基于用户行为画像的数据处理方法、装置及电子设备
阅读：947发布：2023-05-28
专利汇可以提供基于用户行为画像的数据处理方法、装置及电子设备专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 揭示了一种基于用户行为画像的 数据处理 方法、装置及 电子 设备。所述方法包括：识别评价报告获取指令中包含的用户身份信息、目标获取信息以及待处理数据；并对获取的与用户身份信息对应的目标行为记录信息进行分析，得到评价报表；从评价报表中选取与重点评价类型匹配的目标分数，并根据重点评价类型与目标分数生成与用户身份信息对应的评价报告；根据评价报告确定数据处理类型对应的权限信息；并根据生成的与权限信息以及数据处理类型匹配的数据处理方式对待处理数据进行处理。此方法下，基于数据分析的用户画像中的用户行为画像技术，可以根据用户的日常行为确定数据处理方式。综上，提升了数据处理的准确性。，下面是基于用户行为画像的数据处理方法、装置及电子设备专利的具体信息内容。
1.一种基于用户行为画像的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
当检测到输入的评价报告获取指令时，识别所述评价报告获取指令中包含的用户身份信息、目标获取信息以及待处理数据，所述目标获取信息中包含重点评价类型和数据处理类型；
获取预先存储的与所述用户身份信息对应的目标行为记录信息；
通过对所述目标行为记录信息进行分析，得到与所述用户身份信息对应的评价报表，所述评价报表包含评价类型对应的分数；
从所述评价报表中选取与所述重点评价类型匹配的目标分数，并根据所述重点评价类型与所述目标分数生成与所述用户身份信息对应的评价报告；
根据所述评价报告确定所述数据处理类型对应的权限信息；
生成与所述权限信息以及所述数据处理类型匹配的数据处理方式，并根据所述数据处理方式对所述待处理数据进行处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当检测到输入的评价报告获取指令时，识别所述评价报告获取指令中包含的用户身份信息、目标获取信息以及待处理数据之前，所述方法还包括：
当检测到用户触发的评价行为时，获取所述用户的个人信息，并分析所述评价行为，得到所述评价行为产生的评价类型；
确定所述评价类型对应的基础分值；
生成包含所述评价行为、所述评价类型以及所述基础分值的当前行为记录信息，并将所述当前行为记录信息与所述个人信息关联存储。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述评价类型对应的基础分值，包括：
获取所述评价类型对应的标准分值，并确定所述评价类型对应的效果等级；
根据所述标准分值和所述效果等级计算得到所述评价类型对应的基础分值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取预先存储的与所述用户身份信息对应的目标行为记录信息，包括：
从所述目标获取信息中读取有效时间段，并获取预先存储的与所述用户身份信息对应的行为记录信息；
选取所述行为记录信息中与所述有效时间段匹配的目标行为记录信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过对所述目标行为记录信息进行分析，得到与所述用户身份信息对应的评价报表，包括：
对所述目标行为记录信息进行分析，得到至少一个目标评价类型，并从所述目标行为记录信息中获取与所述目标评价类型匹配的目标基础分值；
根据所述目标评价类型对应的优先级确定所述目标评价类型的权重值；
根据所述目标基础分值和所述权重值计算得到所述目标评价类型的分值；
计算各个所述目标评价类型的分值之和，得到总评价分值；
根据各个所述目标评价类型的分值和所述总评价分值生成与所述用户身份信息对应的评价报表。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标评价类型对应的优先级确定所述目标评价类型的权重值，包括：
统计所述目标评价类型对应的优先级的第一数量，并统计各个优先级对应的所述目标评价类型的第二数量；
将标准权重值除以所述第一数量，得到各个所述优先级对应的子权重值；
将所述子权重值依次除以各个所述优先级的第二数量，得到各个所述优先级对应的所述目标评价类型的权重值，其中，优先级相同的所述目标评价类型的权重值相同。
