CN113408970A - 用户信息生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了用户信息生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取用户信息集合和逻辑配置信息集合；从上述用户信息集合中选出满足第一预定条件的用户信息集合作为标准用户信息，得到标准用户信息集合；基于上述逻辑配置信息和上述标准用户信息集合，生成逻辑配置信息组集合；对上述标准用户信息集合中的每个标准用户信息进行用户画像构建，得到用户画像集合；基于上述逻辑配置信息组集合，将上述用户画像集合中每个满足第二预定条件的用户画像对应的标准用户信息确定为目标用户信息，得到目标用户信息集合。该实施方式提高了用户信息生成的准确性。

Description

用户信息生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用户信息生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

用户信息生成，是从大量用户信息中选出需要的用户信息的一项技术。目前，常用的用户信息（例如，供应商信息）生成方式为：通过对大量用户信息进行数据处理，得到可以统一计算的用户数据，然后根据用户数据生成需要的用户信息。

然而，当采用上述方式进行用户信息生成时，经常会存在如下技术问题：

第一，由于不同的用户信息中包括不同数据类型的数据，对大量包括的多种类型的数据同时进行数据处理，会在一定程度上增加数据处理的难度，从而，降低数据处理的效率，进而，降低生成用户信息的效率；

第二，对用户信息包括的用户数据的考量不够全面，使得根据用户数据生成的用户信息与实际所需的用户信息存在偏差，从而，降低了生成用户信息的准确性。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了用户信息生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种用户信息生成方法，该方法包括：获取用户信息集合和逻辑配置信息集合；从上述用户信息集合中选出满足第一预定条件的用户信息集合作为标准用户信息，得到标准用户信息集合；基于上述逻辑配置信息和上述标准用户信息集合，生成逻辑配置信息组集合；对上述标准用户信息集合中的每个标准用户信息进行用户画像构建，得到用户画像集合；基于上述逻辑配置信息组集合，将上述用户画像集合中每个满足第二预定条件的用户画像对应的标准用户信息确定为目标用户信息，得到目标用户信息集合。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种用户信息生成装置，装置包括：获取单元，被配置成获取用户信息集合和逻辑配置信息集合；选择单元，被配置成从上述用户信息集合中选出满足第一预定条件的用户信息作为标准用户信息，得到标准用户信息集合；生成单元，被配置成基于上述逻辑配置信息集合和上述标准用户信息集合，生成逻辑配置信息组集合；构建单元，被配置成对上述标准用户信息集合中的每个标准用户信息进行用户画像构建，得到用户画像集合；确定单元，被配置成基于上述逻辑配置信息组集合，将上述用户画像集合中每个满足第二预定条件的用户画像对应的标准用户信息确定为目标用户信息，得到目标用户信息集合。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的用户信息生成方法，可以提高生成用户信息的效率。具体来说，造成相关的用户信息生成方法生成用户信息效率降低的原因在于：由于不同的用户信息中包括不同数据类型的数据，对大量包括的多种类型的数据同时进行数据处理，增加了数据处理的难度，从而，导致数据预处理效率的降低，进而，导致用户信息生成效率的降低。基于此，本公开的一些实施例的用户信息生成方法，首先，获取用户信息集合和逻辑配置信息集合。通过引入逻辑配置信息集合，使得可以对用户信息集合中不同用户信息包括的不同的数据类型进行相应的处理。由此，可以降低数据处理的难度，提高数据处理的效率。从而，可以从数据处理方面提高用户信息生成的效率。然后，从上述用户信息集合中选出满足第一预定条件的用户信息作为标准用户信息，得到标准用户信息集合。通过引入第一预定条件，可以初步去除出不满足条件的用户信息，减少用户信息的数量。由此，可以从减少用户信息数量的角度降低数据处理的难度，提高用户数据处理的效率。之后，基于上述逻辑配置信息集合和上述标准用户信息集合，生成逻辑配置信息组集合。生成的逻辑配置信息组集合中的每个逻辑配置信息组可以用于处理标准用户信息集合中对应的标准用户信息。而后，对上述标准用户信息集合中的每个标准用户信息进行用户画像构建，得到用户画像集合。通过构建用户画像，可以统一标准用户信息集合中各个标准用户信息的数据维度。从而，便于用户信息的生成。最后，基于上述逻辑配置信息组集合，将上述用户画像集合中每个满足第二预定条件的用户画像对应的标准用户信息确定为目标用户信息，得到目标用户信息集合。通过引入第二预定条件，可以根据用户画像进一步对用户信息进行筛选。由此，上述实现方式从不同方面降低数据处理的难度。从而，提高了数据处理的效率。进而，提高了用户信息生成的效率。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。

