[发明专利]一种埋点数据的分析方法及装置在审
申请号: | 201810554442.9 | 申请日: | 2018-06-01 |
公开(公告)号: | CN108874641A | 公开(公告)日: | 2018-11-23 |
发明(设计)人: | 朱坤 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06F11/34 | 分类号: | G06F11/34 |
代理公司: | 深圳中一专利商标事务所 44237 | 代理人: | 官建红 |
地址: | 518000 广东省深*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 被测对象 点数据 关联数据 分析方法及装置 应用数据 数据统计与分析 数据处理技术 用户使用信息 用户行为分析 可追踪性 模型确定 应用程序 用户行为 运行状态 连贯性 预设 分析 网页 | ||
1.一种埋点数据的分析方法,其特征在于,包括:
获取被测对象的埋点数据;所述被测对象包括应用程序或网页;
确定所述被测对象的实际使用时段,并将所述实际使用时段之内的埋点数据识别为实际应用数据;
根据预设模型确定所述实际应用数据中的关联数据;
对所述关联数据进行分析,得到所述被测对象的运行信息或者所述被测对象的用户使用信息。
2.如权利要求1所述的埋点数据的分析方法,其特征在于,所述确定所述被测对象的实际使用时段,并将所述实际使用时段之内的埋点数据识别为实际应用数据,包括:
根据所述被测对象启动到运行所述被测对象的终端锁屏之间的时间段、所述被测对象启动到被切换到后台之间的时间段,以及从所述被测对象启动到关闭之间的时间段确定所述被测对象的实际使用时段;
根据所述埋点数据的时间标识,将所述时间标识在所述实际使用时段中的埋点数据识别为所述实际应用数据。
3.如权利要求1或2所述的埋点数据的分析方法,其特征在于,所述根据预设模型确定所述实际应用数据中的关联数据,包括:
根据所述实际应用数据中各数据项的类型标识,对每个所述类型标识对应数据项的数据项数进行计数;
根据所述数据项数,计算所述数据项中第一类型标识对应的第一数据项与第二类型标识对应的第二数据项之间的支持度;
根据所述第一数据项与所述第二数据项之间的支持度计算其对应的置信度;
将所述置信度大于或者等于预设的置信度阈值的第一数据项和第二数据项中的数据识别为所述关联数据。
4.如权利要求3所述的埋点数据的分析方法,其特征在于,所述根据所述数据项数,计算所述数据项中第一类型标识对应的第一数据项与第二类型标识对应的第二数据项之间的支持度,包括:
根据如下公式计算所述数据项中第一类型标识对应的第一数据项与第二类型标识对应的第二数据项之间的前项支持度:
根据如下公式计算所述数据项中第一类型标识对应的第一数据项与第二类型标识对应的第二数据项之间的关联支持度:
其中,support_count(A)用于表示第一类型标识对应的第一数据项的数据项数;support_count(N)用于表示所有类型标识对应的数据项的总数据项数;support_count(A∪B)用于表示第一类型标识与第二类型标识共同对应的数据项的数据项数。
5.如权利要求4所述的埋点数据的分析方法,其特征在于,所述根据所述第一数据项与所述第二数据项之间的支持度计算其对应的置信度,包括:
根据如下公式计算第一数据项与所述第二数据项之间的置信度:
6.一种埋点数据的分析装置,包括存储器以及处理器,所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时,实现如下步骤:
获取被测对象的埋点数据;所述被测对象包括应用程序或网页;
确定所述被测对象的实际使用时段,并将所述实际使用时段之内的埋点数据识别为实际应用数据;
根据预设模型确定所述实际应用数据中的关联数据;
对所述关联数据进行分析,得到所述被测对象的运行信息或者所述被测对象的用户使用信息。
7.如权利要求6所述的埋点数据的分析装置,其特征在于,所述确定所述被测对象的实际使用时段,并将所述实际使用时段之内的埋点数据识别为实际应用数据,包括:
根据所述被测对象启动到运行所述被测对象的终端锁屏之间的时间段、所述被测对象启动到被切换到后台之间的时间段,以及从所述被测对象启动到关闭之间的时间段确定所述被测对象的实际使用时段;
根据所述埋点数据的时间标识,将所述时间标识在所述实际使用时段中的埋点数据识别为所述实际应用数据。
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