一种用户活跃度的统计方法及系统与流程

文档序号:14879693发布日期:2018-07-07 09:23阅读:578来源:国知局

本发明涉及一种用户活跃度的统计方法及系统。



背景技术:

随着中国各个城市规划不断扩大,新建道路和建筑的不断增加,城际间往来的日益频繁,使得车主在出行时对实时定位、路线导航和周边检索的需求逐渐加大;另一方面随着汽车保有量的迅速增加,对交通路况和停车场等实时服务信息的需求也在不断增加。为了满足车主的这些实时需求,导航服务提供商都搭建了各自的车联网平台。

而车联网平台中导航用户规模的不断增加,对车联网服务的使用日趋频繁,同时用户在访问区域,服务需求上又存在着明显的差异。同时段同区域的用户对车联网服务进行大量访问,会对平台服务器产生巨大的压力,导致服务器发生超时等异常的概率增大,严重的影响了用户的服务体验。

如何动态掌握用户和服务的规模和需求,为用户提供及时稳定的车联网服务,成为了车联网平台在发展中需要面对的问题。



技术实现要素:

鉴于现有技术中存在的技术缺陷和技术弊端,本发明实施例提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种。

作为本发明实施例的一个方面,本实施提供了一种用户活跃度的统计方法,所述方法包括:

获取用户服务请求过程中的产品信息及对应的请求信息,所述请求信息包括用户信息、服务信息中至少一种;

将所述对应的请求信息与产品信息关联存储为原始信息;

获取原始信息,根据设定参数对所述原始数据分析生成分析结果;

展示分析结果。

在一个实施例中,获取用户服务请求过程中的产品信息及对应的请求信息,包括:

所述用户服务请求过程包括服务器对用户服务请求的鉴权过程,在所述鉴权过程的不同阶段获取不同的请求信息。

在一个实施例中,在所述鉴权的不同阶段获取不同的请求信息,包括:

当用户发送服务请求时,获取用户的位置信息、用户的服务请求信息、用户请求的发送时间和服务器接收到请求的时间;

当用户的身份验证异常时,获取用户的身份标识信息和异常类型;

当用户的服务验证异常时,获取用户的服务请求信息和异常类型;

当服务器应答异常时,获取用户的服务请求信息、应答数据信息、异常类型;

当接收到正常应答时,获取用户的服务请求信息、应答数据信息、请求转发时间和应答接收时间。

在一个实施例中,当用户的身份验证或服务验证异常时,记录预设时间内的异常次数,判断所述异常次数符合的阈值范围,根据对应的阈值范围设定用户的访问限制。

在一个实施例中,所述方法包括:

采用异步方式获取原始数据,将获取的原始数据进行序列化,并通过消息队列传输至分布式文件系统存储。

在一个实施例中,所述设定参数包括新增用户、活跃用户、用户规模、用户分布、用户粘度、服务种类、访问量、访问频率、服务性能、服务稳定性的一种或多种。

在一个实施例中,所述展示分析结果,包括:

在显示系统中提供概要分析结果;

接收用户指令,以图表的形式展示对应的分析结果的详细信息。

在一个实施例中,所述获取原始信息,根据设定参数对所述原始数据分析生成分析结果,还包括,

定时获取预设时段的原始信息;

分别对用户信息及服务信息按照产品信息、区域、时间进行统计分析。

作为本发明实施例的再一方面,提供了一种用户活跃度的统计系统,包括:

数据收集模块,用于获取用户服务请求过程中的产品信息及对应的请求信息,所述请求信息包括用户信息、服务信息中至少一种;

数据存储模块,用于将所述产品信息及对应的请求信息关联存储为原始数据,用于存储分析结果;

数据分析模块,用于获取原始信息,根据设定参数对所述原始数据进行分析;

数据展示模块,用于展示分析结果。

作为本发明实施例的再一方面,提供了一种车联网服务平台,所述服务平台包括如上述任意一实施例所述的用户活跃度的统计方法。

本发明实施例至少实现了如下技术效果:

本发明公开了一种用户活跃度的统计方法、系统及车联网服务平台,获取用户服务请求过程中的产品信息及对应的请求信息,将所述对应的请求信息与产品信息关联存储为原始信息;获取原始信息,根据设定参数对所述原始数据分析,并展示分析结果。采用上述方法,采集用户服务请求的原始数据,通过原始数据分析运营者关注的数据,有效地了解用户在访问区域,服务需求上存在的差异,掌握用户和服务的规模及需求的动态数据,并可以根据展示的情况及时避免服务器压力过大而带来的反应异常等现象,为用户提供及时稳定的服务,并为产品的可持续性发展提供有利的数据支持。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所记载的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:

图1为一实施例中统计方法的流程图;

图2为一实施例中用户服务请求过程的流程图;

图3为一实施例中展示方法的流程图;

图4为一实施例中分析方法的流程图;

图5为一实施例中系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

下面分别对本发明实施例提供的用户活跃度的统计方法、系统及车联网服务平台的各种具体实施方式进行详细的说明。

在一个实施例中,提供一种用户活跃度的统计方法,如图1,所述方法包括:

s101获取用户服务请求过程中的产品信息及对应的请求信息,所述请求信息包括用户信息、服务信息中至少一种;

s102将所述对应的请求信息与产品信息关联存储为原始信息;

s103获取原始信息,根据设定参数对所述原始数据分析生成分析结果;

s104展示分析结果。

本发明主要通过收集、存储、分析及展示四个步骤共同协作完成。

在s101步骤中,获取的数据可以通过车联网服务平台,也可以通过其他方式获取用户的服务请求数据,其中获取的信息至少包括产品信息及对应的用户信息、服务信息,例如:产品序列号、用户的位置、服务类型及服务请求时间等;获取的方式可以是实时对数据进行监听,当监听到新的数据信息时,实时获取数据信息;也可以是为平台提供数据接口,平台主动将数据信息发送至对应的接口。

在s102步骤中,将收集的数据以产品信息为标识与对应的信息进行关联存储,存储的方式可以采用分布式存储,将数据传输给数据管理服务,由数据管理服务分布存储到各个数据节点中。

在s103步骤中,获取存储的原始数据,例如:每天凌晨之后定时获取前一天的原始数据;按照预存的设定参数对每一项关注点进行分析,其中的设定参数可以是用户活跃度、服务活跃度等,可以根据不同的需要对关注点及对应的设定参数进行调整,分析得到的分析结果可以回传到数据管理服务中,由数据管理服务分布存储到各个数据节点中,也可以采用其他方式存储。

在s104步骤中,将分析结果进行展示处理,其展示的形式可以网站,也可以是app,或其他的可以显示数据的方式。

在一个实施例中,用户进行服务请求时,服务器需要对用户的权限进行验证,鉴权的过程主要包括身份验证及服务验证,如图2,用户服务请求过程的步骤包括:

s201用户请求服务;

s202进行身份验证,判断身份验证是否成功,若是,则转至s203;若否,则转至s204;

s203进行服务请求验证,判断服务请求验证是否成功,若是,则转至s205;若否,则转至s206;

s204判定用户身份异常,返回用户身份异常应答;

s205服务请求验证成功,获取请求转发时间及转发服务请求;

s206判定服务请求异常,返回服务请求异常应答;

s207进行服务应答验证,判断服务应答验证是否成功;若是,则转至s208;若否,则转至s209;

s208判定服务应答正常,返回正常应答消息;

s209判定服务应答异常,返回服务异常应答。

上述实施例中,在s101步骤中,所述用户服务请求过程包括服务器对用户服务请求的鉴权过程,在所述鉴权过程的不同阶段获取不同的请求信息,即在上述各个步骤中,均可以获取对应的信息。

在一个实施例中,在所述鉴权的不同阶段获取不同的请求信息,其鉴权的方法如上述实施例,获取的信息包括:

当用户发送服务请求时,在步骤s201中,获取产品系列信息及用户的位置信息、用户的服务请求信息、用户请求的发送时间、服务器接收到请求的时间;其中,用户的位置信息可以用于分区域(省、市)对用户访问量进行统计;用户的产品系列信息可以用于分产品系列对用户访问量进行统计;用户的服务类型可以用于分服务对用户访问量进行统计;用户请求的发送时间和服务器接收到请求的时间,一是用于分时段对用户访问量进行统计,二是计算请求发送和接收的时间差,用于统计平台对服务请求的响应状况。当请求响应时间达到设定的阈值时,认为当前平台的访问压力过大,如果频繁达到此阈值,可以考虑对平台的访问入口进行改善。