图1是本公开的一些实施例的用户信息生成方法的一个应用场景的示意图；

图2是根据本公开的用户信息生成方法的一些实施例的流程图；

图3是根据本公开的用户信息生成方法的另一些实施例的流程图；

图4是根据本公开的用户信息生成装置的一些实施例的结构示意图；

图5是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1是本公开的一些实施例的用户信息生成方法的一个应用场景的示意图。

在图1的应用场景中，首先，计算设备101可以获取用户信息集合102和逻辑配置信息集合103。接着，计算设备101可以从上述用户信息集合102中选出满足第一预定条件的用户信息作为标准用户信息，得到标准用户信息集合104。然后，计算设备101可以基于上述逻辑配置信息集合103和上述标准用户信息集合104，生成逻辑配置信息组集合105。之后，计算设备101可以对上述标准用户信息集合104中的每个标准用户信息进行用户画像构建，得到用户画像集合106。最后，计算设备101可以基于上述逻辑配置信息组集合105，将上述用户画像集合106中每个满足第二预定条件的用户画像对应的标准用户信息确定为目标用户信息，得到目标用户信息集合107。

需要说明的是，上述计算设备101可以是硬件，也可以是软件。当计算设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当计算设备体现为软件时，可以安装在上述所列举的硬件设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的计算设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的计算设备。

继续参考图2，示出了根据本公开的用户信息生成方法的一些实施例的流程200。该用户信息生成方法，包括以下步骤：

步骤201，获取用户信息集合和逻辑配置信息集合。

在一些实施例中，用户信息生成方法的执行主体（如图1所示的计算设备101）可以通过有线连接方式或者无线连接方式获取用户信息集合和逻辑配置信息集合。其中，上述用户信息集合中的用户信息（例如，供应商信息）可以包括用户基础数据组。上述用户基础数据组可以用于为用户信息的生成提供数据基础。上述逻辑配置信息集合中的逻辑配置信息可以包括对用户信息包括的用户基础数据组中的用户基础数据进行处理的处理逻辑。上述逻辑配置信息集合中的逻辑配置信息可以用于处理上述用户信息集合中的用户信息。需要指出的是，上述无线连接方式可以包括但不限于3G/4G连接、WiFi连接、蓝牙连接、WiMAX连接、Zigbee连接、UWB（ultra wideband）连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。

作为示例，上述用户信息可以是：[数据a:10，数据b：20，数据c：1000]。上述逻辑配置信息包括的处理逻辑可以是如下中的一项或多项：“删除”，“求和”，“求最大值”和“比较”等。

步骤202，从用户信息集合中选出满足第一预定条件的用户信息作为标准用户信息，得到标准用户信息集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以从上述用户信息集合中选出满足第一预定条件的用户信息作为标准用户信息，得到标准用户信息集合。其中，上述第一预定条件可以是用户信息中存在预先设定数据项（例如，数据a）。

步骤203，基于逻辑配置信息集合和标准用户信息集合，生成逻辑配置信息组集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以基于上述逻辑配置信息集合和上述标准用户信息集合，生成逻辑配置信息组集合。其中，可以将上述逻辑配置信息集合和上述标准用户信息集合发送至标准用户信息处理服务器。然后，接收上述标准用户信息处理服务器返回的逻辑配置信息组集合。上述逻辑配置信息组集合中的每个逻辑配置信息组可以与上述标准用户信息集合中的每个标准用户信息相对应。逻辑配置信息组可以用于处理相对应的标准用户信息（例如，逻辑配置信息组中包括“删除数据c”处理逻辑，可以根据逻辑配置信息将标准用户信息中的数据c进行删除）。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述基于逻辑配置信息集合和标准用户信息集合，生成逻辑配置信息组集合，可以包括以下步骤：

第一步，对上述标准用户信息集合中的每个标准用户信息进行识别以生成识别结果信息，得到识别结果信息集合。其中，识别可以是确认标准用户信息中包括的每个数据的数据类型（例如，数据a的类型为第一类）。然后，可以将确认后的数据类型作为识别结果信息。

