[發明專利]一種無線互聯網用戶行為的預測系統和方法

無效

• 申請號: 201010166634.6
• 申請日: 2010-04-27
• 公開（公告）號: CN102238045A
• 公開（公告）日: 2011-11-09
• 發明（設計）人: 謝永開
• 申請（專利權）人: 廣州邁聯計算機科技有限公司
• 主分類號: H04L12/26
• 分類號: H04L12/26;G06N3/12
• 代理公司: 北京市浩天知識產權代理事務所 11276
• 代理人: 劉云貴

1.一種無線互聯網用戶行為的預測系統，其特征在于，該系統包括：

位于客戶端的用戶行為數據采集模塊，用于收集用戶運行時間的用戶行為數據，并且發送到服務器；

位于服務器端的用戶行為分析預測模塊，用于建立用戶行為模型、根據位于客戶端的用戶行為數據采集模塊收集的用戶行為數據進行用戶行為分析及預測。

2.根據權利要求1所述的預測系統，其特征在于，所述用戶行為分析預測模塊依次包括建模子模塊和用戶行為分析預測子模塊。

3.根據權利要求2所述的預測系統，其特征在于，所述用戶行為分析預測子模塊包括依次相連的聚類分組單元和基于聚類分組的用戶行為預測單元；依次相連的行為關聯單元和基于關聯行為的用戶行為預測單元；以及與所述基于聚類分組的用戶行為預測單元和所述基于關聯行為的用戶行為預測單元相連的用戶行為綜合預測模塊。

4.根據權利要求1所述的預測系統，其特征在于，所述用戶行為數據采集模塊定時向所述服務器傳送最近時段的用戶行為數據更新。

5.根據權利要求1所述的預測系統，其特征在于，所述用戶行為數據包括靜態數據和動態數據。

6.一種無線互聯網用戶行為的預測方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：

A、建立用戶行為模型；

B、收集用戶運行時間的用戶行為數據；

C、根據收集到的用戶行為數據對用戶行為進行分析及預測。

7.根據權利要求6所述的預測方法，其特征在于，步驟C進一步包括如下步驟：

C10、根據收集到的用戶行為數據進行聚類分析得到用戶分組；

C20、對于運行時間的用戶請求，根據該用戶所在分組獲得對應行為。

8.根據權利要求7所述的預測方法，其特征在于，所述聚類分析采用基于遺傳算法的模糊聚類方法。

9.根據權利要求7所述的預測方法，其特征在于，用戶分組與對應行為之間的關聯通過關聯規則挖掘獲得，所述關聯規則挖掘包括：

從已知用戶類別的樣本集合中找出高頻項目組；

由所述高頻項目組產生關聯規則。

10.根據權利要求6或7所述的預測方法，其特征在于，步驟C進一步包括如下步驟：

C11、根據所有用戶歷史行為間的關聯性統計，計算與單個行為或行為鏈的關聯性比預定的可能性數值強的行為；

C21、對于運行時間的用戶請求，根據該用戶近期行為或行為鏈獲得對應的關聯性強的行為。

11.根據權利要求10所述的預測方法，其特征在于，步驟C進一步包括步驟：

C3、將步驟C10和C20的用戶行為預測結果以及步驟C11和C21的用戶行為預測結果綜合起來，對用戶行為進行預測。

12.根據權利要求11所述的預測方法，其特征在于，所述用戶行為綜合預測利用神經元網絡的方法。

13.根據權利要求6所述的預測方法，其特征在于，所述用戶行為數據包括靜態數據和動態數據。