间的最优相似值Un的计算公式为：式中，N表示目标用户的课程总数，Sn表示目标用户的第n个课程的课程名称文本，S0表示深度活跃课程的课程名称文本，len·表示文本字符的长度函数，Vn_p表示目标用户的第n个课程的课程名称中第p个单词的词向量，Vq表示深度活跃课程的课程名称中第q个单词的词向量，P表示目标用户的第n个课程的课程名称的单词个数，Q表示深度活跃课程的课程名称的单词个数，exp·表示指数函数；所述S22包括以下子步骤：S221、计算活跃课程集合中所有课程的学习次数均值，作为第一活跃系数；S222、根据活跃课程集合中各个课程的已学习时长和未学习时长，计算第二活跃系数；S223、将第一活跃系数作为活跃度矩阵第一行第一列的元素，将第二活跃系数作为活跃度矩阵第二行第一列的元素，生成目标用户在网站的活跃度矩阵；所述S222中，第二活跃系数s的计算公式为：式中，tj表示活跃课程集合中第j个课程的已学习时长，t′j表示活跃课程集合中第j个课程的未学习时长，J表示活跃课程集合的课程个数。

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