用于行为数据处理的方法、装置以及电子设备制造方法及图纸

本申请公开一种用于行为数据处理的方法、装置以及电子设备。该方法包括：本发明专利技术实施例中，通过统计指定用户在第一时间段内针对指定对象类型的多个行为数据；获取所述指定对象类型的所述多个行为数据的权重；根据所述多个行为数据以及所述每个行为数据的权重，计算所述指定用户对所述指定对象类型进行预设行为的行为特征值，以对所述指定用户的行为进行预测，实现了利用行为数据的权重对行为数据进行精细化处理，而且，可以通过行为数据的权重以及行为数据对用户的行为进行预测。

Methods, devices, and electronic devices for behavioral data processing

The present application discloses a method, a device, and an electronic device for behavioral data processing. The method includes: the embodiment of the invention, through the statistics user specified in the first time period for a specified object type data; obtaining the specified weight object type of the plurality of data; according to the plurality of data and the data for each weight calculation the specified user behavior on the default behavior of the specified object type value to the specified user behavior prediction, the weights using the behavior data of fine processing, the behavior data and can be predicted by weight behavior data and behavior data of user behavior.

【技术实现步骤摘要】
用于行为数据处理的方法、装置以及电子设备
本专利技术涉及计算机科学
，具体而言，涉及一种用于行为数据处理的方法、装置以及电子设备。
技术介绍
在互联网普及的时代，用户在互联网上的各种行为形成了行为数据，通过对行为数据进行统计、深入的分析及处理，可以以此来指导网站的运营工作，使企业了解用户需求，从而为用户提供合适的服务，进而使企业网站更好的运营下去。在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现现有技术中在对用户行为数据进行处理时不够全面精细，例如，在电商网站中，一种方式是只针对单一的影响因素对用户行为进行分析，这使得行为数据处理不够全面精细，进而造成对用户行为数据的分析不够准确。本专利技术实施例提出了一种用于行为数据处理的方法、装置以及电子设备。在所述
技术介绍
部分公开的上述信息仅用于加强对本专利技术的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种用于行为数据处理的方法、装置以及电子设备，利用行为数据的权重对行为数据进行精细化处理。本专利技术的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本专利技术的实践而习得。根据本专利技术的第一方面，提供一种用于行为数据处理的方法，其中，包括：统计指定用户在第一时间段内针对指定对象类型的多个行为数据；获取所述指定对象类型的所述多个行为数据的权重；根据所述多个行为数据以及所述每个行为数据的权重，计算所述指定用户对所述指定对象类型进行预设行为的行为特征值，以对所述指定用户的行为进行预测。根据一些实施例，获取所述指定对象类型的所述多个行为数据的权重，包括：查找第二时间段内针对所述指定对象类型中的对象完成所述预设行为的用户；对所述用户在所述第二时间段内的针对所述指定对象类型的多个行为数据进行统计，计算出完成一次所述预设行为的所述多个行为数据；根据计算出的完成一次所述预设行为的所述多个行为数据，获取到每个行为数据的权重。根据一些实施例，当查找第二时间段内针对所述指定对象类型完成所述预设行为的用户的数目为多个，所述方法还包括：对每个用户在所述第二时间段内针对所述指定对象类型的多个行为数据进行统计，计算出所述每个用户完成一次所述预设行为的所述多个行为数据；对所述多个用户完成一次所述预设行为的所述多个行为数据进行平均处理，获取到每个行为数据的权重。根据一些实施例，所述方法还包括：根据所述指定用户对所述指定对象类型进行预设行为的行为特征值以及实际结果，对所述指定对象类型的多个行为数据的权重进行调整。根据一些实施例，所述行为数据包括：浏览的次数、搜索的次数以及加购物车的次数中的至少一种。根据一些实施例，统计指定用户在第一时间段内针对所述指定对象类型的多个行为数据，包括：获取所述指定对象类型中包括的多个对象标识；分别统计出所述指定用户在第一时间段内针对所述多个对象标识的多个行为数据；对所述多个对象标识中对应的多个行为数据进行求和处理，获取到所述指定用户在所述第一时间段内针对所述指定对象类型的多个行为数据。根据本专利技术的第二方面，提供一种用于行为数据处理的装置，其中，包括：统计模块，用于统计指定用户在第一时间段内针对指定对象类型的多个行为数据；获取模块，用于获取所述指定对象类型的所述多个行为数据的权重；计算模块，用于根据所述多个行为数据以及所述每个行为数据的权重，计算所述指定用户对所述指定对象类型进行预设行为的行为特征值，以对所述指定用户的行为进行预测。根据一些实施例，所述获取模块，包括：查找单元，用于查找第二时间段内针对所述指定对象类型完成所述预设行为的用户；计算单元，用于对所述用户在所述第二时间段内的针对所述指定对象类型的所述多个行为数据进行统计，计算出完成一次所述预设行为的所述多个行为数据；获取单元，用于根据计算出的完成一次所述预设行为的所述多个数据，获取到每个行为数据的权重。根据一些实施例，当所述查找单元查找到第二时间段内针对所述指定对象类型完成所述预设行为的用户的数目为多个，所述计算单元，配置为对每个用户在所述第二时间段内的针对所述指定对象类型的所述多个行为数据进行统计，计算出所述每个用户完成一次所述预设行为的所述多个行为数据；所述获取单元，配置为对所述多个用户完成一次所述预设行为的所述多个行为数据进行平均处理，获取到每个行为数据的权重。根据一些实施例，所述装置还包括：调整模块，用于根据所述指定用户对所述指定对象类型进行预设行为的行为特征值以及实际结果，对所述指定对象类型的多个行为数据的权重进行调整。根据本专利技术的第三方面，提供一种用于行为数据处理的电子设备，其中，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的方法。根据本专利技术的第四方面，提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。本专利技术实施例中，通过统计指定用户在第一时间段内针对指定对象类型的多个行为数据；获取所述指定对象类型的所述多个行为数据的权重；根据所述多个行为数据以及所述每个行为数据的权重，计算所述指定用户对所述指定对象类型进行预设行为的行为特征值，以对所述指定用户的行为进行预测，实现了利用行为数据的权重对行为数据进行精细化处理，而且，可以通过行为数据的权重以及行为数据对用户的行为进行预测。附图说明通过参照附图详细描述其示例实施例，本专利技术的上述和其它目标、特征及优点将变得更加显而易见。图1是根据一示例性实施例示出的一种用于行为数据处理的方法的流程图。图2是根据一示例性实施例示出的一种获取指定对象类型的多个行为数据的权重的方法的流程图。图3是根据一示例性实施例示出一种用于行为数据处理的装置的结构图。图4是根据一示例性实施例示出一种用于行为数据处理的电子设备的计算机系统400的结构示意图。具体实施例现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而，示例实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例使得本专利技术将全面和完整，并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本专利技术的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本专利技术的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本专利技术的各方面。附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。图1是根据一示例性实施例示出的一种用于行为数据处理的方法的流程图。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于行为数据处理的方法，其特征在于，包括：统计指定用户在第一时间段内针对指定对象类型的多个行为数据；获取所述指定对象类型的所述多个行为数据的权重；根据所述多个行为数据以及所述每个行为数据的权重，计算所述指定用户对所述指定对象类型进行预设行为的行为特征值，以对所述指定用户的行为进行预测。

