一种用户行为评价方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用户行为评价方法、装置及系统，该方法包括：服务器获取用户请求日志，根据所述用户请求日志记录的用户操作行为生成用户行为日志；根据所述用户行为日志统计所述用户的操作行为；根据用户的操作行为的统计结果确定评分，以利用所述评分对所述用户进行行为评价。利用本发明专利技术，能够自动、快速地分离有效的用户行为及其影响权重，具有很强的自动化和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及网络信息分析与数据挖掘
，特别是涉及一种用户评价方法、装置及系统。
技术介绍
随着计算机网络的不断发展，网络信息成为日常生活中的重要组成部分，互联网以及成为人们获取信息、交流沟通的重要场所。用户可以在各种主题的论坛中发布信息、获取信息、交流经验等，在这些海量的帖子蕴含着巨大的潜在价值。同样，发布帖子的用户也同样具有相应的价值。现有用户行为评价的方法，基本上是基于有限的数据量，采用主动降维、人工抽取权重因子的方式。但是，该方式需要的人工量大，而且不利于自动化、快速的迭代。
技术实现思路
本专利技术主要解决的技术问题是提供一种用户行为评价方法、装置及系统，能够快速根据论坛帖子的相关信息对用户行为进行评价。为解决上述技术问题，本专利技术采用的一个技术方案是：提供一种用户行为评价方法，所述方法包括：服务器获取用户请求日志，根据所述用户请求日志记录的用户操作行为生成用户行为日志；根据所述用户行为日志统计所述用户的操作行为；根据用户的操作行为的统计结果确定评分，以利用所述评分对所述用户进行行为评价。其中，所述根据所述用户行为日志统计所述用户的操作行为的步骤具体为：根据所述用户行为日志确定用于评价用户行为的因子，并计算各因子的相关系数矩阵，以保留相关性满足第一预设条件的因子；计算保留下来的各因子的贡献率；以及根据计算得到的保留下来的各因子的贡献率，确定各因子的累积贡献率，以统计所述用户的操作行为。其中，根据所述用户行为日志确定用于评价用户行为的因子，并计算各因子的相关系数矩阵，以保留相关性满足第一预设条件的因子的步骤之后，所述方法还包括：对保留下来的因子进行检验统计量KMO的检测，以保留相关性满足第二预设条件的因子。其中，所述根据计算得到的保留下来的各因子的贡献率，确定各因子的累积贡献率，以统计所述用户的操作行为的步骤具体为：根据计算得到的保留下来的各因子的贡献率，确定各因子的累积贡献率；计算各因子的载荷矩阵，获得各主成分因子的权重向量，以统计所述用户的操作行为；所述根据用户的操作行为的统计结果确定评分，以利用所述评分对所述用户进行行为评价的步骤具体为：根据用户的操作行为的统计结果以及所述权重向量确定评分，以利用所述评分对所述用户进行行为评价。其中，所述方法还包括：将评分满足第四预定条件的用户的用户信息/用户行为发送至另一服务器，使所述另一服务器对所述用户信息/用户行为进行分析以获取相关信息。其中，所述方法还包括：根据所述用户行为的评价结果进行排序，以确定置信阈值；其中，所述置信阈值用于预测所述用户接下来的用户生成内容是否属于有价值的信息。为解决上述技术问题，本专利技术采用的另一个技术方案是：提供一种用户行为评价装置，所述装置包括：获取模块，用于获取用户请求日志，根据所述用户请求日志记录的用户操作行为生成用户行为日志；统计模块，用于对所述获取模块生成的用户行为日志进行统计而得到所述用户的操作行为；评价模块，用于根据所述统计模块得到的所述用户的操作行为的统计结果确定评分，以利用所述评分对所述用户进行行为评价。其中，所述统计模块用于根据该用户行为日志确定用于评价用户行为的因子，并计算各因子的相关系数矩阵，以保留相关性满足预设条件的因子；根据用户行为日志确定用于评价用户行为的因子，并根据各因子的相关系数矩阵提取相关性较强的因子，过滤掉相关性较低的因子；计算保留下来的各因子的贡献率；以及根据计算得到的保留下来的各因子的贡献率，确定各因子的累积贡献率，以统计所述用户的操作行为。其中，所述统计模块根据计算得到的保留下来的各因子的贡献率，确定各因子的累积贡献率；根据所述各因子的累积贡献率获得各主成分因子的权重向量；所述评价模块用于根据用户的操作行为的统计结果以及所述权重向量确定评分，以利用所述评分对所述用户进行行为评价。为解决上述技术问题，本专利技术采用的另一个技术方案是：提供一种用户行为评价系统，所述系统包括第一服务器和第二服务器，其中，所述第一服务器包括：获取模块，用于获取用户请求日志，根据所述用户请求日志记录的用户操作行为生成用户行为日志；统计模块，用于对所述获取模块生成的用户行为日志进行统计而得到所述用户的操作行为；评价模块，用于根据所述统计模块得到的所述用户的操作行为的统计结果确定评分，以利用所述评分对所述用户进行行为评价；以及传送模块，用于发送包括所述用户评分的用户信息至所述第二服务器，使所述第二服务器对所述用户信息进行分析以确定相关信息。本专利技术的有益效果是：本专利技术提供的一种用户行为评价方法、装置及系统，通过对根据用户请求日志记录的用户操作行为生成的用户行为日志统计用户的操作行为，并根据用户的操作行为的统计结果确定评分，以利用评分对所述用户进行行为评价，从而自动、快速地分离有效的用户行为及其影响权重，具有很强的自动化和鲁棒性。