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本公开提供一种涉及用户画像构建方法及设备、电子设备和介质，涉及人工智能技术领域。所述构建方法包括：获取推荐系统的多个物料标签；获取待构建画像的用户的至少一部分历史搜索询问；将所述至少一部分历史搜索询问中的每一个历史搜索询问和所述多个物料标签进行匹配；基于匹配结果确定与所述每一个历史搜索询问匹配的至少一个匹配物料标签以及所述至少一个匹配物料标签的匹配分数；以及至少根据与所述至少一部分历史搜索询问相应匹配的多个匹配物料标签及其匹配分数，构建用户兴趣画像，其中，所述匹配物料标签为用户的兴趣标签，所述匹配分数能够表征用户对相应的兴趣标签感兴趣的程度。

本发明公开了一种基于知识图谱的虚拟货币地址画像方法及装置。适用于普遍的虚拟货币地址画像问题。这种地址画像的方法主要是基于知识图谱构建结构化数据，结合了地址画像的思想，对虚拟货币地址数据进行处理，首先使用neo4j图关系数据库存储相关虚拟货币地址，然后分析各地址的性质构建地址画像其次通过可视化技术展示各地址间的数据，最后将获取到的地址间的性质提取出来，利用地址和地址之间的关系状况决定各地址的画像方法。本发明方法可有效提高虚拟货币犯罪追溯效率，具有更好的实用性。

本发明涉及一种微博异构信息的用户画像构建方法，属于机器学习和深度学习领域。该方法包括：1)收集合适的文本及图像数据，分别训练好图像及文本分类网络；2)使用爬虫技术爬取微博的文本及图像信息，使用构建好的分类网络得到标签，即user‑topic矩阵，将其作为用户画像；3)对user‑topic使用模糊聚类，发现用户社区；4)使用TF‑IDF对用户分类好的微博进行关键词发现，得到topic‑item矩阵，使用知识图谱思想计算关联词；5)对用户所属社区进行相似度用户计算，选取相似度较高的用户重复步骤4)的方法，并根据词频阈值选取关键词作为内容补充推荐。本发明能为用户推荐相似度较高的用户。