[发明专利]用户挖掘方法、装置及其设备

说明书

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种用户挖掘方法、装置及其设备。

背景技术

随着互联网的发展，人们正处于一个信息爆炸的时代。相比于过去的信息匮乏，面对现阶段海量的信息数据，对信息的筛选和过滤成为了衡量一个系统好坏的重要指标。

相关技术中，基于用户历史行为，根据用户对商品的打分或者对商品的点击、查看商品属性的行为及购买的行为使用协同过滤算法向用户进行商品推荐的算法等方式。然而，上述方式并不能够精准挖掘出用户，以及准备预测用户未来的可能行为。

发明内容

本发明的目的旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种用户挖掘方法，用于解决现有技术中并不能够精准挖掘出用户，以及准备预测用户未来的可能行为的问题。

本发明的第二个目的在于提出一种用户挖掘装置。

本发明的第三个目的在于提出另一种用户挖掘装置。

本发明的第四个目的在于提出一种计算机程序产品。

本发明的第五个目的在于提出一种计算机可读存储介质。

为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种用户挖掘方法，包括：对用户历史行为信息进行处理，获取包含多组关联行为的频繁项集；根据所述频繁项集对当前用户预设时间内的行为信息进行处理，计算与当前用户的每组关联行为对应的支持度和置信度，并根据预设阈值筛选出满足条件的至少一组目标关联行为；根据与所述目标关联行为相关的目标行为信息，获取与所述目标关联行为对应的触发参数，根据所述触发参数和所述目标行为信息计算当前用户的第一关联参数，以及根据所述触发参数和所述行为信息计算当前用户的第二关联参数；根据预设算法对所述第一关联参数和所述第二关联参数进行处理，根据处理结果以及预设门限值确定当前用户是否为目标用户。

本发明实施例的用户挖掘方法，通过对用户历史行为信息进行处理，获取包含多组关联行为的频繁项集，并根据频繁项集对当前用户预设时间内的行为信息进行处理，计算与当前用户的每组关联行为对应的支持度和置信度并根据预设阈值筛选出满足条件的至少一组目标关联行为，然后根据与目标关联行为相关的目标行为信息，获取与目标关联行为对应的触发参数，根据触发参数和目标行为信息计算当前用户的第一关联参数，以及根据触发参数和行为信息计算当前用户的第二关联参数，最后根据预设算法对第一关联参数和第二关联参数进行处理，根据处理结果以及预设门限值确定当前用户是否为目标用户。由此，能够精准挖掘目标用户，准确预测用户的将来可能的行为，从而推荐用户喜欢的商品，提升用户的搜索体验，提升商家的转化率。

另外，根据本发明上述实施例的用户挖掘方法还可以具有如下附加的技术特征：

可选地，所述对用户历史行为信息进行处理，获取包含多组关联行为的频繁项集，包括：采用基于hadoop框架的分布式算法对用户历史行为信息进行处理，获取包含多组关联行为的频繁项集。

可选地，所述根据与所述目标关联行为相关的目标行为信息，获取与所述目标关联行为对应的触发参数，根据所述触发参数和所述目标行为信息计算当前用户的第一关联参数，以及根据所述触发参数和所述行为信息计算当前用户的第二关联参数，包括：根据与所述目标关联行为相关的目标行为信息，获取与所述目标关联行为对应的点击次数，根据所述点击次数和所述目标行为信息的展现量计算当前用户的第一点击率，以及根据所述点击次数和所述行为信息的展现量计算当前用户的第二点击率。

可选地，所述根据与所述目标关联行为相关的目标行为信息，获取与所述目标关联行为对应的触发参数，根据所述触发参数和所述目标行为信息计算当前用户的第一关联参数，以及根据所述触发参数和所述行为信息计算当前用户的第二关联参数，包括：根据与所述目标关联行为相关的目标行为信息，获取与所述目标关联行为对应的转化次数，根据所述转化次数和所述目标行为信息的点击量计算当前用户的第一转化率，以及根据所述转化次数和所述行为信息的点击量计算当前用户的第二转化率。

可选地，所述根据预设算法对所述第一关联参数和所述第二关联参数进行处理，根据处理结果以及预设门限值确定当前用户是否为目标用户，包括：计算所述第一关联参数与所述第二关联参数的比值；将所述比值与预设门限值进行比较，若比较获知所述比值大于等于预设门限值，则确定当前用户为目标用户。