第二步，从上述逻辑配置信息集合中选出与上述识别结果信息集合中每个识别结果信息相匹配的逻辑配置信息作为逻辑信息组，得到逻辑配置信息组集合。其中，逻辑配置信息可以包括数据类别标号。相匹配可以是指上述逻辑配置信息集合中逻辑配置信息包括的标号与上述识别结果信息包括的数据类型相同。由于识别结果信息包括上述标准用户信息中各个数据的数据类型。从而，与每个识别结果信息对应的有至少一个逻辑配置信息，可以组成逻辑配置信息组。因此，每个识别结果信息与逻辑配置信息组相对应。

作为示例，逻辑配置信息包括的数据类别标号为“一”，识别结果信息包括的数据类型为“第一类”。那么，可以确认该逻辑配置信息与该识别结果信息相匹配。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体从上述逻辑配置信息集合中选出与上述识别结果信息集合中每个识别结果信息相匹配的逻辑配置信息作为逻辑信息组，可以包括以下步骤：

将上述标准用户信息和上述逻辑配置信息集合输入至预设的语义相关性模型，得到输出的与上述标准用户信息相匹配的识别结果信息。其中，预设的语义相关性模型可以是DSSM（Deep Structured Semantic Models，深度语义匹配模型）。上述预设的语义相关性模型可以用于将标准用户信息中包括的用户数据与逻辑配置信息进行匹配。

步骤204，对标准用户信息集合中的每个标准用户信息进行用户画像构建，得到用户画像集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以对上述标准用户信息集合中的每个标准用户信息进行用户画像构建，得到用户画像集合。其中，可以通过以下方式进行用户画像构建：首先，可以将上述标准用户信息向量化得到用户信息向量，然后将用户信息向量作为用户画像。上述向量化可以是将上述标准用户信息包括的各个用户数据以用户数据数量相同的维度进行向量化表示。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述标准用户信息集合中的标准用户信息可以包括用户信息参数组，用户人力资源数据值和用户产品数据值组。以及上述执行主体对标准用户信息集合中的每个标准用户信息进行用户画像构建，可以包括以下步骤：

第一步，基于上述标准用户信息包括的用户信息参数组、用户人力资源数据值和用户产品数据值组，构建上述标准用户信息的用户信息矩阵。其中，可以通过以下方式构建用户信息矩阵：首先，可以构建空的初始用户信息矩阵。初始用户信息矩阵的维度可以与标准用户信息包括的各项参数的数量之和相同。例如，用户信息参数组（例如，不同产品质量检测人员的数量）中用户信息的数量、用户产品数据值组（例如，不同产品的产量或原料使用量）中用户产品数据值的数量与一个用户人力资源数据值（例如，技术人员的数量。实际的，技术人员的数量对供应商的选择也可以是重要选项）项的总数量。然后，将标准用户信息包括的用户数据输入至初始用户信息矩阵中，得到用户信息矩阵。

