基于大数据的用户信息处理方法技术

本发明专利技术提供了一种基于大数据的用户信息处理方法，该方法包括：对网站日志数据进行处理后，提取交易业务，通过聚类得到推荐候选集合；通过用户的当前会话获取当前行为特征，将行为特征与聚类后的集合进行计算，确定推荐列表。本发明专利技术提出了一种基于大数据的用户信息处理方法，基于文本特征挖掘用户兴趣，并准确跟踪用户在访问电商网站的过程中的需求变化，为用户提供有效的内容个性化推送。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及大数据挖掘，特别涉及一种基于大数据的用户信息处理方法。
技术介绍
互联网技术日新月异的发展，以及计算机的普及，造就了巨大数量网民的同时，也正逐步的改变着人们的生活方式，网上购物便是其中之一。良好的用户体验成为了电商网站经营者的重要研发项目。如何为用户提供更优质的信息和服务对电商网站至关重要，优质的服务能很好的抓住用户，降低用户的流失率同时，可以吸引新的用户加入。而优质信息的提供就包括主动的向用户推荐他们潜在需求的商品。就目前电商网站运行的实际情况来看，电商站点在有针对性地提供产品和服务信息方面做得不够，用户不能快速地获得所需信息；并且电商网站不能快捷地帮助用户在其站点上找到感兴趣的产品和服务，用户很容易产生转向访问其它站点的动机。电商网站个性化推荐根据用户的喜好、历史访问留下的信息以及其他相似用户的相关信息，已经成为当前电商中的热门研究领域之一。此外，传统的个性化推荐算法在实际的应用中具备良好的性能，但是当用户真正的浏览电商网站的过程中，需求会发生一定的变化，而现有方案对这种变化的跟踪并不精确。从而无法提升推荐满意度。
技术实现思路
为解决上述现有技术所存在的问题，本专利技术提出了一种基于大数据的用户信息处理方法，包括：对网站日志数据进行处理后，提取交易业务，通过聚类得到推荐候选集合；通过用户的当前会话获取当前行为特征，将行为特征与聚类后的集合进行计算，确定推荐列表。r>优选地，在经过数据过滤后，将网站日志转化成一系列的交易业务文本页面集，将文本页面集用特征词集进行表示，即提取页面文本中代表主题含义的关键词组成的特征词集，该提取特征词集的过程包括提取特征词条、计算特征词条的权值以及选择特征词条；其中，用于聚类的交易业务是推荐候选集合，该集合中的每一个交易业务均由一系列页面组成，代表用户的兴趣特征和浏览的商品；当前用户会话被进行特征化后与该候选集合进行相似性计算，计算后得到最大相似的交易业务集后，将其包含的页面推荐至当前用户；优选地，所述提取特征词条之前，通过以下过程完成分词：定义标注集合，建立语料词库，将被标注好的语料以及人工设置的特征模板作为机器学习工具的输入，机器学习的结果输出特征集，该特征集用于对未被标记的文本进行标记，最后用得到的标记对该文本进行分割；设C＝{c1,c2…cn本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于大数据的用户信息处理方法，其特征在于，包括：对网站日志数据进行处理后，提取交易业务，通过聚类得到推荐候选集合；通过用户的当前会话获取当前行为特征，将行为特征与聚类后的集合进行计算，确定推荐列表。

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的用户信息处理方法，其特征在于，包括：
对网站日志数据进行处理后，提取交易业务，通过聚类得到推荐候选集合；
通过用户的当前会话获取当前行为特征，将行为特征与聚类后的集合进行计算，确定推荐列表。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在经过数据过滤后，将网站日志转化成一系列的交易业务文本页面集，将文本页面集用特征词集进行表示，即提取页面文本中代表主题含义的关键词组成的特征词集，该提取特征词集的过程包括提取特征词条、计算特征词条的权值以及选择特征词条；
其中，用于聚类的交易业务是推...

【专利技术属性】
技术研发人员：董政，吴文杰，陈露，李学生，
申请(专利权)人：成都陌云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51