律分布，不容易认知，这里对函数取对数，将函数标准化到(0，10]的区间，标准化后的指数分布较为均匀，区分度较高。因为只需M个变量作为自变量进行多元线性回归分析，保障了移动化程度的检测效率。
[0032]S5，利用标准化的用户移动化指数函数，计算所述测试集的用户移动化指数。
[0033]S6，按照用户移动化指数的分布，把指数划分为(0，4]、(4，7]、(7，10]三个区间，分别代表移动化程度的低、中、高，以检测出所述测试集的用户移动化程度。
[0034]如图2所示，图2是本发明提供的基于用户移动化程度的营销推广方案设计方法的示意图，营销系统具有用户画像基础模型，营销系统结合用户移动化程度与用户画像基础模型对用户进行分类，其中，将用户至少分为移动终端重度依赖用户、移动终端中度依赖用户及移动终端轻度依赖用户，然后针对不同类别的用户设计对应的营销推广方案，具体的营销推广方案设计步骤为现有技术，本文就不再作详细描述。本方明将用户移动化程度应用于营销系统，能够更准确地针对不同用户定制不同的营销推广方案，提高了营销系统的准确性。
[0035]如图3所示，图3是本发明提供的基于用户移动化程度的商品推荐方法的示意图，当用户通过移动终端访问网站时，实时推荐系统根据用户移动化程度将所述用户至少分为移动终端重度依赖用户、移动终端中度依赖用户及移动终端轻度依赖用户，实时推荐系统调用移动终端重度依赖用户和移动终端中度依赖用户的商品浏览信息与网站浏览信息，根据所述商品浏览信息与网站浏览信息进行商品偏好度排序，按照商品偏好度排序为用户展现个性化推荐商品，具体的商品推荐步骤为现有技术，本文就不再作详细描述。本发明将用户移动化程度应用于实时推荐系统，通过对用户分类，能更准确地将个性化的商品推荐给相应的用户，提高了实时推荐系统的准确性。
[0036]以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1.一种用户移动化程度的检测方法，其特征在于，方法包括: Si，选取用户移动化程度的描述指标，分别得到训练集和测试集； S2，根据所述训练集进行因子分析，获得M个因子，其中，每个因子包括一个或多个变量，其中，M为大于等于I的整数； S3，从所述M个因子的每一个因子中选取对该因子贡献最大的一个变量，得到M个变量; S4，将所述M个变量作为自变量，将因子综合得分作为因变量，进行多元线性回归分析，得到用户移动化指数函数； S5，利用所述用户移动化指数函数，计算所述测试集的用户移动化指数； S6，利用所述用户移动化指数，检测出所述测试集的用户移动化程度。2.根据权利要求1所述的方法，所述SI包括，在数据仓库工具HIVE中，使用randO函数，从样本总体中随机抽取X个样本作为训练集，从样本总体中随机抽取Y个样本作为测试集，其中，X和Y均为大于等于I的整数。3.根据权利要求1所述的方法，在所述S4包括，采用最小二乘法进行所述多元线性回归分析。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S4还包括，利用对数对所述用户移动化指数函数进行标准化，得到标准化的用户移动化指数函数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述S6还包括，按照所述用户移动化指数的分布，把指数划分为三个区间，分别代表移动化程度的低、中、高，以检测出所述测试集的用户移动化程度。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户移动化程度的描述指标至少包括移动页面浏览量、移动访问次数、移动下单次数、移动下单金额、移动页面浏览量占比、移动访问次数占比、移动订单占比和移动金额下单占比。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述M个因子至少包括购买移动化程度因子、移动浏览价值因子、浏览移动化程度因子及移动购买价值因子。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述M个变量至少包括移动订单占比、移动访问次数、移动访问次数占比及移动下单金额。9.一种基于用户移动化程度的营销推广方案设计方法，其特征在于，营销系统结合用户画像基础模型及所述用户移动化程度对用户进行分类，针对不同类别的用户设计对应的营销推广方案。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，在对所述用户进行分类中，将所述用户至少分为移动终端重度依赖用户、移动终端中度依赖用户及移动终端轻度依赖用户。11.一种基于用户移动化程度的商品推荐方法，其特征在于，当用户通过移动终端访问网站时，实时推荐系统根据所述用户移动化程度对所述用户进行分类，根据用户的类别进行商品推荐。12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，将所述用户至少分为移动终端重度依赖用户、移动终端中度依赖用户及移动终端轻度依赖用户，所述实时推荐系统对所述移动终端重度依赖用户及移动终端中度依赖用户进行商品推荐。13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，在进行商品推荐中，所述实时推荐系统调用用户在移动终端的商品浏览信息与网站浏览信息，根据所述商品浏览信息与网站浏览信息进行商品偏好度排序，按照商品偏好度排序为用户展现个性化推荐商品。
【专利摘要】本发明公开了用户移动化程度的检测方法及应用方法，该检测方法包括：首先用户移动化程度的描述指标中选取训练集和测试集，对训练集进行因子分析，获得M个因子，M个因子至少包括购买移动化程度因子、移动浏览价值因子、浏览移动化程度因子及移动购买价值因子，每个因子包括一个或多个变量；再通过M个因子得到M个变量，将所述M个变量作为自变量，将因子综合得分作为因变量，进行多元线性回归分析，得到用户移动化指数函数；利用用户移动化指数函数，计算所述测试集的用户移动化指数；最后利用用户移动化指数，检测出测试集的用户移动化程度。本发明大幅精简了新增样本需要获取的变量个数，保障了移动化程度的检测效率。
【IPC分类】G06Q30/02
【公开号】CN104966212
【申请号】CN201510315341
【发明人】张蕾, 王海旭, 焦文健, 李鑫
【申请人】北京京东尚科信息技术有限公司, 北京京东世纪贸易有限公司
【公开日】2015年10月7日
【申请日】2015年6月4日