第二步，将上述用户信息矩阵确定为用户画像。其中，用户画像中的每列数据可以表示上述标准用户信息中包括的一项用户数据（例如，用户信息参数组中的一个用户信息参数等）。

步骤205，基于逻辑配置信息组集合，将用户画像集合中每个满足第二预定条件的用户画像对应的标准用户信息确定为目标用户信息，得到目标用户信息集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以基于上述逻辑配置信息组集合，将上述用户画像集合中每个满足第二预定条件的用户画像对应的标准用户信息确定为目标用户信息，得到目标用户信息集合。其中，第二预定条件可以是：用户画像中的各项维度的数据大于预先设定的数据阈值组中的各个数据阈值。首先，可以根据对应的逻辑配置信息组中各个逻辑配置信息包括的处理逻辑对每个用户画像进行逻辑处理（例如，逻辑配置信息包括的处理逻辑为“删除数据a”。那么可以将各个用户画像中包括的数据a所在的画像维度删除；另一个逻辑配置信息包括的处理逻辑为“数据b与数据c相加”。那么，可以将各个用户画像中包括的数据b和数据c两个维度对应的数据值相加，相加后的和组成同一个新的维度）。由此，可以得到处理后的用户画像。最后，可以根据第二预定条件从处理后的用户画像中选出符合条件的用户画像。从而，生成的用户画像对应的用户信息可以作为目标用户信息，生成结果为目标用户信息集合。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的用户信息生成方法，可以提高生成用户信息的效率。具体来说，造成相关的用户信息生成方法生成用户信息效率降低的原因在于：由于不同的用户信息中包括不同数据类型的数据，对大量包括的多种类型的数据同时进行数据处理，增加了数据处理的难度，从而，导致数据预处理效率的降低，进而，导致用户信息生成效率的降低。基于此，本公开的一些实施例的用户信息生成方法，首先，获取用户信息集合和逻辑配置信息集合。通过引入逻辑配置信息集合，使得可以对用户信息集合中不同用户信息包括的不同的数据类型进行相应的处理。由此，可以降低数据处理的难度，提高数据处理的效率。从而，可以从数据处理方面提高用户信息生成的效率。然后，从上述用户信息集合中选出满足第一预定条件的用户信息作为标准用户信息，得到标准用户信息集合。通过引入第一预定条件，可以初步去除出不满足条件的用户信息，减少用户信息的数量。由此，可以从减少用户信息数量的角度降低数据处理的难度，提高用户数据处理的效率。之后，基于上述逻辑配置信息集合和上述标准用户信息集合，生成逻辑配置信息组集合。生成的逻辑配置信息组集合中的每个逻辑配置信息组可以用于处理标准用户信息集合中对应的标准用户信息。而后，对上述标准用户信息集合中的每个标准用户信息进行用户画像构建，得到用户画像集合。通过构建用户画像，可以统一标准用户信息集合中各个标准用户信息的数据维度。从而，便于用户信息的生成。最后，基于上述逻辑配置信息组集合，将上述用户画像集合中每个满足第二预定条件的用户画像对应的标准用户信息确定为目标用户信息，得到目标用户信息集合。通过引入第二预定条件，可以根据用户画像进一步对用户信息进行筛选。由此，上述实现方式从不同方面降低数据处理的难度。从而，提高了数据处理的效率。进而，提高了用户信息生成的效率。

进一步参考图3，其示出了用户信息生成方法的另一些实施例的流程300。该用户信息生成方法的流程300，包括以下步骤：

步骤301，获取用户信息集合和逻辑配置信息集合。

步骤302，从用户信息集合中选出满足第一预定条件的用户信息作为标准用户信息，得到标准用户信息集合。

步骤303，基于逻辑配置信息集合和标准用户信息集合，生成逻辑配置信息组集合。

步骤304，对标准用户信息集合中的每个标准用户信息进行用户画像构建，得到用户画像集合。

在一些实施例中，步骤301-304的具体实现方式及所带来的技术效果可以参考图2对应的那些实施例中的步骤201-204，在此不再赘述。

步骤305，对逻辑配置信息组集合中的每个逻辑配置信息组进行逻辑运行模型构建以生成逻辑运行模型，得到逻辑运行模型集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以对上述逻辑配置信息组集合中的每个逻辑配置信息组进行逻辑运行模型构建以生成逻辑运行模型，得到逻辑运行模型集合。其中，逻辑运行模型构建可以是将上述每个逻辑配置信息组转换为逻辑运行代码（例如，python格式代码或java格式代码等）以生成逻辑运行函数，并将生成的逻辑运行函数作为逻辑运行模型。

步骤306，将用户画像集合中的每个用户画像输入至逻辑运行模型集合中对应的逻辑运行模型中以生成逻辑运行结果，得到逻辑运行结果集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以将上述用户画像集合中的每个用户画像输入至上述逻辑运行模型集合中对应的逻辑运行模型中以生成逻辑运行结果，得到逻辑运行结果集合。其中，逻辑运行模型可以通过由逻辑配置信息中包括的处理逻辑转换的逻辑函数对用户画像中的用户数据进行处理，将得到处理结果作为逻辑运行结果。具体的，对用户画像中的用户数据进行处理可以是将用户数据输入至逻辑函数中输出逻辑运行结果。例如，输出的逻辑运行结果可以是：12。

步骤307，将逻辑运行结果集合中大于第一预设阈值的逻辑运行结果对应的用户画像确定为标准用户画像，得到标准用户画像集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以将上述逻辑运行结果集合中大于第一预设阈值的逻辑运行结果对应的用户画像确定为标准用户画像，得到标准用户画像集合。其中，选出第一预设阈值（例如，10）的逻辑运行结果可以用于对用户画像进行筛选，去除对应的逻辑运行结果小于等于第一预设阈值的逻辑运行结果。由此，可以去除不满足条件的用户画像，以降低此类用户画像对用户信息生成的影响。从而，提高用户信息生成的准确性。

