潛在用戶挖掘方法以及裝置制造方法及圖紙

本發明專利技術公開了一種潛在用戶挖掘方法以及裝置。其中方法包括：獲取用戶的搜索行為信息；提取搜索行為信息中的特征信息；根據預先訓練得到的潛在用戶挖掘模型對特征信息進行預測，判斷用戶是否為潛在購買商品房的用戶；若是，則根據搜索行為信息確定用戶的細化標簽；將用戶以及用戶的細化標簽加載至潛在用戶庫中。該方法可以大大降低潛在用戶的挖掘成本，提高了用戶的互動性，并提高了潛在用戶的獲得率以及精準度。

【技術實現步驟摘要】
潛在用戶挖掘方法以及裝置
本專利技術涉及互聯網
，尤其涉及一種潛在用戶挖掘方法以及裝置。
技術介紹
房地產作為國民經濟支柱產業，在國民經濟發展中的地位十分重要，其從業人員眾多，針對房產銷售的營銷需求旺盛。如何快速有效的獲取大量潛在用戶，成為房產從業人員的迫切需求。相關技術中，房產從業人員需要獲取新的買房用戶，會進行大量的推廣活動和廣告投放。現有的廣告投放方式主要分為網絡廣告和傳統媒體廣告，例如，在各大房產電商網站上購買廣告位，或者在各個廣告聯盟投放廣告，或者通過報紙、電視廣播等傳統媒體進行推廣。但是，上述這些營銷方式有一些共同的缺點，就是只能被動的等待用戶，等待用戶的交互，而不能主動的挖掘出更多的潛在用戶，特別是針對某個具體需求的精準潛在用戶，并且，上述這些營銷方式的開銷也比較大，用戶的互動性也比較差，且大大降低了潛在用戶的獲得率。
技術實現思路
本專利技術的目的旨在至少在一定程度上解決上述的技術問題之一。為此，本專利技術的第一個目的在于提出一種潛在用戶挖掘方法。該方法可以大大降低潛在用戶的挖掘成本，提高了用戶的互動性，并提高了潛在用戶的獲得率以及精準度。本專利技術的第二個目的在于提出一種潛在用戶挖掘裝置。本專利技術的第三個目的在于提出一種存儲介質。本專利技術的第四個目的在于提出一種計算機程序產品。為達到上述目的，本專利技術第一方面實施例提出的潛在用戶挖掘方法，包括：獲取用戶的搜索行為信息；提取所述搜索行為信息中的特征信息；根據預先訓練得到的潛在用戶挖掘模型對所述特征信息進行預測，判斷所述用戶是否為潛在購買商品房的用戶；如果所述用戶為潛在購買商品房的用戶，則根據所述搜索行為信息確定所述用戶的細化標簽；將所述用戶以及所述用戶的細化標簽加載至潛在用戶庫中。本專利技術實施例的潛在用戶挖掘方法，可先獲取用戶的搜索行為信息，之后，可提取搜索行為信息中的特征信息，然后，根據預先訓練得到的潛在用戶挖掘模型對特征信息進行預測，判斷用戶是否為潛在購買商品房的用戶，若是，則根據搜索行為信息確定用戶的細化標簽，最后，將用戶以及用戶的細化標簽加載至潛在用戶庫中。即利用用戶的搜索行為數據，并通過數據挖掘方法尋找潛在的買房用戶，同時進一步挖掘潛在買房用戶的精準需求，最終建立起潛在用戶庫，在整個過程中，大大降低了潛在用戶的挖掘成本，提高了用戶的互動性，并提高了潛在用戶的獲得率以及精準度。為達到上述目的，本專利技術第二方面實施例提出了一種潛在用戶挖掘裝置，包括：第一獲取模塊，用于獲取用戶的搜索行為信息；提取模塊，用于提取所述搜索行為信息中的特征信息；預測模塊，用于根據預先訓練得到的潛在用戶挖掘模型對所述特征信息進行預測，判斷所述用戶是否為潛在購買商品房的用戶；確定模塊，用于在所述用戶為潛在購買商品房的用戶時，根據所述搜索行為信息確定所述用戶的細化標簽；加載模塊，用于將所述用戶以及所述用戶的細化標簽加載至潛在用戶庫中。本專利技術實施例的潛在用戶挖掘裝置，可通過第一獲取模塊獲取用戶的搜索行為信息，提取模塊提取搜索行為信息中的特征信息，預測模塊根據預先訓練得到的潛在用戶挖掘模型對特征信息進行預測，判斷用戶是否為潛在購買商品房的用戶，若是，確定模塊則根據搜索行為信息確定用戶的細化標簽，加載模塊將用戶以及用戶的細化標簽加載至潛在用戶庫中。