[發明專利]用戶行為概率分析方法及裝置、電子設備、存儲介質

有效

• 申請號: 201811192190.6
• 申請日: 2018-10-12
• 公開（公告）號: CN109523296B
• 公開（公告）日: 2023-10-27
• 發明（設計）人: 陳偉源
• 申請（專利權）人: 中國平安人壽保險股份有限公司
• 主分類號: G06Q30/0251
• 分類號: G06Q30/0251;G06Q40/06;G06F16/2458
• 代理公司: 深圳市聯鼎知識產權代理有限公司 44232
• 代理人: 劉抗美

本申請提供了一種用戶行為概率分析方法及裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質，屬于數據處理技術領域。該方法包括：獲取目標用戶的特征數據，所述特征數據包括動態特征數據及靜態特征數據；根據所述動態特征數據計算所述目標用戶做出目標行為的基礎概率；根據所述靜態特征數據計算所述目標用戶做出所述目標行為的靜態指數；利用所述靜態指數對所述基礎概率進行修正計算，得到所述目標用戶做出所述目標行為的分析概率。本申請對于用戶行為概率的分析結果具有較高的準確性，可以實現對用戶的行為預測及精準定位。

技術領域

本申請涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種用戶行為概率分析方法及裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質。

背景技術

隨著數據處理技術的發展，越來越多的電商、金融、游戲等網絡服務廠商致力于通過大數據對用戶的行為概率進行分析，實現精準的用戶定位及分類，以指導后續的營銷策略。

現有的用戶行為概率分析方法多數是將用戶所有的數據(包括靜態數據與動態數據)放在一起進行處理，通過分配不同的權重等方式進行一定程度的區分，然后計算行為概率。然而這種方法難以充分體現靜態數據與動態數據的差別，以及兩者本質上的關聯，因此分析結果的準確性較差。

需要說明的是，在上述背景技術部分公開的信息僅用于加強對本申請的背景的理解，因此可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。

發明內容

本申請的目的在于提供一種用戶行為概率分析方法及裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質，進而至少在一定程度上克服現有技術對于用戶行為概率的分析結果不準確的問題。

本申請的其他特性和優點將通過下面的詳細描述變得顯然，或部分地通過本申請的實踐而習得。

根據本申請的一個方面，提供一種用戶行為概率分析方法，包括：獲取目標用戶的特征數據，所述特征數據包括動態特征數據及靜態特征數據；根據所述動態特征數據計算所述目標用戶做出目標行為的基礎概率；根據所述靜態特征數據計算所述目標用戶做出所述目標行為的靜態指數；利用所述靜態指數對所述基礎概率進行修正計算，得到所述目標用戶做出所述目標行為的分析概率。

在本申請的一種示例性實施例中，利用所述靜態指數對所述基礎概率進行修正計算，得到所述目標用戶做出所述目標行為的分析概率包括：通過指數函數計算所述目標用戶做出所述目標行為的分析概率，其中，所述基礎概率為所述指數函數的底數，所述靜態指數為所述指數函數的指數，所述分析概率為所述指數函數的冪。

在本申請的一種示例性實施例中，根據所述靜態特征數據計算所述目標用戶做出所述目標行為的靜態指數包括：設定標準靜態指數以及各靜態特征的標準數值；根據所述靜態特征數據與所述標準數值的差異計算偏離數值；根據所述標準靜態指數及所述偏離數值計算所述靜態指數。

在本申請的一種示例性實施例中，所述標準靜態指數為1，所述指數函數為P＝A·D^2-S+B，其中，P為所述分析概率，D為所述基礎概率，S 為所述靜態指數，A、B為所述指數函數的參數。

在本申請的一種示例性實施例中，根據所述動態特征數據計算所述目標用戶做出目標行為的基礎概率包括：通過多個決策樹模型對所述動態特征數據進行分類，得到多個“0”或“1”的分類結果；統計全部所述分類結果，將所述“1”的分類結果占全部所述分類結果的比例確定為所述基礎概率；其中，所述“0”代表所述目標用戶不做出所述目標行為，所述“1”代表所述目標用戶做出所述目標行為。

在本申請的一種示例性實施例中，還包括：獲取動態特征樣本數據及所述動態樣本數據對應的分類標簽，并通過所述動態特征樣本數據及所述分類標簽訓練得到所述多個決策樹模型。

在本申請的一種示例性實施例中，獲取目標用戶的特征數據包括：確定與所述目標行為相關的預設特征；從用戶數據庫中按照所述預設特征查找所述目標用戶的數據，以獲得所述目標用戶的特征數據。