[发明专利]基于云平台针对互联网用户行为进行分析的方法和系统

说明书

技术领域

本申请涉及互联网信息领域，更具体地涉及一种基于云平台针对互联网用户行为进行分析的方法和系统。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，人们获取信息的方式已经发生改变：从传统的书籍、报纸、电视、广播等方式，继而变成通过互联网获取。尤其是互联网将影视节目、新闻、广告、聊天等等丰富的信息资源进行共享，从而互联网已经成为人们生活、学习、社交以及休闲娱乐而不可替代的重要方式。

对于互联网而言，无论是传统互联网（用户通过计算机终端进行访问）还是新兴的移动互联网（用户通过移动终端进行访问），当用户访问时，用户在互联网上的每一个行为操作都会生成相应的行为数据。

随着用户在互联网上的访问时间的增加，其产生的行为数据的数据量也迅速增长，有时甚至是成倍增长，而且互联网的用户数量巨大，众多用户访问互联网后所产生的大量数据将对相应的行为数据统计造成困难。

现有技术中，虽然可以针对用户的行为数据进行统计，但是，难以有效对同一用户在两种互联网（传统互联网和移动互联网）的行为数据进行有效关联统计，而且，对主动收集分析预测用户在两种互联网中的行为规律并不准确。

因此，如何解决对用户在两种互联网中的行为数据进行有效统计且准确的收集分析预测用户在两种互联网中的行为规律，便成为亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本申请所要解决的技术问题是提供了一种基于云平台针对互联网用户行为进行分析的方法和系统，以解决对用户在两种互联网中的行为数据进行有效统计且准确的收集分析预测用户在两种互联网中的行为规律的问题。

为了解决上述技术问题，本申请公开了一种种基于云平台针对互联网用户行为进行分析的方法，包括：

当用户通过客户端登录成功后，监测并记录不同的用户在所述客户端中的网络操作并对所述网络操作进行转换生成网络行为数据；

根据所述网络行为数据中所含有的所述用户的身份信息建立与该网络行为数据的对应关系，并将所述对应关系存储于云平台的数据服务器中；

根据预置的网络操作类别规则提取存储在所述云平台的数据服务器中的所述网络行为数据中的类别信息，按照该类别信息将所述网络行为数据进行分类统计，将具有相同所述类别信息的所述网络行为数据划分为一类，生成多种类别的分类统计数据；

不同类别的所述分类统计数据的数据量达到设定的统计值时，根据所述分类统计数据生成针对该用户网络操作的调查信息发送至所述客户端，获取该客户端返回的调查反馈信息与所述分类统计数据进行比对，获取比对相一致的数据生成统计结果数据存储于所述云平台的数据服务器后输出。

优选地，其中，所述分类统计，进一步为通过T检验或线性回归的方式进行分类统计。

优选地，其中，所述T检验的公式为：

t=X‾-μσXn-1,]]>

其中，t为统计数据，为统计样本平均数，μ为总体平均数，σ_X为样本标准差，n为样本容量。

优选地，其中，所述线性回归的公式为：

y=bx_i+a，

其中，x_i为自变量，y为因变量，a、b为参数。

优选地，其中，根据所述分类统计数据生成针对该用户网络操作的调查信息发送至所述客户端，进一步为：

根据数据量达到设定的所述统计值的某一类别的所述分类统计数据，生成该分类统计数据所对应的网络操作的调查信息。

为了解决上述技术问题，本申请还公开了一种基于云平台针对互联网用户行为进行分析的系统，与云平台和客户端相耦接，包括：记录单元、关联单元、分类统计单元以及调查单元，其中，

所述记录单元，用于当用户通过客户端登录成功后，监测并记录不同的用户在所述客户端中的网络操作并对所述网络操作进行转换生成网络行为数据传送至所述关联单元；