[發明專利]用戶訪問數據的監控系統、方法、裝置及電子設備

有效

• 申請號: 201910831983.6
• 申請日: 2019-09-04
• 公開（公告）號: CN110543509B
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發明（設計）人: 陳暢;蔡偉偉
• 申請（專利權）人: 北京奇藝世紀科技有限公司
• 主分類號: G06F16/25
• 分類號: G06F16/25;G06K9/62
• 代理公司: 北京柏杉松知識產權代理事務所(普通合伙) 11413
• 代理人: 丁蕓;項京

1.一種用戶訪問數據的監控系統，其特征在于，包括：應用服務器、用戶記錄收集服務器和數據監控服務器；

所述應用服務器，用于采集用戶的訪問記錄；將采集到的用戶訪問記錄按預設的存儲格式，發送至所述用戶記錄收集服務器；

所述用戶記錄收集服務器，用于接收所述應用服務器發送的用戶訪問記錄；將接收到的所述用戶訪問記錄按照所述預設的存儲格式存儲至用于進行數據分析的分析數據庫中；

所述數據監控服務器，用于從所述分析數據庫中獲得用戶訪問記錄；對所述用戶訪問記錄進行解析，從所述用戶訪問記錄中獲得用戶特征信息、訪問對象、訪問時間及訪問對象間的相關性；對所述用戶訪問記錄進行聚類分析，根據各個用戶訪問記錄中的用戶特征信息和訪問對象，分別獲得各個訪問對象對應的用戶分布；根據各個用戶訪問記錄中的訪問對象和訪問時間，分別獲得各個訪問對象對應的熱度分布。

2.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，

所述預設的存儲格式為：三元組K，T，V的形式，其中，K表示所述應用服務器在業務處理過程中，該用戶訪問記錄將存儲至的數據源的標識信息，T表示所述用戶訪問記錄對應的時間戳，V表示用戶訪問記錄；其中，所述用戶訪問記錄中包含：用戶特征信息、訪問對象和訪問時間；不同的訪問對象對應的用戶訪問記錄分別對應的存儲在預設的不同數據源中。

3.根據權利要求2所述的系統，其特征在于，

所述應用服務器，具體用于使用設置在業務代碼中的埋點代碼，采集業務處理過程中，預設的采集時間窗口內生成的用戶訪問記錄；將采集到的用戶訪問記錄轉換為三元組K，T，V的形式批量發送至所述用戶記錄收集服務器。

4.根據權利要求2所述的系統，其特征在于，

所述數據監控服務器，用于對所述用戶訪問記錄進行解析，從所述用戶訪問記錄中獲得用戶特征信息、訪問對象、訪問時間及訪問對象間的相關性，具體包括：根據用戶訪問記錄中的數據源的標識信息，分別對單一數據源的用戶訪問記錄進行解析，分別從單一數據源的用戶訪問記錄中獲得用戶特征信息、訪問對象、訪問時間及訪問對象間的相關性；或將各個數據源的全部用戶訪問記錄作為整體進行解析，從全部用戶訪問記錄中獲得用戶特征信息、訪問對象、訪問時間及訪問對象間的相關性；其中，訪問對象間的相關性是根據用戶訪問記錄中的數據源的標識信息獲得的。

5.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，

所述數據監控服務器，還用于將針對所述訪問對象設置的待執行活動事件的待預測事件參數輸入預設的預測模型，使得預測模型基于所述待預測事件參數和預先訓練獲得的事件參數與各個預設特征因子的特征值之間的邏輯關系，獲得各個預設特征因子的預測特征值，并將預測特征值與每一熱度等級對應的各個特征因子的參考特征值進行相似度計算，獲得相似度值最高的熱度等級，將相似度值最高的熱度等級對應的熱度參數輸出；

其中，所述預測模型中，包含預先訓練獲得的事件參數與各個預設特征因子的特征值之間的邏輯關系，以及每一熱度等級對應的各個特征因子的參考特征值；所述特征因子包括：所述待執行活動事件的發生時間、影響時長、與所述待執行活動事件有關聯影響的訪問對象、所述待執行活動事件對應的訪問對象的訪問高峰時間段和所述訪問高峰時間段的預估訪問量；所述影響時長是根據所述待執行活動事件的統計特征數標定的；所述統計特征數，由所述待執行活動事件對應的訪問對象的熱度分布計算得到；所述與所述待執行活動事件有關聯影響的訪問對象是根據訪問對象間的相關性得到的；所述每一所述熱度等級對應一組熱度參數，所述熱度參數包括：所述待執行活動事件的影響時長、與所述待執行活動事件有關聯影響的訪問對象、所述待執行活動事件對應的訪問對象的訪問高峰時間段、所述訪問高峰時間段的預估訪問量、所述待執行活動事件對應的訪問對象的平均預估訪問量。