[發明專利]數據分析、數據查詢方法及裝置

在審

• 申請號: 201210260794.6
• 申請日: 2012-07-25
• 公開（公告）號: CN103577429A
• 公開（公告）日: 2014-02-12
• 發明（設計）人: 張勝
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 郭潤湘

技術領域

本申請涉及數據的統計分析領域，尤其涉及一種數據分析、數據查詢方法及裝置。

背景技術

隨著網絡技術的發展，網站可以針對用戶在上網過程中訪問的網頁、網頁中的關鍵字及在網頁中的停留時間等信息進行自學習，獲得該用戶的個性偏好信息，并根據獲得的針對該用戶的個性偏好信息在網絡中主動搜集相關信息，并將用戶偏好的信息主動推送給用戶。

例如：用戶A經常訪問以軍事形勢為主題的網頁，在該類網頁中停留的時間較長，網頁中關鍵字“高級”、“領導人”、“計劃”、“核武器”、“最新”、“研制”、“秘密”、“美國”出現頻率較高，則網站會獲知該用戶的個性偏好為最新軍事形勢信息的可能性較大，并搜索相關的信息，為用戶主動推送最新軍事形勢信息。

上述用戶偏好信息的獲取只是針對某個用戶的個性偏好，對該用戶推送其感興趣的信息，然而，對于網絡中的海量用戶而言，某些用戶的偏好具有一定的共性，這些共性偏好能夠在一定程度上反映其他用戶在相同場景下的個性偏好，使得在無法對所述其他用戶的行為進行自學習的情況下，也能夠確定所述其他用戶的個性偏好。但是，目前針對用戶偏好自學習的方法只能對單個用戶進行操作，而不具有共性自學習的能力，因而無法準確獲知多個用戶之間的共性偏好。

例如：用戶B需要為用戶C挑選生日禮物，在無法獲知用戶C個性偏好的情況下，只能由客服人員憑借自身的經歷及經驗為用戶B推薦某些商品作為禮物，容易導致最終挑選的禮物往往不符合用戶C的個性偏好，這不但浪費人力，而且浪費了相關網絡計算資源。

發明內容

本申請實施例提供了一種數據分析、數據查詢方法及裝置，用以解決現有技術中的自學習方法無法準確獲知多個用戶之間的共性偏好的問題，以提高網絡資源的利用效率。

一種數據分析方法，所述方法包括：

接收期望數據，所述期望數據包括事件信息和期望結果，所述期望結果與事件信息所表示的事件相對應；

根據期望數據統計針對同一事件下相同期望結果的數量；

將所述期望結果的數量大于門限值的期望結果作為該事件對應的期望結果。

一種對利用上述數據分析方法獲得的用戶類型和事件對應的期望結果進行數據查詢的方法，所述方法包括：

接收查詢請求，所述查詢請求中攜帶了事件；

根據事件對應的期望結果，確定與查詢請求中攜帶的事件對應的期望結果。

一種數據分析裝置，所述裝置包括：

接收模塊，用于接收期望數據，所述期望數據包括事件信息和期望結果，所述期望結果與事件信息所表示的事件相對應；

統計模塊，用于根據期望數據統計針對同一事件下相同期望結果的數量；

分析模塊，用于將期望結果的數量大于門限值的期望結果作為該事件對應的期望結果。

一種對利用上述數據分析裝置獲得的用戶類型和事件對應的期望結果進行查詢的數據查詢裝置，所述數據查詢裝置包括：

接收模塊，用于接收查詢請求，所述查詢請求中攜帶了事件；

確定模塊，用于根據事件對應的期望結果，確定與查詢請求中攜帶的事件對應的期望結果。

本申請實施例的有益效果包括：

在本申請的實施例中，由于采集了大量反映用戶的個性偏好的期望數據，并對反映個性偏好的期望數據進行了統計分析，獲得了不同用戶針對同一事件的共性偏好，使得在無法對某一用戶的行為進行自學習的情況下，也能夠確定用戶的個性偏好，這不但節約了人力，而且提高了相關網絡計算資源利用率。

附圖說明

圖1為本申請實施例一中的數據分析方法流程示意圖；

圖2為本申請實施例二中的數據分析方法流程示意圖；

圖3為本申請實施例四中的數據查詢的方法流程示意圖；

圖4為本申請實施例五中的數據分析裝置結構示意圖；

圖5為本申請實施例六中的數據查詢裝置結構示意圖。

具體實施方式

下面結合附圖，對本申請實施例提供的數據分析、數據查詢方法及裝置的具體實施方式進行詳細地說明。

實施例一

如圖1所示，其為本申請實施例一提供的一種數據分析方法流程示意圖，包括以下步驟：

步驟101：接收期望數據，所述期望數據包括事件信息和期望結果，所述期望結果與事件信息所表示的事件相對應。