当用户的身份验证异常时,在步骤s204中,获取用户的身份标识信息和异常类型;其中,用户的身份标识信息和异常类型可以用于统计用户对平台的利用效率情况。

当用户的服务验证异常时,在步骤s206中,获取用户的服务请求信息和异常类型;其中,用户的服务请求信息和异常类型可以用于统计用户对服务的利用效率情况。

当服务器应答异常时,例如:车联网平台向应用服务转发服务请求之后,等待服务应答数据,发生服务超时,服务不可用和服务应答数据内容异常,在步骤s209中,获取用户的服务请求信息、应答数据信息、异常类型;其中,用户的服务请求和应答数据信息可以用于分析服务发生异常的原因;用户的服务异常类型可以用于分析服务的性能和稳定性;当服务频繁地发生服务超时和服务不可用或异常时,可从当时的服务访问量进行判断,是属于第三方服务异常,还是服务请求超出服务处理能力而引起的异常,为车联网平台的改善提供服务部署方面的建议。

当接收到正常应答时,在步骤s208中,获取用户的服务请求信息、应答数据信息、请求转发时间和应答接收时间。用户的服务请求和应答数据信息,用于统计用户对服务的利用情况,其中,请求转发时间和应答接收时间可以用于统计应用服务对服务请求的响应状况。当服务处理时间达到设定的阈值时,认为应用服务的处理压力过大,如果频繁达到此阈值,可以考虑对应用服务进行改善,如增加应用服务器或是将服务转发至处理压力小的应用服务。

在一个实施例中,当用户的身份验证或服务验证异常时,记录预设时间内的异常次数,判断所述异常次数符合的阈值范围,根据对应的阈值范围设定用户的访问限制。

s202步骤中,当单位时间内用户身份验证失败次数达到设定的阈值时,例5分钟验证失败10次,则当前用户会对平台产生了极大的访问压力;在m个连续单位时间内身份验证失败触发n次阈值时,其中,m和n均为配置文件设定阈值,认为用户存在恶意访问的可能性,将用户信息上传至安全中心的用户临时黑名单中,规定时间内(如12小时)禁止访问车联网平台;

如果用户从临时黑名单解禁之后,在规定的p个连续单位时间(例如连续3个5分钟)内进入临时黑名单的次数达到了q次(如5次)时,其中,p和q均为配置文件设定阈值,可将用户列入永久黑名单,禁止用户访问车联网平台。

s203步骤中,当单位时间内用户服务请求验证失败次数达到设定的阈值时,对其指定访问限制的方法可以与身份验证的访问限制方式相同,其中设定的阈值m、n、p、q可以不同。

在一个实施例中,将所述对应的请求信息与产品信息关联存储为原始信息,包括:

采用异步方式获取原始数据,将获取的原始数据进行序列化,并通过消息队列传输至分布式文件系统存储。

原始数据收集采用异步的方式,例如通过车联网平台获取数据,车联网平台将数据上传后,不需要等待应答消息,因此不会对平台的性能产生较大的压力。从消息队列获取原始数据的处理,可以部署多台数据收集服务同时进行,有效地避免了消息队列中数据的堆积。

将原始数据的序列化(serialization)是指将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程,可以采用avro格式,avro是一个基于二进制数据传输、存储的高性能的中间件,avro依赖于模式(schema),当avro数据存储到文件中时,它的模式也随之存储,这样任何程序都可以对文件进行处理,使用二进制存储原始数据,便于系统以后的扩展。

在接收到服务请求和发送服务应答时,通过调用数据收集的接口,将用户信息、位置和服务等原始数据发送至消息队列通信服务中;数据收集服务对消息队列进行监听,将接收到的原始数据传输至分布式文件系统,并采用snappy压缩格式存储,可以按照128m大小分割数据文件,以便利于并发解析,其中snappy是指数据高速压缩和解压缩的库。由于采用分布式集群模式的存储方式,随着系统长时间运行,可以增加数据存储服务节点来满足原始数据和分析结果数据不断增长的需求。

每份数据在不同的数据存储服务节点中都可以设置多份备份,避免因为硬件失效造成数据丢失,且可以准备备用服务器,防止因单点故障造成的服务停止,最大程度的保证了存储服务的稳定性以及数据的正确性和完整性。

