基于多种数据处理范式的用户行为分析方法、系统及设备技术方案

本发明专利技术属于数据处理技术领域，公开了一种基于多种数据处理范式的用户行为分析方法、系统及设备，通过用户访问系统收集所有的用户行为数据；通过用户访问的行为实时处理访问数据，分析用户的行为；通过异步的方式处理用户访问的行为，并及时对用户的行为进行响应；通过离线的方式使用大数据分析出用户的行为及用户群体的行为，在未来一段时间里对用户的行为进行响应；综合分析结果，对用户个人或者用户群体在单位时间内的行为综合分析，并做出相应的决策。本发明专利技术提供一种综合运用多种数据处理范式的用户行为分析系统及方法，以满足不同场景下对用户行为深度理解的需求；实现更全面、深入、以及时效性的用户洞察成为当前技术领域的创新研究方向。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数据处理，尤其涉及一种基于多种数据处理范式的用户行为分析方法、系统及设备。

技术介绍

1、目前，随着数字化时代的兴起，企业和服务提供商在互联网上积累了大量用户数据，其中包含了用户在平台上的多种行为，例如点击、浏览、购买、评论等，这些数据蕴含着丰富的信息。深入分析这些用户行为对于优化产品、提升用户体验、个性化推荐以及改进市场策略至关重要。

2、然而，传统的用户行为分析方法面临一些挑战。实时性要求高的应用场景导致巨大的数据处理压力，而离线分析则无法满足即时性决策的需求。因此，在不同场景下满足用户行为分析需求的系统需要综合应用多种数据处理范式。

3、尽管市场上存在一些用户行为分析系统，但它们通常偏向于只使用一种数据处理范式，从而限制了对用户行为的全方位理解。因此，提出一种整合实时、近线和离线处理范式的用户行为分析系统成为当前
的创新研究方向。通过运用先进的深度学习、机器学习和统计分析技术，该系统旨在实现更全面、深入和具有时效性的用户洞察。

4、对于现有技术存在的问题和缺陷，可以指出：现有用户行为分析系统往往本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多种数据处理范式的用户行为分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于多种数据处理范式的用户行为分析方法，其特征在于，所述第二步具体包括：实时用户行为分析需要在用户当前访问线程内即时对用户当前行为进行收集和分析；采用流数据处理技术，利用深度学习算法对实时生成的用户数据进行即时分析，实现用户行为的实时追踪和监测。

3.如权利要求1所述的基于多种数据处理范式的用户行为分析方法，其特征在于，所述第三步具体包括：近线用户行为分析需要在用户访问线程内对用户行为进行收集，并同时发起另外的线程或者消息队列在有效时间内对该数据进行分析；机器学习算法...

【技术特征摘要】

1.一种基于多种数据处理范式的用户行为分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于多种数据处理范式的用户行为分析方法，其特征在于，所述第二步具体包括：实时用户行为分析需要在用户当前访问线程内即时对用户当前行为进行收集和分析；采用流数据处理技术，利用深度学习算法对实时生成的用户数据进行即时分析，实现用户行为的实时追踪和监测。

3.如权利要求1所述的基于多种数据处理范式的用户行为分析方法，其特征在于，所述第三步具体包括：近线用户行为分析需要在用户访问线程内对用户行为进行收集，并同时发起另外的线程或者消息队列在有效时间内对该数据进行分析；机器学习算法，对稍有延迟的数据进行轻量级的预处理和聚合，提供实时模式识别和智能决策支持。

4.如权利要求1所述的基于多种数据处理范式的用户行为分析方法，其特征在于，所述第四步具体包括：离线用户行为分析需要在用户访问线程内对用户行为进行收集，并与用户的其他行为数据及其他用户的行为数据一起进行统计、分析、处理。

5.如权利要求1所述的基于多种数据处理范式的用户行为分析方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐春梅，蔡剑研，黄山德，
申请(专利权)人：南威软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：