[發(fā)明專利]用戶訪問(wèn)的離散數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911381085.1
• 申請(qǐng)日: 2019-12-27
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111190940A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-05-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 杜宇衡
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)平安人壽保險(xiǎn)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/2458
• 分類號(hào): G06F16/2458;G06F16/26
• 代理公司: 深圳眾鼎專利商標(biāo)代理事務(wù)所(普通合伙) 44325
• 代理人: 黃章輝

本發(fā)明公開(kāi)了一種用戶訪問(wèn)的離散數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：自數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取用戶在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)訪問(wèn)的用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù)中的待處理離散數(shù)據(jù)；通過(guò)等頻分箱法劃分為若干第一數(shù)據(jù)區(qū)域，并獲取含有第一人數(shù)占比的區(qū)域訪問(wèn)數(shù)據(jù)；確定歷史時(shí)間段，并獲取歷史時(shí)間段內(nèi)的歷史離散數(shù)據(jù)，通過(guò)包含相同劃分參數(shù)的等頻分箱法劃分為若干第二數(shù)據(jù)區(qū)域，并獲取第二人數(shù)占比；根據(jù)第一人數(shù)占比和第二人數(shù)占比獲取群體穩(wěn)定指標(biāo)值；獲取相對(duì)命中率和信息量值；通過(guò)預(yù)設(shè)評(píng)估函數(shù)，獲取第一數(shù)據(jù)區(qū)域的總評(píng)分值，并確定價(jià)值區(qū)域。如此，實(shí)現(xiàn)了從離散數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值用戶數(shù)據(jù)，確定用戶維護(hù)措施，進(jìn)而制定針對(duì)性更強(qiáng)的用戶維護(hù)措施。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，尤其涉及一種用戶訪問(wèn)的離散數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

目前，在大數(shù)據(jù)信息化時(shí)代，數(shù)據(jù)庫(kù)變得越來(lái)越大，人們迫切的需要對(duì)龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘以得到有價(jià)值信息，現(xiàn)有技術(shù)中，由于不穩(wěn)定的離散數(shù)據(jù)會(huì)使得數(shù)據(jù)計(jì)算復(fù)雜化，因此，為了更好地進(jìn)行規(guī)則提取，從大數(shù)據(jù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的方式往往是首先摒棄大數(shù)據(jù)中的離散數(shù)據(jù)，之后對(duì)除離散數(shù)據(jù)之外的連續(xù)型數(shù)據(jù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。比如，針對(duì)用戶訪問(wèn)的大數(shù)據(jù)中的有價(jià)值用戶數(shù)據(jù)的提取，往往只是首先提取用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù)中除離散型數(shù)據(jù)之外的穩(wěn)定的連續(xù)型數(shù)據(jù)，進(jìn)而根據(jù)該連續(xù)型數(shù)據(jù)確定有價(jià)值用戶數(shù)據(jù)，以最終制定吸引該有價(jià)值用戶數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的用戶群體的用戶維護(hù)措施。該方案的不足之處在于，離散數(shù)據(jù)中也會(huì)存在部分有用的數(shù)據(jù)，可以對(duì)吸引部分類型的用戶群體具有可參考價(jià)值，而直接摒棄該部分離散數(shù)據(jù)，顯然也放棄了針對(duì)吸引該部分類型的用戶群體的用戶維護(hù)措施的制定，因此，對(duì)于用戶運(yùn)營(yíng)狀態(tài)將產(chǎn)生不良影響。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種用戶訪問(wèn)的離散數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，實(shí)現(xiàn)了從現(xiàn)有技術(shù)中被摒棄的離散數(shù)據(jù)中快速地、準(zhǔn)確地提取價(jià)值區(qū)域中的有價(jià)值用戶數(shù)據(jù)，進(jìn)而，根據(jù)提取的離散數(shù)據(jù)中的有價(jià)值用戶數(shù)據(jù)以及穩(wěn)定數(shù)據(jù)共同確定用于吸引有價(jià)值用戶群體的用戶維護(hù)措施，如此，制定的用戶維護(hù)措施的針對(duì)性更強(qiáng)，適用范圍更廣，通過(guò)該用戶維護(hù)措施可以更好地吸引更多用戶。

一種用戶訪問(wèn)的離散數(shù)據(jù)處理方法，包括：

自數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取用戶在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)訪問(wèn)的用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù)中的待處理離散數(shù)據(jù)；所述待處理離散數(shù)據(jù)是指所述預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)不符合穩(wěn)定性要求的用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù)；

通過(guò)包含劃分參數(shù)的等頻分箱法對(duì)所述待處理離散數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分得到若干不同的第一數(shù)據(jù)區(qū)域，并獲取每一個(gè)所述第一數(shù)據(jù)區(qū)域內(nèi)的區(qū)域訪問(wèn)數(shù)據(jù)；所述區(qū)域訪問(wèn)數(shù)據(jù)中包含一個(gè)所述第一數(shù)據(jù)區(qū)域內(nèi)的訪問(wèn)人數(shù)與所述預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的總訪問(wèn)人數(shù)之間的第一人數(shù)占比；

確定位于所述預(yù)設(shè)時(shí)間段之前且與所述預(yù)設(shè)時(shí)間段連續(xù)等長(zhǎng)的歷史時(shí)間段，并獲取所述歷史時(shí)間段內(nèi)的歷史離散數(shù)據(jù)，并通過(guò)包含所述劃分參數(shù)的等頻分箱法對(duì)所述歷史離散數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分得到若干不同的第二數(shù)據(jù)區(qū)域，并獲取每一個(gè)所述第二數(shù)據(jù)區(qū)域內(nèi)的訪問(wèn)人數(shù)與所述歷史時(shí)間段內(nèi)的總訪問(wèn)人數(shù)之間的第二人數(shù)占比；其中，所述歷史離散數(shù)據(jù)是指所述歷史時(shí)間段內(nèi)不符合穩(wěn)定性要求的用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述第一人數(shù)占比和所述第二人數(shù)占比獲取每一個(gè)所述第一數(shù)據(jù)區(qū)域的群體穩(wěn)定指標(biāo)值；

根據(jù)所述預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的所有所述第一數(shù)據(jù)區(qū)域的所述區(qū)域訪問(wèn)數(shù)據(jù)，獲取每一個(gè)所述第一數(shù)據(jù)區(qū)域的相對(duì)命中率和信息量值；

將每一個(gè)所述第一數(shù)據(jù)區(qū)域的所述第一人數(shù)占比、所述群體穩(wěn)定指標(biāo)值、所述相對(duì)命中率、所述信息量值輸入預(yù)設(shè)評(píng)估函數(shù)，以獲取每一個(gè)所述第一數(shù)據(jù)區(qū)域的總評(píng)分值，并根據(jù)所述總評(píng)分值確定所述待處理離散數(shù)據(jù)中的價(jià)值區(qū)域，以供根據(jù)所述價(jià)值區(qū)域確定用戶維護(hù)措施。

一種用戶訪問(wèn)的離散數(shù)據(jù)處理裝置，包括：

第一獲取模塊，用于自數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取用戶在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)訪問(wèn)的用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù)中的待處理離散數(shù)據(jù)；所述待處理離散數(shù)據(jù)是指所述預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)不符合穩(wěn)定性要求的用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù)；