【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析，特别涉及一种基于数据分析的用户需求挖掘方法及系统。
技术介绍
1、在当今信息时代，随着互联网的普及和移动设备的广泛应用，用户产生了大量的数据。这些数据包含了丰富的用户行为信息、消费记录、社交媒体活动数据等，对于企业来说，这是宝贵的资产。然而，在这样大量的数据中挖掘和理解用户需求变得非常具有挑战性。
2、传统的市场调研方法和统计分析方法已经无法满足对用户需求的深入理解和预测的需求。传统方法通常面临以下问题：
3、首先，传统的市场调研方法局限于小样本调查和统计分析，无法有效处理大规模的用户数据。由于数据量庞大，传统方法对用户行为和需求进行静态的统计分析时，容易忽略用户行为的动态特性和变化趋势。其次，传统的统计分析方法大多基于人工定义的指标和假设，缺乏对复杂、非线性问题的适应性，这些方法难以从庞大的用户数据中提取出关键特征和需求变化趋势。此外，传统方法往往无法提供即时反馈和个性化推荐，用户需求的快速变化需要实时分析和响应的能力，从而满足用户的个性化需求。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于针对上述现有技术的不足，提供一种基于数据分析的用户需求挖掘方法及系统，以解决现有技术中传统方法往往无法提供即时反馈和个性化推荐的问题。
2、本专利技术具体提供如下技术方案：一种基于数据分析的用户需求挖掘方法，包括以下步骤：
3、利用待挖掘网络用户的行为数据构建待分析网络用户行为序列；
4、对所述待分析网络用户行为序列
5、将通过时间分布分析和行为关联关系分析后的所述待分析网络用户行为序列进行数据扩展处理，构建所述待分析网络用户行为序列对应的扩展数据集；
6、根据目标用户需求构建目标用户需求分析神经网络模型；
7、利用目标用户需求分析神经网络模型对所述扩展数据集进行用户需求分析处理，输出用户行为与目标行为需求之间的关系，获得目标行为需求的预测结果。
8、优选的，所述利用待挖掘网络用户的行为数据构建待分析网络用户行为序列，包括步骤：
9、从待挖掘网络用户的行为数据源中获取数据；
10、对获取的所述数据依次通过数据清洗、数据转换、数据归一化和数据标准化进行预处理，去除噪声和处理缺失数据，并将所述数据转化为相应分析的格式；
11、对所述预处理后的数据构建待分析网络用户行为序列，其中所述待分析网络用户行为序列按照时间顺序排列，记录用户的行为轨迹和顺序。
12、优选的，所述将通过时间分布分析和行为关联关系分析后的所述待分析网络用户行为序列进行数据扩展处理，构建所述待分析网络用户行为序列对应的扩展数据集，包括步骤：
13、对所述待分析网络用户行为序列进行关联扩展，通过识别用户行为之间的关联关系，将原始行为序列扩展为具有关联性的行为序列；
14、对所述待分析网络用户行为序列进行上下文扩展，将用户行为与其发生的上下文环境关联起来，增加原始行为序列数据集中的上下文信息；
15、将关联扩展和上下文扩展后的行为序列按照时间顺序合并为综合数据集；
16、对所述综合数据集进行整理，去除重复行为，处理缺失数据，获得最终的扩展数据集。
17、优选的，所述对所述待分析网络用户行为序列进行关联扩展，包括步骤：
18、使用关联规则挖掘技术，从行为序列中发现经常同时出现的行为组合；
19、根据关联规则生成新的行为序列，将相关的行为序列添加到原始序列中。
20、优选的，所述对所述待分析网络用户行为序列进行上下文扩展，包括步骤：
21、收集用户行为发生时的上下文数据，其中上下文数据包括地理位置、设备信息和用户属性；
22、将上下文数据与相应的用户行为关联，形成扩展后的行为序列。
23、优选的，所述根据目标用户需求构建目标用户需求分析神经网络模型，包括步骤：
24、采用层感知器、卷积神经网络或循环神经网络的神经架构构建所述目标用户需求分析神经网络模型。
25、优选的，对所述目标用户需求分析神经网络模型进行训练，包括步骤：
26、获取用于训练目标用户需求分析神经网络的数据集，其中数据集包括待分析网络用户行为序列和其对应的目标行为需求标签；
27、对所述数据集进行特征提取，并将提取的特征转化为适合神经网络输入的编码形式；
28、将编码形式的数据集输入目标用户需求分析神经网络中，对所述目标用户需求分析神经网络进行训练；
29、使用验证集或交叉验证方法对训练得到的神经网络模型进行评估；
30、将待分析网络用户的行为序列作为训练和调优的目标用户需求分析神经网络模型输入，通过前向传播得到模型的预测结果。
31、优选的，所述对所述目标用户需求分析神经网络进行训练过程中，需确定损失函数和优化算法，包括步骤：
