用户行为特征的提取方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及用户行为特征提取领域，公开了一种用户行为特征的提取方法，包括如下步骤：A)云端服务器实时获取与用户行为相关的信息；B)所述云端服务器中的Kettle UDJC组件对所述与用户行为相关的信息进行实时数据处理，生成用户行为数据；C)所述云端服务器中的Kettle UDJC组件对所述用户行为数据进行实时特征处理，获取行为特征数据；D)所述云端服务器将所述行为特征数据通过无线方式发送到手机APP端。本发明专利技术还涉及一种实现上述方法的装置。实施本发明专利技术的用户行为特征的提取方法及装置，具有以下有益效果：可以做大规模计算、能满足拥有大规模用户群体和大规模用户行为的行业对用户行为特征提取的需求。

【技术实现步骤摘要】
用户行为特征的提取方法及装置
本专利技术涉及用户行为特征提取领域，特别涉及一种用户行为特征的提取方法及装置。
技术介绍
在保险、金融、电商等拥有庞大用户群体的业务系统中，用户行为数据可以为相关决策提供相应的支持，更及时地获取用户行为信息，无疑为分析用户行为提供良好保障，同时也方便业务系统更加及时的使用用户行为数据，为用户提供更精准的定制化服务，比如：用户爱好、兴趣推荐、用户行为限制等。传统方法在一定程度上可以获得用户行为的实时数据，但仅限于较为简单的用户行为提取，如果要做大规模数据计算，则无法实现。对于拥有大规模用户群体和大规模用户行为的行业，传统方法不能满足用户行为特征提取的需求。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种可以做大规模计算、能满足拥有大规模用户群体和大规模用户行为的行业对用户行为特征提取的需求的用户行为特征的提取方法及装置。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种用户行为特征的提取方法，包括如下步骤：A)云端服务器实时获取与用户行为相关的信息；B)所述云端服务器中的KettleUDJC组件对所述与用户行为相关的信息进行实时数据处理，生成用户行为数据；C)所述云端服务器中的KettleUDJC组件对所述用户行为数据进行实时特征处理，获取行为特征数据；D)所述云端服务器将所述行为特征数据通过无线方式发送到手机APP端。在本专利技术所述的用户行为特征的提取方法中，所述无线方式为5G通讯模块、4G通讯模块、蓝牙模块、WiFi模块、GSM模块、CDMA模块、CDMA2000模块、WCDMA模块、TD-SCDMA模块、Zigbee模块和LoRa模块中任意一种或任意几种的组合。在本专利技术所述的用户行为特征的提取方法中，所述步骤C)进一步包括：C1)所述云端服务器确定用户行为特征的类别；C2)通过所述KettleUDJC组件将所述用户行为数据按照所述用户行为特征的类别分别进行处理，生成行为特征类别数据；C3)通过所述KettleUDJC组件将所述行为特征类别数据进行汇总处理，实时生成所述行为特征数据。本专利技术还涉及一种实现上述用户行为特征的提取方法的装置，包括：信息获取单元：用于云端服务器实时获取与用户行为相关的信息；用户行为数据生成单元：用于所述云端服务器中的KettleUDJC组件对所述与用户行为相关的信息进行实时数据处理，生成用户行为数据；行为特征数据获取单元：用于所述云端服务器中的KettleUDJC组件对所述用户行为数据进行实时特征处理，获取行为特征数据；行为特征数据发送单元：用于所述云端服务器将所述行为特征数据通过无线方式发送到手机APP端。在本专利技术所述的装置中，所述无线方式为5G通讯模块、4G通讯模块、蓝牙模块、WiFi模块、GSM模块、CDMA模块、CDMA2000模块、WCDMA模块、TD-SCDMA模块、Zigbee模块和LoRa模块中任意一种或任意几种的组合。在本专利技术所述的装置中，所述行为特征数据获取单元进一步包括：类别确定模块：用于所述云端服务器确定用户行为特征的类别；类别处理模块：用于通过所述KettleUDJC组件将所述用户行为数据按照所述用户行为特征的类别分别进行处理，生成行为特征类别数据；汇总处理模块：用于通过所述KettleUDJC组件将所述行为特征类别数据进行汇总处理，实时生成所述行为特征数据。实施本专利技术的用户行为特征的提取方法及装置，具有以下有益效果：由于云端服务器实时获取与用户行为相关的信息；云端服务器中的KettleUDJC组件对所述与用户行为相关的信息进行实时数据处理，生成用户行为数据；云端服务器中的KettleUDJC组件对用户行为数据进行实时特征处理，获取行为特征数据；云端服务器将行为特征数据通过无线方式发送到手机APP端，本专利技术可以做大规模计算、能满足拥有大规模用户群体和大规模用户行为的行业对用户行为特征提取的需求。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术用户行为特征的提取方法及装置一个实施例中方法的流程图；图2为所述实施例中云端服务器中的KettleUDJC组件对所述用户行为数据进行实时特征处理，获取行为特征数据的具体流程图；图3为所述实施例中装置的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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他实施例，都属于本专利技术保护的范围。在本专利技术用户行为特征的提取方法及装置实施例中，其用户行为特征的提取方法的流程图如图1所示。图1中，该用户行为特征的提取方法包括如下步骤：步骤S01云端服务器实时获取与用户行为相关的信息：用户行为特指用户在金融、电商场景下所做的动作，比如：下单、取消订单、浏览商品、加入购物车等。本步骤中，云端服务器实时获取与用户行为相关的信息，换言之，云端服务器可以存储用户的原始行为数据，且允许其他设备获取用户的原始行为数据。步骤S02云端服务器中的KettleUDJC组件对与用户行为相关的信息进行实时数据处理，生成用户行为数据：本步骤中，云端服务器中部署有KettleUDJC组件，计算能力强，可以执行复杂的计算任务。KettleUDJC组件从云端服务器获取用户行为数据，提取用户行为特征，最后将提取到的用户行为特征发送给数据库。KettleUDJC组件采用多线程并行读取云端服务器的方式处理与用户行为相关的信息，生成用户行为数据。步骤S03云端服务器中的KettleUDJC组件对用户行为数据进行实时特征处理，获取行为特征数据：用户行为可以认为在某些维度上的动作累积的表现，例如：用户在设定时间内取消订单的次数，可以是半天、一天、一周或一个月等，用户在设定时间内浏览同一种类商品的次数等。本步骤中，云端服务器中的KettleUDJC组件对用户行为数据进行实时特征处理，获取行为特征数据。云端服务器接收KettleUDJC组件提交的用户行为特征，将这些用户行为特征进行保存，更新到数据库中，同时允许其他设备进行查询。然后发送给其他的数据库进行储存调用。通过云端服务器可以更快、更及时的获取用户行为特征，为后面的决策提供非常有价值的数据支持。步骤S04云端服务器将行为特征数据通过无线方式发送到手机APP端：云端服务器将行为特征数据通过无线方式发送到手机APP端。该无线方式为5G通讯模块、4G通讯模块、蓝牙模块、WiFi模块、GSM模块、CDMA本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户行为特征的提取方法，其特征在于，包括如下步骤：/nA)云端服务器实时获取与用户行为相关的信息；/nB)所述云端服务器中的Kettle UDJC组件对所述与用户行为相关的信息进行实时数据处理，生成用户行为数据；/nC)所述云端服务器中的Kettle UDJC组件对所述用户行为数据进行实时特征处理，获取行为特征数据；/nD)所述云端服务器将所述行为特征数据通过无线方式发送到手机APP端。/n

