[發明專利]基于用戶數據進行分類分析的方法和裝置

有效

• 申請號: 201810147385.2
• 申請日: 2018-02-12
• 公開（公告）號: CN108460630B
• 公開（公告）日: 2021-11-02
• 發明（設計）人: 曹木水
• 申請（專利權）人: 廣州虎牙信息科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415
• 代理人: 林祥

本申請提供一種基于用戶數據進行分類分析的方法和裝置，所述方法包括：搜集用戶數據；基于用戶數據獲取任意兩用戶之間的相關性；基于所述相關性并通過層次聚類方法將用戶劃分成若干用戶群；對各用戶群進行富集分析，確定滿足預設的富集條件的用戶群。采用本申請的技術方法，可以快速定位并圈定滿足需求的用戶。

技術領域

本申請涉及數據分析領域，特別涉及一種基于用戶數據進行分類分析的方法和裝置。

背景技術

在互聯網大數據時代，隨著數據采集系統的快速發展，用戶在游戲、電商、社交網絡等產品上進行的任何一個細小的動作行為都可以被捕捉，并生成相應的用戶數據記錄下來。其中，用戶數據包括用戶基礎屬性數據(性別、年齡等)和用戶行為數據(消費情況、上線時間等)等。

通過對大量用戶數據的分析，可以發掘數據背后隱藏的一些規律，利用這些規律，可以獲取更大的利益。比如，在電商平臺，通過對某一用戶的用戶數據進行分析，可以發現該用戶的一些習慣與喜好。對于商家來說，可以投其所好，對該用戶推銷該用戶喜歡的產品，對于用戶來說，用戶可以快速的得到自己喜歡的產品，從而實現雙贏，其他很多領域亦然。

在網絡游戲中，游戲用戶之間通常存在關聯，如何利用用戶之間的關聯性實現利益最大化是游戲服務商十分關注的問題。

發明內容

有鑒于此，本申請提供一種基于用戶數據進行分類分析的方法和裝置，所述方法可以快速定位并圈定滿足需求的用戶。

具體地，本申請是通過如下技術方案實現的：

一種基于用戶數據進行分類分析的方法，所述方法包括：

搜集用戶數據；

基于所述用戶數據獲取任意兩用戶之間的相關性；

基于所述相關性并通過層次聚類方法將用戶劃分成若干用戶群；

對各用戶群進行富集分析，確定滿足預設的富集條件的用戶群。

優選地，所述獲取兩用戶之間的相關性的過程包括：

基于用戶數據預處理得到各用戶特征矩陣，所述用戶特征矩陣中包括用戶的基礎屬性特征值、行為特征值、消費特征值；

利用用戶特征矩陣計算兩用戶間的偏相關系數，所述偏相關系數用于描述兩用戶之間的相關性。

優選地，當所述用戶群用于預測待上線活動的效果時，在對各用戶群進行富集分析之前，獲取預參與所述待上線活動的用戶數據，所述用戶數據為所述待上線活動預上線時段內參與所述待上線活動的用戶所對應的用戶數據。

優選地，當所述用戶群用于預測待上線活動的效果時，在對各用戶群進行富集分析之前，獲取預參與所述待上線活動的用戶數據，所述用戶數據為與所述待上線活動匹配的其他活動的用戶數據。

一種基于用戶數據進行分類分析的裝置，所述裝置包括：

搜集單元，用于搜集用戶數據；

相關性獲取單元，用于基于所述用戶數據獲取任意兩用戶之間的相關性；

劃分單元，用于基于所述相關性并通過層次聚類方法將用戶劃分成若干用戶群；

分析單元，用于對各用戶群進行富集分析，確定滿足預設的富集條件的用戶群。

其中，在所述裝置中，優選地，所述相關性獲取單元，具體用于：

基于用戶數據預處理得到各用戶特征矩陣，所述用戶特征矩陣中包括用戶的基礎屬性特征值、行為特征值、消費特征值；

利用用戶特征矩陣計算兩用戶間的偏相關系數，所述偏相關系數用于描述兩用戶之間的相關性。