互联网络平台的用户行为分析方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及互联网领域，特别是涉及一种互联网络平台的用户行为分析方法。
【背景技术】
[0002]随着互联网络的迅猛发展及广泛应用，网络用户的数量不断增多，互联网已经成为人们实现资源共享和信息交流的最重要传播媒介。用户对互联网的应用也逐渐从传统的浏览新闻、查询信息等方面向在线购物、求职应聘、社交网络、远程教育等各种应用扩展。网络的繁荣使得用户数据以爆炸式的方式增长，这些海量数据中，蕴含着巨大的价值。一方面，在用户对网站的服务质量要求越来越高的同时，商业网站等赢利性站点为了提高服务质量以获取用户的满意，需要通过分析用户的爱好来提供广告投放、热点推荐等服务以便获取最大的利润，它也与提高网站服务的效率和个性化程度极为相关，另一方面，政府等非赢利机构也需要分析用户构成与其网络行为上的特点来制定规划和支撑决策。
[0003]尽管对于用户行为数据处理的研宄在国内外均取得了很多研宄成果，但仍有一些重要的理论问题与关键技术有待研宄和突破。例如，如何实现用户行为数据的有效采集、用户行为数据的有效存储及其用户行为数据的有效计算与分析仍然没有比较好的解决方法。
【发明内容】
[0004]本发明提供的互联网络平台的用户行为分析方法，可以进行可视化展示或个性化推荐。
[0005]根据本发明的一方面，提供一种互联网络平台的用户行为分析方法，其特征在于，所述方法包括:
[0006]采集用户行为数据信息，所述用户行为数据信息包括日志数据信息；根据所述用户行为数据信息和模型参数信息进行建模得到用户行为模型；对所述用户行为模型进行分析，从而获取用户行为规律信息；根据所述用户行为规律信息进行可视化展示或个性化推荐。
[0007]本发明实施例提供的互联网络平台的用户行为分析方法，通过用户行为数据信息和模型参数信息进行建模得到用户行为模型，对用户行为模型进行分析获取用户行为规律信息，从而根据用户行为规律信息进行可视化展示或个性化推荐。
【附图说明】
[0008]图1为本发明实施例提供的互联网络平台的用户行为分析方法流程图；
[0009]图2为本发明实施例提供的另一互联网络平台的用户行为分析方法流程图。
【具体实施方式】
[0010]下面结合附图对本发明实施例提供的互联网络平台的用户行为分析方法进行详细描述。
[0011]图1为本发明实施例提供的互联网络平台的用户行为分析方法流程图。
[0012]参照图1，在步骤S101，采集用户行为数据信息，所述用户行为数据信息包括日志数据信息。
[0013]这里，日志数据信息是指记录关于用户访问和交互的信息，包括用户IP、用户名、浏览路径、请求时间和响应状态。
[0014]在步骤S102，根据所述用户行为数据信息和模型参数信息进行建模得到用户行为模型。
[0015]在步骤S103，对所述用户行为模型进行分析，从而获取用户行为规律信息。
[0016]在步骤S104，根据所述用户行为规律信息进行可视化展示或个性化推荐。
[0017]进一步地，所述模型参数信息包括:浏览时间信息、兴趣特点信息、访问内容信息和网站停留时间信息。
[0018]这里，模型参数是指建立用户行为模型所需的与用户行为数据相结合的标准化状态参数。
[0019]进一步地，所述方法还包括:
[0020]对所述用户行为规律信息进行分析得到推荐信息；
[0021]根据所述推荐信息向用户进行个性化推荐。
[0022]进一步地，所述用户行为规律信息包括用户兴趣信息、用户评价信息和网页关联信息，所述根据所述用户行为规律信息进行分析得到推荐信息包括:
[0023]对所述用户兴趣信息、所述用户评价信息和所述网页关联信息进行分析得到所述推荐信息。
[0024]进一步地，所述方法还包括:
[0025]根据所述推荐信息获取用户行为反馈信息，并将所述用户行为反馈信息存储在用户行为数据库中。
[0026]这里，通过基于用户行为的个性化推荐，采集用户群对于推荐信息的用户行为反馈信息，将所采集的用户行为反馈信息作为大型互联网络平台的用户行为数据库，实现实时更新的个性化推荐系统。
[0027]图2为本发明实施例提供的另一互联网络平台的用户行为分析方法流程图。
[0028]参照图2，在步骤S201，在大型互联网络平台上抓取用户行为数据。
[0029]在步骤S202，根据抓取的用户行为数据和模型参数构造用户行为模型。
[0030]在步骤S203，对用户行为模型进行分析获取用户行为规律信息，根据用户行为规律信息进行可视化展示或个性化推荐。
[0031]在步骤S204，通过用户行为分析得出推荐结果，根据用户的兴趣特点，综合用户对某一信息的评价，以及信息之间的关联性，向用户推荐他们感兴趣的信息和商品。
[0032]在步骤S205，通过基于用户行为的个性化推荐，采集用户群对于个性化推荐的用户行为反馈数据，将所采集的数据作为大型互联网络平台的用户行为数据库，实现实时更新的个性化推荐系统。
[0033]在步骤S206，通过用户行为可视化展示，实现数据可视化和信息可视化，使互联网络平台运营商能更加清楚地了解用户行为规律，从而更好地、更有效率地制定网络平台运营战略。
[0034]以上所述，仅为本发明的【具体实施方式】，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
【主权项】
1.一种互联网络平台的用户行为分析方法，其特征在于，所述方法包括: 采集用户行为数据信息，所述用户行为数据信息包括日志数据信息； 根据所述用户行为数据信息和模型参数信息进行建模得到用户行为模型； 对所述用户行为模型进行分析，从而获取用户行为规律信息； 根据所述用户行为规律信息进行可视化展示或个性化推荐。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型参数信息包括:浏览时间信息、兴趣特点信息、访问内容信息和网站停留时间信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括: 对所述用户行为规律信息进行分析得到推荐信息； 根据所述推荐信息向用户进行个性化推荐。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述用户行为规律信息包括用户兴趣信息、用户评价信息和网页关联信息，所述对所述用户行为规律信息进行分析得到推荐信息包括: 对所述用户兴趣信息、所述用户评价信息和所述网页关联信息进行分析得到所述推荐信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括: 根据所述推荐信息获取用户行为反馈信息，并将所述用户行为反馈信息存储在用户行为数据库中。
【专利摘要】本发明提供的互联网络平台的用户行为分析方法，包括：采集用户行为数据信息，所述用户行为数据信息包括日志数据信息；根据所述用户行为数据信息和模型参数信息进行建模得到用户行为模型；对所述用户行为模型进行分析，从而获取用户行为规律信息；根据所述用户行为规律信息进行可视化展示或个性化推荐。本发明可以进行可视化展示或个性化推荐。
【IPC分类】G06F17/30
【公开号】CN104978406
【申请号】CN201510317556
【发明人】王健, 张桂刚, 黄卫星, 吕骘, 姚琦, 叶墅锋
【申请人】中国科学院自动化研究所
【公开日】2015年10月14日
【申请日】2015年6月11日