[发明专利]基于用户行为分析的用户分类方法

说明书

本发明实施例涉及一种基于用户行为分析的用户分类方法，包括：服务器向用户终端发送推送消息，所述推送消息包括推荐服务内容的链接信息；识别所述用户终端根据所述链接信息对所述推荐服务内容的访问，并生成访问记录；所述访问记录包括用户的用户ID、服务内容ID和时间信息；根据用户ID，统计在预设时段内所述用户的访问记录，得到在所述预设时段内的访问次数和总访问时长；根据所述访问次数和总访问时长生成所述用户的用户标记信息；建立所述用户标记信息与所述用户的用户ID之间的对应关系，并存储。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于用户行为分析的用户分类方法。

背景技术

用户行为分析，是指在获得网站访问量基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。

随着通信技术的发展，基于用户行为分析的应用也越来越广泛。

在应用的个性化定制中，目前市面上大多产品都还是采用让用户选择标签，进行内容推送，对用户的基础行为习惯并没有了解，导致用户定位不准确，无法准确确定用户对运营产品内容的兴趣度，导致推荐内容与用户实际需求不符，精准度差。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于用户行为分析的用户分类方法，通过对用户行为监测获得的数据进行分析，可以更加详细、清楚地了解用户的行为习惯，并通过量化分析，对用户进行详细分类，更加有助于推送内容的精确度，提高业务转化率。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于用户行为分析的用户分类方法，包括：

服务器向用户终端发送推送消息，所述推送消息包括推荐服务内容的链接信息；

识别所述用户终端根据所述链接信息对所述推荐服务内容的访问，并生成访问记录；所述访问记录包括用户的用户I D、服务内容I D和时间信息；

根据用户ID，统计在预设时段内所述用户的访问记录，得到在所述预设时段内的访问次数和总访问时长；

根据所述访问次数和总访问时长生成所述用户的用户标记信息；

建立所述用户标记信息与所述用户的用户I D之间的对应关系，并存储。

优选的，所述根据用户ID，统计在预设时段内所述用户的访问记录，得到在所述预设时段内的访问次数具体包括：

根据所述用户ID，确定在预设时段内所述用户的访问记录的时间信息；

提取所述时间信息中包括的日期信息；

对相同日期信息的访问记录进行合并统计处理，得到在所述预设时段内的访问次数。

优选的，所述根据用户ID，统计在预设时段内所述用户的访问记录，得到在所述预设时段内的总访问时长具体包括：

根据所述用户ID，确定在预设时段内所述用户的访问记录的时间信息；

根据所述时间信息提取单次访问的访问时长；

对所述预设时段内各个单次访问的访问时长进行累加，得到所述总访问时长。

优选的，所述根据所述访问次数和总访问时长生成所述用户的用户标记信息具体包括：

根据所述预设时段确定第一阈值和第二阈值；

确定所述访问次数是否达到第一阈值；

如果没有达到第一阈值，生成第一标记；

如果达到第一阈值，确定所述总访问时长是否达到第二阈值；