一种用户行为分析方法和设备技术

本申请公开了一种用户行为分析方法和设备，包括：获取待处理的用户行为数据，并确定用于分析所述待处理的用户行为数据的规则集合，对所述规则集合中包含的规则进行划分，得到低效规则和非低效规则；针对所述低效规则和所述非低效规则，采用不同的运行模式对所述待处理的用户行为数据进行分析，得到分析结果，对于低效规则采用异步运行模式，对于非低效规则采用同步运行模式。在利用规则对用户行为进行分析时，对于不同类型的规则采用不同的运行模式，缩短使用低效规则分析用户行为所消耗的时间，进而使得用户行为分析的整体时间缩短，提升了用户行为的分析效率。

User behavior analysis method and device

The invention discloses a user behavior analysis method and apparatus, including: obtaining user behavior data to be processed, and determined for the analysis of user behavior data to be processed by a set of rules to classify the contained rules set of rules, are inefficient rules and non inefficient rules; the inefficient rules and the non efficiency rules, user behavior data using different modes of operation to be processed on the analysis results, the low rule uses the asynchronous mode for non synchronous operation mode by inefficient rules. The analysis of user behavior in the use of rules, for different types of rules with different modes of operation, shorten the consumption of inefficient use of user behavior analysis rules of time, thus the user behavior analysis to shorten the overall time, enhance the effect of the rate of user behavior analysis.

【技术实现步骤摘要】
一种用户行为分析方法和设备
本申请涉及互联网信息处理
，尤其涉及一种用户行为分析方法和设备。
技术介绍
随着互联网技术的飞速发展，越来越多的用户通过互联网平台执行各种与互联网相关联的业务，例如：网上支付业务、网上充值业务等等。随着互联网平台上业务需求及业务量的不断增加，在给人们的生产生活带来便利的同时，也带来了一定的风险。例如：用户的账户信息被非法用户盗取、用户的银行账号被非法用户窃取、非法用户冒充其他用户的身份进行欺诈等等，这些使得互联网平台中业务执行的安全性降低。为了提高互联网平台的安全性，提出建立互联网的风险监控识别平台，利用风险监控识别平台对用户行为进行监控，通过监控及时发现非法用户的非法行为。具体地，规则分析引擎获取用户行为，并将该用户行为转换成用户事件；规则分析引擎根据用户事件的特征筛选出用于分析该用户事件的规则集合，并利用该规则集合中包含的规则对该用户事件进行分析，得到分析结果。然而互联网业务的日益复杂，导致对风险监控识别的力度以及监控时效性的要求越来越高，进而使得用于对用户行为进行分析的规则数量也越来越多。经研究发现，随着规则数量的增加，利用规则对用户行为进行分析的耗时也不断增长。在实际应用中，分析耗时的增长会导致外部系统在调用用户行为时无法识别该用户行为是否存在风险，出现风险漏过的情形，进而使得系统的安全性能降低，影响用户体验。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供了一种用户行为分析方法和设备，用于解决目前存在的在使用规则对用户行为进行分析时出现的耗时较长的问题。一种用户行为分析方法，包括：获取待处理的用户行为数据，并确定用于分析所述待处理的用户行为数据的规则集合，其中，所述规则集合中包含至少一条规则；对所述规则集合中包含的规则进行划分，得到低效规则和非低效规则；针对所述低效规则和所述非低效规则，采用不同的运行模式对所述待处理的用户行为数据进行分析，得到分析结果，其中，对于所述低效规则采用异步运行模式，对于所述非低效规则采用同步运行模式。一种用户行为分析设备，包括：获取单元，用于获取待处理的用户行为数据，并确定用于分析所述待处理的用户行为数据的规则集合，其中，所述规则集合中包含至少一条规则；划分单元，用于对所述规则集合中包含的规则进行划分，得到低效规则和非低效规则；分析单元，用于针对所述低效规则和所述非低效规则，采用不同的运行模式对所述待处理的用户行为数据进行分析，得到分析结果，其中，对于所述低效规则采用异步运行模式，对于所述非低效规则采用同步运行模式。本申请有益效果如下：本申请实施例提供了一种用户行为分析方法，通过获取待处理的用户行为数据，并确定用于分析所述待处理的用户行为数据的规则集合，所述规则集合中包含至少一条规则；对所述规则集合中包含的规则进行划分，得到低效规则集和非低效规则集；针对所述低效规则和所述非低效规则，采用不同的运行模式对所述待处理的用户行为数据进行分析，得到分析结果，对于所述低效规则采用异步运行模式，对于所述非低效规则采用同步运行模式。这样，在利用规则对用户行为进行分析时，对于不同类型的规则采用不同的运行模式，缩短使用低效规则分析用户行为所消耗的时间，进而使得用户行为分析的整体时间缩短，提升了用户行为的分析效率。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例一提供的一种用户行为分析方法的流程示意图；图2为本申请实施例二提供的一种用户行为分析设备的结构示意图；图3为本申请实施例二提供的一种用户行为分析设备的结构示意图。具体实施方式为了实现本申请的目的，本申请实施例提供了一种用户行为分析方法和设备，通过获取待处理的用户行为数据，并确定用于分析所述待处理的用户行为数据的规则集合，所述规则集合中包含至少一条规则；对所述规则集合中包含的规则进行划分，得到低效规则和非低效规则；针对所述低效规则和所述非低效规则，采用不同的运行模式对所述待处理的用户行为数据进行分析，得到分析结果，对于所述低效规则采用异步运行模式，对于所述非低效规则采用同步运行模式。这样，在利用规则对用户行为进行分析时，对于不同类型的规则采用不同的运行模式，缩短使用低效规则分析用户行为所消耗的时间，进而使得用户行为分析的整体时间缩短，提升了用户行为的分析效率。需要说明的是，本申请实施例中所述的低效规则可以是指在设定时间周期内用于分析用户行为数据的频率低于设定阈值的规则，例如：规则1，假设在设定时间周期内，对于获取的用户行为数据，在进行用户行为数据分析时无需使用规则1，即规则1在设定时间周期内用于分析用户行为数据的频率为0，那么规则1可以被视为低效规则；也可以是指在设定时间周期分析用户行为数据的个数小于设定数值的规则，再例如：规则2，设定数值为10，假设在设定时间周期内，对于获取的用户行为数据，仅仅有两个用户行为数据需要使用规则2进行分析，显然，规则2也可以被视为低效规则；诸如此类，这里不再一一列举。下面结合说明书附图对本申请各个实施例作进一步地详细描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。实施例一图1为本申请实施例一提供的一种用户行为分析方法的流程示意图。所述方法可以如下所述。本申请实施例的执行主体可以是规则引擎服务器，也可以是风险监控识别平台，这里不做限定。步骤101：获取待处理的用户行为数据，并确定用于分析所述待处理的用户行为数据的规则集合。其中，所述规则集合中包含至少一条规则。在步骤101中，获取用户产生的用户行为数据，并基于风险分析的数据模型将获取到的用户行为数据转化成为设定格式的行为事件。这里设定格式可以是基于数据模型确定的，也可以是根据需要确定的，具体内容不做限定。针对得到的行为事件，通过规则路由的方式，从规则引擎服务器或者包含规则的数据库中筛选出与得到的行为事件相关联的规则，形成规则集合。此时得到的规则集合可以视为确定的用于分析所述待处理的用户行为数据的规则集合。这里所谓相关联的规则可以理解为用来分析行为事件的规则。步骤102：对所述规则集合中包含的规则进行划分，得到低效规则和非低效规则。在步骤102中，在得到用于分析待处理的用户行为数据的规则集合时，需要对规则集合中包含的规则进行分类，区分出规则集合中包含的低效规则和非低效规则。在本申请实施例中，区分规则集合中包含的低效规则和非低效规则的方式可以包含但不限以下两种：第一种方式：首先，确定所述规则集合中包含的每一个规则的运行特征。其中，所述运行特征至少包含规则修改时间、规则稽核量、规则类型中的一种。具体地，针对规则集合中包含的每一个规则，分别确定规则修改时间，即通过查看规则配置信息中规则修改时间，确定规则被修改的时间；确定规则在被修改之后的稽核量；以及规则对应的规则类型。这里的稽核量可以是指在利用规则对行为事件进行分析时，满足规则要求的行为事件的个数，稽核量越本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用户行为分析方法，其特征在于，包括：获取待处理的用户行为数据，并确定用于分析所述待处理的用户行为数据的规则集合，其中，所述规则集合中包含至少一条规则；对所述规则集合中包含的规则进行划分，得到低效规则和非低效规则；针对所述低效规则和所述非低效规则，采用不同的运行模式对所述待处理的用户行为数据进行分析，得到分析结果，其中，对于所述低效规则采用异步运行模式，对于所述非低效规则采用同步运行模式。

