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龙图腾网恭喜南京弘竹泰信息技术有限公司申请的专利一种企业数字化运营中的用户画像生成云平台获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119379347B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411133955.4，技术领域涉及：G06Q30/0203；该发明授权一种企业数字化运营中的用户画像生成云平台是由戴丽霞;陆玉兰;高夏设计研发完成，并于2024-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种企业数字化运营中的用户画像生成云平台在说明书摘要公布了：本发明涉及企业数字化运营技术领域，其公开了一种企业数字化运营中的用户画像生成云平台，包括数据收集单元、数据处理单元、特征分析单元和画像整合单元，本发明通过精细的数据处理流程，如计算各种频率特征、间隔时长特征、停留时长占比特征和消费金额特征等，能深度挖掘数据价值，使得到的用户画像更加精准，通过对用户浏览和购买行为的时间间隔、频率以及停留时长等多维度的分析，能够科学、客观地评估用户在行为、交易和偏好方面的特征指标，利用这些指标，可以为企业提供明确且可量化的用户特征描述，生成的包含活跃度等级和消费型等级的用户画像，能帮助企业精准定位用户群体，制定针对性的营销策略。

本发明授权一种企业数字化运营中的用户画像生成云平台在权利要求书中公布了：1.一种企业数字化运营中的用户画像生成云平台，其特征在于，包括：数据收集单元，用于收集目标用户的相关数据；其中，相关数据包括不同类别产品的浏览次数、购买次数，以及各次浏览产品时的时间戳和购买产品时的时间戳、各次浏览产品时对应的停留时长，各次购买产品时的购买金额；数据处理单元，用于对目标用户的相关数据进行特征处理，依据特征处理结果，得到多个数据特征；其中，多个数据特征分别为所有类别产品对应的浏览频率特征、购买频率特征、浏览间隔时长特征、购买间隔时长特征、停留时长占比特征、消费金额特征，以及不同类别产品对应的浏览频率特征、购买频率特征、停留时长占比特征；特征分析单元，用于根据数据处理单元得到的多个数据特征进行特征指标分析，并得到用户画像对应的行为特征指标、交易特征指标、偏好特征指标；行为特征指标的分析方式如下：将浏览频率特征、购买频率特征、浏览间隔时长特征和购买间隔时长特征、停留时长占比特征代入预设的行为特征计算公式中，并计算出用户的行为特征指标；行为特征计算公式如下： ;式中，TX为用户的行为特征指标，γ1、γ2、γ3、γ4均为对应预设的权重值，PL为浏览频率特征，PG为购买频率特征，LS0为浏览间隔时长特征，GS0为购买间隔时长特征，β为固定值，且β取值为1；交易特征指标的分析方式如下：将购买频率特征、购买间隔时长特征、消费金额特征代入预设的交易特征计算公式中，并计算出用户的交易特征指标；交易特征计算公式如下： ;式中，TJ为用户的交易特征指标，λ1、λ2均为对应预设的权重值，PG为购买频率特征，U0为消费金额特征，GS0为购买间隔时长特征；偏好特征指标的分析方式如下：将各个类别产品的浏览频率特征、购买频率特征和停留时长占比特征代入预设的偏好处理公式中，并计算出用户对各个类型产品的偏好特征值；偏好处理公式如下： ;式中，TPg为用户对各个类型产品的偏好特征值，μ1、μ2均为对应预设的权重值，PL1g为用户在指定周期内对各个类别产品的浏览频率特征，PG1g为用户在指定周期内对各个类别产品的购买频率特征，T1g为各个类别产品对应的停留时长占比特征，其中，g=1、2、……z，z表示所有产品的类别数；接着从对各个类型产品的偏好特征值中，选取一个偏好特征值最大的一个类型产品；随之将各个类型产品的偏好特征值以及值最大一个偏好特征值代入预设的偏好特征计算公式，计算出用户的偏好特征指标；偏好特征计算公式如下： ;式中，TP为用户偏好特征指标，TPmax为值最大一个偏好特征值，TPg为用户对各个类型产品的偏好特征值；画像整合单元，用于依据特征分析单元得到的多个特征指标进行整合处理，其依据预设分类阈值集，算出行为特征指标、交易特征指标的指标阈值集及偏好特征指标的阈值，然后将各指标与相应阈值集比较，确定用户的活跃度等级、消费型等级和喜好产品类型，并以此作为用户画像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京弘竹泰信息技术有限公司，其通讯地址为：211500 江苏省南京市江北新区玉带镇白玉居委会白玉组；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。