专利名称：网站访客价值评估系统及方法
技术领域：
本申请涉及网络技术，特别涉及一种网站访客价值评估系统及方法。
背景技术：
目前，很多企业都通过网站来进行信息展示和产品营销，随着网络技术的发 展，网站和访客之间也可以实现更多的互动。例如，网站主可以通过网络管理系统看到 访客的一些信息，根据这些信息来判断访客的价值，然后进一步对具有一定价值的访客 做一些业务行为，例如与其联系，向其提供更详细的信息等。可以想象，对于具有大量访客的网站而言，如果以人工方式来判断每个访客的 价值，工作量大且效率难以保证。为了实现对网站访客价值的自动判断，现有技术中， 是通过把各类“访客信息”中的单个或组合设置为条件，一旦满足条件，就认为该访客 具有一定价值并通知网站主。这些条件可以包括来访次数超过几次、访问页面超过几 个、是否访问过某些特定页面、访客是否来自某些特定的省市等。通过对现有技术的研究，申请人发现上述方法只适用于处理简单的条件组合， 然而在实际需求中，访客信息和访客价值之间往往存在着更为复杂的对应关系，例如 如果访客来自北京，则其访问页面A的价值大；如果访客来自上海，则其访问页面B的 价值大；男性访客访问页面C的价值大；女性访客访问页面D的价值大。类似或更为复 杂的情况还有很多，这些对应关系往往是非线性的，甚至是不确知的。如果使用条件组 合的方法，难以把这些复杂的对应关系全部纳入考虑，且条件组合的方式会很复杂，容 易漏掉一些有价值的访客，或者造成对一些访客价值的估算错误。例如假设系统设定的判断条件是来访次数超过2次，且浏览网站页面超过5个 的访客为有价值的访客。但在实际情况中，如果来自北京的访客E是有价值的访客，但 是该访客仅访问了其感兴趣的特定页面A和特定页面B，如果按照系统的判断，会将访 客E判断为无价值的访客，从而网站主便不会对访客E作进一步的业务行为，会造成网站 利益受损。综上所述，现有的自动判断访客价值的方法，容易出现漏判错判的情况，并且 判断结果往往会与人工判断的结果有很大差异，容易使网站的利益受损。
发明内容
本申请的目的是提供一种网站访客价值评估系统，以解决现有网站中，自动判 断访客价值的方法，容易出现漏判错判的问题。本申请的另一目的是提供一种网站访客价值评估方法，以解决现有网站中，自 动判断访客价值的方法，容易出现漏判错判的问题。本申请另提出一种网站访客价值评估系统，包括监控单元、存储单元、模型训 练单元、计算单元、评估单元及数据返回单元。监控单元用于采集访客信息，并选取一 定量的访客数据以建立标准集。存储单元与所述监控单元相连，用于存放所述标准集。
5模型训练单元与所述存储单元相连，用于根据所述标准集，构建网站访客价值的计算模 型。计算单元分别与所述存储单元及模型训练单元相连，用于通过所述计算模型计算出 新访客与所述标准集中所有访客的相似值。评估单元与所述计算单元相连，用于根据所 述计算单元的计算结果，选取标准集中与新访客最相似的k个访客，并根据这k个访客的 价值，评估该新访客的价值。数据返回单元与所述评估单元相连，用于返回新访客的价 值数据。依照本申请较佳实施例所述的网站访客价值评估系统，所述监控单元又包括数 据采集子单元及量化子单元。数据采集子单元用于采集一段时间内的访客数据，所述的 访客数据包括属性数据和业务行为数据。量化子单元与所述数据采集子单元相连，用于 将所采集的网站访客数据量化为布尔型，并形成所述标准集。依照本申请较佳实施例所述的网站访客价值评估系统，所述模型训练单元又包 括赋值子单元，与所述存储单元相连，用于为标准集中所有的访客数据赋予权重值。依照本申请较佳实施例所述的网站访客价值评估系统，所述计算模型的计算公 式为Σ W1^x1其中，W1为访客数据的权重值，X1为该条数据与标准集中访客的对应数据的对 比参数，相同为0，不同为1。依照本申请较佳实施例所述的网站访客价值评估系统，所述评估单元又进一步 包括柔化子单元，用于对访客价值的判断结果进行柔化。