【技术特征摘要】
1.一种用于行为数据处理的方法，其特征在于，包括：统计指定用户在第一时间段内针对指定对象类型的多个行为数据；获取所述指定对象类型的所述多个行为数据的权重；根据所述多个行为数据以及所述每个行为数据的权重，计算所述指定用户对所述指定对象类型进行预设行为的行为特征值，以对所述指定用户的行为进行预测。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述指定对象类型的所述多个行为数据的权重，包括：查找第二时间段内针对所述指定对象类型中的对象完成所述预设行为的用户；对所述用户在所述第二时间段内的针对所述指定对象类型的多个行为数据进行统计，计算出完成一次所述预设行为的所述多个行为数据；根据计算出的完成一次所述预设行为的所述多个行为数据，获取到每个行为数据的权重。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，当查找到第二时间段内针对所述指定对象类型完成所述预设行为的用户的数目为多个，所述方法还包括：对每个用户在所述第二时间段内针对所述指定对象类型的多个行为数据进行统计，计算出所述每个用户完成一次所述预设行为的所述多个行为数据；对所述多个用户完成一次所述预设行为的所述多个行为数据进行平均处理，获取到每个行为数据的权重。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述指定用户对所述指定对象类型进行预设行为的行为特征值以及实际结果，对所述指定对象类型的多个行为数据的权重进行调整。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行为数据包括：浏览的次数、搜索的次数以及加购物车的次数中的至少一种。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，统计指定用户在第一时间段内针对所述指定对象类型的多个行为数据，包括：获取所述指定对象类型中包括的多个对象标识；分别统计出所述指定用户在第一时间段内针对所述多个对象标识的多个行为数据；对所述多个对象标识中对应的多个行为数据进行求和处理，获取到所述指定用户在所述第一时间段内针对所述指定对象类型的多个行为...

【专利技术属性】
技术研发人员：王博，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11