[发明专利]用户数据监控分析方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于第三方软件的用户数据监控分析方法，其特征在于，所述方法包括：

从第三方软件中收集目标用户的行为数据集；

对所述行为数据集执行降维操作，得到降维行为数据集；

利用预先构建的数据异常检测模型，检测所述降维行为数据集，得到正常行为数据集和异常行为数据集；

利用预设的协同过滤算法，根据所述正常行为数据集和所述异常行为数据集执行数据重构，得到标准数据集；

对所述标准数据集执行可视化处理，得到可视化图表集，并将所述可视化图表集传送至预设终端。

2.如权利要求1所述的基于第三方软件的用户数据监控分析方法，其特征在于，所述行为数据集包括用户浏览所述第三方软件的时长、用户浏览所述第三方软件相关的界面、用户浏览所述第三方软件时点击的按钮。

3.如权利要求1所述的基于第三方软件的用户数据监控分析方法，其特征在于，所述对所述行为数据集执行降维操作，得到降维行为数据集，包括：

对所述行为数据集执行编码操作，得到用户行为向量集；

利用预构建的权重集，计算得到所述用户行为向量集的权重行为向量集；

对所述权重行为向量集执行降维处理，得到所述降维行为数据集。

4.如权利要求3所述的基于第三方软件的用户数据监控分析方法，其特征在于，所述所述权重行为向量集执行降维处理，得到所述降维行为数据集，包括：

利用如下公式对所述权重行为向量集执行降维处理：

Q_i＝(X_i-X_iW_jW_j^T)(X_i-X_iW_jW_j^T)^T

其中，Q_i表示所述降维行为数据集中第i个降维行为数据，X_i表示所述权重行为向量集的第i个权重行为向量，W_j表示由所述权重集得到的权重矩阵中第j行向量，W_j^T表示W_j的转置。

5.如权利要求1所述的基于第三方软件的用户数据监控分析方法，其特征在于，所述利用预先构建的数据异常检测模型，检测所述降维行为数据集，得到正常行为数据集和异常行为数据集，包括：

根据所述降维行为数据集构造超球体，并计算所述超球体的半径；

计算所述降维行为数据集中的数据到所述超球体球心的距离；

汇总所述距离小于所述半径的数据，得到所述正常行为数据集；

汇总所述距离大于或等于所述半径的数据，得到所述异常行为数据集。

6.如权利要求5所述的基于第三方软件的用户数据监控分析方法，其特征在于，所述计算所述超球体的半径，包括：

利用下述公式计算所述超球体的半径：

其中，R表示所述超球体的半径，α_i表示所述超球体的第一拉格朗日乘子，α_j表示所述超球体的第二拉格朗日乘子，Q_i，Q_j表示所述降维行为数据集中任意两个降维行为数据，K()表示高斯核函数。

7.如权利要求1至6中任意一项所述的基于第三方软件的用户数据监控分析方法，其特征在于，所述利用预设的协同过滤算法，根据所述正常行为数据集和所述异常行为数据集执行数据重构，得到标准数据集，包括：

计算所述正常行为数据集内每个正常数据和所述异常行为数据集内每个异常数据的距离，得到距离值集；

将所述距离值集中每个距离值与预设的阈值进行比较，选取不大于所述阈值的距离值集对应的正常数据及异常数据，并汇总所选取的正常数据及异常数据得到标准数据集。