【技术实现步骤摘要】
一种基于聚类分析的开放平台皮肤布局方法和系统
一种基于聚类分析的开放平台皮肤布局方法和系统，用于合理布局皮肤，属于聚类等
技术介绍
用户画像：用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待联结起来。作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。皮肤：这里的皮肤是指对应应用的主题，颜色背景，界面布局等。聚类分析：聚类是一种涉及数据点分组的机器学习技术。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到特定的组中。理论上，同一组中的数据点应具有相似的属性或特征，而不同组中的数据点应具有较大差异的属性或特征。聚类是无监督学习的一种方法，也是用于许多领域中统计数据分析的常用技术。所谓非监督学习，就是数据是没有类别标记的，算法要从对原始数据的探索中提取出一定的规律。而聚类分析就是试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集...
【技术保护点】
1.一种基于聚类分析的开放平台皮肤布局方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取H5或app的设备指纹信息，得到移动设备信息；步骤2、根据移动设备信息，采集当前用户默认皮肤和用户数据，用户数据包括用户基本信息和一段时间内用户在移动设备屏幕的操作范围内的用户行为信息；步骤3、基于用户基本信息和聚类分析算法，对用户行为信息聚类分析，划分出用户基本信息所对应的用户在屏幕的点击范围内的行为习惯，得到用户数据聚类分析后的所属簇，即用户画像，再根据用户画像和当前用户默认皮肤重新布局用户默认皮肤样式。
【技术特征摘要】
1.一种基于聚类分析的开放平台皮肤布局方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取H5或app的设备指纹信息，得到移动设备信息；步骤2、根据移动设备信息，采集当前用户默认皮肤和用户数据，用户数据包括用户基本信息和一段时间内用户在移动设备屏幕的操作范围内的用户行为信息；步骤3、基于用户基本信息和聚类分析算法，对用户行为信息聚类分析，划分出用户基本信息所对应的用户在屏幕的点击范围内的行为习惯，得到用户数据聚类分析后的所属簇，即用户画像，再根据用户画像和当前用户默认皮肤重新布局用户默认皮肤样式。2.根据权利要求1所述的一种基于聚类分析的开放平台皮肤布局方法，其特征在于，所述步骤1中得到的移动设备信息包括移动设备的机型和屏幕分辩率。3.根据权利要求1所述的一种基于聚类分析的开放平台皮肤布局方法，其特征在于，所述步骤2中的用户行为信息为左手或右手点击H5或app的次数。4.根据权利要求1所述的一种基于聚类分析的开放平台皮肤布局方法，其特征在于，所述步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：王月超，彭剑，陈灏，
申请(专利权)人：四川新网银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51
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