(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210993952.2 (22)申请日 2022.08.18 (71)申请人 四川长虹电器股份有限公司 地址 621000 四川省绵阳市高新区绵兴东 路35号 (72)发明人 王洪君　赵冬　吴廷峰　闫立鑫　 韩亚　 (74)专利代理 机构 四川省成 都市天策商标专利 事务所(有限合 伙) 51213 专利代理师 胡慧东 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06N 20/00(2019.01) G06F 16/23(2019.01) G06F 16/22(2019.01) (54)发明名称 一种智能电视用户生命周期的划分方法 (57)摘要 本发明公开了一种智能电视用户生命周期 的划分方法， 包括以下步骤： (1)数据准备； (2)特 征工程， 对数据进行标准化处理； (3)训练聚类模 型； (4)将聚类结果与用户生命周期进行匹配； (5)将用户的生命周期数据更新至HBase表， 并通 过用户画 像平台展示。 该方法能够有效完成智能 电视成用户生命周期划分， 同时能够适应数据增 长及用户习惯改变的需求。 权利要求书1页 说明书3页 附图1页 CN 115238821 A 2022.10.25 CN 115238821 A 1.一种智能电视用户生命周期的划分方法， 其特征在于， 包括以下步骤： (1)数据准备； (2)特征工程， 对数据进行标准化处理； (3)训练聚类模型； (4)将聚类结果与用户生命周期 进行匹配； (5)将用户的生命周期数据更新至 HBase表， 并通过用户画像平台展示。 2.根据权利要求1所述的智能电视用户生命周期的划分方法， 其特征在于， 步骤(1)中 所述数据包括智能电视 激活时间以及用户与智能电视的交 互数据。 3.根据权利要求1所述的智能电视用户生命周期的划分方法， 其特征在于， 步骤(2)具 体为先对基础数据进行处理， 将近1个月用户交互数据按4周划分， 对每周单独计算用户总 交互次数， 得到4组交互数据<周数， 总交互 次数>， 再关联产品激活 时间， 计算得到产品激活 年限。 4.根据权利要求1所述的智能电视用户生命周期的划分方法， 其特征在于， 步骤(3)中 使用机器学习算法KMeans完成用户群体划分， 创建K个划分， 然后迭代地将样 本从一个划分 转移到另一个划分来改善最终聚类的质量。 5.根据权利要求1所述的智能电视用户生命周期的划分方法， 其特征在于， 根据聚类结 果得到5个聚类中心， 电视激活年限year最小， 交互次数也最小的类别为新客期； 电视激活 年限year次之， 交互 次数有所增长的为 成长期； 电视激活年限year 为中位数， 交互次较成长 期有略微增长的为成熟期； 电视激活年限year为最大， 交互 次最小的为流 失期； 衰退期较成 熟期交互次数有所 下降， 电视 激活年限小于流失期。 6.根据权利要求1所述的智能电视用户生命周期的划分方法， 其特征在于， 步骤(5)具 体为将得到的电视用户生命周期数据写入HBase表， 数据结构为<user， life_period>； user 表示用户， life_per iod表示智能电视用户的生命周期阶段， 通过智能电视用户画像平台展 示用户生命周期状态。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115238821 A 2一种智能电视用户生命周期的划分方 法 技术领域 [0001]本发明涉及大数据和人工智能技术领域， 具体涉及一种智能电视用户生命周期的 划分方法。 背景技术 [0002]随着智能电视产品不断被使用， 用户数量也会跟着增长。 当用户量增长到十万、 百 万、 千万的时候， 怎样精细化运营和管理， 怎样给用户打上符合他们特征的标签， 怎样组合 各种标签形成用户的画像， 这些对于企业管理用户至关重要。 智能电视用户生命周期描绘 了用户从接触智能电视到离开该智能电视的整个过程， 一般定义为5个阶段： 新客期、 成长 期、 成熟期、 衰退期、 流 失期， 每个阶段体现了用户不同的参与程度。 准确判断出用户所 处的 生命周期阶段， 对于企业在内容推荐及产品销售方面都有很大的帮助。 [0003]当前， 智能电视用户生命周期大多基于经验规则定义， 随着用户增长， 用户与电视 的交互习惯改变时， 规则会从新被定义， 这些都需要具有丰富经验的运营人员或者产品经 理才能比较准确的定义。 基于规则的方法固然好用， 效率也高， 除了对规则定义要求高外， 可能定义的规则并没有覆盖到所有用户， 这样就会出现某个用户一直停留在一个时期。 早 期， 数据挖掘技术并未发展成熟， 在智能电视用户生命周期划分时， 大多还是依靠经验规 则， 近些年， 数据挖掘技术已经广泛应用在各行各业， 而智能电视用户的生命周期符合数据 挖掘特点， 生命周期不同阶段对应了用户不同习惯。 随着用户增长和用户习惯改变， 基于规 则的方法无法准确 划分出智能电视用户的生命周期。 发明内容 [0004]为了解决上述技术问题， 本发明提供了一种智能电视用户生命周期的划分方法， 该方法能够有效完成智能电视成用户生命周期划分， 同时能够适应数据增长及用户习惯改 变的需求。 [0005]为了达到上述技术效果， 本发明提供了如下技 术方案： [0006]一种智能电视用户生命周期的划分方法， 包括以下步骤： (1)数据准备； (2)特征工 程， 对数据进行标准化处理； (3)训练聚类模型； (4)将聚类结果与用户生命周期进行匹配； (5)将用户的生命周期数据更新至 HBase表， 并通过用户画像平台展示。 [0007]进一步的技术方案为， 步骤(1)中所述数据包括智能电视激活时间以及用户与智 能电视的交 互数据。 [0008]具体的， 通过云端数据平台， 得到智能电视的激活日期， 及近1个月用户与电视 的 交互数据， 得到基础数据集。 [0009]进一步的技术方案为， 步骤(2)具体为先对基础数据进行处理， 将近1个月用户交 互数据按4周划分， 对每周单独计算用户总交互次数， 得到4组交互数据<周数， 总交互次数 >， 再关联产品激活时间， 计算得到产品激活年限。 [0010]由于产品激活年限与交互次数的数值分布区间不一样， 产品激活年限一般为(0，说　明　书 1/3 页 3 CN 115238821 A 3