步骤308，确定标准用户画像集合中每个标准用户画像的评分值，得到评分值集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以确定上述标准用户画像集合中每个标准用户画像的评分值，得到评分值集合。其中，可以通过以下方式生成评分值：将上述标准用户画像中包括的每个维度的数据与预设的画像数据阈值组中对应的画像数据阈值进行比较。然后，可以将各个维度的数据中大于对应画像数据阈值的数量记为评分值。另外，上述对应的画像数据阈值可以是通过数据名称相对应。例如，用户数据为“数据a：10”。对应的用户数据阈值可以是“数据a：8”。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，可以通过以下方式确定上述标准用户画像的评分值：

第一步，根据第一预设评分阈值，确定第一评分参数。其中，若上述标注用户画像对应的用户参数组中最小的用户参数小于上述第一预设评分阈值，则可以将上述第一评分参数确定为3。若上述标注用户画像对应的用户参数组中最小的用户参数大于等于上述第一预设评分阈值，则可以将上述第一评分参数确地为4。

第二步，根据第二预设评分阈值和上述标准用户画像对应的标注用户信息包括的用户人力资源数据值，生成第二评分参数。其中，若该用户人力资源数据值大于等于上述第二预设评分阈值，则第二评分参数可以是4。若该用户人力资源数据值小于上述第二预设评分阈值，则第二评分参数可以是3。

第三步，确定上述标准用户画像对应的标注用户信息包括的用户产品数据值组中的各个用户产品数据值的和，将各个用户产品数据值的和的指数值确定为第三评分参数。其中，可以通过以十为底的指数函数确定各个用户产品数据值的和的指数值。

第四步，可以将上述上述第一评分参数和第二评分参数的算数平方根确定为第四评分参数。

第五步，可以将上述第一评分参数与上述标准用户画像对应的用户参数组中用户参数的数量的乘积确定为第五评分参数。

第六步，可以将上述第三评分参数与上述第四评分参数的乘积与上述第二评分参数和第五评分参数的和确定为上述标准用户画像的评分值。其中，可以对上述第三评分参数与上述第四评分参数的乘积进行向上取整操作。以确保上述标准用户画像的评分值为整数。

另外，上述第一预设评分阈值可以是3。上述第二预设评分阈值可以是5。上述实现方式作为本公开的实施例的一个发明点，解决了背景技术提及的技术问题二“对用户信息包括的用户数据的考量不够全面，使得根据用户数据生成的用户信息与实际所需的用户信息存在偏差，从而，降低了生成用户信息的准确性”。导致生成用户信息准确性降低的因素往往如下：对用户信息包括的用户数据的考量不够全面，使得根据用户数据生成的用户信息与实际所需的用户信息存在偏差。如果解决了上述因素，就能达到提高生成用户信息的准确性的效果。为了达到这一效果，本公开分别对不同类别的数据进行了评分。从而，更加全面的考量了不同类别的数据对评分值的影响。首先，可以选出标准用户画像对应的用户信息参数组中各项用户信息参数的最小值，以及判断该最小值是否符合条件。实际的，用户信息参数组（例如，不同产品质量检测人员的数量）在对用户信息（例如，供应商信息）生成时也可以是重要评分项（例如，产品质量检测人员数量较少，存在影响产品质量的情况）。由此，上述实现方式加入了对用户信息参数组进行具体的判断，以保证选出的用户信息在用户信息参数组方面满足预定要求。然后，可以通过确定上述标准用户画像对应的用户人力资源数据值（例如，技术人员的数量）是否大于第二预设评分阈值。实际的，用户人力资源数据值对用户信息（供应商信息）的选择也可以是重要选项。由此，考量了用户人力资源数据值对用户信息生成的影响，上述实现方式加入了对用户人力资源数据值的判断。从而，可以在用户人力资源数据值方面提高对用户信息生成的准确性。最后，考量了上述标准用户画像对应的标准用户信息包括的用户产品数据值组（例如，供应商信息中包括的不同产品的原料使用量）对用户信息生成的影响。在实际情况中，由于用户产品数据值组对用户信息的生成属于重要的考量项。因此，不仅先调整了用户产品数据值组中用户产品数据值的和量级，使得可以与上述因素同时参与评分值计算，而且，考量了上述用户信息参数组和用户人力资源数据值对上述用户产品数据值评分值的正相关的影响。从而，可以提高生成的评分值的准确度。进而，可以提高生成用户信息的准确性。