依照本申请较佳实施例所述的网站访客价值评估系统，对新访客价值判断结果 的柔化准则是a%= 100%，有效/(V有效+V非有效)b%= 100%，非有效Λν有效+V非有效)其中，为新访客有价值的概率，为新访客无价值的概率，Via为k个访 客中有价值访客与新访客相似值的倒数和，k个访客中无价值访客与新访客相似 值的倒数和。依照本申请较佳实施例所述的网站访客价值评估系统，其还包括潜在访客管理 单元，其与所述评估单元相连，用于储存有价值的新访客数据，并对有价值的新访客数 据进行标记。依照本申请较佳实施例所述的网站访客价值评估系统，其还包括访客追踪单 元，其与所述评估单元相连，用于建立有价值的新访客与网站主之间的实时通信通道。本申请提出一种网站访客价值评估方法，包括以下步骤(1)，建立一标准集， 所述标准集中包括网站历史记录中一定量的访客数据。(2)，根据所述标准集，构建网站 访客价值的计算模型。(3)，通过所述计算模型分别计算出新访客与所述标准集中所有访 客的相似值。(4)，取出标准集中与新访客最相似的k个访客。(5)，根据这k个访客的 价值，评估该新访客的价值。(6)向网站主返回新访客的价值数据。依照本申请较佳实施例所述的网站访客价值评估方法，建立所述标准集具体包 括以下步骤首先，对网站进行监控，并采集一段时间内的访客数据，所述的访客数据 包括属性数据和业务行为数据。然后，将所采集的网站访客数据量化为布尔型，并形成 所述标准集。
依照本申请较佳实施例所述的网站访客价值评估方法，构建网站访客价值计算 模型具体包括步骤首先，为标准集中所有的访客数据赋予权重值。然后，搭建新访客 与所述标准集中访客的相似值计算公式Zw^X1,其中，W1为访客数据的权重值，X1为 该条数据与标准集中访客的对应数据的对比参数，相同为0，不同为1。依照本申请较佳实施例所述的网站访客价值评估方法，评估新访客的价值具体 为当取出的k个访客中，有价值访客的数量大于无价值访客的数量，则判定新访客为 有价值的访客；当取出的k个访客中，有价值访客的数量小于无价值访客的数量，则判 定新访客为无价值的访客。依照本申请较佳实施例所述的网站访客价值评估方法，评估该新访客的价值时 对判断结果进行柔化。依照本申请较佳实施例所述的网站访客价值评估方法，对新访客价值判断结果 的柔化准则是a%= 100%，有效/(V有效+V非有效)b%= 100% *V非有效/(V有效+V非有效)，其中，为新访客有价值的概率，为新访客无价值的概率，Via为k个访 客中有价值访客与新访客相似值的倒数和，k个访客中无价值访客与新访客相似 值的倒数和。依照本申请较佳实施例所述的网站访客价值评估方法，k的值为7或9。依照本申请较佳实施例所述的网站访客价值评估方法，还包括步骤定期更新 所述标准集中的访客数据。依照本申请较佳实施例所述的网站访客价值评估方法，在对新访客的价值进行 评估之后还进一步包括步骤将有价值的新访客数据进行标记并储存。依照本申请较佳实施例所述的网站访客价值评估方法，在对新访客的价值进行 评估之后还进一步包括步骤建立有价值的新访客与网站主之间的实时通信通道。相对于现有技术，本申请包括以下优点1、本申请利用邻近算法，并依据新访客与历史访客之间的相似性，对网站访客 的价值进行准确地评估，可以将容易被忽略的一些隐含信息包含在算法之中，使网站主 可以准确地针对有价值的访客进行后续的跟踪业务行为，省去了网站主亲自评估访客价 值所花去的大量时间，同时也可以大大提高网站创造利益的效率。2、本申请可以对访客的价值评估结果进行柔性的处理，给出新访客是否有价值 的概率，以供网站主主观地判断，使评估结果更接近于人类的判断。本申请以新访客与历史访客之间的相似性作为价值判断的依据，并利用邻近算 法，可以对网站访客的价值进行人性化的评估，且将容易被忽略的一些隐含信息包含在 算法之中，使对访客价值的评估更接近于人类的判断，使网站主可以准确地针对有价值 的访客进行后续的跟踪业务行为，可以大大提高网站创造利益的效率。当然，实施本申请的任一产品必不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