【技术特征摘要】
1.一种用户行为特征的提取方法，其特征在于，包括如下步骤：
A)云端服务器实时获取与用户行为相关的信息；
B)所述云端服务器中的KettleUDJC组件对所述与用户行为相关的信息进行实时数据处理，生成用户行为数据；
C)所述云端服务器中的KettleUDJC组件对所述用户行为数据进行实时特征处理，获取行为特征数据；
D)所述云端服务器将所述行为特征数据通过无线方式发送到手机APP端。


2.根据权利要求1所述的用户行为特征的提取方法，其特征在于，所述无线方式为5G通讯模块、4G通讯模块、蓝牙模块、WiFi模块、GSM模块、CDMA模块、CDMA2000模块、WCDMA模块、TD-SCDMA模块、Zigbee模块和LoRa模块中任意一种或任意几种的组合。


3.根据权利要求2所述的用户行为特征的提取方法，其特征在于，所述步骤C)进一步包括：
C1)所述云端服务器确定用户行为特征的类别；
C2)通过所述KettleUDJC组件将所述用户行为数据按照所述用户行为特征的类别分别进行处理，生成行为特征类别数据；
C3)通过所述KettleUDJC组件将所述行为特征类别数据进行汇总处理，实时生成所述行为特征数据。


4.一种实现如权利要求1所述的用户行为特征的...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪志加，
申请(专利权)人：广东洪心电子商务科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44