7.根据权利要求1～6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当检测到用户输入的纠错指令时，获取所述纠错指令中包含的纠错类型和正确行为记录信息；
根据所述纠错类型和所述正确行为记录信息生成纠错申请，并将所述纠错申请进行存储，以使管理人员对所述纠错申请进行处理。
8.一种基于用户行为画像的数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
识别单元，用于当检测到输入的评价报告获取指令时，识别所述评价报告获取指令中包含的用户身份信息、目标获取信息以及待处理数据，所述目标获取信息中包含重点评价类型和数据处理类型；
获取单元，用于获取预先存储的与所述用户身份信息对应的目标行为记录信息；
分析单元，用于通过对所述目标行为记录信息进行分析，得到与所述用户身份信息对应的评价报表，所述评价报表包含评价类型对应的分数；
生成单元，用于从所述评价报表中选取与所述重点评价类型匹配的目标分数，并根据所述重点评价类型与所述目标分数生成与所述用户身份信息对应的评价报告；
确定单元，用于根据所述评价报告确定所述数据处理类型对应的权限信息；
处理单元，用于生成与所述权限信息以及所述数据处理类型匹配的数据处理方式，并根据所述数据处理方式对所述待处理数据进行处理。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
处理器；
存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行权利要求1～7任一项所述的方法。
基于用户行为画像的数据处理方法、装置及电子设备
技术领域
[0001] 本发明涉及数据分析技术领域，特别涉及一种基于用户行为画像的数据处理方法、装置及电子设备。
背景技术
[0002] 目前，数据处理装置在处理数据时，通常会确定数据的类型，进而根据数据的类型确定对应的数据处理方式，利用确定的数据处理方式对数据进行处理。然而，在实践中发现，数据处理装置在处理不同的用户的数据时，可能会使用相同的数据处理方式对不同用户的相同类型的数据进行处理，可见，上述数据处理的方式无法根据不同的用户采取不同的数据处理方式，无法得到与用户自身较为匹配的数据处理结果，从而导致数据处理的准确性较低。
发明内容
[0003] 为了解决相关技术中存在的数据处理的准确性较低的技术问题，本发明提供了一种基于用户行为画像的数据处理方法、装置及电子设备。
[0004] 一种基于用户行为画像的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
[0005] 当检测到输入的评价报告获取指令时，识别所述评价报告获取指令中包含的用户身份信息、目标获取信息以及待处理数据，所述目标获取信息中包含重点评价类型和数据处理类型；
[0006] 获取预先存储的与所述用户身份信息对应的目标行为记录信息；
[0007] 通过对所述目标行为记录信息进行分析，得到与所述用户身份信息对应的评价报表，所述评价报表包含评价类型对应的分数；
[0008] 从所述评价报表中选取与所述重点评价类型匹配的目标分数，并根据所述重点评价类型与所述目标分数生成与所述用户身份信息对应的评价报告；
[0009] 根据所述评价报告确定所述数据处理类型对应的权限信息；
[0010] 生成与所述权限信息以及所述数据处理类型匹配的数据处理方式，并根据所述数据处理方式对所述待处理数据进行处理。
[0011] 一种基于用户行为画像的数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
[0012] 识别单元，用于当检测到输入的评价报告获取指令时，识别所述评价报告获取指令中包含的用户身份信息、目标获取信息以及待处理数据，所述目标获取信息中包含重点评价类型和数据处理类型；
[0013] 获取单元，用于获取预先存储的与所述用户身份信息对应的目标行为记录信息；
[0014] 分析单元，用于通过对所述目标行为记录信息进行分析，得到与所述用户身份信息对应的评价报表，所述评价报表包含评价类型对应的分数；
[0015] 生成单元，用于从所述评价报表中选取与所述重点评价类型匹配的目标分数，并根据所述重点评价类型与所述目标分数生成与所述用户身份信息对应的评价报告；
