一种基于知识图谱的客户行为分析系统技术方案

本发明专利技术涉及客户行为分析技术领域，揭露了一种基于知识图谱的客户行为分析系统；通过对客户的不同方面的行为进行监测和统计，先对客户行为的浏览方面和点击方面的各项数据进行联立整合，得到对应的浏览系数和点击系数，再将整合后的浏览系数和点击系数进行联立获取画像值，基于画像值来对客户的行为进行分析评估和归类，并将不同类别的客户进行展示，使得管理人员可以根据归类结果进行相适应的调整；同时还可以对行为的对象展示自适应的进行动态调整，有效提高了客户行为分析的整体效果；本发明专利技术可以解决现有方案中对客户的行为分析只能实现单一的总结和展示的问题。只能实现单一的总结和展示的问题。只能实现单一的总结和展示的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于知识图谱的客户行为分析系统


[0001]本专利技术涉及客户行为分析
，尤其涉及一种基于知识图谱的客户行为分析系统。

技术介绍

[0002]用户行为分析是指在获得网站访问量最基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步的修正或者是重新制定网络营销策略提供依据。
[0003]现有的客户行为分析方案在实施时，对于网站类产品，主要关注在点击率、点击量、访问量、访问率、访问模块、页面留存时间等等；对于移动应用产品，主要关注在下载量、使用频率、使用模块等等，通过对各项数据进行监测统计并进行直观的显示，没有对不同方面的各项数据进行整体评估，使得客户行为分析时各方面的关联度不佳，同时展示页面也不能根据客户行为分析的结果自适应的进行动态调整，使得客户行为分析的整体效果不佳。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于知识图谱的客户行为分析系统，其主要目的在于解决现有方案中对客户的行为分析只能实现单一的总结和展示的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供的一种基于知识图谱的客户行为分析系统，包括数据后台；数据后台包含行为整合模块和知识图谱模块，知识图谱模块包含预构建的知识图谱；行为整合模块：用于对监测采集的客户的行为信息中的各项数据进行特征提取和筛选分类，得到行为提取集；根据行为提取集从行为方面对客户进行画像，得到画像数据；根据画像数据进行描述和展示客户的行为分析并自适应的调整浏览页面的展示信息。
[0006]优选地，对行为信息中的各项数据进行特征提取和筛选分类，包括：分别提取采集的行为统计集中浏览数据的分析总时长和分析次时长的数值并依次标记为FZSi和FCSi；统计浏览数据的第一主时间点和第二主时间点之间点击进入副页面的总次数并取值标记为DLCi；标记的提取分析总时长、分析次时长和进入副页面的总次数构成第一标记数据；获取点击数据中的咨询客服行为、加购物车行为和结算行为并分别与预构建的知识图谱中各个实体子类进行匹配获取到对应的实体大类及其关联的子类权重值，分别提取
咨询客服行为、加购物车行为和结算行为对应的子类权重值的数值并标记为ZQZi、GQZi和JQZi；标记的咨询客服行为、加购物车行为和结算行为对应的子类权重值构成第二标记数据；第一标记数据和第二标记数据构成行为提取集。
[0007]优选地，根据行为提取集从行为方面对客户进行画像，包括：获取行为提取集中标记的各项数据，通过公式计算获取客户的画像值；该公式为：HX=（a1
×
LLX+a2
×
DJX）/（a1+a2+1.4773）；a1、a2为不同的比例系数且均大于零；LLX为第一标记数据对应的浏览系数，DJX为第二标记系数对应的点击系数；将画像值与预设的画像阈值进行匹配，得到包含第一画像指令和第一目标客户、第二画像指令和第二目标客户、第三画像指令和第三目标客户的画像数据。
[0008]优选地，浏览系数通过公式对第一标记数据中的各个数据项进行计算得到，该公式为：LLX=b1
×
FCSi/(FZSi+0.173)+b2
×
DLCi；b1、b2为不同的比例系数且均大于零；点击系数通过公式对第二标记数据中的各个数据项进行计算得到，该公式为：DJX=c1
×
ZQZi+c2
×
GQZi+c3
×
JQZi；c1、c2、c3为不同的比例系数且均大于零。
[0009]优选地，将画像值与预设的画像阈值进行匹配：若画像值小于画像阈值，则生成第一画像指令并将对应的客户设定为第一目标客户；若画像值不小于画像阈值且不大于画像阈值的p%，p为大于一百的实数，则生成第二画像指令并将对应的客户设定为第二目标客户；若画像值大于画像阈值的p%，则生成第三画像指令并将对应的客户设定为第三目标客户；第一画像指令和第一目标客户、第二画像指令和第二目标客户、第三画像指令和第三目标客户构成画像数据。
[0010]优选地，根据画像数据进行描述和展示客户的行为分析并自适应的调整浏览页面的展示信息，包括：将画像数据中的若干个目标客户根据时间的顺序进行排列组合，得到第一目标客户对应的第一目标集、第二目标客户对应的第二目标集以及第三目标客户对应的第三目标集，并将第一目标集、第二目标集和第三目标集向管理人员进行展示，同时获取各个副页面对应的关联度，并根据副页面对应的关联度来进行关联并自适应的动态推荐。
