[发明专利]用于分析用户行为数据的方法及装置

权利要求书

1.一种用于分析用户行为数据的方法，其特征在于，包括：

获取用户在第一预定时间周期内的行为数据，所述行为数据包括：浏览维度行为数据，搜索维度行为数据，加购维度行为数据，关注维度行为数据，下单维度行为数据，用户属性维度行为数据，附加条件维度行为数据；

根据所述第一预定时间周期内的行为数据，为所述用户指定多个类别标签中的一个作为所述用户的第一阶段类别标签；

获取所述用户在第二预定时间周期内的行为数据；

根据所述第二预定时间周期内的行为数据，为所述用户指定所述多个类别标签中的一个作为所述用户的第二阶段类别标签；

根据所述第一阶段类别标签与所述第二阶段类别标签，生成所述用户的行为分析数据；所述用户的行为分析数据包括所述用户所处的阶段以及阶段变化的趋向；

通过所述用户的行为分析数据，为所述用户制定推送信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据不同产品特点，为不同的产品类别确定不同的阶段类别标签数量。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，通过多个维度下的特征参数的数值区分不同的阶段类别标签。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述阶段类别标签包括：

需求显现阶段，品类学习阶段，初期选品阶段，精细选品阶段，预备下单阶段。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多个维度包括：

浏览维度，搜索维度，加购维度，关注维度，下单维度，用户属性维度，附加条件维度。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述为不同的产品类别确定不同的阶段类别标签数量，包括：

汇总用户历史浏览与搜索数据的数值；

舍弃所述数值的N-1位，生成第一数据；

取所述第一数据的众数；以及

将所述众数的最小值作为需求显现阶段的限值。

7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述为不同的产品类别确定不同的阶段类别标签数量，包括：

获取用户历史浏览商品属性与商品评价次数的数值；

取所述数值的四分位数作为所述品类学习阶段的限值。

8.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述为不同的产品类别确定不同的阶段类别标签数量，包括：

获取用户由购物车到商品页面的次数；

判断用户由购物车到商品页面的次数是否大于用户历史中浏览商品的次数；

如果判断为是，则将此次数作为预备下单阶段的限值。

9.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述为不同的产品类别确定不同的阶段类别标签数量，包括：

获取用户删改购物车行为大于预定阈值的用户集合；

将所述用户集合中的购物车删改行为按照时序取变化曲线的极小值作为初期选品阶段与精细选品阶段的限值。

10.一种用于分析用户行为数据的装置，其特征在于，包括：

第一数据模块，用于获取用户在第一预定时间周期内的行为数据，所述行为数据包括：浏览维度行为数据，搜索维度行为数据，加购维度行为数据，关注维度行为数据，下单维度行为数据，用户属性维度行为数据，附加条件维度行为数据；

第一标签模块，用于根据所述第一预定时间周期内的行为数据，为所述用户指定多个类别标签中的一个作为所述用户的第一阶段类别标签；

第二数据模块，用于获取所述用户在第二预定时间周期内的行为数据；

第二标签模块，用于根据所述第二预定时间周期内的行为数据，为所述用户指定所述多个类别标签中的一个作为所述用户的第二阶段类别标签；

分析模块，用于根据所述第一阶段类别标签与所述第二阶段类别标签，生成所述用户的行为分析数据；所述用户的行为分析数据包括所述用户所处的阶段以及阶段变化的趋向；

推送消 息模块，用于通过所述用户的行为分析数据，为所述用户制定推送信息。