[發(fā)明專利]基于基因表達(dá)式編程的計算機(jī)用戶行為分析方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201611239027.1
• 申請日: 2016-12-28
• 公開（公告）號: CN106844515B
• 公開（公告）日: 2020-05-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 龍瓏;鄧偉;利基林;覃曉
• 申請（專利權(quán)）人: 南寧師范大學(xué);廣西壯族自治區(qū)腫瘤防治研究所
• 主分類號: G06F16/2455
• 分類號: G06F16/2455;G06F16/9535;G06Q30/02
• 代理公司: 北京遠(yuǎn)大卓悅知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11369
• 代理人: 靳浩

本發(fā)明公開了一種基于基因表達(dá)式編程的計算機(jī)用戶行為分析方法，包括：獲取計算機(jī)用戶的個人信息和進(jìn)程信息；得到對應(yīng)的原始數(shù)據(jù)并保存到數(shù)據(jù)庫，根據(jù)進(jìn)程信息獲取對應(yīng)的計算規(guī)則；將原始數(shù)據(jù)和計算規(guī)則結(jié)合并通過GEP算法，得到計算數(shù)據(jù)，將計算數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)庫；將得到的計算數(shù)據(jù)與知識庫中的前提條件匹配，得到推理結(jié)論，推理結(jié)論與數(shù)據(jù)庫中已有的特征數(shù)據(jù)不同時，將推理結(jié)論作為特征數(shù)據(jù)保存在數(shù)據(jù)庫，用推理結(jié)論代替計算數(shù)據(jù)重復(fù)匹配，直至推理結(jié)論與數(shù)據(jù)庫中已有的特征數(shù)據(jù)相同；步驟五：將推理結(jié)論輸出。本發(fā)明采用多庫協(xié)同的模式，實時對用戶的當(dāng)前操作行為、瀏覽網(wǎng)頁內(nèi)容等進(jìn)行分析，人工干預(yù)少，自動化程度和精度更高。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及信息技術(shù)領(lǐng)域。更具體地說，本發(fā)明涉及一種基于基因表達(dá)式編程的計算機(jī)用戶行為分析方法。

背景技術(shù)

用戶行為分析，是指在獲得網(wǎng)站訪問量基本數(shù)據(jù)的情況下，對有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計、分析的過程。通過用戶行為分析可以發(fā)現(xiàn)用戶訪問網(wǎng)站的規(guī)律，并將這些規(guī)律與網(wǎng)絡(luò)營銷策略等相結(jié)合，從而發(fā)現(xiàn)目前網(wǎng)絡(luò)營銷活動中可能存在的問題，并為進(jìn)一步修正或重新制定網(wǎng)絡(luò)營銷策略提供依據(jù)。

基因表達(dá)式編程(Gene Expression Programming,GEP)是是葡萄牙學(xué)者CandidaFerreira于2001年在遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)和遺傳編程(GeneticProgramming，GP)的基礎(chǔ)上發(fā)展的新概念。與用固定長度的線性串表示個體的GA和用長度和形狀不同的非線性實體表示個體的GP不同，GEP是將個體編碼成固定長度的線性串(基因組或染色體)，然后將其轉(zhuǎn)換為不同長度和形狀的非線性實體，從而實現(xiàn)了用簡單編碼表示復(fù)雜問題，同時易于遺傳操作，并且通過遺傳操作所產(chǎn)生的新個體在語法上都是有效的，不需要對新個體進(jìn)行有效性判斷和處理，在速度上比GP提高了2～4個數(shù)量級。

現(xiàn)有的用戶行為分析方案中實時對用戶的當(dāng)前操作行為、瀏覽網(wǎng)頁內(nèi)容等方面進(jìn)行敏感性分析的涉及不多，一方面，在獲取用戶行為數(shù)據(jù)時，由于會不停的向各應(yīng)用服務(wù)請求，面臨巨大的數(shù)據(jù)請求下，往往會造成擁堵崩潰等問題。另一方面，數(shù)據(jù)庫不夠完整，需要隨時補(bǔ)正修正，不利于分析統(tǒng)計多重行為的情況，不利于查詢單個用戶行為，并且對于大數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)計算能力差，數(shù)據(jù)存儲能力也差，容易造成系統(tǒng)瓶頸。因此考慮利用GEP的智能分析技術(shù)研究一種自動化程度和精度更高的計算機(jī)用戶行為分析方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的一個目的是解決上述問題，并提供后面將說明的優(yōu)點。

本發(fā)明還有一個目的是提供一種基于基因表達(dá)式編程的計算機(jī)用戶行為分析方法，采用多庫協(xié)同的模式，實時對用戶的當(dāng)前操作行為、瀏覽網(wǎng)頁內(nèi)容等方面進(jìn)行敏感性分析，人工干預(yù)少，自動化程度和精度更高，系統(tǒng)運行更順暢。

為了實現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明的這些目的和其它優(yōu)點，提供了一種基于基因表達(dá)式編程的計算機(jī)用戶行為分析方法，包括以下步驟：

步驟一：獲取計算機(jī)用戶的個人信息和進(jìn)程信息；

步驟二：由進(jìn)程信息對應(yīng)得到規(guī)則庫中的計算規(guī)則,根據(jù)個人信息和進(jìn)程信息得到對應(yīng)的原始數(shù)據(jù)后，將原始數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)庫；

步驟三：將獲取的原始數(shù)據(jù)和計算規(guī)則結(jié)合知識庫中的GEP算法，得到計算數(shù)據(jù)，將計算數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)庫；

步驟四：將得到的計算數(shù)據(jù)與知識庫中的前提條件進(jìn)行匹配后，得到前提條件的推理結(jié)論，當(dāng)推理結(jié)論與數(shù)據(jù)庫中已有的特征數(shù)據(jù)不同時，將推理結(jié)論作為新的特征數(shù)據(jù)保存在數(shù)據(jù)庫，用推理結(jié)論代替計算數(shù)據(jù)重復(fù)步驟四，直至推理結(jié)論與數(shù)據(jù)庫中已有的特征數(shù)據(jù)相同時結(jié)束；

步驟五：將與數(shù)據(jù)庫中已有的特征數(shù)據(jù)相同的推理結(jié)論作為結(jié)果輸出。

優(yōu)選的是，步驟三中得到計算數(shù)據(jù)具體包括以下步驟：