图1为本申请实施例的一种网站访客价值评估方法流程7
图2为本申请实施例的一种建立标准集时的流程图；图3为本申请实施例的一种网站访客价值计算模型的构建流程图；图4为本申请实施例的一种访客价值评估方式示意图；图5为本申请实施例的一种网站访客价值评估系统结构图；图6为本申请实施例的一种监控单元结构图；图7为本申请实施例的一种模型训练单元结构图；图8为本申请实施例的一种评估单元结构图；图9为本申请实施例的另一种网站访客价值评估系统结构图。
具体实施例方式本申请利用了邻近算法(k-Nearest Neighbor algorithm)，并根据网站主对历史访
客数据的价值判断，可以人性化地估算出新访客的价值，从而使网站主可以针对有价值 的访客展开后续的业务行为，从而大大节省网站主的时间。以下结合附图，具体说明本申请。请参见图1，其为本申请实施例的一种网站访客价值评估方法流程图，其包括以 下步骤S101,建立一标准集，所述标准集中包括网站历史记录中一定量的访客数据。S103,根据所述标准集，构建网站访客价值的计算模型。S105,通过所述计算模型分别计算出新访客与所述标准集中所有历史访客的相 似值。S107，取出标准集中与新访客最相似的k个历史访客。S109，根据这k个历史访客的价值，评估该新访客的价值。S111，向网站主返回新访客的价值数据。对于步骤S101，在建立所述的标准集时可以通过两个过程来实现，如图2所 示，其包括S201,对网站进行监控，并采集一段时间内的访客数据，所述的访客数据包括 属性数据和业务行为数据。网站主可以在后台服务器中搭建一个监控系统，并且通过监控系统采集一段时 间内网站上的访客数据。而本申请的访客价值评估方法所需要的访客数据包括有属性数 据和业务行为数据。这里所说的属性数据是指访客的基本信息和访问网站的行为信息， 如访问时刻、访客地域(通过IP判断)、访问页面数、网站停留时间、重复来访次数等数 据。业务行为数据是指网站主对访客是否有价值的判断信息，即表示该历史访客是有价 值或无价值的数据。S203,将所采集的网站访客数据量化为布尔型，并形成所述标准集。为了可以建立一个简单计算模型，需要将所采集到的历史访客的属性数据和业 务行为数据进行量化处理。本实施例中是将对访客价值判断有用的数据量化为布尔型。 具体来说，就是将不同类型的数据进行统一规划，以便于后续的模型计算。请参见表1， 其给出了部分数据的量化准则
权利要求
1.一种网站访客价值评估系统，其特征在于，包括一监控单元，用于采集网站的访客信息，并选取一定量的访客数据以建立一标准集；一存储单元，与所述监控单元相连，用于存放所述标准集；一模型训练单元，与所述存储单元相连，用于根据所述标准集，构建网站访客价值 的计算模型；一计算单元，分别与所述存储单元及模型训练单元相连，用于通过所述计算模型计 算出新访客与所述标准集中所有访客的相似值；一评估单元，与所述计算单元相连，用于根据所述计算单元的计算结果，选取标准 集中与新访客最相似的k个访客，并根据这k个访客的价值，评估该新访客的价值； 一数据返回单元，与所述评估单元相连，用于返回新访客的价值数据。
2.如权利要求1所述的网站访客价值评估系统，其特征在于，所述监控单元又包括一数据采集子单元，用于采集一段时间内的访客数据，所述的访客数据包括属性数 据和业务行为数据；一量化子单元，与所述数据采集子单元相连，用于将所采集的网站访客数据量化为 布尔型，并形成所述标准集。
3.如权利要求1所述的网站访客价值评估系统，其特征在于，所述模型训练单元又包括一赋值子单元，与所述存储单元相连，用于为标准集中所有的访客数据赋予权重值。
4.如权利要求3所述的网站访客价值评估系统，其特征在于，所述计算模型的计算公 式为Σ W1*X1其中，W1为访客数据的权重值，X1为该条数据与标准集中访客的对应数据的对比参 数，相同为0，不同为1。
5.如权利要求1所述的网站访客价值评估系统，其特征在于，所述评估单元又进一步 包括一柔化子单元，用于对访客价值的判断结果进行柔化。
