【技術實現步驟摘要】
本申請涉及用戶行為分析領域，具體而言，涉及一種用戶標簽生成方法、系統、電子設備及存儲介質。
技術介紹
1、隨著互聯網應用的快速發展，用戶行為分析在業務決策中重要性日漸提升。通過獲取用戶行為對用戶的需求進行分析，根據分析結果為用戶推薦服務或是商品等。例如，商品售賣平臺在發布多種新款商品后，根據用戶的行為數據向用戶推送各種新款商品。
2、目前，在用戶行為分析時，通常是基于用戶靜態屬性(例如年齡、性別、職業等)標簽或是用戶的歷史行為數據(例如形成行為標簽，根據行為標簽進行推薦)確定用戶的用戶標簽，然后根據用戶標簽對用戶進行產品推送等。現有的用戶行為分析通常是將用戶的靜態屬性標簽或歷史行為數據與預設的標簽集合進行匹配，確定用戶的用戶標簽，二者通常為一對一的關系。然而，在實際應用中，用戶的行為的組合或行為發生的先后順序對用戶標簽的形成存在較大的影響，從而導致現有的用戶標簽的確定方式存在準確性較低的問題。
技術實現思路
1、本申請實施例的目的在于提供一種用戶標簽生成方法、系統、電子設備及存儲介質，用以在進行用戶行為分析時，提高確定出的用戶標簽的準確性。
2、第一方面，本申請提供一種用戶標簽生成方法，所述方法包括：根據訪問界面預置觸點，實時獲取用戶的多個目標行為數據；根據標簽生成規則和所述多個目標行為數據確定所述用戶的用戶標簽，所述標簽生成規則包括多種目標行為數據的組合和/或多種目標行為數據產生的先后順序。
3、在本申請實施例中，實時獲取用戶產生的所有目標行為
4、在可選的實施方式中，所述實時獲取用戶的多個目標行為數據之后，還包括：將用戶的多個目標行為數據轉換為json格式，并將json格式的多個目標行為數據推送到kafka消息中間件。
5、在可選的實施方式中，所述根據標簽生成規則和所述多個目標行為數據確定所述用戶的用戶標簽，包括：通過flink實時計算組件對kafka消息中間件中的所述多個目標行為數據進行解析，確定多個目標行為數據對應的行為類型；根據所述多個行為類型和所述標簽生成規則實時確定所述用戶標簽。
6、在可選的實施方式中，在所述根據標簽生成規則和所述多個目標行為數據確定所述用戶的用戶標簽之后，所述方法還包括：將所述用戶的用戶標簽保存于hbase數據庫中，根據hbase數據庫中的用戶標簽，實時更新確認用戶需求，提供對應服務。
7、第二方面，本申請提供一種用戶標簽生成系統，包括：實時采集單元，用于根據訪問界面預置觸點，實時獲取用戶的多個目標行為數據；flink實時計算組件，用于根據標簽生成規則和所述多個目標行為數據確定所述用戶的用戶標簽，所述標簽生成規則包括多種目標行為數據的組合和/或多種目標行為數據產生的先后順序。
8、在可選的實施方式中，所述用戶標簽生成系統還包括：kafka消息中間件；所述實時采集單元具體用于實時獲取用戶的多個目標行為數據之后將用戶的多個目標行為數據轉換為json格式，并將json格式的多個目標行為數據推送到kafka消息中間件。
9、在可選的實施方式中，所述flink實時計算組件具體用于從所述kafka消息中間件中接收所述多個目標行為數據；所述多個目標行為數據進行解析，確定多個目標行為數據對應的行為類型；根據所述多個行為類型和所述標簽生成規則實時確定所述用戶標簽。
10、在可選的實施方式中，所述用戶標簽生成系統還包括：hbase數據庫，用于存儲所述用戶的用戶標簽，根據hbase數據庫中的用戶標簽，實時更新確認用戶需求，提供對應服務。
11、第三方面，本申請提供一種用戶標簽生成裝置，所述裝置包括：獲取模塊，用于根據訪問界面預置觸點，實時獲取用戶的多個目標行為數據；確定模塊，用于根據標簽生成規則和所述多個目標行為數據確定所述用戶的用戶標簽，所述標簽生成規則包括多種目標行為數據的組合和/或多種目標行為數據產生的先后順序。
12、在可選的實施方式中，每間隔第二預設時長，所述獲取模塊執行所述根據訪問界面預置觸點，實時獲取用戶多個目標行為數據的步驟。
13、在可選的實施方式中，所述確定模塊具體用于對所述多個目標行為數據進行解析，確定多個目標行為數據對應的行為類型；根據所述多個行為類型和所述標簽生成規則確定所述用戶標簽。
14、在可選的實施方式中，所述裝置還包括保存模塊，用于將所述用戶的用戶標簽保存于hbase數據庫中。
15、第四方面，本申請提供一種電子設備，包括：處理器、存儲器和總線；所述處理器和所述存儲器通過所述總線完成相互間的通信；所述存儲器存儲有可被所述處理器執行的程序指令，所述處理器調用所述程序指令能夠執行如前述實施方式任一項所述的方法。
16、第五方面，本申請提供一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序指令，所述計算機程序指令被計算機讀取并運行時，執行如前述實施方式中任一項所述的方法。
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1.一種用戶標簽生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述實時獲取用戶的多個目標行為數據之后，還包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據標簽生成規則和所述多個目標行為數據確定所述用戶的用戶標簽，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根據標簽生成規則和所述多個目標行為數據確定所述用戶的用戶標簽之后，所述方法還包括：
5.一種用戶標簽生成系統，其特征在于，包括：
6.根據權利要求5所述的用戶標簽生成系統，其特征在于，所述用戶標簽生成系統還包括：kafka消息中間件；
7.根據權利要求6所述的用戶標簽生成系統，其特征在于，所述Flink實時計算組件具體用于從所述kafka消息中間件中接收所述多個目標行為數據；所述多個目標行為數據進行解析，確定多個目標行為數據對應的行為類型；根據所述多個行為類型和所述標簽生成規則實時確定所述用戶標簽。
8.根據權利要求5所述的用戶標簽生成系統，其特征在于，所述用戶標簽生成系統還包括：
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