[發明專利]用戶行為進行分類和預測的方法和系統

有效

• 申請號: 201711055158.9
• 申請日: 2017-10-31
• 公開（公告）號: CN107818344B
• 公開（公告）日: 2020-01-07
• 發明（設計）人: 王盼;夏良超
• 申請（專利權）人: 深圳壹賬通智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q10/04;G06Q30/02
• 代理公司: 11015 北京英特普羅知識產權代理有限公司
• 代理人: 林彥之

1.一種對用戶行為進行分類識別和預測的方法，包括以下步驟：

步驟1、構建決策樹分類模型，在完成決策樹分類模型的構建后，

從一個或多個來源獲取預設時段的用戶行為數據，并計算用戶行為數據在預設的各個維度上的屬性；

所述構建決策樹分類模型，包括以下步驟：

S100、獲取用戶在預設時間段內的網絡訪問信息，作為訓練樣本集，其中，所述網絡訪問信息包括訪問行為信息、以及每個訪問行為所屬的訪問類別信息；

S200、計算訓練樣本集中的每個屬性的行為數據的信息熵、信息增益、和/或信息增益率；

S300、選出信息增益和/或信息增益率最大的屬性作為根節點的分裂屬性；

S400、將訓練樣本集中所述分裂屬性的取值相同的樣本形成決策樹分支，對每個決策樹分支以遞歸方式從步驟S200循環執行，繼續分裂其它屬性，直到決策樹的深度達到預定閾值、或者所有數據屬性已經使用完畢為止；

步驟2、根據用戶行為數據的來源以及與所述來源相對應的所述屬性，選擇相應的分類模型，所述分類模型包括決策樹分類模型和隨機森林模型，對于用戶在業務服務端的網絡訪問行為數據，

選擇決策樹分類模型，對于線下業務數據、和/或從第三方獲取的所述用戶行為數據，選擇隨機森林分類模型；

步驟3、根據所選的分類模型，對用戶行為數據進行分類識別；

步驟4、根據分類結果，調用信息知識庫，預測用戶行為的目的，

其中，所述信息知識庫記錄了用戶行為的過程與行為目的之間的關系。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述步驟1包括：

步驟1-1、對用戶身份進行識別，獲取所述用戶行為數據在各個維度上的屬性，如果所述用戶行為數據在部分維度的屬性不完整，則調用該用戶的歷史行為數據，與所述預設時段的用戶行為數據合并，補充所述部分維度的屬性。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，在所述步驟1中，所述用戶行為數據的來源包括：用戶在業務服務端的網絡訪問行為數據、線下業務數據、和/或從第三方獲取的所述用戶行為數據。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，步驟S100包括以下子步驟：

S101、對網絡訪問信息進行變量區間處理，其中，根據業務的規則為作為變量的行為數據劃定區間，并將劃定的區間映射為具有業務指標，從而作為后續的數值輸入。

5.根據權利要求4所述的方法，其中，在步驟S200中，在計算信息增益和/或信息增益率時，對不同屬性的行為數據施加不同的權重。

6.根據權利要求4所述的方法，其中，在步驟S200中，在計算信息增益和/或信息增益率時，對在不同時間段收集的行為數據施加不同的權重。