【技术特征摘要】
1.一种用户行为分析方法，其特征在于，包括：获取待处理的用户行为数据，并确定用于分析所述待处理的用户行为数据的规则集合，其中，所述规则集合中包含至少一条规则；对所述规则集合中包含的规则进行划分，得到低效规则和非低效规则；针对所述低效规则和所述非低效规则，采用不同的运行模式对所述待处理的用户行为数据进行分析，得到分析结果，其中，对于所述低效规则采用异步运行模式，对于所述非低效规则采用同步运行模式。2.如权利要求1所述的用户行为分析方法，其特征在于，对所述规则集合中包含的规则进行划分，得到低效规则，包括：确定所述规则集合中包含的每一个规则的运行特征，其中，所述运行特征至少包含规则修改时间、规则稽核量、规则类型中的一种；针对每一个规则的运行特征，执行以下操作：选择其中一个规则，并当选择的规则的运行特征满足设定的低效规则条件时，确定选择的规则为低效规则。3.如权利要求1所述的用户行为分析方法，其特征在于，对所述规则集合中包含的规则进行划分，得到低效规则，包括：根据预设的低效规则库，将所述规则集合中包含的规则与所述低效规则库中包含的低效规则进行比较；根据比较结果，筛选出所述规则集合中包含的低效规则。4.如权利要求3所述的用户行为分析方法，其特征在于，通过以下方式得到低效规则库：对于用户行为分析系统中的每一个规则，确定所述规则的运行特征；根据所述规则的运行特征，确定所述规则是否为低效规则；在确定所述规则为低效规则时，将所述规则写入低效规则库中。5.如权利要求4所述的用户行为分析方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述低效规则库中包含的低效规则的运行特征发生变化时，根据变化后的运行特征，确定是否将所述低效规则移除所述低效规则库；在确定将所述低效规则移除所述低效规则库时，更新所述低效规则库。6.一种用户行为分析设备，其特征在于，包括：获取单元，用于获取待处理的用户行...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆艳春，黄海，沈涛，陈锣斌，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY