[发明专利]一种基于日志数据的用户状态确定方法及装置

说明书

本发明公开一种基于日志数据的用户状态确定方法及装置，包括：采集用户的日志数据；确定每个日志的第一特征值，并根据预设的多个维度对所述第一特征值进行向量化，得到对应的多个第二特征值；构建第一矩阵；构建预设数量的第一滑动窗口，利用每个第一滑动窗口从所述第一矩阵采集多个第二矩阵，从每个第一滑动窗口采集到的多个第二矩阵中选取最大第二特征值，构建第一日志特征序列；构建预设数量的第二滑动窗口，利用每个第二滑动窗口从所述第一矩阵采集多个第二矩阵，从每个第二滑动窗口采集到的多个第二矩阵中选取最大第二特征值，构建第二日志特征序列；构建第三日志特征序列；确定所述用户的用户状态。

技术领域

本发明涉及数据分析领域，尤其涉及一种基于日志数据的用户状态确定方法及装置。

背景技术

现有通过收集用户行为数据并分析从而确定用户状态的主要方法，只分析单个用户行为数据，而未考虑多个用户行为数据之间的关系，不可避免的造成了信息损失，也未考虑用户在多个时间段产生的用户行为数据之间的时序关系，从而得到的用户状态往往不够准确，分析不够合理。

发明内容

本发明提供一种基于日志数据的用户状态确定方法及装置，以至少解决现有技术中存在的以上技术问题。

本发明一方面提供一种基于日志数据的用户状态确定方法，包括：

采集用户的多个时段内的日志数据，每个时段内的日志数据包括多个类型的日志，每个类型的日志包含一条日志记录；

确定每个类型的日志的第一特征值，并根据预设的多个维度对所述第一特征值进行向量化，得到对应的多个第二特征值，所述多个第二特征值按照预设的顺序组成特征值序列；

构建第一矩阵，所述第一矩阵的每一行包括相应时段的每个类型的日志的特征值序列，所述第一矩阵的每一列包括相应类型的日志在每个时段的特征值序列；

构建预设数量的第一滑动窗口，所述第一滑动窗口长度等于所述第一矩阵的总列数，利用每个第一滑动窗口从所述第一矩阵采集多个第二矩阵，从每个第一滑动窗口采集到的多个第二矩阵中选取最大第二特征值，构建第一日志特征序列，所述第一日志特征序列包括每个第一滑动窗口对应的最大第二特征值；

构建预设数量的第二滑动窗口，所述第二滑动窗口宽度等于所述第一矩阵的总行数，利用每个第二滑动窗口从所述第一矩阵采集多个第二矩阵，从每个第二滑动窗口采集到的多个第二矩阵中选取最大第二特征值，构建第二日志特征序列，所述第二日志特征序列包括每个第二滑动窗口对应的最大第二特征值；

构建第三日志特征序列，所述第三日志特征序列包含最后一个时段的每个类型的日志对应的第一特征值经过向量化后得到的特征值序列；

根据第一日志特征序列、第二日志特征序列和第三日志特征序列，确定所述用户的用户状态。

其中，所述每个时段包含起始时间点和终止时间点，所述每个时段的起始时间点相同，其中，第N个时段的终止时间点比第N-1个时段的终止时间点晚。

其中，所述第一矩阵中每一行对应的时段按时段的长度由短到长排序。

其中，所述预设数量的第一滑动窗口包括：

构建Q个第一滑动窗口，其中，第N个第一滑动窗口的宽度为第N-1个第一滑动窗口的宽度加1，第一滑动窗口的宽度的单位为行，第一滑动窗口的长度为第一矩阵的总列数，第1个第一滑动窗口的宽度为1行、长度为M列，即第一个第一滑动窗口采集到的第二矩阵的宽度为1行、长度为M列，所述Q小于等于第一矩阵的总行数，所述第一滑动窗口的起始位置和结束位置之间的距离为该第一滑动窗口的行数。

其中，利用每个第一滑动窗口从所述第一矩阵采集多个第二矩阵，包括：