[0011]优选地，根据副页面对应的关联度来进行关联并自适应的动态推荐，包括：将若干个展示值降序排列，并获取各个副页面对应的展示值之间的差值并将其设定为关联度，将关联值与预设的关联阈值进行匹配，将小于关联阈值的关联值对应的副页面设定为目标副页面，并将若干个目标副页面根据关联度降序排列，将排前k位的目标副页面设定为选中目标副页面，k为大于零的正整数，当客户点击进入任意一个选中目标副页面时，将剩余的选中目标副页面向客户推荐展示。
[0012]优选地，还包括数据前台，用于对客户的行为进行监测和统计，得到行为统计集；行为统计集包含浏览数据和点击数据。
[0013]优选地，对客户的行为信息进行监测和统计，包括：获取客户在浏览网页时的行为，根据客户进入主页面的时间点和离开主页面的时间点得到两个时间点之间的时差并将其设定为分析总时长；
将主页面上显示的若干个副页面按从上往下的顺序进行排列，得到页面排序集，根据客户点击进入副页面的开始时间点和离开主页面的时间点得到两个时间点之间的时差并将其设定为分析次时长；根据时间的顺序将若干个客户的分析总时长和分析次时长排列组合得到浏览数据；获取客户在副页面的咨询客服行为、加购物车行为和结算行为并根据时间的顺序排列组合得到点击数据。
[0014]相比于现有方案，本专利技术可以实现的有益效果为：本专利技术通过对客户的不同方面的行为进行监测和统计，先对客户行为的浏览方面和点击方面的各项数据进行联立整合，得到对应的浏览系数和点击系数，再将整合后的浏览系数和点击系数进行联立获取画像值，基于画像值来对客户的行为进行分析评估和归类，并将不同类别的客户进行展示，使得管理人员可以根据归类结果进行相适应的调整；同时还可以对行为的对象展示自适应的进行动态调整，有效提高了客户行为分析的整体效果。
附图说明
[0015]图1为本专利技术一实施例提供的一种基于知识图谱的客户行为分析系统的模块示意图；图2为本专利技术一实施例提供的实现一种基于知识图谱的客户行为分析系统的电子设备的结构示意图。
[0016]本专利技术目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0017]应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0018]本申请实施例提供一种基于知识图谱的客户行为分析系统。该一种基于知识图谱的客户行为分析系统的执行主体包括本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的客户行为分析系统，其特征在于，包括数据后台；数据后台包含行为整合模块和知识图谱模块，知识图谱模块包含预构建的知识图谱；行为整合模块：用于对监测采集的客户的行为信息中的各项数据进行特征提取和筛选分类，得到行为提取集；根据行为提取集从行为方面对客户进行画像，得到画像数据；根据画像数据进行描述和展示客户的行为分析并自适应的调整浏览页面的展示信息。2.如权利要求1所述的一种基于知识图谱的客户行为分析系统，其特征在于，对行为信息中的各项数据进行特征提取和筛选分类，包括：分别提取采集的行为统计集中浏览数据的分析总时长和分析次时长的数值并依次标记为FZSi和FCSi；统计浏览数据的第一主时间点和第二主时间点之间点击进入副页面的总次数并取值标记为DLCi；标记的提取分析总时长、分析次时长和进入副页面的总次数构成第一标记数据；获取点击数据中的咨询客服行为、加购物车行为和结算行为并分别与预构建的知识图谱中各个实体子类进行匹配获取到对应的实体大类及其关联的子类权重值，分别提取咨询客服行为、加购物车行为和结算行为对应的子类权重值的数值并标记为ZQZi、GQZi和JQZi；标记的咨询客服行为、加购物车行为和结算行为对应的子类权重值构成第二标记数据；第一标记数据和第二标记数据构成行为提取集。3.如权利要求2所述的一种基于知识图谱的客户行为分析系统，其特征在于，根据行为提取集从行为方面对客户进行画像，包括：获取行为提取集中标记的各项数据，通过公式计算获取客户的画像值；该公式为：HX=（a1
×
LLX+a2
×
DJX）/（a1+a2+1.4773）；a1、a2为不同的比例系数且均大于零；LLX为第一标记数据对应的浏览系数，DJX为第二标记系数对应的点击系数；将画像值与预设的画像阈值进行匹配，得到包含第一画像指令和第一目标客户、第二画像指令和第二目标客户、第三画像指令和第三目标客户的画像数据。4.如权利要求3所述的一种基于知识图谱的客户行为分析系统，其特征在于，浏览系数通过公式对第一标记数据中的各个数据项进行计算得到，该公式为：LLX=b1
×
FCSi/(FZSi+0.173)+b2
×
DLCi；b1、b2为不同的比例系数且均大于零；点击系数通过公式对第二标记数据中的各个数据项进行计算得到，该公式为：DJX=c1
×
ZQZi+c2
×
GQZi+c3
×
JQZi；c1、c2、c3为...

【专利技术属性】
技术研发人员：张伟，郝爽，臧利利，羊晋，赵鲲驰，刘光远，孙真真，马凤春，
申请(专利权)人：山东省科院易达科技咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：