一种用户行为分析方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种用户行为分析方法，包括：分别获取第一用户在时间段内的第一行为信息以及第二用户在所述时间段内的第二行为信息；根据所述第一用户在所述时间段内的所述第一行为信息以及所述第二用户在所述时间段内的所述第二行为信息，计算在所述时间段内所述第一用户与所述第二用户之间的行为影响力；根据所述在所述时间段内所述第一用户与所述第二用户之间的行为影响力，确定在所述时间段内所述第一用户与所述第二用户之间的行为相似度。本发明专利技术实施例还公开了一种用户行为分析装置。采用本发明专利技术实施例，可以在时间线上动态地分析用户行为，从而提高用户行为分析的准确性。

User behavior analysis method and device

The embodiment of the invention discloses a user behavior analysis method, respectively: the first user access within the time period of the first and second user behavior information in the time period of the second behavior information; according to the first user in the period of the first line of information and the second user in the period of the second behavior information, calculation between the period of the first user and the second user behavior influence; according to between the time of the first user and the second user behavior influence, determine the behavior similarity between the in the time period of the first user and the second user. The embodiment of the invention also discloses a user behavior analysis device. By adopting the embodiment of the invention, the user behavior can be analyzed dynamically on the time line, so as to improve the accuracy of user behavior analysis.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电子
，尤其涉及一种用户行为分析方法和装置。
技术介绍
随着科学技术的发展，目前越来越多的用户使用智能穿戴设备，在完全陌生的环境中，用户希望使用智能穿戴设备关注身边的人，如果对方分享自己的用户行为，就可以使用智能穿戴设备中的微信、QQ等社交软件完成陌生人的行为分析和互动交流，从而达到了解对方过去做过什么，现在做什么以及将来会做什么，并确定多个用户之间的行为相似性。但是，现有大部分社交软件需要用户加入朋友圈或者查看其他用户简介才能了解身边的其他用户，没考虑到对陌生人社交的需求，并且这些软件没有在时间线上动态分析用户行为，因此，现有分析用户行为的方法准确性不高。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种用户行为分析方法和装置。可以在时间线上动态地分析用户行为，从而提高用户行为分析的准确性。本专利技术第一方面提供了一种用户行为分析方法，包括：分别获取第一用户在时间段内的第一行为信息以及第二用户在所述时间段内的第二行为信息；根据所述第一用户在所述时间段内的所述第一行为信息以及所述第二用户在所述时间段内的所述第二行为信息，计算在所述时间段内所述第一用户与所述第二用户之间的行为影响力；根据所述在所述时间段内所述第一用户与所述第二用户之间的行为影响力，确定在所述时间段内所述第一用户与所述第二用户之间的行为相似度。在第一方面的第一种可能的实现方式中，所述分别获取第一用户在时间段内的第一行为信息以及第二用户在所述时间段内的第二行为信息包括:分别获取所述第一用户的定位信息以及所述第二用户的定位信息；根据所述第一用户的定位信息以及所述第二用户的定位信息，分别获取第一用户在时间段内的第一行为信息以及第二用户在所述时间段内的第二行为信息。