【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据，更具体地说，本专利技术涉及一种基于大数据的门户网站用户行为预测与优化系统。
技术介绍
1、门户网站最初是作为正门和入口的意思，后来在互联网领域被广泛使用，并逐渐演变成各种应用系统的集成平台，它们将各种应用系统、数据资源以及互联网资源集成到一个信息管理平台之上，并以统一的用户界面提供给用户，使企业能够快速地建立企业对客户、企业对内部员工以及企业对企业的信息通道，使企业能够释放存储在企业内部和外部的各种信息。
2、现有的门户网站用户行为预测与优化系统主要通过数据手机系统收集用户在门户网站上的行为数据，包括浏览历史、搜索记录以及停留时间等，然后通过统计学、机器学习以及深度学习等方法对用户行为数据进行建模和预测，并根据用户行为预测结果制定相应的优化策略，包括内容推荐、网站结构以及布局优化等方面。
3、但是其在实际使用时，仍旧存在一些缺点，如现有的系统无法全面以及准确地收集和处理用户行为数据，例如一些系统可能无法处理非结构化数据，或者无法准确地识别和处理用户的隐私数据，现有的系统使用了各种先进的机器学习和深度学习算法来预测用户行为，但这些模型的准确性仍有待提高。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种基于大数据的门户网站用户行为预测与优化系统，通过以下方案，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于大数据的门户网站用户行为预测与优化系统，包括：
<...【技术保护点】
1.一种基于大数据的门户网站用户行为预测与优化系统，包括，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的门户网站用户行为预测与优化系统，其特征在于：所述流量指标参数包括用户访问量、独立IP数、回访次数、留言量以及时间周期，分别标记为Lsi、Lei、Lxi、Lci以及Lvi，内容互动参数包括人均页面浏览量、访问深度、点击率以及表单提交率，分别标记为Hri、Hgi、Hbi以及Hdi，转化指标参数包括订单转化率、购买转化率、注册转化率以及转化次数，分别标记为Zji、Zpi、Zoi以及Zki，其中i＝1、2……n，i表示第i个子数据区域。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的门户网站用户行为预测与优化系统，其特征在于：所述流量指标分析单元用于建立流量指标分析模型，将流量指标参数导入流量指标分析模型得到：Li表示第i个子数据区域的用户活跃度，Lsi表示第i个子数据区域的用户访问量，Lei表示第i个子数据区域的独立IP数，Lxi表示第i个子数据区域的回访次数，Lci表示第i个子数据区域的留言量，Lvi表示第i个子数据区域的时间周期，μ1表示用户活跃度的其他
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的门户网站用户行为预测与优化系统，其特征在于：所述内容互动分析单元用于建立内容互动分析模型，将内容互动参数导入内容互动分析模型得到：Hi表示第i个子数据区域的内容互动系数，Hri表示第i个子数据区域的人均页面浏览量，Hgi表示第i个子数据区域的访问深度，Hbi表示第i个子数据区域的点击率，Hdi表示第i个子数据区域的表单提交率，μ2表示内容互动系数的其他影响因子。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的门户网站用户行为预测与优化系统，其特征在于：所述转化指标分析单元用于建立转化指标分析模型，将转化指标参数导入转化指标分析模型得到：Zi表示第i个子数据区域的转化指标系数，Zji表示第i个子数据区域的订单转化率，Zpi表示第i个子数据区域的购买转化率，Zoi表示第i个子数据区域的注册转化率，Zki表示第i个子数据区域的转化次数，μ3表示转化指标系数的其他影响因子。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的门户网站用户行为预测与优化系统，其特征在于：所述用户行为预测模型为：η表示目标门户网站的预测用户流失率，Li表示第i个子数据区域的用户活跃度，Hi表示第i个子数据区域的内容互动系数，Zi表示第i个子数据区域的转化指标系数，β1表示用户活跃度的权重因子，β2表示内容互动系数的权重因子，β3表示转化指标系数的权重因子，λ表示预测用户流水率的其他影响因子。
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的门户网站用户行为预测与优化系统，其特征在于：所述预设用户流失率为η0，当η0>η时，表示预设用户流失率大于预测用户流失率，说明目标门户网站不需要优化，则保持对目标门户网站的用户行为数据分析，当η0≤η时，表示预设用户流失率小于等于目标门户网站的预测用户流失率，说明目标门户网站的预测用户流失率需要优化，则将判断结果传输到优化模块。
8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的门户网站用户行为预测与优化系统，其特征在于：所述优化模块具体通过数据驱动决策和A/B测试对目标门户网站进行优化，同时通过发送邮件和调查问卷的方式采集用户的反馈意见，同时将用户的反馈意见存储并记录到用户行为数据采集模块。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的门户网站用户行为预测与优化系统，包括，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的门户网站用户行为预测与优化系统，其特征在于：所述流量指标参数包括用户访问量、独立ip数、回访次数、留言量以及时间周期，分别标记为lsi、lei、lxi、lci以及lvi，内容互动参数包括人均页面浏览量、访问深度、点击率以及表单提交率，分别标记为hri、hgi、hbi以及hdi，转化指标参数包括订单转化率、购买转化率、注册转化率以及转化次数，分别标记为zji、zpi、zoi以及zki，其中i＝1、2……n，i表示第i个子数据区域。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的门户网站用户行为预测与优化系统，其特征在于：所述流量指标分析单元用于建立流量指标分析模型，将流量指标参数导入流量指标分析模型得到：li表示第i个子数据区域的用户活跃度，lsi表示第i个子数据区域的用户访问量，lei表示第i个子数据区域的独立ip数，lxi表示第i个子数据区域的回访次数，lci表示第i个子数据区域的留言量，lvi表示第i个子数据区域的时间周期，μ1表示用户活跃度的其他影响因子。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的门户网站用户行为预测与优化系统，其特征在于：所述内容互动分析单元用于建立内容互动分析模型，将内容互动参数导入内容互动分析模型得到：hi表示第i个子数据区域的内容互动系数，hri表示第i个子数据区域的人均页面浏览量，hgi表示第i个子数据区域的访问深度，hbi表示第i个子数据区域的点击率，hdi表示第i个子数据区域的表单提交率，μ2表示内容互动系数的其他影响因子。
5.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：江昕，黄小能，李浩，薄文怡，
申请(专利权)人：福建省政务门户网站运营管理有限公司，
类型：发明
国别省市：
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