[发明专利]用户移动化程度的检测方法及应用方法有效
申请号: | 201510315341.2 | 申请日: | 2015-06-04 |
公开(公告)号: | CN104966212B | 公开(公告)日: | 2018-09-18 |
发明(设计)人: | 张蕾;王海旭;焦文健;李鑫 | 申请(专利权)人: | 北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司 |
主分类号: | G06Q30/02 | 分类号: | G06Q30/02 |
代理公司: | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人: | 任岩 |
地址: | 100080 北京市海淀区杏石口路6*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用户 移动 程度 检测 方法 应用 | ||
1.一种用户移动化程度的检测方法,其特征在于,方法包括:
S1,选取用户移动化程度的描述指标,分别得到训练集和测试集;
S2,根据所述训练集进行因子分析,获得M个因子,其中,每个因子包括一个或多个变量,其中,M为大于等于1的整数;
S3,从所述M个因子的每一个因子中选取对该因子贡献最大的一个变量,得到M个变量;
S4,将所述M个变量作为自变量,将因子综合得分作为因变量,进行多元线性回归分析,得到用户移动化指数函数;
S5,利用所述用户移动化指数函数,计算所述测试集的用户移动化指数;
S6,利用所述用户移动化指数,检测出所述测试集的用户移动化程度。
2.根据权利要求1所述的方法,所述S1包括,在数据仓库工具HIVE中,使用rand()函数,从样本总体中随机抽取X个样本作为训练集,从样本总体中随机抽取Y个样本作为测试集,其中,X和Y均为大于等于1的整数。
3.根据权利要求1所述的方法,在所述S4包括,采用最小二乘法进行所述多元线性回归分析。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述S4还包括,利用对数对所述用户移动化指数函数进行标准化,得到标准化的用户移动化指数函数。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述S6还包括,按照所述用户移动化指数的分布,把指数划分为三个区间,分别代表移动化程度的低、中、高,以检测出所述测试集的用户移动化程度。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述用户移动化程度的描述指标至少包括移动页面浏览量、移动访问次数、移动下单次数、移动下单金额、移动页面浏览量占比、移动访问次数占比、移动订单占比和移动金额下单占比。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述M个因子至少包括购买移动化程度因子、移动浏览价值因子、浏览移动化程度因子及移动购买价值因子。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述M个变量至少包括移动订单占比、移动访问次数、移动访问次数占比及移动下单金额。
9.一种基于用户移动化程度的营销推广方案设计方法,其特征在于,营销系统结合用户画像基础模型及所述用户移动化程度对用户进行分类,针对不同类别的用户设计对应的营销推广方案,其中,所述用户移动化程度通过如权利要求1至8任一项所述的方法得到。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,在对所述用户进行分类中,将所述用户至少分为移动终端重度依赖用户、移动终端中度依赖用户及移动终端轻度依赖用户。
11.一种基于用户移动化程度的商品推荐方法,其特征在于,当用户通过移动终端访问网站时,实时推荐系统根据所述用户移动化程度对所述用户进行分类,根据用户的类别进行商品推荐,其中,所述用户移动化程度通过如权利要求1至8任一项所述的方法得到。
12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,将所述用户至少分为移动终端重度依赖用户、移动终端中度依赖用户及移动终端轻度依赖用户,所述实时推荐系统对所述移动终端重度依赖用户及移动终端中度依赖用户进行商品推荐。
13.根据权利要求12所述的方法,其特征在于,在进行商品推荐中,所述实时推荐系统调用用户在移动终端的商品浏览信息与网站浏览信息,根据所述商品浏览信息与网站浏览信息进行商品偏好度排序,按照商品偏好度排序为用户展现个性化推荐商品。
14.一种信息处理装置,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储可执行指令,所述可执行指令在被所述处理器执行时,实现根据权利要求1~13中任一项所述的方法。
15.一种计算机可读存储介质,其上存储有可执行指令,该指令被处理器执行时实现根据权利要求1~13中任一项所述的方法。
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