[0016] 确定单元，用于根据所述评价报告确定所述数据处理类型对应的权限信息；
[0017] 处理单元，用于生成与所述权限信息以及所述数据处理类型匹配的数据处理方式，并根据所述数据处理方式对所述待处理数据进行处理。
[0018] 一种电子设备，所述电子设备包括：
[0019] 处理器；
[0020] 存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现如前所述的方法。
[0021] 一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行如前所述的方法。
[0022] 本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
[0023] 本发明所提供的基于用户行为画像的数据处理方法包括如下步骤，当检测到输入的评价报告获取指令时，识别评价报告获取指令中包含的用户身份信息、目标获取信息以及待处理数据，目标获取信息中包含重点评价类型和数据处理类型；获取预先存储的与用户身份信息对应的目标行为记录信息；通过对目标行为记录信息进行分析，得到与用户身份信息对应的评价报表，评价报表包含评价类型对应的分数；从评价报表中选取与重点评价类型匹配的目标分数，并根据重点评价类型与目标分数生成与用户身份信息对应的评价报告；根据评价报告确定数据处理类型对应的权限信息；生成与权限信息以及数据处理类型匹配的数据处理方式，并根据数据处理方式对待处理数据进行处理。
[0024] 此方法下，基于数据分析的用户画像中的用户行为画像技术，可以通过分析预先获取到的用户与评价相关的行为信息，得到用户的各项评价类型的分数，进一步可以根据目标用户需要查看的重点评价类型生成学生用户的评价报告，以使生成的评价报告与用户日常的评价行为有关，并且根据生成的评价报告以及数据处理类型得到最终的数据处理方式，以使对待处理数据进行数据处理的方式与用户的行为相关。综上，提升了数据处理的准确性。
[0027] 图1是根据一示例性实施例示出的一种基于用户行为画像的数据处理方法适用的网络场景的示意图；
[0028] 图2是根据一示例性实施例示出的一种基于用户行为画像的数据处理方法的流程图；
[0029] 图3是根据另一示例性实施例示出的一种基于用户行为画像的数据处理方法的流程图；
[0030] 图4是根据一示例性实施例示出的一种基于用户行为画像的数据处理装置的框图；
[0031] 图5是根据另一示例性实施例示出的一种基于用户行为画像的数据处理装置的框图。
具体实施方式
[0032] 这里将详细地对示例性实施例执行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0033] 本发明的实施环境可以是便携移动设备，例如智能手机、平板电脑、台式电脑。便携移动设备中所存储的图像可以是：从互联网下载的图像；通过无线连接或有线连接接收的图像；通过自身所内置摄像头拍摄得到的图像。
[0034] 图1是根据一示例性实施例示出的一种装置的示意图。装置100可以是上述便携移动设备。如图1所示，装置100可以包括以下一个或多个组件：处理组件102，存储器104，电源组件106，多媒体组件108，音频组件110，传感器组件114以及通信组件116。
[0035] 处理组件102通常控制装置100的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作以及记录操作相关联的操作等。处理组件102可以包括一个或多个处理器118来执行指令，以完成下述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件102可以包括一个或多个模块，用于便于处理组件102和其他组件之间的交互。例如，处理组件102可以包括多媒体模块，用于以方便多媒体组件108和处理组件102之间的交互。
[0036] 存储器104被配置为存储各种类型的数据以支持在装置100的操作。这些数据的示例包括用于在装置100上操作的任何应用程序或方法的指令。存储器104可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Red-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。存储器104中还存储有一个或多个模块，用于该一个或多个模块被配置成由该一个或多个处理器118执行，以完成如下所示方法中的全部或者部分步骤。
