[发明专利]一种获取深度学习平台用户活跃度的计算机装置及方法有效

专利信息
申请号: 201911121522.6 申请日: 2019-11-15
公开(公告)号: CN110971673B 公开(公告)日: 2022-08-12
发明(设计)人: 王凯 申请(专利权)人: 广东浪潮大数据研究有限公司
主分类号: H04L67/1396 分类号: H04L67/1396;H04L41/14
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 王晓坤
地址: 510620 广东省广州市天河区*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 获取 深度 学习 平台 用户 活跃 计算机 装置 方法
【说明书】:

发明公开了一种获取深度学习平台用户活跃度的计算机装置、方法、设备以及计算机可读存储介质,包括:采集模块,用于采集预设时间段内深度学习平台中的用户行为数据;数据分析模块,用于根据所述用户行为数据以及预先构建的用户活跃度算法,确定所述深度学习平台的用户活跃度指数;分析结果输出模块,用于依据所述用户活跃度指数以及预选用户活跃度指数维度,输出所述深度学习平台的用户活跃度分析结果。本发明所提供的计算机装置、方法、设备以及计算机可读存储介质,提供了一种适用于深度学习平台产品的精确获取用户活跃度数据的装置。

技术领域

本发明涉及深度学习平台产品设计技术领域,特别是涉及一种获取深度学习平台用户活跃度的计算机装置、方法、设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

在深度学习平台产品设计过程中,用户活跃度是考量产品好坏的重要指标。一个精准的用户活跃度计算方式,不仅能够帮助产品设计人员有效的分析产品设计中存在的问题,而且包含用户行为在内的活跃度分析,对于提升产品用户体验,增强用户粘度有着巨大的帮助。

但是目前的用户活跃度计算方式大都存在于移动端产品中,不适用于深度学习平台产品。

综上所述可以看出,如何获取深度学习平台中用户活跃度数据是目前有待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种获取深度学习平台用户活跃度的计算机装置、方法、设备以及计算机可读存储介质,以解决现有技术中的用户活跃度计算方法不适用于深度学习平台产品的问题。

为解决上述技术问题,本发明提供一种获取深度学习平台用户活跃度的计算机装置,包括:采集模块,用于采集预设时间段内深度学习平台中的用户行为数据;数据分析模块,用于根据所述用户行为数据以及预先构建的用户活跃度算法,确定所述深度学习平台的用户活跃度指数;分析结果输出模块,用于依据所述用户活跃度指数以及预选用户活跃度指数维度,输出所述深度学习平台的用户活跃度分析结果。

优选地,所述采集模块包括:

收集单元,用于收集所述预设时间段内所述深度学习平台中用户的登录时间、登录次数、在线时长与关键页面停留时长;

统计单元,用于统计所述预设时间段内用户在所述深度学习平台中的训练任务提交数量、任务持续时长与开发环境使用时长。

优选地,所述数据分析模块包括:

获取单元,用于根据获取所述深度学习平台的用户活跃度指数f(x);

其中,t1为单位时间长度x内用户登录次数与在线时长的乘积;t2为单位时间长度x内用户开发环境使用时长;t3为单位时间长度x内用户训练任务提交数量与任务持续时长的乘积;t4为单位时间长度内关键页面停留时长;ta为当前时间;tb为用户最后登录时间。

优选地,所述分析结果输出模块包括:

第一接收单元,用于接收客户终端发送的采用所述预选用户活跃度指数维度输出所述深度学习平台的用户活跃度分析结果的请求;其中,所述用户活跃度指数维度包括用户维度、时间维度与系统功能维度;

第一输出单元,用于依据所述用户活跃度指数以及所述预选用户活跃度指数维度,输出所述深度学习平台的用户活跃度分析结果。

优选地,所述分析结果输出模块包括:

第二接收单元,用于接收所述客户终端发送的采用所述时间维度输出所述深度学习平台的用户活跃度分析结果的请求;

第二输出单元,用于将所述深度学习平台在所述预设时间段内各个预选时刻对应的用户活跃度指数以图表的形式展示至所述客户终端。

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