结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第一方面的第二种可能的实现方式中，所述根据所述第一用户的定位信息以及所述第二用户的定位信息，分别获取第一用户在时间段内的第一行为信息以及第二用户在所述时间段内的第二行为信息包括：根据所述第一用户的定位信息以及所述第二用户的定位信息，分别确定所述第一用户以及所述第二用户是否在预设范围内；若所述第一用户以及所述第二用户在所述预设范围内，则分别获取第一用户在时间段内的第一行为信息以及第二用户在所述时间段内的第二行为信息。在第一方面的第三种可能的实现方式中，所述根据所述第一用户在所述时间段内的所述第一行为信息以及所述第二用户在所述时间段内的所述第二行为信息，计算在所述时间段内所述第一用户与所述第二用户之间的行为影响力包括：将所述第一用户作为用户网络中的第一节点，以及将所述第二用户作为所述用户网络中的第二节点；基于所述第一用户在所述时间段内的所述第一行为信息以及所述第二用户在所述时间段内的所述第二行为信息，将所述第一节点转化为第一向量以及所述第二节点转化为第二向量；根据转化得到的所述第一向量以及所述第二向量，通过预设的行为影响力函数计算在所述时间段内所述第一用户与所述第二用户之间的行为影响力。结合第一方面以及第一方面的第三种可能的实现方式，在第一方面的第四种可能的实现方式中，所述根据所述第一用户在所述时间段内的所述第一行为信息以及所述第二用户在所述时间段内的所述第二行为信息，计算在所述时间段内所述第一用户与所述第二用户之间的行为影响力包括：根据所述第一行为信息确定在所述时间段内的目标时间点上所述第一用户执行目标事件的第一概率，以及根据所述第二行为信息确定在所述目标时间点上所述第二用户执行所述目标事件的第二概率；根据所述第一概率、所述第二概率以及预设的行为影响力函数，计算在所述目标时间点上的所述第一用户与所述第二用户之间的行为影响力。在第一方面的第五种可能的实现方式中，所述第一用户与所述第二用户之间的行为影响力包括所述第一用户对所述第二用户的行为影响力以及所述第二用户对所述第一用户的行为影响力，所述行为相似度其中，为在所述目标时间点上所述第一用户对所述第二用户的行为影响力，为在所述目标时间点上所述第二用户对所述第一用户的行为影响力，θαβ为比例系数，ωαβ为所述第一用户与所述第二用户之间的影响力强度函数。相应地，本专利技术第二方面提供了一种用户行为分析装置，包括：信息获取模块，用于分别获取第一用户在时间段内的第一行为信息以及第二用户在所述时间段内的第二行为信息；信息计算模块，用于根据所述第一用户在所述时间段内的所述第一行为信息以及所述第二用户在所述时间段内的所述第二行为信息，计算在所述时间段内所述第一用户与所述第二用户之间的行为影响力；信息确定模块，用于根据所述在所述时间段内所述第一用户与所述第二用户之间的行为影响力，确定在所述时间段内所述第一用户与所述第二用户之间的行为相似度。在第二方面的第一种可能的实现方式中，所述信息获取模块包括:第一获取单元，用于分别获取所述第一用户的定位信息以及所述第二用户的定位信息；第二获取单元，用于根据所述第一用户的定位信息以及所述第二用户的定位信息，分别获取第一用户在时间段内的第一行为信息以及第二用户在所述时间段内的第二行为信息。结合第二方面的第一种可能的实现方式，在第二方面的第二种可能的实现方式中，所述第二获取单元具体用于：根据所述第一用户的定位信息以及所述第二用户的定位信息，分别确定所述第一用户以及所述第二用户是否在预设范围内；若所述第一用户以及所述第二用户在所述预设范围内，则分别获取第一用户在时间段内的第一行为信息以及第二用户在所述时间段内的第二行为信息。在第二方面的第三种可能的实现方式中，所述信息计算模块具体用于：将所述第一用户作为用户网络中的第一节点，以及将所述第二用户作为所述用户网络中的第二节点；基于所述第一用户在所述时间段内的所述第一行为信息以及所述第二用户在所述时间段内的所述第二行为信息，将所述第一节点转化为第一向量以及所述第二节点转化为第二向量；根据转化得到的所述第一向量以及所述第二向量，通过预设的行为影响力函数计算在所述时间段内所述第一用户与所述第二用户之间的行为影响力。结合第二方面以及第二方面的第三种可能的实现方式，在第二方面的第四种可能的实现方式中，所述信息计算模块具体用于：根据所述第一行为信息确定在所述时间段内的目标时间点上所述第一用户执行目标事件的第一概率，以及根据所述第二行为信息确定在所述目标时间点上所述第二用户执行所述目标事件的第二概率；根据所述第一概率、所述第二概率以及预设的行为影响力函数，计算在所述目标时间点上的所述第一用户与所述第二用户之间的行为影响力。