[發(fā)明專(zhuān)利]一種用戶(hù)行為分析方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011078653.3
• 申請(qǐng)日: 2020-10-10
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112417267A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-02-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王歡;胡仲旻;張殿鵬
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06F16/9535
• 分類(lèi)號(hào): G06F16/9535;G06F16/953;G06F16/903;G06Q10/04
• 代理公司: 深圳市深佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44285
• 代理人: 王兆林

1.一種用戶(hù)行為分析方法，其特征在于，包括：

從多個(gè)用戶(hù)行為中確定待進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品業(yè)務(wù)指標(biāo)影響分析的目標(biāo)用戶(hù)行為；

獲取所述互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的用戶(hù)數(shù)據(jù)中與所述目標(biāo)用戶(hù)行為匹配的至少一個(gè)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，所述用戶(hù)行為數(shù)據(jù)表征用戶(hù)在所述業(yè)務(wù)指標(biāo)指示的觀察周期內(nèi)產(chǎn)生所述目標(biāo)用戶(hù)行為的頻次以及在所述觀察周期后用于對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)的指標(biāo)信息產(chǎn)生影響的所述用戶(hù)的業(yè)務(wù)結(jié)果；

基于所述至少一個(gè)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)對(duì)待訓(xùn)練業(yè)務(wù)結(jié)果預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練生成業(yè)務(wù)結(jié)果預(yù)測(cè)模型；

從所述業(yè)務(wù)結(jié)果預(yù)測(cè)模型中獲取所述目標(biāo)用戶(hù)行為與所述業(yè)務(wù)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)信息，所述關(guān)聯(lián)信息表征所述目標(biāo)用戶(hù)行為對(duì)所述業(yè)務(wù)指標(biāo)的影響程度。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

將所述至少一個(gè)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)劃分成多個(gè)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)集，一個(gè)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)僅屬于一個(gè)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)集，不同用戶(hù)行為數(shù)據(jù)集對(duì)應(yīng)不同的頻次范圍；

根據(jù)所述用戶(hù)行為數(shù)據(jù)集中的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)生成與所述用戶(hù)行為數(shù)據(jù)集相關(guān)的數(shù)據(jù)信息，所述數(shù)據(jù)信息包括所述業(yè)務(wù)指標(biāo)的指標(biāo)信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述將所述至少一個(gè)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)劃分成多個(gè)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)集，包括：

按照表征的所述目標(biāo)用戶(hù)行為的頻次對(duì)所述至少一個(gè)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行排序生成第一數(shù)據(jù)序列；

將所述第一數(shù)據(jù)序列切分成至少一個(gè)第二數(shù)據(jù)序列，不同的第二數(shù)據(jù)序列中用戶(hù)行為數(shù)據(jù)的條數(shù)相同；

或者，

確定至少一個(gè)頻次范圍，不同頻次范圍之間不存在頻次重疊；

針對(duì)所述至少一個(gè)頻次范圍中的每個(gè)所述頻次范圍，將所述至少一個(gè)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)中表征所述目標(biāo)用戶(hù)行為的頻次位于該頻次范圍的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)確定為屬于該頻次范圍對(duì)應(yīng)的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)集合。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，與所述用戶(hù)行為數(shù)據(jù)集相關(guān)的數(shù)據(jù)信息還包括所述用戶(hù)行為數(shù)據(jù)集中用戶(hù)行為數(shù)據(jù)條數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

根據(jù)所述至少一個(gè)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)集中每個(gè)所述用戶(hù)行為數(shù)據(jù)集在所述業(yè)務(wù)指標(biāo)的指標(biāo)信息確定所述業(yè)務(wù)指標(biāo)曲線的拐點(diǎn)；

將所述業(yè)務(wù)指標(biāo)曲線中與所述拐點(diǎn)對(duì)應(yīng)的頻次范圍確定為所述目標(biāo)用戶(hù)行為的魔法數(shù)字。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標(biāo)用戶(hù)行為的數(shù)量為至少一個(gè)，所述獲取所述互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的用戶(hù)數(shù)據(jù)中與所述目標(biāo)用戶(hù)行為匹配的至少一個(gè)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，包括：

獲取所述互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中至少一個(gè)用戶(hù)的用戶(hù)數(shù)據(jù)；

檢測(cè)所述用戶(hù)的用戶(hù)數(shù)據(jù)是否表征所述用戶(hù)在所述業(yè)務(wù)指標(biāo)指示觀察周期內(nèi)產(chǎn)生所述至少一個(gè)目標(biāo)用戶(hù)行為；

如果所述用戶(hù)的用戶(hù)數(shù)據(jù)表征所述用戶(hù)在所述業(yè)務(wù)指標(biāo)指示觀察周期內(nèi)產(chǎn)生所述至少一個(gè)目標(biāo)用戶(hù)行為，從所述用戶(hù)數(shù)據(jù)中獲取表征所述用戶(hù)在所述業(yè)務(wù)指標(biāo)指示的觀察周期內(nèi)產(chǎn)生的所述至少一個(gè)目標(biāo)用戶(hù)行為的第一數(shù)據(jù)；

從所述用戶(hù)的用戶(hù)數(shù)據(jù)中獲取表征所述用戶(hù)在所述觀察周期后產(chǎn)生的用于影響所述業(yè)務(wù)指標(biāo)的指標(biāo)信息的第二數(shù)據(jù)；所述第一數(shù)據(jù)和所述第二數(shù)據(jù)構(gòu)成所述用戶(hù)的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)；

如果所述用戶(hù)的用戶(hù)數(shù)據(jù)未表征所述用戶(hù)在所述業(yè)務(wù)指標(biāo)指示的觀察周期內(nèi)產(chǎn)生所述至少一個(gè)目標(biāo)用戶(hù)行為，確定所述用戶(hù)的用戶(hù)數(shù)據(jù)中不存在與所述目標(biāo)用戶(hù)行為匹配的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一個(gè)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)對(duì)待訓(xùn)練業(yè)務(wù)結(jié)果預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練生成業(yè)務(wù)結(jié)果預(yù)測(cè)模型，包括：

將所述用戶(hù)行為數(shù)據(jù)輸入至待訓(xùn)練業(yè)務(wù)結(jié)果預(yù)測(cè)模型得到所述待訓(xùn)練業(yè)務(wù)結(jié)果預(yù)測(cè)模型對(duì)所述用戶(hù)行為數(shù)據(jù)中第一數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)結(jié)果；

以所述預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)結(jié)果趨近于所述用戶(hù)行為數(shù)據(jù)中第二數(shù)據(jù)為目標(biāo)，對(duì)所述待訓(xùn)練業(yè)務(wù)結(jié)果預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練生成業(yè)務(wù)結(jié)果預(yù)測(cè)模型。