在一个实施例中,所述设定参数包括新增用户、活跃用户、用户规模、用户分布、用户粘度、服务种类、访问量、访问频率、服务性能、服务稳定性的一种或多种。

预先对设定参数需要的数据进行设置,根据需要展示的内容设置设定参数,也可以根据需要动态调整上述的设定参数。

在一个实施例中,在s104步骤中,如图3,包括:

s301在显示系统中提供概要分析结果;

s302接收用户指令,以图表的形式展示对应的分析结果的详细信息。

可以先将分析的结果通过概要的方式(如菜单)显示出来,当用户对某参数感兴趣时,可以通过点击对应的概要,当点击对应的概要信息时,以饼图、条形图等统计学范围内的图表显示详细信息。

数据展示模块中,可以将新增用户、活跃用户和服务访问量等信息用条形图方式,并可以显示一段时间内(如最近30天)的变化趋势。

在用户统计信息中,可以对于不同区域的用户,用饼状图的方式显示了各个区域的用户规模,或者不同时间段的活跃用户数,可以对全国各个省市的用户分布有了总体的了解。

在服务统计信息中,按照区域用饼状图的方式显示了各个区域使用的服务种类及访问量,以及不同时间段的使用频率,可以对各个服务在不同时段的运行状态有所了解。

在一个实施例中,在s103步骤中,如图4,还包括,

s401定时获取预设时段的原始信息;

s402对用户信息按照产品信息、区域、时间进行统计分析;

s403对服务信息按照产品信息、区域、时间进行统计分析。

在s401步骤中,定时获取分布式数据系统中存储的原始数据,其中,定时设定的时间频率可以是每天1次,如每日凌晨,也可以是每天2次,或者每2天一次,设置的读取原始数据的时间可以根据需要自行设置;预设时段可以根据读取数据的时间频率设定,例如每天读取1次,则获取的数据预设时段为24小时,每次读取的数据可以是1天的数据,也可以是多于1天的时段;也可以分别读取多个时段的数据,例如每次分别读取一天、一周、一个月等时段的原始数据。

在s402步骤中,按产品系列、区域(如省、市)、时段(如每时、每天、每周、每月、每年、最近7天、最近30天)进行分析,对新增用户、活跃用户等进行统计,可以从用户规模,用户分布和用户粘度等方面提供参考。

在s403步骤中,按产品系列、区域(如省、市)、时段(如每时、每天、每周、每月、每年、前一年)进行分析,对不同服务不同区域不同访问量的响应时间和正确率进行统计,结果数据存储到分布式数据系统中,可以从服务性能和服务稳定性等方面为之后服务的部署提供参照。

基于同一发明构思,本发明实施例还提供了一种用户活跃度的统计系统,由于该系统所解决问题的原理与前述实施例的用户活跃度的统计方法相似,因此该系统的实施可以参见前述实施例的方法的实施,重复之处不再赘述。

作为本发明实施例的再一方面,提供了一种用户活跃度的统计系统,如图5,包括:

数据收集模11,用于获取用户服务请求过程中的产品信息及对应的请求信息,所述请求信息包括用户信息、服务信息中至少一种;

数据存储模块12,用于将所述产品信息及对应的请求信息关联存储为原始数据,用于存储分析结果;

数据分析模块13,用于获取原始信息,根据设定参数对所述原始数据进行分析;

数据展示模块14,用于展示分析结果。

本实施例统计系统分为四个部分,分别是用户活跃度的数据收集模块,用户活跃度的数据管理模块,用户活跃度的数据分析模块和用户活跃度的数据展示模块;其中,数据收集模块,负责向车联网云服务平台或直接向用户提供数据收集的接口;数据管理模块,负责存储云平台提供的原始数据,并向用户活跃度分析模块提供原始数据和存储分析后的结果数据;数据分析模块,负责按照展示需求分析用户活跃度的原始数据;数据展示模块,可以通过web等多种方式向用户展示系统中的用户活跃度和数据统计信息。

基于同一发明构思,本发明实施例还提供了一种车联网服务平台,由于该平台所解决问题的原理与前述实施例的用户活跃度的统计方法相似,因此该平台的实施可以参见前述实施例的方法的实施,重复之处不再赘述。

作为本发明实施例的再一方面,提供了一种车联网服务平台,所述服务平台包括如上述任意一实施例所述的用户活跃度的统计方法。

车联网服务平台通过收集的车载导航的用户请求数据,对导航产品及对应的服务进行统计分析,服务商可以将分析的数据通过web进行展示,通过查看web中统计的各个产品对应不同时间不同区域的用户活跃度,用户粘度、服务的响应时间,了解到不同区域不同时间不同产品的用户使用情况,为产品的系统部署提供指导数据。

本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的系统。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令系统的制造品,该指令系统实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

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