[0037] 电源组件106为装置100的各种组件提供电力。电源组件106可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置100生成、管理和分配电力相关联的组件。
[0038] 多媒体组件108包括在所述装置100和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(Liquid Crystal Display，简称LCD)和触摸面板。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。屏幕还可以包括有机电致发光显示器(Organic Light Emitting Display，简称OLED)。
[0039] 音频组件110被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件110包括一个麦克风(Microphone，简称MIC)，当装置100处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器104或经由通信组件116发送。在一些实施例中，音频组件110还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
[0040] 传感器组件114包括一个或多个传感器，用于为装置100提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件114可以检测到装置100的打开/关闭状态，组件的相对定位，传感器组件114还可以检测装置100或装置100一个组件的位置改变以及装置100的温度变化。在一些实施例中，该传感器组件114还可以包括磁传感器，压力传感器或温度传感器。
[0041] 通信组件116被配置为便于装置100和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置100可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi(Wireless-Fidelity，无线保真)。在一个示例性实施例中，通信组件116经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件116还包括近场通信(Near Field Communication，简称NFC)模块，用于以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(Radio Frequency Identification，简称RFID)技术，红外数据协会(Infrared Data Association，简称IrDA)技术，超宽带(Ultra Wideband，简称UWB)技术，蓝牙技术和其他技术来实现。
[0042] 在示例性实施例中，装置100可以被一个或多个应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、数字信号处理器、数字信号处理设备、可编程逻辑器件、现场可编程门阵列、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行下述方法。
[0043] 图2是根据一示例性实施例示出的一种基于用户行为画像的数据处理方法的流程图。如图2所示，此方法包括以下步骤。
[0044] 步骤201，当检测到输入的评价报告获取指令时，识别评价报告获取指令中包含的用户身份信息、目标获取信息以及待处理数据，目标获取信息中包含重点评价类型和数据处理类型。
[0045] 本发明实施例中，评价报告获取指令可以为信用报告获取指令，用户身份信息可以为评价报告对应的目标用户(如学生等)，目标获取信息可以为需要查看目标用户的评价报告的另一用户需要着重查看的目标用户的要素，另一用户可以为招聘该目标用户的企业等，待处理数据可以为需要依据适合的数据处理方式进行处理的数据，数据处理类型可以为待处理数据需要处理的处理方式的类型，重点评价类型可以为重点信用效果类型，信用报告获取指令可以是企业的招聘人员或管理人员等输入的，企业的招聘人员或管理人员可以根据获取到的信用报告判断该学生是否符合企业的招聘要求，从而使企业有更多的依据决定是否录取目标学生。
