[发明专利]一种基于用户行为数据及流计算的用户细分方法

说明书

本发明提供了一种基于用户行为数据及流计算的用户细分方法，所述方法包括：S1.生成采集用户行为日志指令；S2.生成封装指令；S3.生成事件流标记指令；S4.生成数据建模指令；S5.生成模型规则应用指令；S6.生成累加指令；S7.生成构建符合计算事件指令；S8：生成实时更新用户画像指令。该方法在充分运用原有成熟模型的基础上，将原来的“日”级别的数据运算周期提升至“分钟”级别的运算周期，从而对营销的开展提供了更加强而有力的支撑；通过“流计算”技术特性，把集中时段的大数据量运算转换成小批量数据的离散时段或持续时段的运算方式，极大降低了IT硬件资源性能要求，真正意义上做到“提效降耗”，为企业节约大量的资金。

技术领域

本发明涉及计算机营销技术领域，特别是涉及一种基于用户行为数据运用“流计算技术”给用户打标签的用户细分方法。

背景技术

随着互联网技术发展，尤其是移动互联网以来，诞生了无数的应用软件APP，其中不乏现象级的APP，人们在线上的活动愈发活跃与频繁，可以说，现在人们在日常生活中，有将近一半的时间是生活在线上的；在通讯、社交、购物、学习等多方面，均存在用户行为；科技的快速发展，使用户的大部分行为从线下迁移到了线上。而从营销技术的角度来说，描绘一个用户的“用户画像”，对于营销活动有非常大的意义，随着技术的发展，集中于线上的用户行为为我们带来大量的价值和研究意义，形成可供分析的“行为数据”。

在现有技术中，有些采用B/S结构进行数据采集并分析，例如中国专利CN106227832A公开了一种互联网大数据技术架构在企业内业务分析中的应用方法，所述方法基于大数据架构对电商平台用户行为进行收集，通过日志应用集群对用户行为日志数据进行清洗后，将数据放入mq消息队列中，经过流计算技术，综合访客和访问用户精确分析出用户访问指标，结合访问用户的附加信息赋予各种业务含义进行统计分析，并将分析的结构放入云数据库中备用。本发明协助企业收集用户行为信息，有力于企业实时掌握用户喜好，及时转变企业电商战略，精准的为用户投放广告，大幅度提高企业电商网站对市场需求的把控力度，最大程度的吸引客户消费，并且为用户提供个性化的广告展示，用户可以节省大量的互联网检索查找需要的信息的时间。

随着用户画像的数据应用得越来越深入，采用传统的离线计算来构建画像的方式，已经无法满足日益增长的营销时效性要求；同时，随着数据量的指数级别增长，离线计算方式为了保证“日”级别的计算周期，需要不断地追加大量的计算资源，给企业带来了比较大运营成本，ROI指标下降越来越严重。

为了解决现有技术的缺陷，在原有的模型和规则技术的基础上，进行了技术实现的重构，引入了“流计算”技术进行技术革新；流计算技术可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中，实时地进行分析，捕捉到可能有用的信息，并把结果发送到下一计算节点。

因此，针对现有技术中存在的问题，亟需提供一种高效快速、硬件性能要求低且成本较低的基于用户行为数据及流计算的用户细分方法显得尤为重要。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于用户行为数据及流计算的用户细分方法，以解决上述背景技术中提出的问题；该方法在充分运用原有成熟模型的基础上，将原来的“日”级别的数据运算周期提升至“分钟”级别的运算周期，从而对营销的开展提供了更加强而有力的支撑；通过“流计算”技术特性，把集中时段的大数据量运算转换成小批量数据的离散时段或持续时段的运算方式，极大降低了IT硬件资源性能要求，真正意义上做到“提效降耗”，为企业节约大量的资金。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于用户行为数据及流计算的用户细分方法，所述方法包括以下步骤：

S1：生成采集用户行为日志指令，将所述采集用户行为日志指令发送至系统，根据该指令信息，埋设监测代码，在软件上采集用户的行为日志，形成用户行为日志数据；

S2：生成封装指令，将所述封装指令发送至系统，根据该指令信息，获取用户行为日志数据，并将用户行为日志数据封装为事件流；