【摘 要】
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针对现阶段医疗领域的用户画像研究方法存在数据收集模式单一、对数据分析力度不够和对知识的融合较差导致构建的用户画像维度单一、精准度较低的问题,提出一种基于多视角、多维度的药店会员用户画像的构建方法.分别从传统的消费视角和医药视角,从用户基本属性、用户社会属性、用户行为属性、用户消费属性、用户价值属性、用户生命周期属性和用户医药属性等维度进行数据分析,挖掘传统的画像特征和针对药品特殊商品的关于会员消费、购药周期、疾病特征的医药属性特征.同时构建信息熵分析模型,降低扩充特征维度对传统的用户画像精准度的扰动,从而
【机 构】
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武汉科技大学 计算机科学与技术学院,湖北 武汉 430065
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针对现阶段医疗领域的用户画像研究方法存在数据收集模式单一、对数据分析力度不够和对知识的融合较差导致构建的用户画像维度单一、精准度较低的问题,提出一种基于多视角、多维度的药店会员用户画像的构建方法.分别从传统的消费视角和医药视角,从用户基本属性、用户社会属性、用户行为属性、用户消费属性、用户价值属性、用户生命周期属性和用户医药属性等维度进行数据分析,挖掘传统的画像特征和针对药品特殊商品的关于会员消费、购药周期、疾病特征的医药属性特征.同时构建信息熵分析模型,降低扩充特征维度对传统的用户画像精准度的扰动,从而构建药店会员的用户画像.实验结果表明,相对于传统方法构建的用户画像,在大数据集上的精确度提高了15.41％.
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