[0046] 本发明实施例中，信用报告获取指令中可以包含学生信息和企业信息，学生信息可以包含需要获取信用报告的学生的身份信息，以使基于用户行为画像的信用报告生成装置可以根据学生信息确定出唯一的学生用户。企业信息中可以包含企业着重需要查看的重点信用效果类型，该重点信用效果类型可以与企业的经营性质匹配。信用效果类型可以包含学生的上课出勤类型、资产状态类型、作业完成类型等。
[0047] 步骤202，获取预先存储的与用户身份信息对应的目标行为记录信息。
[0048] 本发明实施例中，可以将学生在学校内发生的所有与信用有关的行为进行记录，得到与学生匹配的行为记录信息，以根据学生的用户身份信息可以获取到该学生以往发生的所有行为。
[0049] 作为一种可选的实施方式，获取预先存储的与用户身份信息对应的目标行为记录信息的方式可以包含以下步骤：
[0050] 从目标获取信息中读取有效时间段，并获取预先存储的与用户身份信息对应的行为记录信息；
[0051] 选取行为记录信息中与有效时间段匹配的目标行为记录信息。
[0052] 其中，实施这种实施方式，可以根据目标用户的要求，获取目标用户想要查看的某一特定时间段的行为记录信息，进而生成针对该时间段的评价报告，以使生成的评价报告符合目标用户的需求。
[0053] 步骤203，通过对目标行为记录信息进行分析，得到与用户身份信息对应的评价报表，评价报表包含评价类型对应的分数。
[0054] 本发明实施例中，评价报表可以为信用报表，可以对目标行为记录信息中的所有行为信息进行分析，得到每条行为信息对于用户的信用产生效果，进而根据所有的行为信息计算得到每种与信用有关的信用效果类型对应的分数，进而生成信用报表，该信用报表中至少包含目标行为记录信息对应的各个信用效果类型的分数，以及根据各个信用效果类型的分数计算得到的用户的总的信用分数。
[0055] 步骤204，从评价报表中选取与重点评价类型匹配的目标分数，并根据重点评价类型与目标分数生成与用户身份信息对应的评价报告。
[0056] 本发明实施例中，评价报告可以为信用报告，可以根据信用报表中各个信用效果类型的分数分析得到该学生的信用情况，如该学生某几项信用效果类型的分数较高，可以得出该学生与分数较高的信用效果类型对应的素质较好，以及该学生与分数较低的信用效果类型对应的素质较差，进而生成该学生的信用报告。此外，该信用报告中还可以根据学生的信用情况与企业要求的信用情况进行匹配，得出该学生是否适合该企业的参考信息，以使企业的招聘人员或管理人员可以根据该参考信息辅助决定是否录取该学生。
[0057] 步骤205，根据评价报告确定数据处理类型对应的权限信息。
[0058] 本发明实施例中，可以根据评价报告中的信息确定数据处理类型的权限，如可以根据评价报告中的用户的信用等级确定该用户在处理该数据处理类型的数据时能够调用的函数等信息，进而根据该用户能够调用的函数等信息生成该数据处理类型对应的权限信息。
[0059] 步骤206，生成与权限信息以及数据处理类型匹配的数据处理方式，并根据数据处理方式对待处理数据进行处理。
[0060] 在图2所描述的方法中，可以使对待处理数据进行数据处理的方式与用户的行为相关，提升了数据处理的准确性。此外，实施图2所描述的方法，可以使生成的评价报告符合目标用户的需求。
[0061] 图3是根据另一示例性实施例示出的一种基于用户行为画像的数据处理方法的流程图。如图3所示，此方法包括以下步骤。
[0062] 步骤301，当检测到用户触发的评价行为时，获取用户的个人信息，并分析评价行为，得到评价行为产生的评价类型。
[0063] 本发明实施例中，评价行为可以为信用行为，信用行为可以包括上课打卡、提交作业、缴纳学费、进出宿舍等，对此，本发明实施例不做限定。每一项信用行为都可以产生对应的信用效果，如学生上课准时打卡可以出产生守时的信用效果，该信用效果对应的效果类型可以为上课出勤类型，因此可以对学生用户的每一项信用行为进行分析，得到每一项信用行为对应的效用效果类型。
[0064] 步骤302，确定评价类型对应的基础分值。
[0065] 作为一种可选的实施方式，确定评价类型对应的基础分值的方式可以包含以下步骤：
[0066] 获取评价类型对应的标准分值，并确定评价类型对应的效果等级；
[0067] 根据标准分值和效果等级计算得到评价类型对应的基础分值。