6.如权利要求5所述的网站访客价值评估系统，其特征在于，对新访客价值判断结果 的柔化准则是a%= 100% *V有效/(V有效+V非有效) b%= 100% *V非有效/(V有效+V非有效)其中，为新访客有价值的概率，为新访客无价值的概率，Via为k个访客中 有价值访客与新访客相似值的倒数和，k个访客中无价值访客与新访客相似值的 倒数和。
7.如权利要求1所述的网站访客价值评估系统，其特征在于，其还包括一潜在访客管 理单元，其与所述评估单元相连，用于储存有价值的新访客数据，并对有价值的新访客 数据进行标记。
8.如权利要求1所述的网站访客价值评估系统，其特征在于，其还包括一访客追踪单元，其与所述评估单元相连，用于建立有价值的新访客与网站主之间的实时通信通道。
9.一种网站访客价值评估方法，其特征在于，包括以下步骤建立一标准集，所述标准集中包括网站历史记录中一定量的访客数据；根据所述标准集，构建网站访客价值的计算模型；通过所述计算模型分别计算出新访客与所述标准集中所有访客的相似值；取出标准集中与新访客最相似的k个访客；根据这k个访客的价值，评估该新访客的价值；向网站主返回新访客的价值数据。
10.如权利要求9所述的网站访客价值评估方法，其特征在于，建立所述标准集具体 包括以下步骤对网站进行监控，并采集一段时间内的访客数据，所述的访客数据包括属性数据和 业务行为数据；将所采集的网站访客数据量化为布尔型，并形成所述标准集。
11.如权利要求9所述的网站访客价值评估方法，其特征在于，构建网站访客价值计 算模型具体包括步骤为标准集中所有的访客数据赋予权重值； 搭建新访客与所述标准集中访客的相似值计算公式Zw^X1 其中，W1为访客数据的权重值，X1为该条数据与标准集中访客的对应数据的对比参 数，相同为0，不同为1。
12.如权利要求9所述的网站访客价值评估方法，其特征在于，评估该新访客的价值 具体为当取出的k个访客中，有价值访客的数量大于无价值访客的数量，则判定新访客为 有价值的访客；当取出的k个访客中，有价值访客的数量小于无价值访客的数量，则判定新访客为 无价值的访客。
13.如权利要求9所述的网站访客价值评估方法，其特征在于，评估该新访客的价值 时对判断结果进行柔化。
14.如权利要求13所述的网站访客价值评估方法，其特征在于，对新访客价值判断结 果的柔化准则是a%= 100% *V有效/(V有效+V非有效) b%= 100% *V非有效/(V有效+V非有效)其中，为新访客有价值的概率，为新访客无价值的概率，Via为k个访客中 有价值访客与新访客相似值的倒数和，k个访客中无价值访客与新访客相似值的 倒数和。
15.如权利要求9所述的网站访客价值评估方法，其特征在于，k的值为7或9。
16.如权利要求9所述的网站访客价值评估方法，其特征在于，还包括步骤定期更 新所述标准集中的访客数据。
17.如权利要求9所述的网站访客价值评估方法，其特征在于，在对新访客的价值进 行评估之后还进一步包括步骤将有价值的新访客数据进行标记并储存。
18.如权利要求9所述的网站访客价值评估方法，其特征在于，在对新访客的价值进 行评估之后还进一步包括步骤建立有价值的新访客与网站主之间的实时通信通道。
全文摘要
本申请提出一种网站访客价值评估系统及方法，其方法包括以下步骤(1)，建立一标准集，所述标准集中包括网站历史记录中一定量的访客数据。(2)，根据所述标准集，构建网站访客价值的计算模型。(3)，通过所述计算模型分别计算出新访客与所述标准集中所有访客的相似值。(4)，取出标准集中与新访客最相似的k个访客。(5)，根据这k个访客的价值，评估该新访客的价值。(6)，向网站主返回新访客的价值数据。本申请可以对网站访客的价值进行人性化的评估，节约了网站主亲自评估访客价值所需的大量时间。
文档编号G06Q30/00GK102012902SQ20091017362
公开日2011年4月13日 申请日期2009年9月4日 优先权日2009年9月4日
发明者刘增光, 华炳阳, 吕开利, 孟超峰, 张征, 苏杰, 袁怀宾, 陈伟聪 申请人:阿里巴巴集团控股有限公司