The invention discloses a user behavior analysis method based on Bayesian classification algorithm, which includes the following steps: S1 collects user operation records; S2 analyses user operation records, calculates the occurrence probability of each user operation and the conditional probability of each user operation, so as to train Bayesian classifier for judging user's next operation according to current user operation; and S3 directs Bayesian classifier for judging user's next operation according to current user operation. The classifier inputs a user's current operation to determine the user's next operation; S4 repeats the user's current operation with the user's next operation until the user's next operation is a designated end operation and obtains the user's behavior sequence. It has brought into play the advantages of a large number of data samples and improved the accuracy and efficiency of analysis.
【技术实现步骤摘要】
一种基于贝叶斯分类算法的用户行为分析方法
本专利技术涉及数据分析
,具体涉及一种基于贝叶斯分类算法的用户行为分析方法
技术介绍
当今的服务业非常重视服务流程的优化,其中常会利用到用户行为分析的结果作为优化的依据。传统做用户行为分析多数靠人工进行分析,效率低下,在用户行为数据量较小的时候,尚能满足需求,但同时也带来了结果不够精确的问题;然而随着我国电子商务的发展,越来越多的用户采取通过网页、手机APP等便捷形式接受服务,这其行为数据也更容易被获取和记录,这就使得用户行为数据的来源以及数据量都得以海量增加,而人工分析的方式根本无法很好的利用好大量数据样本,现亟需可以充分发挥大量数据样本的优势,提高分析效率和分析准确性的用户行为分析方法。
技术实现思路
本专利技术意在提供一种用户行为分析方法,发挥大量数据样本的优势,提高分析效率和分析准确性。本专利技术中的基于贝叶斯分类算法的用户行为分析方法,包括以下内容:S1采集用户操作记录;S2分析用户操作记录,计算各个用户操作的发生概率以及各个用户操作间的条件概率,以训练用于根据当前用户操作判断用户的下一操作的贝叶斯分类器;S3向贝叶斯分类器所述输入一用户当前操作判断用户的下一操作;S4以所述用户的下一操作为用户当前操作,重复步骤S3,直至用户下一操作为指定结束操作,得到用户行为序列。通过本方法,以已知的用户操作行为作为样本,可以计算出每个用户操作的发生概率和条件概率,这两类概率是贝叶斯分类器用于预测用户下一操作的基础,本专利中的“训练”即通过对所有样本的概率计算最终得到贝叶斯分类器,该分类器可以在得知当前概率的情况下计 ...
【技术保护点】
1.一种基于贝叶斯分类算法的用户行为分析方法,其特征在于:包括以下步骤:S1采集用户操作记录;S2分析用户操作记录,计算各个用户操作的发生概率以及各个用户操作间的条件概率,以训练用于根据当前用户操作判断用户的下一操作的贝叶斯分类器;S3向贝叶斯分类器所述输入一用户当前操作判断用户的下一操作;S4以所述用户的下一操作用户当前操作,重复步骤S3,直至用户下一操作为指定结束操作,得到用户行为序列。
【技术特征摘要】
1.一种基于贝叶斯分类算法的用户行为分析方法,其特征在于:包括以下步骤:S1采集用户操作记录;S2分析用户操作记录,计算各个用户操作的发生概率以及各个用户操作间的条件概率,以训练用于根据当前用户操作判断用户的下一操作的贝叶斯分类器;S3向贝叶斯分类器所述输入一用户当前操作判断用户的下一操作;S4以所述用户的下一操作用户当前操作,重复步骤S3,直至用户下一操作为指定结束操作,得到用户行为序列。2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯分类算法的用户行为分析方法,其特征在于:步骤S1中,通过应用性能管理系统调取用户使用应用程序时所调取的接口,以表征用户操作记录。3.根据权利要求2所述的基于贝叶斯分类算法的用户行为分析方法,其特征在于:步骤S2中,通过...
【专利技术属性】
技术研发人员:杨斌,
申请(专利权)人:重庆富民银行股份有限公司,
类型:发明
国别省市:重庆,50
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