[0068] 其中，实施这种实施方式，可以在评价类型对应的基础分值的基础上根据效果等级对标准分值进行调整，从而得到用户本次的评价行为对应的基础分值，以使基础分值的计算等级符合实际情况。
[0069] 步骤303，生成包含评价行为、评价类型以及基础分值的当前行为记录信息，并将当前行为记录信息与个人信息关联存储。
[0070] 本发明实施例中，实施上述的步骤301～步骤303，可以随时对学生用户的行为进行检测，如果该行为为评价行为，可以对该评价行为进行评估，从而生成该评价行为的行为记录信息，并将该行为记录信息进行存储，以使后续可以随时根据行为记录信息生成评价报告。
[0071] 步骤304，当检测到输入的评价报告获取指令时，识别评价报告获取指令中包含的用户身份信息、目标获取信息以及待处理数据，目标获取信息中包含重点评价类型和数据处理类型。
[0072] 步骤305，获取预先存储的与用户身份信息对应的目标行为记录信息。
[0073] 步骤306，对目标行为记录信息进行分析，得到至少一个目标评价类型，并从目标行为记录信息中获取与目标评价类型匹配的目标基础分值。
[0074] 本发明实施例中，由于目标行为记录信息包含每一项目标评价类型的基础分值，因此可以从目标行为记录信息中识别出每一项目标评价类型，进而从目标行为记录信息中确定每一项目标评价类型对应的基础分值。
[0075] 步骤307，根据目标评价类型对应的优先级确定目标评价类型的权重值。
[0076] 本发明实施例中，可以预先设置每一项评价类型对应的优先级，可以对评价类型进行分析，确定每一项评价类型对用户信用评价的影响，可以将影响较大的评价类型的优先级确定为较高等级的优先级，还可以将影响较小的评价类型的优先级确定为较低等级的优先级，因此目标评价类型的权重值可以与目标评价类型的优先级相关，优先级越高的目标评价类型的权重值可以越大，优先级越低的目标评价类型的权重值可以越小。此外，目标评价类型的权重值也可以与目标评价类型的优先级不相关，对此，本发明实施例不做限定。
[0077] 作为一种可选的实施方式，根据目标评价类型对应的优先级确定目标评价类型的权重值的方式可以包含以下步骤：
[0078] 统计目标评价类型对应的优先级的第一数量，并统计各个优先级对应的目标评价类型的第二数量；
[0079] 将标准权重值除以第一数量，得到各个优先级对应的子权重值；
[0080] 将子权重值依次除以各个优先级的第二数量，得到各个优先级对应的目标评价类型的权重值，其中，优先级相同的目标评价类型的权重值相同。
[0081] 其中，实施这种实施方式，可以将标准权重值根据存在的优先级的数量均分，进一步使各个优先级下的目标评价类型将该优先级对应的子权重值均分，从而得到各个目标评价类型对应的权重值，以使目标评价类型的权重值的确定更加标准化。
[0082] 步骤308，根据目标基础分值和权重值计算得到目标评价类型的分值。
[0083] 本发明实施例中，可以将目标评价类型对应的目标基础分值和同一个目标评价类型对应的权重值相乘得到的乘积确定为该目标评价类型的分值。
[0084] 步骤309，计算各个目标评价类型的分值之和，得到总评价分值。
[0085] 步骤310，根据各个目标评价类型的分值和总评价分值生成与用户身份信息对应的评价报表。
[0086] 本发明实施例中，实施上述的步骤306～步骤310，可以根据目标评价类型对应的优先级确定目标评价类型的权重值，并且根据权重值和基础分值计算得到每一项目标评价类型的分值，进而计算得到该学生信息对应的总信用值，从而生成该学生信息对应的评价报表，以使生成的评价报表更加准确。
[0087] 步骤311，从评价报表中选取与重点评价类型匹配的目标分数，并根据重点评价类型与目标分数生成与用户身份信息对应的评价报告。
[0088] 步骤312，根据评价报告确定数据处理类型对应的权限信息。
[0089] 步骤313，生成与权限信息以及数据处理类型匹配的数据处理方式，并根据数据处理方式对待处理数据进行处理。
[0090] 步骤314，当检测到用户输入的纠错指令时，获取纠错指令中包含的纠错类型和正确行为记录信息。
[0091] 本发明实施例中，学生可以查看自己的行为记录信息，如果学生发现本人的行为记录信息中出现错误的情况，可以通过基于用户行为画像的数据处理装置输入纠错指令，以将错误的行为记录信息进行更正。
