[發(fā)明專利]通過網(wǎng)站訪問數(shù)據(jù)識別購買模式的方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201611010068.3
• 申請日: 2016-11-16
• 公開（公告）號: CN108073629B
• 公開（公告）日: 2021-08-17
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉朋飛;李愛華
• 申請（專利權(quán)）人: 北京京東尚科信息技術(shù)有限公司;北京京東世紀(jì)貿(mào)易有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F30/20;G06F17/18;G06Q30/02
• 代理公司: 北京律智知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11438
• 代理人: 姜怡;袁禮君

本申請公開一種通過網(wǎng)站訪問數(shù)據(jù)分析購物模式的方法及裝置，通過網(wǎng)站訪問數(shù)據(jù)分析購物模式的方法包括：對網(wǎng)站訪問數(shù)據(jù)進行處理，得到因變量數(shù)據(jù)與自變量數(shù)據(jù)；對所述自變量數(shù)據(jù)進行離散化處理，得到離散自變量數(shù)據(jù)；建立分位數(shù)回歸算法模型；以及通過所述分位數(shù)回歸算法模型獲得所述因變量數(shù)據(jù)與所述離散自變量數(shù)據(jù)之間的關(guān)系數(shù)據(jù)。本申請公開的通過網(wǎng)站訪問數(shù)據(jù)分析購物模式的方法，通過建立分位數(shù)回歸算法模型，可以識別不同情況下用戶訪問與購買之間的多種模式，進而更加精確細(xì)分用戶行為。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及信息數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，具體而言，涉及一種通過網(wǎng)站訪問數(shù)據(jù)識別購買模式的方法及裝置。

背景技術(shù)

在電商業(yè)務(wù)中，用戶主要通過電商提供的商品描述頁面來了解商品信息，進而決定是否購買該商品。訪問電商的用戶對于商品網(wǎng)頁的訪問數(shù)量、時長等信息和該用戶實際購買商品之間，存在很強的時間上先后關(guān)系，以及過程上的強關(guān)聯(lián)關(guān)系。如果能識別不同訪問網(wǎng)頁的特點與實際購買商品之間的模式以及關(guān)系，有針對性的根據(jù)不同的用戶習(xí)慣，制定不同的營銷策略，就可以提高電商運營效率，也可以提升用戶的購物體驗。

在識別用戶對于網(wǎng)頁的訪問特點與實際購買商品之間關(guān)系的方法中，應(yīng)用最廣泛的方法是經(jīng)典的回歸方法。經(jīng)典回歸方法將用戶訪問行為數(shù)據(jù)作為自變量，將用戶之后的購買行為作為因變量，用自變量來估計因變量的均值。經(jīng)典回歸方法主要基于因變量的均值來進行數(shù)據(jù)分析處理，經(jīng)典回歸方法采用因變量條件均值的函數(shù)來描述自變量每一特定數(shù)值下的因變量均值，從而揭示自變量與因變量的關(guān)系。但是，經(jīng)典回歸方法在實際應(yīng)用中，并不能精確地估計因變量，另外，經(jīng)典回歸方法的回歸模型容易受偏態(tài)分布和離群值的影響，會造成數(shù)據(jù)模型的擬合精度不高等負(fù)面影響。

因此，需要一種新的通過網(wǎng)站訪問數(shù)據(jù)識別購買模式的方法及裝置。

在所述背景技術(shù)部分公開的上述信息僅用于加強對本發(fā)明的背景的理解，因此它可以包括不構(gòu)成對本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的現(xiàn)有技術(shù)的信息。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明提供一種通過網(wǎng)站訪問數(shù)據(jù)識別購買模式的方法及裝置，能夠識別不同情況下用戶訪問與購買之間的關(guān)系，提升用戶體驗，擴大營銷效果。

本發(fā)明的其他特性和優(yōu)點將通過下面的詳細(xì)描述變得顯然，或部分地通過本發(fā)明的實踐而習(xí)得。

根據(jù)本發(fā)明的一方面，提供一種通過網(wǎng)站訪問數(shù)據(jù)分析購物模式的方法，包括：對網(wǎng)站訪問數(shù)據(jù)進行處理，得到因變量數(shù)據(jù)與自變量數(shù)據(jù)；對自變量數(shù)據(jù)進行離散化處理，得到離散自變量數(shù)據(jù)；以及建立分位數(shù)回歸算法模型；以及通過所述分位數(shù)回歸算法模型獲得所述因變量數(shù)據(jù)與所述離散自變量數(shù)據(jù)之間的關(guān)系數(shù)據(jù)。

在本公開的一種示例性實施例中，建立分位數(shù)回歸算法模型，包括：確定分位數(shù)回歸算法模型的目標(biāo)函數(shù)；確定分位數(shù)回歸算法模型的分位數(shù)個數(shù)與回歸形式；利用最優(yōu)化方法確定分位數(shù)回歸算法模型的回歸參數(shù)；以及進行分位數(shù)回歸算法模型的回歸檢驗。

在本公開的一種示例性實施例中，目標(biāo)函數(shù)為：

其中，d_q(y，q)為目標(biāo)函數(shù)公式，p∈(0,1)，p表示數(shù)值小于第p個分位數(shù)的比例，q是p分位數(shù)對應(yīng)的數(shù)值。

在本公開的一種示例性實施例中，利用最優(yōu)化方式求解回歸參數(shù)，最優(yōu)化目標(biāo)公式為：

其中τ∈(0,1)，為第τ分位數(shù)下的回歸系數(shù)估計，ρ_τ(z)＝τZI_[0.∞)(Z)-(1-τ)ZI_(-∞,0)(Z)，其中，I(·)為示性函數(shù)，x_i為自變量，y_i為因變量。