32、在目标用户需求分析任务中，使用分类任务中交叉熵损失函数或均方差损失函数作为损失函数，衡量网络输出与真实标签之间的差距；
33、使用包括梯度下降法或adam优化算法的优化算法调整神经网络的权重和偏置，使损失函数最小化。
34、优选的，所述利用目标用户需求分析神经网络模型对所述扩展数据集进行用户需求分析处理，输出用户行为与目标行为需求之间的关系，包括步骤：
35、获取用于训练的数据集，其中所述数据集包含待分析网络用户的行为序列和目标行为需求标签；
36、对待分析网络用户的行为序列进行特征提取，以获取表示行为的有意义的特征；
37、将提取的特征编码成适合输入目标行为需求模型的形式；
38、根据任务的性质，使用分类模型或序列模型构建目标行为需求模型，输出目标行为需求；
39、使用准备好的数据集对目标行为需求模型进行训练；
40、使用验证集对训练得到的目标行为需求模型进行评估，并根据评估结果，进行目标行为需求模型调优；
41、使用经过训练和调优的目标行为需求模型对新的待分析网络用户进行目标行为需求预测，将待分析网络用户的行为序列通过模型前向传播，获得预测结果。
42、本专利技术还提供一种基于大数据分析的用户需求挖掘系统，包括：
43、行为序列构建模块，用于利用待挖掘网络用户的行为数据构建待分析网络用户行为序列；
44、用户行为处理模块：用于对所述待分析网络用户行为序列进行时间分布分析和行为关联关系分析，获取用户行为发生的时间模式和趋势，以及识别行为之间的关联模式；
45、数据扩展处理模块，用于将所述待分析网络用户行为序列进行数据扩展处理，构建形成待分析网络用户行为序列对应的扩展数据集；
46、神经网络模型构建模块，用于根据目标用户本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于数据分析的用户需求挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于数据分析的用户需求挖掘方法，其特征在于，所述利用待挖掘网络用户的行为数据构建待分析网络用户行为序列，包括步骤：
3.如权利要求1所述的一种基于数据分析的用户需求挖掘方法，其特征在于，所述将通过时间分布分析和行为关联关系分析后的所述待分析网络用户行为序列进行数据扩展处理，构建所述待分析网络用户行为序列对应的扩展数据集，包括步骤：
4.如权利要求3所述的一种基于数据分析的用户需求挖掘方法，其特征在于，所述对所述待分析网络用户行为序列进行关联扩展，包括步骤：
5.如权利要求3所述的一种基于数据分析的用户需求挖掘方法，其特征在于，所述对所述待分析网络用户行为序列进行上下文扩展，包括步骤：
6.如权利要求1所述的一种基于数据分析的用户需求挖掘方法，其特征在于，所述根据目标用户需求构建目标用户需求分析神经网络模型，包括步骤：
7.如权利要求1所述的一种基于数据分析的用户需求挖掘方法，其特征在于，对所述目标用户需求分析神经网络
8.如权利要求7所述的一种基于数据分析的用户需求挖掘方法，其特征在于，所述对所述目标用户需求分析神经网络进行训练过程中，需确定损失函数和优化算法，包括步骤：
9.如权利要求1所述的一种基于数据分析的用户需求挖掘方法，其特征在于，所述利用目标用户需求分析神经网络模型对所述扩展数据集进行用户需求分析处理，输出用户行为与目标行为需求之间的关系，包括步骤：
10.一种基于大数据分析的用户需求挖掘系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于数据分析的用户需求挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于数据分析的用户需求挖掘方法，其特征在于，所述利用待挖掘网络用户的行为数据构建待分析网络用户行为序列，包括步骤：
3.如权利要求1所述的一种基于数据分析的用户需求挖掘方法，其特征在于，所述将通过时间分布分析和行为关联关系分析后的所述待分析网络用户行为序列进行数据扩展处理，构建所述待分析网络用户行为序列对应的扩展数据集，包括步骤：
4.如权利要求3所述的一种基于数据分析的用户需求挖掘方法，其特征在于，所述对所述待分析网络用户行为序列进行关联扩展，包括步骤：
5.如权利要求3所述的一种基于数据分析的用户需求挖掘方法，其特征在于，所述对所述待分析网络用户行为序列进行上下文扩展，包括步骤：
【专利技术属性】
技术研发人员：张颖，兰一博，
申请(专利权)人：创云融达信息技术天津股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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