[發明專利]大數據挖掘處理方法、裝置及云平臺

有效

• 申請號: 202010593710.5
• 申請日: 2020-06-27
• 公開（公告）號: CN111708785B
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發明（設計）人: 莫怡極;莫敏婷
• 申請（專利權）人: 深圳市創世易明科技有限公司
• 主分類號: G06F16/22
• 分類號: G06F16/22;G06F16/2458
• 代理公司: 杭州知管通專利代理事務所(普通合伙) 33288
• 代理人: 黃華

本發明公開了一種大數據挖掘處理方法、裝置及云平臺，涉及數據處理技術領域；本發明首先在采集到應用程序行為數據后提取應用程序行為數據的行為特征向量并確定多個應用業務數據片段，其次將應用程序行為數據的每組應用業務數據片段與設定數據片段序列中各設定數據片段進行挖掘從而得到挖掘結果，然后根據挖掘結果符合預設條件的目標應用業務數據片段對應的數據片段分量確定應用程序行為數據的數據挖掘分布圖，最后基于應用程序行為數據以及確定出的應用程序行為數據的數據挖掘分布圖對用戶終端的用戶畫像數據進行生成得到生成結果。如此，能夠大數據挖掘處理的準確性和可靠性。

技術領域

本發明涉及大數據技術領域，特別涉及大數據挖掘處理方法、裝置及云平臺。

背景技術

在用戶終端的應用程序的使用過程中，會產生很多應用程序行為數據，例如用戶操作行為數據、用戶瀏覽行為數據、用戶設置行為數據等等，如何對這些應用程序數據進行有效挖掘，從而確定相關的用戶畫像，以便于后續的信息推送，是本領域亟待解決的技術問題。然而在實際應用中，大數據挖掘處理的準確性和可靠性較差。

發明內容

為改善相關技術中存在的上述技術問題，本公開提供了大數據挖掘處理方法、裝置及云平臺。

一種大數據挖掘處理方法，應用于與用戶終端通信的云平臺，所述方法包括：

在采集到所述用戶終端實時通過應用程序上傳的應用程序行為數據后，提取所述應用程序行為數據的行為特征向量，并基于所述行為特征向量對所述應用程序行為數據進行索引分析得到多個應用業務數據片段；其中，所述行為特征向量為所述應用程序行為數據中與待挖掘業務相關的設定行為標識所形成的特征向量；

將所述應用程序行為數據的每組應用業務數據片段與設定數據片段序列中各設定數據片段進行挖掘；其中，所述設定數據片段序列中保存有多個設定數據片段以及每組設定數據片段對應的業務分布信息，所述多個設定數據片段為所述待挖掘業務所在的用戶業務范圍的業務節點信息序列；其中，如果所提取出的應用程序行為數據的每組應用業務數據片段包括多個業務分布信息，則通過以下方式進行挖掘：按照預先為各個業務分布信息配置的挖掘策略，進行多級挖掘；其中，在每級挖掘中，僅基于每組應用業務數據片段中的其中一個業務分布信息進行挖掘，并將符合預設條件的應用業務數據片段輸入到下一級挖掘模型中，以便基于下一個業務分布信息進行挖掘應用業務數據片段輸入到下一級挖掘模型中，以便基于下一個業務分布信息進行挖掘；

根據與所述應用程序行為數據的挖掘結果符合預設條件的目標應用業務數據片段對應的數據片段分量，確定所述應用程序行為數據的數據挖掘分布圖；

基于所述應用程序行為數據以及確定出的應用程序行為數據的數據挖掘分布圖對所述用戶終端的用戶畫像數據進行生成得到生成結果。

一種示例中，提取所述應用程序行為數據的行為特征向量，并基于所述行為特征向量對所述應用程序行為數據進行索引分析得到多個應用業務數據片段，包括：

將所述應用程序行為數據中的行為對象列出，確定每個行為對象的操作頻率，按照所述操作頻率由大到小的順序將所述行為對象進行排序得到所述行為特征向量；

獲取所述行為特征向量的向量片段序列以及所述應用程序行為數據的多個應用程序業務對象序列；在根據所述向量片段序列確定出所述應用程序行為數據中包含有可挖掘數據對象的情況下，根據所述應用程序行為數據在所述可挖掘數據對象下的應用程序業務對象序列及其業務驗證信息確定所述應用程序行為數據在目標挖掘數據對象下的各應用程序業務對象序列與所述應用程序行為數據在所述可挖掘數據對象下的各應用程序業務對象序列之間的挖掘相關參數；將所述應用程序行為數據在所述目標挖掘數據對象下的與在所述可挖掘數據對象下的應用程序業務對象序列的挖掘相關參數最小的應用程序業務對象序列調整到所述可挖掘數據對象下；