[0092] 步骤315，根据所述纠错类型和正确行为记录信息生成纠错申请，并将纠错申请进行存储，以使管理人员对纠错申请进行处理。
[0093] 本发明实施例中，实施上述的步骤314～步骤315，可以使学生在发现自身的行为记录信息有记录错误的情况时，及时的提出纠错申请，并上传正确的行为记录信息，以使管理人员及时的对该纠错申请进行处理，保证了存储的学生的行为记录信息的准确性。
[0094] 可选的，步骤314～步骤315可以在步骤301～步骤313中的任意步骤的之前或之后执行，对本发明实施例不造成影响。
[0095] 在图3所描述的方法中，可以使对待处理数据进行数据处理的方式与用户的行为相关，提升了数据处理的准确性。此外，实施图3所描述的方法，可以使基础分值的计算等级符合实际情况。此外，实施图3所描述的方法，可以随时根据行为记录信息生成评价报告。此外，实施图3所描述的方法，可以使目标评价类型的权重值的确定更加标准化。此外，实施图3所描述的方法，可以使生成的评价报表更加准确。此外，实施图3所描述的方法，保证了存储的学生的行为记录信息的准确性。
[0096] 以下是本发明的装置实施例。
[0097] 图4是根据一示例性实施例示出的一种基于用户行为画像的数据处理装置的框图。如图4所示，该装置包括：
[0098] 识别单元401，用于当检测到输入的评价报告获取指令时，识别评价报告获取指令中包含的用户身份信息、目标获取信息以及待处理数据，目标获取信息中包含重点评价类型和数据处理类型。
[0099] 获取单元402，用于获取预先存储的与识别单元401得到的用户身份信息对应的目标行为记录信息。
[0100] 作为一种可选的实施方式，获取单元402获取预先存储的与用户身份信息对应的目标行为记录信息的方式具体可以为：
[0101] 从目标获取信息中读取有效时间段，并获取预先存储的与用户身份信息对应的行为记录信息；
[0102] 选取行为记录信息中与有效时间段匹配的目标行为记录信息。
[0103] 其中，实施这种实施方式，可以根据目标用户的要求，获取目标用户想要查看的某一特定时间段的行为记录信息，进而生成针对该时间段的评价报告，以使生成的评价报告符合目标用户的需求。
[0104] 分析单元403，用于通过对获取单元402获取的目标行为记录信息进行分析，得到与识别单元401得到的用户身份信息对应的评价报表，评价报表包含评价类型对应的分数。
[0105] 生成单元404，用于从分析单元403得到的评价报表中选取与识别单元401得到的重点评价类型匹配的目标分数，并根据重点评价类型与目标分数生成与用户身份信息对应的评价报告。
[0106] 确定单元405，用于根据生成单元404生成的评价报告确定数据处理类型对应的权限信息。
[0107] 处理单元406，用于生成与确定单元405确定的权限信息以及数据处理类型匹配的数据处理方式，并根据数据处理方式对待处理数据进行处理。
[0108] 可见，在图4所描述的装置中，可以使对待处理数据进行数据处理的方式与用户的行为相关，提升了数据处理的准确性。此外，在图4所描述的装置中，可以使生成的评价报告符合企业的需求。
[0109] 图5是根据另一示例性实施例示出的一种基于用户行为画像的数据处理装置的框图。其中，图5所示的基于用户行为画像的数据处理装置是由图4所示的基于用户行为画像的数据处理装置进行优化得到的。与图4所示的基于用户行为画像的数据处理装置相比，图5所示的基于用户行为画像的数据处理装置还可以包括：
[0110] 行为分析单元407，用于在识别单元401当检测到输入的评价报告获取指令时，识别评价报告获取指令中包含的用户身份信息、目标获取信息以及待处理数据之前，以及当检测到用户触发的评价行为时，获取用户的个人信息，并分析评价行为，得到评价行为产生的评价类型。
[0111] 分值确定单元408，用于确定行为分析单元407得到的评价类型对应的基础分值。
[0112] 作为一种可选的实施方式，分值确定单元408确定评价类型对应的基础分值的方式具体可以为：
[0113] 获取评价类型对应的标准分值，并确定评价类型对应的效果等级；
[0114] 根据标准分值和效果等级计算得到评价类型对应的基础分值。
[0115] 其中，实施这种实施方式，可以在评价类型对应的基础分值的基础上根据效果等级对标准分值进行调整，从而得到用户本次的评价行为对应的基础分值，以使基础分值的计算等级符合实际情况。