即利用用戶的搜索行為數據，并通過數據挖掘方法尋找潛在的買房用戶，同時進一步挖掘潛在買房用戶的精準需求，最終建立起潛在用戶庫，在整個過程中，大大降低了潛在用戶的挖掘成本，提高了用戶的互動性，并提高了潛在用戶的獲得率以及精準度。為達到上述目的，本專利技術第三方面實施例提出的非臨時性計算機可讀存儲介質，當所述存儲介質中的指令由電子設備的處理器被執行時，使得電子設備能夠執行一種潛在用戶挖掘方法，所述方法包括：獲取用戶的搜索行為信息；提取所述搜索行為信息中的特征信息；根據預先訓練得到的潛在用戶挖掘模型對所述特征信息進行預測，判斷所述用戶是否為潛在購買商品房的用戶；如果所述用戶為潛在購買商品房的用戶，則根據所述搜索行為信息確定所述用戶的細化標簽；將所述用戶以及所述用戶的細化標簽加載至潛在用戶庫中。為達到上述目的，本專利技術第四方面實施例提出的計算機程序產品，當所述計算機程序產品中的指令處理器執行時，執行一種潛在用戶挖掘方法，所述方法包括：獲取用戶的搜索行為信息；提取所述搜索行為信息中的特征信息；根據預先訓練得到的潛在用戶挖掘模型對所述特征信息進行預測，判斷所述用戶是否為潛在購買商品房的用戶；如果所述用戶為潛在購買商品房的用戶，則根據所述搜索行為信息確定所述用戶的細化標簽；將所述用戶以及所述用戶的細化標簽加載至潛在用戶庫中。本專利技術附加的方面和優點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本專利技術的實踐了解到。附圖說明本專利技術的上述和/或附加的方面和優點從結合下面附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中：圖1是根據本專利技術一個實施例的潛在用戶挖掘方法的流程圖；圖2是根據本專利技術一個實施例的預先訓練潛在用戶挖掘模型的流程圖；圖3是根據本專利技術另一個實施例的潛在用戶挖掘方法的流程圖；圖4是根據本專利技術一個實施例的潛在用戶挖掘裝置的結構示意圖；圖5是根據本專利技術一個具體實施例的潛在用戶挖掘裝置的結構示意圖；圖6是根據本專利技術另一個具體實施例的潛在用戶挖掘裝置的結構示意圖；圖7是根據本專利技術又一個具體實施例的潛在用戶挖掘裝置的結構示意圖；圖8是根據本專利技術再一個具體實施例的潛在用戶挖掘裝置的結構示意圖。具體實施方式下面詳細描述本專利技術的實施例，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，旨在用于解釋本專利技術，而不能理解為對本專利技術的限制。目前，房產在線廣告大多投放于房產電商等房產垂直網站，雖然受眾相對精準，但是垂直網站用戶量比較小的特性決定了這種方式的覆蓋率比較低。除了單純追求曝光的展示效果廣告，其他的很多房產在線廣告的目的是為了獲取用戶的有效信息，例如賬號、手機號碼、郵箱等。但是，大部分用戶并不會進行這些有效互動，所以很大一部分潛在用戶就會流失掉。傳統媒體廣告雖然能覆蓋更多的用戶，但是反過來說目標受眾分散，效果打折。并且傳統媒體的互動性，時效性非常弱，只能進行單向的傳播，對于受眾的接受程度、反饋無從知曉。所以，傳統媒體更多的用來進行品牌宣傳，對于房產銷售中的一些精準營銷需求難以滿足。因此，如何尋找更加先進和有效的用戶獲取手段，以拓展買房用戶來源就成了首要問題。為此，本專利技術提出了一種能夠提高潛在用戶的獲得率、并降低挖掘成本的潛在用戶挖掘方法以及裝置。具體地，下面參考附圖描述本專利技術實施例的潛在用戶挖掘方法以及裝置。圖1是根據本專利技術一個實施例的潛在用戶挖掘方法的流程圖。需要說明的是，本專利技術實施例的潛在用戶挖掘方法可應用于本專利技術實施例的潛在用戶挖掘裝置，作為一種示例，該潛在用戶挖掘裝置可被配置于搜索引擎中。如圖1所示，該潛在用戶挖掘方法可以包括：S110，獲取用戶的搜索行為信息。