摘要
本发明提供一种基于多维用户画像的标签体系构建与风险量化评估方法,涉及数据挖掘技术领域。首先通过对用户数据进行采集、清洗和整合,建立用户画像基础数据集;然后,运用机器学习、深度学习、数据挖掘等技术,构建多维用户画像的标签体系,包括用户基本属性、兴趣偏好、行为特征等多个维度;最后,基于用户画像的标签体系,运用风险量化评估技术对用户行为进行风险评估和预测。本发明利用大数据建模技术,通过优化数据采集和整合方法、完善多维用户画像的标签体系、提升机器学习算法应用效果、提高风险量化评估准确性、降低技术实施难度,并增强技术的通用性和可扩展性,从而为企业提供更准确、全面、实用的用户行为预测和风险防控支持。
技术关键词
风险量化评估方法
标签体系
风险量化评估技术
文本
LDA模型
建立用户画像
矩阵
词语
权重计算方法
大数据建模技术
指标
层次分析法
加权算法
LDA主题模型
构建用户画像