[發明專利]處理用戶行為數據的方法和裝置

有效

• 申請號: 201410769144.3
• 申請日: 2014-12-12
• 公開（公告）號: CN104598521A
• 公開（公告）日: 2015-05-06
• 發明（設計）人: 陳海勇;牟川;邢志峰
• 申請（專利權）人: 北京京東尚科信息技術有限公司;北京京東世紀貿易有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q30/02
• 代理公司: 中原信達知識產權代理有限責任公司 11219
• 代理人: 姜勁;金潔

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，特別地涉及一種處理用戶行為數據的方法和裝置。

背景技術

在電子商務平臺中，采銷人員常常要對商品的需求進行量化，從而確定商品的庫存和補貨策略。商品需求的量化通常是計算商品的需求用戶量。目前的一種方式是采用商品的下單用戶量近似替代商品需求量。在該方式中，根據商品標識來統計該商品在一個時段例如一周的下單量，以該下單量作為該商品每周的需求量。這種方式沒有考慮未下單用戶的需求，容易導致需求量預測的數據偏小。

目前采用的另一種方式是考慮用戶的瀏覽量，對于指定的商品，統計在一個歷史時段例如一周的下單量，另外還統計對該商品的瀏覽量達到預設值的用戶數量，將該用戶數量加上該下單量，作為該商品的需求量。這種方式仍不夠準確，因為在用戶瀏覽某個商品時，如發現該商品顯示為無庫存，則不再瀏覽，導致瀏覽量達不到上述的預設值，使需求量的統計仍偏小。

因此需要一種方法來確定用戶對商品的需求，以此為基礎可以確定該商品的需求量。

發明內容

有鑒于此，本發明提供一種處理用戶行為數據的方法和裝置，有助于判斷未下單用戶是否存在需求，以此為基礎可以確定商品需求量。

為實現上述目的，根據本發明的一個方面，提供了一種處理用戶行為數據的方法。

本發明的處理用戶行為數據的方法包括：對于多個用戶在預選時間段內的未下單的指定商品，分別統計其中各用戶在該預選時間段內對該商品的行為的數量，并且記錄各用戶在所述預選時間段之后是否購買了該商品；根據所述多個用戶的數據建立訓練集，在該訓練集對應的模型中，輸入量為用戶對所述指定商品的行為的數量，輸出量為該用戶是否購買該指定商品；對所述訓練集進行線性回歸訓練以確定所述訓練集的多個參數，從而得到所述模型；統計目標未下單用戶在預設時間段內的行為的數量，將該數量作為輸入量輸入到所述模型中，得出所述模型的輸出量。

可選地，所述模型為如下等式：Y＝β₀+β₁X₁+β₂X₂+…+β_nX_n+ε；其中Y的取值對應于用戶是否購買商品，ε表示預設常數，β₀、β₁、……β_n表示權重系數，對于X₁、X₂、…X_n，當自然數下標n的值對應于所述用戶對商品的行為的次數時，X_n取第一預設值，否則取第二預設值。

可選地，所述線性回歸訓練采用梯度下降法。

可選地，在得到所述模型之后，還包括：統計多個目標用戶在預設時間段內的行為的數量，將這些數量分別作為輸入量輸入到所述模型中，得出所述模型的多個輸出量；根據所述多個輸出量確定所述多個目標用戶中購買所述指定商品的用戶的數量。

根據本發明的另一方面，提供了一種處理用戶行為數據的裝置。

本發明的處理用戶行為數據的裝置包括：統計模塊，用于對于多個用戶在預選時間段內的未下單的指定商品，分別統計其中各用戶在該預選時間段內對該商品的行為的數量；記錄模塊，用于記錄所述各用戶在所述預選時間段之后是否購買了所述指定商品；訓練模塊，用于對訓練集進行線性回歸訓練以確定所述訓練集的多個參數，從而得到該訓練集對應的模型；該訓練集是根據所述多個用戶的數據建立，在所述模型中，輸入量為用戶對商品的行為的數量，輸出量為該用戶是否購買所述指定商品；計算模塊，用于統計目標用戶在預設時間段內的行為的數量，將該數量作為輸入量輸入到所述模型中，得出所述模型的輸出量。

可選地，所述模型為如下等式：Y＝β₀+β₁X₁+β₂X₂+…+β_nX_n+ε；其中Y的取值對應于用戶是否購買所述指定商品，ε表示預設常數，β₀、β₁、……β_n表示權重系數，對于X₁、X₂、…X_n，當自然數下標n的值對應于所述用戶對該商品的行為的次數時，X_n取第一預設值，否則取第二預設值。

可選地，所述線性回歸訓練采用梯度下降法。