[發明專利]用戶數據監控分析方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202011204209.1
• 申請日: 2020-11-02
• 公開（公告）號: CN112306835A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 謝展成
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F11/34
• 分類號: G06F11/34
• 代理公司: 深圳市沃德知識產權代理事務所(普通合伙) 44347
• 代理人: 高杰;于志光

1.一種基于第三方軟件的用戶數據監控分析方法，其特征在于，所述方法包括：

從第三方軟件中收集目標用戶的行為數據集；

對所述行為數據集執行降維操作，得到降維行為數據集；

利用預先構建的數據異常檢測模型，檢測所述降維行為數據集，得到正常行為數據集和異常行為數據集；

利用預設的協同過濾算法，根據所述正常行為數據集和所述異常行為數據集執行數據重構，得到標準數據集；

對所述標準數據集執行可視化處理，得到可視化圖表集，并將所述可視化圖表集傳送至預設終端。

2.如權利要求1所述的基于第三方軟件的用戶數據監控分析方法，其特征在于，所述行為數據集包括用戶瀏覽所述第三方軟件的時長、用戶瀏覽所述第三方軟件相關的界面、用戶瀏覽所述第三方軟件時點擊的按鈕。

3.如權利要求1所述的基于第三方軟件的用戶數據監控分析方法，其特征在于，所述對所述行為數據集執行降維操作，得到降維行為數據集，包括：

對所述行為數據集執行編碼操作，得到用戶行為向量集；

利用預構建的權重集，計算得到所述用戶行為向量集的權重行為向量集；

對所述權重行為向量集執行降維處理，得到所述降維行為數據集。

4.如權利要求3所述的基于第三方軟件的用戶數據監控分析方法，其特征在于，所述所述權重行為向量集執行降維處理，得到所述降維行為數據集，包括：

利用如下公式對所述權重行為向量集執行降維處理：

Q_i＝(X_i-X_iW_jW_j^T)(X_i-X_iW_jW_j^T)^T

其中，Q_i表示所述降維行為數據集中第i個降維行為數據，X_i表示所述權重行為向量集的第i個權重行為向量，W_j表示由所述權重集得到的權重矩陣中第j行向量，W_j^T表示W_j的轉置。

5.如權利要求1所述的基于第三方軟件的用戶數據監控分析方法，其特征在于，所述利用預先構建的數據異常檢測模型，檢測所述降維行為數據集，得到正常行為數據集和異常行為數據集，包括：

根據所述降維行為數據集構造超球體，并計算所述超球體的半徑；

計算所述降維行為數據集中的數據到所述超球體球心的距離；

匯總所述距離小于所述半徑的數據，得到所述正常行為數據集；

匯總所述距離大于或等于所述半徑的數據，得到所述異常行為數據集。

6.如權利要求5所述的基于第三方軟件的用戶數據監控分析方法，其特征在于，所述計算所述超球體的半徑，包括：

利用下述公式計算所述超球體的半徑：

其中，R表示所述超球體的半徑，α_i表示所述超球體的第一拉格朗日乘子，α_j表示所述超球體的第二拉格朗日乘子，Q_i，Q_j表示所述降維行為數據集中任意兩個降維行為數據，K()表示高斯核函數。

7.如權利要求1至6中任意一項所述的基于第三方軟件的用戶數據監控分析方法，其特征在于，所述利用預設的協同過濾算法，根據所述正常行為數據集和所述異常行為數據集執行數據重構，得到標準數據集，包括：

計算所述正常行為數據集內每個正常數據和所述異常行為數據集內每個異常數據的距離，得到距離值集；

將所述距離值集中每個距離值與預設的閾值進行比較，選取不大于所述閾值的距離值集對應的正常數據及異常數據，并匯總所選取的正常數據及異常數據得到標準數據集。