用户行为的分析方法、装置、介质和电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种用户行为的分析方法、装置、介质和电子设备。该用户行为的分析方法包括：获取用户在购物过程中的行为数据；基于所述行为数据，确定用户行为特征、与用户相关的品牌行为特征，以及用户和品牌之间的关联行为特征；根据所述用户行为特征、所述品牌行为特征和所述关联行为特征，确定用于分析用户行为的样本数据；基于预定时间段内用户实际的购物行为，确定所述样本数据中的正样本和负样本；根据所述正样本、所述负样本和预定的预测模型，对用户的行为进行分析预测。本发明专利技术能够基于对用户在购物过程中的行为数据的分析，快速准确地识别到与某个品牌相关联的不同类型的用户，进而能够实现精准的消息推送，以提高用户的购买转化率。

Analytical methods, devices, dielectrics and electronic devices for user behavior

The invention provides an analysis method, device, medium and electronic device for user behavior. \u8be5\u7528\u6237\u884c\u4e3a\u7684\u5206\u6790\u65b9\u6cd5\u5305\u62ec\uff1a\u83b7\u53d6\u7528\u6237\u5728\u8d2d\u7269\u8fc7\u7a0b\u4e2d\u7684\u884c\u4e3a\u6570\u636e\uff1b\u57fa\u4e8e\u6240\u8ff0\u884c\u4e3a\u6570\u636e\uff0c\u786e\u5b9a\u7528\u6237\u884c\u4e3a\u7279\u5f81\u3001\u4e0e\u7528\u6237\u76f8\u5173\u7684\u54c1\u724c\u884c\u4e3a\u7279\u5f81\uff0c\u4ee5\u53ca\u7528\u6237\u548c\u54c1\u724c\u4e4b\u95f4\u7684\u5173\u8054\u884c\u4e3a\u7279\u5f81\uff1b\u6839\u636e\u6240\u8ff0\u7528\u6237\u884c\u4e3a\u7279\u5f81\u3001\u6240\u8ff0\u54c1\u724c\u884c\u4e3a\u7279\u5f81\u548c\u6240\u8ff0\u5173\u8054\u884c\u4e3a\u7279\u5f81\uff0c\u786e\u5b9a\u7528\u4e8e\u5206\u6790\u7528\u6237\u884c\u4e3a Sample data; based on the actual shopping behavior of the user in a predetermined period of time, the positive and negative samples in the sample data are determined; according to the positive samples, the negative samples and the predetermined prediction model, the user's behavior is analyzed and predicted. The invention can quickly and accurately identify different types of users associated with a brand based on the analysis of the behavior data of users in the shopping process, and then realize accurate message push to improve the purchase conversion rate of users.

【技术实现步骤摘要】
用户行为的分析方法、装置、介质和电子设备
本专利技术涉及数据分析
，具体而言，涉及一种用户行为的分析方法、装置、介质和电子设备。
技术介绍
目前，互联网电商网站发展迅猛，无论是商品数量，还是活跃用户量，都增长到海量级别。对于各大品牌商而言，在推广自己的商品时，很难做到精准定位目标人群，往往大量的促销活动换来的只是很小的购买转化率。为了提高购买转化率，需要预测用户对某个品牌的购买行为，目前通常的做法是收集用户在较长时间内浏览商品、加购物车、加关注、下等行为，分析出用户所感兴趣的品牌，然后对用户进行标记。例如，一个用户频繁访问A品牌型号B5的产品，并且加入了购物车，同时发现该用户之前购买过A品牌型号B4的产品，那么就可以将这个用户标记为A品牌的高质量用户。虽然综合考虑了用户购物时的一些重点指标，比如浏览、加购、关注、下单等，但是在海量数据的环境下，这些特征依然不能准确反应出用户的真实意向，不具备足够的区分度，使用这种方法做预测，往往会筛选出大量的目标人群，并且一些规则指标不好界定，比如浏览多少次算潜在用户、下多少订单算核心用户，这些往往依赖于业务人员的主观经验。需要说明的是，在上述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户行为的分析方法，其特征在于，包括：获取用户在购物过程中的行为数据；基于所述行为数据，确定用户行为特征、与用户相关的品牌行为特征，以及用户和品牌之间的关联行为特征；根据所述用户行为特征、所述品牌行为特征和所述关联行为特征，确定用于分析用户行为的样本数据；基于预定时间段内用户实际的购物行为，确定所述样本数据中的正样本和负样本；根据所述正样本、所述负样本和预定的预测模型，对用户的行为进行分析预测。

【技术特征摘要】
1.一种用户行为的分析方法，其特征在于，包括：获取用户在购物过程中的行为数据；基于所述行为数据，确定用户行为特征、与用户相关的品牌行为特征，以及用户和品牌之间的关联行为特征；根据所述用户行为特征、所述品牌行为特征和所述关联行为特征，确定用于分析用户行为的样本数据；基于预定时间段内用户实际的购物行为，确定所述样本数据中的正样本和负样本；根据所述正样本、所述负样本和预定的预测模型，对用户的行为进行分析预测。2.根据权利要求1所述的用户行为的分析方法，其特征在于，基于所述行为数据，确定用户行为特征，包括：根据所述行为数据确定各个用户在购物过程中的行为向量，以及用于表示所述行为向量发生时间的时间向量；将所述行为向量和所述时间向量进行笛卡尔正交运算，并对运算结果进行统计分析处理，以得到所述用户行为特征。3.根据权利要求1所述的用户行为的分析方法，其特征在于，基于所述行为数据，确定与用户相关的品牌行为特征，包括：根据所述行为数据确定在用户购物过程中发生的与各个品牌相关的行为向量，以及用于表示所述行为向量发生时间的时间向量；将所述行为向量和所述时间向量进行笛卡尔正交运算，并对运算结果进行统计分析处理，以得到与用户相关的品牌行为特征。4.根据权利要求1所述的用户行为的分析方法，其特征在于，基于所述行为数据，确定用户和品牌之间的关联行为特征，包括：根据所述行为数据确定各个用户在购物过程中发生的与各个品牌相关的行为向量，以及用于表示所述行为向量发生时间的时间向量；将所述行为向量和所述时间向量进行笛卡尔正交运算，并对运算结果进行统计分析处理，以得到用户和品牌之间的关联行为特征。5.根据权利要求1所述的用户行为的分析方法，其特征在于，根据所述用户行为特征、所述品牌行为特征和所述关联行为特征，确定用于分析用户行为的样本数据，包括：将所述用户行为特征、所述品牌行为特征和所述关联行为特征按照商品的细分品类进行划分，以得到各个细分品类下的用户行为特征、品牌行为特征和关联行为特征；基于各个细分品类下的用户行为特征、品牌行为特征和关联行为特征，确定用于分析用户行为的样本数据。6.根据权利要求5所述的用户行为的分析方法，其特征在于，基于各个细分品类下的用户行为特征、品牌行为特征和关联行为特征，确定用于分析用户行为的样本数据，包括：根据所述各个细分品类下的用户行为特征、品牌行为特征和关联行为特征，确定目标品牌的各个用户类型下的用户；根据确定的所述目标品牌的各个用户类型下的用户，得到所述样本数据。7.根据权利要求6所述的用户行为的分析方法，其特征在于，根据所述各个细分品类下的用户行为特征、品牌行为...

【专利技术属性】
技术研发人员：周默，吴劲平，李凯东，张燕锋，
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