在第二方面的第五种可能的实现方式中，所述第一用户与所述第二用户之间的行为影响力包括所述第一用户对所述第二用户的行为影响力以及所述第二用户对所述第一用户的行为影响力，所述行为相似度其中，为在所述目标时间点上所述第一用户对所述第二用户的行为影响力，为在所述目标时间点上所述第二用户对所述第一用户的行为影响力，θαβ为比例系数，ωαβ为所述第一用户与所述第二用户之间的影响力强度函数。实施本专利技术实施例，首先分别获取第一用户在时间段内的第一行为信息以及第二用户在所述时间段内的第二行为信息；然后根据所述第一用户在所述时间段内的所述第一行为信息以及所述第二用户在所述时间段内的所述第二行为信息，计算在所述时本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用户行为分析方法，其特征在于，所述方法包括：分别获取第一用户在时间段内的第一行为信息以及第二用户在所述时间段内的第二行为信息；根据所述第一用户在所述时间段内的所述第一行为信息以及所述第二用户在所述时间段内的所述第二行为信息，计算在所述时间段内所述第一用户与所述第二用户之间的行为影响力；根据所述在所述时间段内所述第一用户与所述第二用户之间的行为影响力，确定在所述时间段内所述第一用户与所述第二用户之间的行为相似度。

【技术特征摘要】
1.一种用户行为分析方法，其特征在于，所述方法包括：分别获取第一用户在时间段内的第一行为信息以及第二用户在所述时间段内的第二行为信息；根据所述第一用户在所述时间段内的所述第一行为信息以及所述第二用户在所述时间段内的所述第二行为信息，计算在所述时间段内所述第一用户与所述第二用户之间的行为影响力；根据所述在所述时间段内所述第一用户与所述第二用户之间的行为影响力，确定在所述时间段内所述第一用户与所述第二用户之间的行为相似度。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别获取第一用户在时间段内的第一行为信息以及第二用户在所述时间段内的第二行为信息包括:分别获取所述第一用户的定位信息以及所述第二用户的定位信息；根据所述第一用户的定位信息以及所述第二用户的定位信息，分别获取第一用户在时间段内的第一行为信息以及第二用户在所述时间段内的第二行为信息。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一用户的定位信息以及所述第二用户的定位信息，分别获取第一用户在时间段内的第一行为信息以及第二用户在所述时间段内的第二行为信息包括：根据所述第一用户的定位信息以及所述第二用户的定位信息，分别确定所述第一用户以及所述第二用户是否在预设范围内；若所述第一用户以及所述第二用户在所述预设范围内，则分别获取第一用户在时间段内的第一行为信息以及第二用户在所述时间段内的第二行为信息。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一用户在所述时间段内的所述第一行为信息以及所述第二用户在所述时间段内的所述第二行为信息，计算在所述时间段内所述第一用户与所述第二用户之间的行为影响力包括：将所述第一用户作为用户网络中的第一节点，以及将所述第二用户作为所述用户网络中的第二节点；基于所述第一用户在所述时间段内的所述第一行为信息以及所述第二用户在所述时间段内的所述第二行为信息，将所述第一节点转化为第一向量以及所述第二节点转化为第二向量；根据转化得到的所述第一向量以及所述第二向量，通过预设的行为影响力函数计算在所述时间段内所述第一用户与所述第二用户之间的行为影响力。5.如权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一用户在所述时间段内的所述第一行为信息以及所述第二用户在所述时间段内的所述第二行为信息，计算在所述时间段内所述第一用户与所述第二用户之间的行为影响力包括：根据所述第一行为信息确定在所述时间段内的目标时间点上所述第一用户执行目标事件的第一概率，以及根据所述第二行为信息确定在所述目标时间点上所述第二用户执行所述目标事件的第二概率；根据所述第一概率、所述第二概率以及预设的行为影响力函数，计算在所述目标时间点上的所述第一用户与所述第二用户之间的行为影响力。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一用户与所述第二用户之间的行为影响力包括所述第一用户对所述第二用户的行为影响力以及所述第二用户对所述第一用户的行为影响力，所述行为相似度λαβ(t)=11+e-(γαβt+δαβt)+θαβΣtiαβ<tωαβe-ωαβ(t-tiαβ),]]>其中，为在所述目标时...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘群，刘荣鑫，彭莱，张振，孙红涛，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆;50