[發明專利]互聯網絡平臺的用戶行為分析方法

在審

• 申請號: 201510317556.8
• 申請日: 2015-06-11
• 公開（公告）號: CN104978406A
• 公開（公告）日: 2015-10-14
• 發明（設計）人: 王健;張桂剛;黃衛星;呂騭;姚琦;葉墅鋒
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京博維知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11486
• 代理人: 方振昌

技術領域

本發明涉及互聯網領域，特別是涉及一種互聯網絡平臺的用戶行為分析方法。

背景技術

隨著互聯網絡的迅猛發展及廣泛應用，網絡用戶的數量不斷增多，互聯網已經成為人們實現資源共享和信息交流的最重要傳播媒介。用戶對互聯網的應用也逐漸從傳統的瀏覽新聞、查詢信息等方面向在線購物、求職應聘、社交網絡、遠程教育等各種應用擴展。網絡的繁榮使得用戶數據以爆炸式的方式增長，這些海量數據中，蘊含著巨大的價值。一方面，在用戶對網站的服務質量要求越來越高的同時，商業網站等贏利性站點為了提高服務質量以獲取用戶的滿意，需要通過分析用戶的愛好來提供廣告投放、熱點推薦等服務以便獲取最大的利潤，它也與提高網站服務的效率和個性化程度極為相關，另一方面，政府等非贏利機構也需要分析用戶構成與其網絡行為上的特點來制定規劃和支撐決策。

盡管對于用戶行為數據處理的研究在國內外均取得了很多研究成果，但仍有一些重要的理論問題與關鍵技術有待研究和突破。例如，如何實現用戶行為數據的有效采集、用戶行為數據的有效存儲及其用戶行為數據的有效計算與分析仍然沒有比較好的解決方法。

發明內容

本發明提供的互聯網絡平臺的用戶行為分析方法，可以進行可視化展示或個性化推薦。

根據本發明的一方面，提供一種互聯網絡平臺的用戶行為分析方法，其特征在于，所述方法包括：

采集用戶行為數據信息，所述用戶行為數據信息包括日志數據信息；根據所述用戶行為數據信息和模型參數信息進行建模得到用戶行為模型；對所述用戶行為模型進行分析，從而獲取用戶行為規律信息；根據所述用戶行為規律信息進行可視化展示或個性化推薦。

本發明實施例提供的互聯網絡平臺的用戶行為分析方法，通過用戶行為數據信息和模型參數信息進行建模得到用戶行為模型，對用戶行為模型進行分析獲取用戶行為規律信息，從而根據用戶行為規律信息進行可視化展示或個性化推薦。

附圖說明

圖1為本發明實施例提供的互聯網絡平臺的用戶行為分析方法流程圖；

圖2為本發明實施例提供的另一互聯網絡平臺的用戶行為分析方法流程圖。

具體實施方式

下面結合附圖對本發明實施例提供的互聯網絡平臺的用戶行為分析方法進行詳細描述。

圖1為本發明實施例提供的互聯網絡平臺的用戶行為分析方法流程圖。

參照圖1，在步驟S101，采集用戶行為數據信息，所述用戶行為數據信息包括日志數據信息。

這里，日志數據信息是指記錄關于用戶訪問和交互的信息，包括用戶IP、用戶名、瀏覽路徑、請求時間和響應狀態。

在步驟S102，根據所述用戶行為數據信息和模型參數信息進行建模得到用戶行為模型。

在步驟S103，對所述用戶行為模型進行分析，從而獲取用戶行為規律信息。

在步驟S104，根據所述用戶行為規律信息進行可視化展示或個性化推薦。

進一步地，所述模型參數信息包括：瀏覽時間信息、興趣特點信息、訪問內容信息和網站停留時間信息。

這里，模型參數是指建立用戶行為模型所需的與用戶行為數據相結合的標準化狀態參數。

進一步地，所述方法還包括：

對所述用戶行為規律信息進行分析得到推薦信息；

根據所述推薦信息向用戶進行個性化推薦。

進一步地，所述用戶行為規律信息包括用戶興趣信息、用戶評價信息和網頁關聯信息，所述根據所述用戶行為規律信息進行分析得到推薦信息包括：

對所述用戶興趣信息、所述用戶評價信息和所述網頁關聯信息進行分析得到所述推薦信息。

進一步地，所述方法還包括：

根據所述推薦信息獲取用戶行為反饋信息，并將所述用戶行為反饋信息存儲在用戶行為數據庫中。

這里，通過基于用戶行為的個性化推薦，采集用戶群對于推薦信息的用戶行為反饋信息，將所采集的用戶行為反饋信息作為大型互聯網絡平臺的用戶行為數據庫，實現實時更新的個性化推薦系統。

圖2為本發明實施例提供的另一互聯網絡平臺的用戶行為分析方法流程圖。

參照圖2，在步驟S201，在大型互聯網絡平臺上抓取用戶行為數據。

在步驟S202，根據抓取的用戶行為數據和模型參數構造用戶行為模型。

在步驟S203，對用戶行為模型進行分析獲取用戶行為規律信息，根據用戶行為規律信息進行可視化展示或個性化推薦。