需要說明的是，搜索引擎作為互聯網的主要流量入口，能夠覆蓋到大多數的用戶，并且會記錄這些用戶的搜索行為，本專利技術實施例的潛在用戶挖掘方法正是基于該搜索引擎的特性，通過從用戶的搜索行為中發現潛在購買商本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種潛在用戶挖掘方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取用戶的搜索行為信息；提取所述搜索行為信息中的特征信息；根據預先訓練得到的潛在用戶挖掘模型對所述特征信息進行預測，判斷所述用戶是否為潛在購買商品房的用戶；如果所述用戶為潛在購買商品房的用戶，則根據所述搜索行為信息確定所述用戶的細化標簽；將所述用戶以及所述用戶的細化標簽加載至潛在用戶庫中。

【技術特征摘要】
1.一種潛在用戶挖掘方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取用戶的搜索行為信息；提取所述搜索行為信息中的特征信息；根據預先訓練得到的潛在用戶挖掘模型對所述特征信息進行預測，判斷所述用戶是否為潛在購買商品房的用戶；如果所述用戶為潛在購買商品房的用戶，則根據所述搜索行為信息確定所述用戶的細化標簽；將所述用戶以及所述用戶的細化標簽加載至潛在用戶庫中。2.如權利要求1所述的潛在用戶挖掘方法，其特征在于，所述搜索行為信息至少包括搜索關鍵詞、搜索時間、點擊URL地址、所述點擊URL地址的主題；所述特征信息至少包括關鍵詞特征、URL特征和URL的主題特征。3.如權利要求2所述的潛在用戶挖掘方法，其特征在于，所述提取所述搜索行為信息中的特征信息，包括：對所述搜索關鍵詞進行分詞處理，統計分詞結果相同的搜索關鍵詞，并對所述分詞結果相同的搜索關鍵詞進行行為分析以生成所述關鍵詞特征；從所述點擊URL地址中獲取與所述商品房相關的URL地址，并根據網站訪問流量和主題相關程度對所述與所述商品房相關的URL地址進行分析以生成所述URL特征；對所述點擊URL地址的主題進行分詞處理，并對分詞處理后的所述點擊URL地址的主題進行關鍵詞提取，以及對提取結果進行行為分析以生成所述URL的主題特征。4.如權利要求1所述的潛在用戶挖掘方法，其特征在于，所述潛在用戶挖掘模型通過以下步驟預先訓練得到的：獲取樣本用戶的樣本搜索行為信息；按照預設格式對所述樣本搜索行為信息進行預處理；對預處理后的所述樣本搜索行為信息進行特征提取以得到所述樣本搜索行為信息中的樣本特征信息；基于機器學習算法，根據所述樣本特征信息進行模型訓練以得到所述潛在用戶挖掘模型。5.如權利要求1所述的潛在用戶挖掘方法，所述根據所述搜索行為信息確定所述用戶的細化標簽，包括：對所述搜索行為信息進行分析，以得到與所述商品房相關的搜索行為信息；根據所述與所述商品房相關的搜索行為信息，確定所述用戶購買所述商品房的意向信息，其中，所述意向信息包括意向區域、意向樓盤和意向樓盤類型；根據所述意向信息對所述用戶進行標簽標記，以得到所述用戶的細化標簽。6.如權利要求1所述的潛在用戶挖掘方法，其特征在于，在所述將所述用戶以及所述用戶的細化標簽加載至潛在用戶庫中之后，所述方法還包括：從所述潛在用戶的搜索行為信息中，獲取所述潛在用戶針對所述商品房的搜索次數和/或搜索頻率；根據所述搜索次數和/或搜索頻率生成所述潛在用戶購買所述商品房的意愿強度；根據所述意愿強度對所述潛在用戶進行排序。7.一種潛在用戶挖掘裝置，其特征在于，包括：第一獲取模塊，用于獲取用戶的搜索行為信息；提取模塊，用于提取所述搜索行為信息中的特征信...

【專利技術屬性】
技術研發人員：李會鵬，榮岳成，文慶，李靜永，齊偉，
申請(專利權)人：百度在線網絡技術北京有限公司，
類型：發明
國別省市：北京,11