步骤309，将评分值集合中每个大于第二预设阈值的评分值对应的标准用户信息确定为目标用户信息。

在一些实施例中，上述执行主体可以将上述评分值集合中每个大于第二预设阈值的评分值对应的标准用户信息确定为目标用户信息。其中，上述第二预设阈值（例如，25）可以通过与评分值的比较结果（即，大于第二预设阈值的评分值），进一步筛选出标准用户信息中满足条件的标准用户信息。

从图3中可以看出，与图2对应的一些实施例的描述相比，图3对应的一些实施例中的数据发送方法的流程300体现了对通过用户画像参与用户信息生成的步骤。由此，本公开引入了逻辑运行模型和多重选择方式（大于第一预设阈值和大于第二预设阈值）。首先，通过生成与每个标准用户信息对应的逻辑运行模型，使得每个逻辑运行模型可以有针对性的对标准用户信息进行逻辑运算。由此，可以降低不同类型的数据用相同方式计算时对计算结果产生的影响。从而，提高生成的逻辑运行结果的准确性以提高用户信息生成的准确性。然后，利用第一预设阈值可以选出满足条件的用户画像，以降低此类用户画像对用户信息筛选的影响。从而，提高用户信息生成的准确性。最后，利用第二预设阈值选出满足条件的评分值。由此，可以将选出的评分值对应的用户信息作为目标用户信息。因此，通过引入了逻辑运行模型和多重选择方式生成的目标用户信息可以更加符合需求。从而，提高了生成用户信息的准确性。

进一步参考图4，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种用户信息生成装置的一些实施例，这些装置实施例与图2所示的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图4所示，一些实施例的数据发送装置400包括：获取单元401、选择单元402、生成单元403、构建单元404和确定单元405。其中，获取单元401，被配置成获取用户信息集合和逻辑配置信息集合；选择单元402，被配置成从上述用户信息集合中选出满足第一预定条件的用户信息作为标准用户信息，得到标准用户信息集合；生成单元403，被配置成基于上述逻辑配置信息集合和上述标准用户信息集合，生成逻辑配置信息组集合；构建单元404，被配置成对上述标准用户信息集合中的每个标准用户信息进行用户画像构建，得到用户画像集合；确定单元405，被配置成基于上述逻辑配置信息组集合，将上述用户画像集合中每个满足第二预定条件的用户画像对应的标准用户信息确定为目标用户信息，得到目标用户信息集合。

可以理解的是，该装置400中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置400及其中包含的单元，在此不再赘述。

下面参考图5，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备500的结构示意图。图5示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，电子设备500可以包括处理装置（例如中央处理器、图形处理器等）501，其可以根据存储在只读存储器（ROM）502中的程序或者从存储装置508加载到随机访问存储器（RAM）503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理装置501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出（I/O）接口505也连接至总线504。

通常，以下装置可以连接至I/O接口505：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置506；包括例如液晶显示器（LCD）、扬声器、振动器等的输出装置507；以及通信装置509。通信装置509可以允许电子设备500与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的电子设备500，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图5中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置509从网络上被下载和安装，或者从存储装置508被安装，或者从ROM 502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的一些实施例中记载的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF（射频）等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP（HyperText TransferProtocol，超文本传输协议）之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信（例如，通信网络）互连。通信网络的示例包括局域网（“LAN”），广域网（“WAN”），网际网（例如，互联网）以及端对端网络（例如，ad hoc端对端网络），以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取用户信息集合和逻辑配置信息集合；从上述用户信息集合中选出满足第一预定条件的用户信息作为标准用户信息，得到标准用户信息集合；基于上述逻辑配置信息集合和上述标准用户信息集合，生成逻辑配置信息组集合；对上述标准用户信息集合中的每个标准用户信息进行用户画像构建，得到用户画像集合；基于上述逻辑配置信息组集合，将上述用户画像集合中每个满足第二预定条件的用户画像对应的标准用户信息确定为目标用户信息，得到目标用户信息集合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网（LAN）或广域网（WAN）——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、选择单元、生成单元、构建单元和确定单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取用户信息集合和逻辑配置信息集合的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、专用标准产品（ASSP）、片上系统（SOC）、复杂可编程逻辑设备（CPLD）等等。