附图说明图1是本专利技术一种用户行为评价方法的第一实施方式的流程图；图2是图1所示的一种用户行为评价方法中统计用户操作行为的方法的流程图；图3是本专利技术一种用户行为评价方法的第二实施方式的流程图；图4是本专利技术一种用户行为评价装置的第一实施方式的结构示意图；图5是本专利技术一种用户行为评价装置的第二实施方式的结构示意图；图6是本专利技术一种用户行为评价系统一实施方式的结构示意图。具体实施方式首先，对本专利技术实施方式中出现的相关技术名词进行解释说明。KMO检测，检验统计量(Kaiser-Meyer-Olkin)检测，KMO是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标。KMO统计量是取值在0和1之间。当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时，KMO值接近1。KMO值越接近于1，意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析；当所有变量间的简单相关系数平方和接近0时，KMO值接近0.KMO值越接近于0，意味着变量间的相关性越弱，原有变量越不适合作因子分析。Kaiser给出了常用的KMO度量标准：0.9以上表示非常适合；0.8表示适合；0.7表示一般；0.6表示不太适合；0.5以下表示极不适合。球形检测，又称巴特利特球形检验，是一种检验各个变量之间相关性程度的检验方法。一般在做因子分析之前都要进行巴特利特球形检验，用于判断变量是否适合用于做因子分析。巴特利特球形检验是以变量的相关系数矩阵为出发点的。它的零假设相关系数矩阵是一个单位阵，即相关系数矩阵对角线上的所有元素都是1，所有非对角线上的元素都为零。巴特利特球形检验的统计量是根据相关系数矩阵的行列式得到的，如果该值较大，且其对应的相伴概率值小于用户心中的显著性水平，那么应该拒绝零假设，认为相关系数不可能是单位阵，即原始变量之间存在相关性，适合于作因子分析，相反不适合作因子分析。下面结合附图和实施方式对本专利技术进行详细说明。请参阅图1，为本专利技术一种用户行为评价方法的第一实施方式的流程图，该实施方式示出的方法包括：步骤S10：服务器获取用户请求日志，根据该用户请求日志记录的用户操作行为生成用户行为日志。其中，该用户行为日志记录了用户对应用程序各个功能点的操作行为记录，包括功能点、操作时间和操作时长等信息。用户登录服务器运行的论坛等信息发布平台发布帖子，发布的帖子通常包括标题、内容、发布者的身份信息ID，例如，用户名、用户的网络地址等。并本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用户行为评价方法，其特征在于，所述方法包括：服务器获取用户请求日志，根据所述用户请求日志记录的用户操作行为生成用户行为日志；根据所述用户行为日志统计所述用户的操作行为；根据用户的操作行为的统计结果确定评分，以利用所述评分对所述用户进行行为评价。

【技术特征摘要】
1.一种用户行为评价方法，其特征在于，所述方法包括：服务器获取用户请求日志，根据所述用户请求日志记录的用户操作行为生成用户行为日志；根据所述用户行为日志统计所述用户的操作行为；根据用户的操作行为的统计结果确定评分，以利用所述评分对所述用户进行行为评价。2.根据权利要求1所述的用户行为评价方法，其特征在于，所述根据所述用户行为日志统计所述用户的操作行为的步骤具体为：根据所述用户行为日志确定用于评价用户行为的因子，并计算各因子的相关系数矩阵，以保留相关性满足第一预设条件的因子；计算保留下来的各因子的贡献率；以及根据计算得到的保留下来的各因子的贡献率，确定各因子的累积贡献率，以统计所述用户的操作行为。3.根据权利要求2所述的用户行为评价方法，其特征在于，根据所述用户行为日志确定用于评价用户行为的因子，并计算各因子的相关系数矩阵，以保留相关性满足第一预设条件的因子的步骤之后，所述方法还包括：对保留下来的因子进行检验统计量KMO的检测，以保留相关性满足第二预设条件的因子。4.根据权利要求2所述的用户行为评价方法，其特征在于，所述根据计算得到的保留下来的各因子的贡献率，确定各因子的累积贡献率，以统计所述用户的操作行为的步骤具体为：根据计算得到的保留下来的各因子的贡献率，确定各因子的累积贡献率；计算各因子的载荷矩阵，获得各主成分因子的权重向量，以统计所述用户的操作行为；所述根据用户的操作行为的统计结果确定评分，以利用所述评分对
\t所述用户进行行为评价的步骤具体为：根据用户的操作行为的统计结果以及所述权重向量确定评分，以利用所述评分对所述用户进行行为评价。5.根据权利要求1所述的用户行为评价方法，其特征在于，所述方法还包括：将评分满足第四预定条件的用户的用户信息/用户行为发送至另一服务器，使所述另一服务器对所述用户信息/用户行为进行分析以获取相关信息。6.根据权利要求1所述的用户行为评价方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述用户行为的...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈方毅，高家栋，苏利祥，
申请(专利权)人：厦门美柚信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35