[发明专利]用户行为的分析方法、装置、介质和电子设备

权利要求书

1.一种用户行为的分析方法，其特征在于，包括：

获取用户在购物过程中的行为数据；

基于所述行为数据，确定用户行为特征、与用户相关的品牌行为特征，以及用户和品牌之间的关联行为特征；

根据所述用户行为特征、所述品牌行为特征和所述关联行为特征，确定用于分析用户行为的样本数据，包括：

选取与目标品牌的目标品类相关的用户作为所述目标品牌的第一用户类型下的用户；选取与所述目标品类相关且排除所述目标品牌的用户作为所述目标品牌的第二用户类型下的用户；选取与所述目标品类的关联品类相关且不属于所述第一用户类型和所述第二用户类型的用户作为所述目标品牌的第三用户类型下的用户；选取与所述目标品类下的其他品牌相关且不属于所述第一用户类型、所述第二用户类型和所述第三用户类型的用户作为所述目标品牌的第四用户类型下的用户；

若浏览第一品类的用户也浏览了第二品类，且所述第二品类是浏览所述第一品类的用户所浏览的品类中浏览频率排在前N位的品类，所述第一品类是浏览所述第二品类的用户所浏览的品类中浏览频率排在前N位的品类，则确定所述第一品类与所述第二品类是关联品类；

将所述用户、品牌、用户关联品类拆开构建不同的特征集；

基于预定时间段内用户实际的购物行为，确定所述样本数据中的正样本和负样本；

根据所述正样本、所述负样本和预定的预测模型，对用户的行为进行分析预测，包括：

标注出真正下单的用户作为所述正样本，分错的或未划分的作为所述负样本；

将所述正样本和所述负样本输入到训练模型中，得到分类正确的概率值；

基于所述训练模型输出的概率值，构建对应的PR曲线，根据筛选出的人群规模，划分出调整参数。

2.根据权利要求1所述的用户行为的分析方法，其特征在于，基于所述行为数据，确定用户行为特征，包括：

根据所述行为数据确定各个用户在购物过程中的行为向量，以及用于表示所述行为向量发生时间的时间向量；

将所述行为向量和所述时间向量进行笛卡尔正交运算，并对运算结果进行统计分析处理，以得到所述用户行为特征。

3.根据权利要求1所述的用户行为的分析方法，其特征在于，基于所述行为数据，确定与用户相关的品牌行为特征，包括：

根据所述行为数据确定在用户购物过程中发生的与各个品牌相关的行为向量，以及用于表示所述行为向量发生时间的时间向量；

将所述行为向量和所述时间向量进行笛卡尔正交运算，并对运算结果进行统计分析处理，以得到与用户相关的品牌行为特征。

4.根据权利要求1所述的用户行为的分析方法，其特征在于，基于所述行为数据，确定用户和品牌之间的关联行为特征，包括：

根据所述行为数据确定各个用户在购物过程中发生的与各个品牌相关的行为向量，以及用于表示所述行为向量发生时间的时间向量；

将所述行为向量和所述时间向量进行笛卡尔正交运算，并对运算结果进行统计分析处理，以得到用户和品牌之间的关联行为特征。

5.根据权利要求1所述的用户行为的分析方法，其特征在于，根据所述用户行为特征、所述品牌行为特征和所述关联行为特征，确定用于分析用户行为的样本数据，包括：

将所述用户行为特征、所述品牌行为特征和所述关联行为特征按照商品的细分品类进行划分，以得到各个细分品类下的用户行为特征、品牌行为特征和关联行为特征；

基于各个细分品类下的用户行为特征、品牌行为特征和关联行为特征，确定用于分析用户行为的样本数据。

6.根据权利要求5所述的用户行为的分析方法，其特征在于，基于各个细分品类下的用户行为特征、品牌行为特征和关联行为特征，确定用于分析用户行为的样本数据，包括：

根据所述各个细分品类下的用户行为特征、品牌行为特征和关联行为特征，确定目标品牌的各个用户类型下的用户；

根据确定的所述目标品牌的各个用户类型下的用户，得到所述样本数据。