[0116] 第一存储单元409，用于生成包含行为分析单元407得到的评价行为、评价类型以及分值确定单元408确定的基础分值的当前行为记录信息，并将当前行为记录信息与行为分析单元407得到的个人信息关联存储。
[0117] 本发明实施例中，可以随时对学生用户的行为进行检测，如果该行为为评价行为，可以对该评价行为进行评估，从而生成该评价行为的行为记录信息，并将该行为记录信息进行存储，以使后续可以随时根据行为记录信息生成评价报告。
[0118] 作为一种可选的实施方式，图5所示的基于用户行为画像的数据处理装置的分析单元403可以包括：
[0119] 第一分析子单元4031，用于对目标行为记录信息进行分析，得到至少一个目标评价类型，并从目标行为记录信息中获取与目标评价类型匹配的目标基础分值；
[0120] 第一确定子单元4032，用于根据第一分析子单元4031得到的目标评价类型对应的优先级确定目标评价类型的权重值；
[0121] 第一计算子单元4033，用于根据第一分析子单元4031得到的目标基础分值和第一确定子单元4032确定的权重值计算得到目标评价类型的分值；
[0122] 第二计算子单元4034，用于计算第一计算子单元4033得到的各个目标评价类型的分值之和，得到总评价分值；
[0123] 第一生成子单元4035，用于根据第一计算子单元4033得到的各个目标评价类型的分值和第二计算子单元4034得到的总评价分值生成与识别单元401得到的用户身份信息对应的评价报表。
[0124] 其中，实施这种实施方式，可以根据目标评价类型对应的优先级确定目标评价类型的权重值，并且根据权重值和基础分值计算得到每一项目标评价类型的分值，进而计算得到该学生信息对应的总评价值，从而生成该学生信息对应的评价报表，以使生成的评价报表更加准确。
[0125] 作为一种可选的实施方式，第一确定子单元4032根据目标评价类型对应的优先级确定目标评价类型的权重值的方式具体可以为：
[0126] 统计目标评价类型对应的优先级的第一数量，并统计各个优先级对应的目标评价类型的第二数量；
[0127] 将标准权重值除以第一数量，得到各个优先级对应的子权重值；
[0128] 将子权重值依次除以各个优先级的第二数量，得到各个优先级对应的目标评价类型的权重值，其中，优先级相同的目标评价类型的权重值相同。
[0129] 其中，实施这种实施方式，可以将标准权重值根据存在的优先级的数量均分，进一步使各个优先级下的目标评价类型将该优先级对应的子权重值均分，从而得到各个目标评价类型对应的权重值，以使目标评价类型的权重值的确定更加标准化。
[0130] 作为一种可选的实施方式，图5所示的基于用户行为画像的数据处理装置还可以包括：
[0131] 信息获取单元410，用于当检测到用户输入的纠错指令时，获取纠错指令中包含的纠错类型和正确行为记录信息；
[0132] 存储单元411，用于根据信息获取单元410获取的纠错类型和正确行为记录信息生成纠错申请，并将纠错申请进行存储，以使管理人员对纠错申请进行处理。
[0133] 其中，实施这种实施方式，可以使学生在发现自身的行为记录信息有记录错误的情况时，及时的提出纠错申请，并上传正确的行为记录信息，以使管理人员及时的对该纠错申请进行处理，保证了存储的学生的行为记录信息的准确性。
[0134] 可见，在图5所描述的装置中，可以使对待处理数据进行数据处理的方式与用户的行为相关，提升了数据处理的准确性。此外，在图5所描述的装置中，可以使基础分值的计算等级符合实际情况。此外，在图5所描述的装置中，可以随时根据行为记录信息生成评价报告。此外，在图5所描述的装置中，可以使目标评价类型的权重值的确定更加标准化。此外，在图5所描述的装置中，可以使生成的评价报表更加准确。此外，在图5所描述的装置中，保证了存储的学生的行为记录信息的准确性。
[0135] 本发明还提供一种电子设备，该电子设备包括：
[0136] 处理器；
[0137] 存储器，该存储器上存储有计算机可读指令，该计算机可读指令被处理器执行时，实现如前所示的基于用户行为画像的数据处理方法。
[0138] 该电子设备可以是图1所示装置100。
[0139] 在一示例性实施例中，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现如前所示的基于用户行为画像的数据处理方法。
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