申请/专利权人：南京龟兔赛跑软件研究院有限公司;青海数农科技有限公司

申请日：2024-06-06

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118296544A

主分类号：G06F18/2433

分类号：G06F18/2433;G06F18/213;G06Q30/0251

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开

摘要：本发明公开了面向公域流量运营的用户行为分析方法及装置，涉及用户行为分析技术领域，包括采集n组历史用户行为数据，n为大于1的整数；历史用户行为数据包括页面浏览次数、点击次数、停留时间以及评论点赞数量；预设行为评估阈值，根据n组历史用户行为数据计算对应的行为评估系数，将行为评估系数与行为评估阈值进行对比，判断是否生成评分异常指令，通过训练出预测异常运营策略类型的行为分析模型，根据实时采集的用户行为数据并计算出对应的行为评估系数与行为评估阈值进行对比，实时获取用户行为异常数据，并利用行为分析模型预测异常运营策略类型，利于运营团队更好地了解用户的流失情况和原因，针对性地采取措施进行用户挽留和转化。

主权项：1.面向公域流量运营的用户行为分析方法，其特征在于，包括：步骤1：采集n组历史用户行为数据，n为大于1的整数；所述历史用户行为数据包括页面浏览次数、点击次数、停留时间以及评论点赞数量；步骤2：预设行为评估阈值，根据n组历史用户行为数据计算对应的行为评估系数，将行为评估系数与行为评估阈值进行对比，判断是否生成评分异常指令，将评分异常指令对应的用户行为数据标记为用户行为异常数据；获取用户行为异常数据，训练出预测异常运营策略类型的行为分析模型；步骤3：实时采集用户行为数据，根据实时采集的用户行为数据计算行为评估系数，将行为评估系数与行为评估阈值进行对比，判断是否生成评分异常指令，若生产异常指令，则将实时用户行为异常数据输入行为分析模型，输出异常运营策略类型；步骤4：计算运营策略的协方差矩阵，根据协方差矩阵计算用户行为异常数据的Z-Score值；设置异常行为程度映射表，根据Z-Score值，获取对应的用户行为数据异常程度；步骤5：采集R组历史用户异常行为数据，R为大于1的整数，历史用户异常行为数据包括异常行为特征数据以及与异常行为特征数据对应的优化策略；异常行为特征数据包括异常运营策略类型和用户行为数据异常程度；步骤6：基于历史用户异常行为数据，训练出预测优化策略的运营优化模型；将实时异常行为特征数据输入运营优化模型，获取对应的优化策略编号，根据优化策略编号对应的优化方法对网站进行优化，若优化策略编号对应的为不可优化，则生成预警指令。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京龟兔赛跑软件研究院有限公司 青海数农科技有限公司 面向公域流量运营的用户行为分析方法及装置

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