[發(fā)明專利]用戶行為特征提取的方法，系統(tǒng)及服務(wù)器

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201711099502.4
• 申請日: 2017-11-09
• 公開（公告）號: CN110020360A
• 公開（公告）日: 2019-07-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李立威
• 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: G06F16/958
• 分類號: G06F16/958;G06Q30/02;G06Q30/06
• 代理公司: 北京律智知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11438
• 代理人: 闞梓瑄;王衛(wèi)忠

本申請公開一種用戶行為特征提取的方法，系統(tǒng)及服務(wù)器。涉及計算機信息處理領(lǐng)域，該方法包括：實時獲取用戶行為相關(guān)信息；對所述用戶行為相關(guān)信息進行實時數(shù)據(jù)處理，以生成用戶行為數(shù)據(jù)；對所述用戶行為數(shù)據(jù)進行實時特征處理，獲取特征數(shù)據(jù)；以及將所述特征數(shù)據(jù)發(fā)送至指定端。本申請公開的用戶行為特征提取的方法，系統(tǒng)及服務(wù)器，能夠解決現(xiàn)有技術(shù)中用戶特征提取處理中延時高、實時性差的問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計算機信息處理領(lǐng)域，具體而言，涉及一種用戶行為特征提取的方法，系統(tǒng)及服務(wù)器。

背景技術(shù)

在保險、金融、電商等擁有龐大用戶群體的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，用戶行為數(shù)據(jù)可以為相關(guān)決策提供支持，更及時地獲取用戶行為信息，無疑為分析用戶行為提供良好保障，同時也方便業(yè)務(wù)系統(tǒng)更加及時的使用用戶行為數(shù)據(jù)，為用戶提供更精準(zhǔn)的定制化服務(wù)，比如，用戶愛好、興趣推薦、用戶行為限制、用戶權(quán)利提升等。實時系統(tǒng)(例如Web系統(tǒng))在一定程度上可以獲得用戶行為的實時數(shù)據(jù)，但僅限于那些非常簡單的用戶行為提取，如果要做大規(guī)模數(shù)據(jù)計算，實時系統(tǒng)無法支撐。對于擁有大規(guī)模用戶群體，大規(guī)模用戶行為的行業(yè)，實時系統(tǒng)完全不能滿足用戶行為特征提取的需求。

實時數(shù)據(jù)庫可以存儲用戶行為數(shù)據(jù)，但實時數(shù)據(jù)庫受到單機物理條件限制和數(shù)據(jù)庫本身對數(shù)量量級的限制，無法實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)計算。離線數(shù)據(jù)庫，雖然可以完成非常復(fù)雜的計算任務(wù)，但實時性非常弱，而且任務(wù)失敗代價高。如果某個計算任務(wù)失敗，可能導(dǎo)致下游的所有任務(wù)無法按期執(zhí)行，重新執(zhí)行失敗的任務(wù)，會導(dǎo)致下游任務(wù)執(zhí)行完成時間延后，對依賴失敗任務(wù)計算結(jié)果的業(yè)務(wù)會受到極大影響。

因此，需要一種新的用戶行為特征提取的方法，系統(tǒng)及服務(wù)器。

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)明提供一種用戶行為特征提取的方法，系統(tǒng)及服務(wù)器，能夠解決現(xiàn)有技術(shù)中用戶特征提取處理中延時高、實時性差的問題。

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，提出一種用戶行為特征提取的方法，該方法包括：實時獲取用戶行為相關(guān)信息；對所述用戶行為相關(guān)信息進行實時數(shù)據(jù)處理，以生成用戶行為數(shù)據(jù)；對所述用戶行為數(shù)據(jù)進行實時特征處理，獲取特征數(shù)據(jù)；以及將所述特征數(shù)據(jù)發(fā)送至指定端。

在本公開的一種示例性實施例中，所述對所述用戶行為相關(guān)信息進行實時數(shù)據(jù)處理，以生成用戶行為數(shù)據(jù)，包括：通過Storm Spout組件對所述用戶行為相關(guān)信息進行實時數(shù)據(jù)處理，以生成所述用戶行為數(shù)據(jù)。

在本公開的一種示例性實施例中，所述通過Storm Spout組件對所述用戶行為相關(guān)信息進行實時數(shù)據(jù)處理，以生成所述用戶行為數(shù)據(jù)，包括：通過Storm Spout組件對所述用戶行為相關(guān)信息進行數(shù)據(jù)校驗處理，生成第一數(shù)據(jù)；通過Storm Spout組件對所述第一數(shù)據(jù)進行格式化處理，以生成第二數(shù)據(jù)；以及通過Storm Spout組件對所述第二數(shù)據(jù)進行封裝處理，以生成所述用戶行為數(shù)據(jù)。

在本公開的一種示例性實施例中，所述對所述用戶行為數(shù)據(jù)進行實時特征處理，獲取特征數(shù)據(jù)，包括：通過Storm Bolt組件對所述用戶行為數(shù)據(jù)進行實時特征處理，獲取所述特征數(shù)據(jù)。

在本公開的一種示例性實施例中，所述通過Storm Bolt組件對所述用戶行為數(shù)據(jù)進行實時特征處理，獲取所述特征數(shù)據(jù)，包括：確定用戶行為特征類別；通過Storm Bolt組件將所述用戶行為數(shù)據(jù)按照所述用戶行為特征類別分別進行處理，生成特征類別數(shù)據(jù)；以及通過Storm Bolt組件將所述特征類別數(shù)據(jù)進行匯總處理，實時生成所述特征數(shù)據(jù)。

在本公開的一種示例性實施例中，所述實時獲取用戶行為相關(guān)信息，包括：通過數(shù)據(jù)源服務(wù)器實時獲取用戶行為相關(guān)信息。