[发明专利]一种基于ARCore的用户行为分析方法及系统

权利要求书

1.一种基于ARCore的用户行为分析方法，其特征在于，包含以下顺序的步骤：

S1、在AR应用中嵌入软件开发包SDK，初始化设置并运行；

S2、在AR应用启动时，根据Android应用的生命周期，在Application类的onCreate（）方法中采集硬件信息；

S3、在AR应用运行时，根据Android应用的生命周期，在Application类中的onCreate（）方法中启动三个线程CpuCollectorTask、MemoryCollectorTask和FrameCollectorTask，三个线程CpuCollectorTask、MemoryCollectorTask和FrameCollectorTask分别用于采集处理器占用率、内存占用率以及平均帧率；

S4、在AR应用运行时，在需要监视自定义事件的代码块中调用软件开发包SDK提供的自定义事件接口ControlProxy.onViewMonitor（），实现监控自定义事件信息；

S5、在AR应用运行时，通过使用埋点后的类TransformableNode实现对模型聚焦时长的采集；

S6、在AR应用运行时，采集用户使用过程中直接交互的模型及行为信息；

S7、在AR应用发生崩溃时，根据Android应用的生命周期，在实现了Thread.UncaughtExceptionHandler的MyCrashHandler类中采集AR应用的异常崩溃信息；

S8、步骤S2至S7中采集到的数据上报到数据统计分析中心，数据统计分析中心将接收到的用户行为数据存储到MySql数据库中，并进行统计分析后以可视化图表的形式显示在用户行为分析平台网页中；

步骤S1，具体为：以用户行为分析平台网页中获取的应用唯一标识符appId初始化软件开发包SDK设置，然后SDK能够生成标识终端设备唯一标识符deviceId，与数据分析中心通信过程中以应用唯一标识符appId、终端设备唯一标识符deviceId和应用版本号appVersion标识一个用户；

步骤S3中，所述采集处理器占用率、内存占用率以及平均帧率，其采集频率为每隔5秒采集一次数据，采集20次数据后统一发送到数据分析中心储存；

步骤S2中，所述硬件信息包括设备识别码、手机厂商、操作系统版本号、网络接入类型、处理器型号、处理器核心数、处理器频率、系统内存、存储空间大小；

步骤S4中，所述软件开发包SDK提供接口ControlProxy.onViewMonitor（）供开发者调用，由开发者决定在何处何时定义属于自己的自定义事件，并通过该接口传入控件及自定义事件描述信息；

所述步骤S5，使用SDK包中的TransformableNode代替Sceneform提供的Node，当模型出现在摄像机视场中开始计时，摄像头移动直至模型消失在摄像机视场时停止计时，以此作为模型聚焦时长；所述模型聚焦时长的数据暂时存储在Android数据库SQLite数据库中，每隔5分钟清空并向数据分析中心发送SQLite数据库中的数据；

所述步骤S6，具体为：在AR应用运行时，监控用户对模型的操作包括添加模型、放大模型、缩小模型、移动模型、旋转模型、移除模型，采集用户直接进行交互的模型名称以及交互操作，按操作的时间排序作为用户交互序列，在AR应用关闭时将此用户交互序列上传至数据分析中心储存；

所述步骤S7，具体为：在AR应用发生异常崩溃时，通过SDK包提供的实现了Thread.UncaughtExceptionHandler接口的异常处理器MyCrashHandler获取应用的异常崩溃信息，所述应用的异常崩溃信息包括应用唯一标识符appId、设备唯一标识符deviceId、应用版本appVersion、异常发生位置crashPosition、异常摘要信息crashAbstract、当前堆栈信息stackInfo；

所述步骤S8，具体为：采集到的数据将以JSON的格式，通过HTTP协议上传至数据分析中心，数据分析中心接收到数据以后将数据储存于MySql数据库中，并对其进行统计分析，最后在用户行为分析平台中以可视化图表的方式展示统计数据，分别有六个模块：应用使用情况、硬件信息分布情况、运行时性能、异常崩溃情况、用户行为统计、频繁交互序列。

2.一种基于ARCore的用户行为分析系统，其特征在于，用于实现权利要求1所述的用户行为分析方法，包括AR应用、数据分析中心、用户行为分析平台网页；其中，AR应用用于收集信息并上传至数据分析中心，数据分析中心返回统计分析结果至用户行为分析平台网页，用户行为分析平台网页通过数据分析中心查询信息。