一种基于熵值法的用户价值评分计算方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于熵值法的用户价值评分计算方法及系统，涉及网络技术领域。该方法包括以下步骤：从服务器采集用户的行为信息指标；选取部分行为信息指标构建指标体系，并对部分行为信息指标的数据进行标准化处理；对于指标体系中的任一个行为信息指标，计算任一个用户的行为信息指标对所有用户的行为信息指标的贡献度；计算该行为信息指标的权重；对于任一个用户，依据所有行为信息指标的权重和该用户的所有行为信息指标的贡献度，计算该用户的用户价值评分。本发明专利技术使用行为信息指标，并基于熵值法来计算用户价值评分，获得的行为信息指标的权重客观性强，以此方法获得的用户价值评分的准确性较好，对于营销业务有很强的针对性。

【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络
，具体是涉及一种基于熵值法的用户价值评分计算方法及系统。
技术介绍
随着网络直播行业的飞速发展，网络直播平台的业务范围日益扩大，而且提供的内容也更加丰富多彩，用户规模随之呈现飞速增长趋势。用户在平台上的各种消费行为，如赠送虚拟礼物和充值信息等，给平台带来了较好的经济效益，对平台的进一步发展具有良好的推动作用。因此，如何确定不同用户的用户价值评分，并依据该用户价值评分区分用户，方便营销人员针对不同用户，策划相应的营销方案和维系挽留策略，是一个迫切需要解决的问题。现有对用户区分的方法是通过层次分析法来评价用户的价值得分，但是，层次分析法是一种模拟人脑的决策方法，带有很强的主观性，因此得出的用户的价值得分的准确性较低。
技术实现思路
针对现有技术中存在的缺陷，本专利技术的主要目的在于提供一种基于熵值法的用户价值评分计算方法，本专利技术的另一目的在于提供一种基于熵值法的用户价值评分系统，通过选取部分用户的行为信息指标构建指标体系，使用该指标体系，并基于熵值法来计算用户价值评分，因此，行为信息指标的权重具有很强的客观性，以此方法可以定量地得到用户价值评分，而且获得的用户价值评分的准确性较好，对于营销业务具有很强的针对性。本专利技术提供一种基于熵值法的用户价值评分计算方法，包括以下步骤：S1.从服务器采集用户的行为信息指标；S2.选取部分行为信息指标构建指标体系，所述指标体系用于计算用户价值评分，并对所述部分行为信息指标的数据进行标准化处理；S3.对于所述指标体系中的任一个行为信息指标，计算任一个用户的行为信息指标对所有用户的行为信息指标的贡献度；S4.对于所述指标体系中的任一个行为信息指标，计算所述行为信息指标的权重；S5.对于任一个用户，依据所有所述行为信息指标的权重和该用户的所有所述行为信息指标的贡献度，计算该用户的用户价值评分。在上述技术方案的基础上，所述部分行为信息指标包括活跃度、消费能力和充值能力；所述活跃度包括观看时长、观看天数、观看房间数量和发送弹幕数量；所述消费能力包括赠送虚拟礼物数量和赠送虚拟礼物房间数量；所述充值能力包括充值金额、平均每次充值金额和充值天数。在上述技术方案的基础上，所述指标体系为初始化矩阵A＝(Xij)n×m，其中，Xij为所述指标体系中第i个用户的第j个行为信息指标的数据，其中i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,m，n和m均为正整数。在上述技术方案的基础上，步骤S2具体包括：将所述指标体系中的行为信息指标划分为正向指标和负向指标，所述正向指标的数据越大，用户价值评分越高；所述负向指标的数据越小，用户价值评分越低；分别对所述正向指标和负向指标进行归一化处理，对于正向指标： X i j ′ = X i j - m i n ( X 1 j , X 2 j , ... , X n j ) m a x ( X 1 j , X 2 j , ... , X n j ) - min ( X 1 j , X 2 j , ... , X n j ) , ]]>对于负向指标： X i j ′ = max ( X 1 j , X 2 j , ... , X n j ) - X i j m a x ( 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于熵值法的用户价值评分计算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.从服务器采集用户的行为信息指标；S2.选取部分行为信息指标构建指标体系，所述指标体系用于计算用户价值评分，并对所述部分行为信息指标的数据进行标准化处理；S3.对于所述指标体系中的任一个行为信息指标，计算任一个用户的行为信息指标对所有用户的行为信息指标的贡献度；S4.对于所述指标体系中的任一个行为信息指标，计算所述行为信息指标的权重；S5.对于任一个用户，依据所有所述行为信息指标的权重和该用户的所有所述行为信息指标的贡献度，计算该用户的用户价值评分。

【技术特征摘要】
1.一种基于熵值法的用户价值评分计算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.从服务器采集用户的行为信息指标；S2.选取部分行为信息指标构建指标体系，所述指标体系用于计算用户价值评分，并对所述部分行为信息指标的数据进行标准化处理；S3.对于所述指标体系中的任一个行为信息指标，计算任一个用户的行为信息指标对所有用户的行为信息指标的贡献度；S4.对于所述指标体系中的任一个行为信息指标，计算所述行为信息指标的权重；S5.对于任一个用户，依据所有所述行为信息指标的权重和该用户的所有所述行为信息指标的贡献度，计算该用户的用户价值评分。2.如权利要求1所述的一种基于熵值法的用户价值评分计算方法，其特征在于：所述部分行为信息指标包括活跃度、消费能力和充值能力；所述活跃度包括观看时长、观看天数、观看房间数量和发送弹幕数量；所述消费能力包括赠送虚拟礼物数量和赠送虚拟礼物房间数量；所述充值能力包括充值金额、平均每次充值金额和充值天数。3.如权利要求1所述的一种基于熵值法的用户价值评分计算方法，其特征在于：所述指标体系为初始化矩阵A＝(Xij)n×m，其中，Xij为所述指标体系中第i个用户的第j个行为信息指标的数据，其中i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,m，n和m均为正整数。4.如权利要求3所述的一种基于熵值法的用户价值评分计算方法，其特征在于，步骤S2具体包括：将所述指标体系中的行为信息指标划分为正向指标和负向指标，所述正向指标的数据越大，用户价值评分越高；所述负向指标的数据越小，用户价值评分越低；分别对所述正向指标和负向指标进行归一化处理，对于正向指标： X i j ′ = X i j - min ( X 1 j , X 2 j , ... , X n j ) max ( X 1 j , X 2 j , ... , X n j ) - min ( X 1 j , X 2 j , ... , X n j ) , ]]>对于负向指标： X i j ′ = max ( X 1 j , X 2 j , ... , X n j ) - X i j max ( X...

【专利技术属性】
技术研发人员：程晓歌，吴瑞诚，
申请(专利权)人：武汉斗鱼网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42