[发明专利]适于电子商务的业务操作行为大数据挖掘方法及系统

说明书

本发明实施例提供一种适于电子商务的业务操作行为大数据挖掘方法及系统，通过对获取的电商业务大数据集中各操作行为数据依次进行遍历，在每次遍历过程中获取一个当前操作行为数据作为第一操作行为数据，并获取所述当前操作行为数据之后产生的一个操作行为数据作为第二操作行为数据；然后，结合待进行电商行为大数据分析的目标操作行为单元对应的行为单元关键标识，对每次遍历获取的所述第一操作行为数据和第二操作行为数据进行融合分析，实现针对所述目标业务对象针对各所述电商业务项目的操作行为单元进行操作行为数据挖掘。

技术领域

本发明涉及电子商务及大数据分析技术领域，具体而言，涉及一种适于电子商务的业务操作行为大数据挖掘方法及系统。

背景技术

随着大数据技术的不断发展，大数据是指数据量极大，通常难以在一定时间范围内用常规方法进行采集、管理和分析的数据集，需要结合人工智能等新的处理模式来进行挖掘和分析使之产生可用的价值。同时，随着信息技术的不断发展，大数据技术在各行各业都逐渐的应用开来。

例如，在电子商务应用场景下，根据电商业务对象对电商业务项目组的业务项目使用数据对电商业务对象的业务画像特征进行大数据分析是相关领域一个重要的技术问题。传统的数据分析往往采用样本、推理的方法，用常规的样本分析来推测总体数据，通过一小部分来看整个数据，进而延伸到普遍的意义。然而，在对相关的大数据进行分析时，用于进行大数据分析的数据源质量对于大数据分析的结果和准确性具有非常大的影响。例如，对电商业务对象进行业务画像特征分析时，需要结合电商业务对象历史产生的业务大数据的操作行为单元有关的操作行为数据进行精准分析。基于此，事先针对电商业务对象历史产生的业务大数据进行相关的数据挖掘得到有效的数据源是必不可少的步骤。

然而，经研究发现，现有的相关数据挖掘的方法大多基于不同操作行为单独进行行为特征的分析进而挖掘得到相关的有用数据源，然而，经过验证，这种方式挖掘得到的数据源对于后续的用户画像分析应用仍然存在效果不佳的问题。

发明内容

基于上述提及的问题，第一方面，本发明实施例提供一种适于电子商务的业务操作行为大数据挖掘方法，包括：

获取电商服务平台的目标业务对象在设定历史周期内对电商服务平台所提供的所述电商业务项目进行操作而得到的电商业务大数据集，所述电商业务大数据集包括根据时序排列的多个操作行为数据；

对所述电商业务大数据集中各操作行为数据依次进行遍历，在每次遍历过程中获取一个当前操作行为数据作为第一操作行为数据，并获取所述当前操作行为数据之后产生的一个操作行为数据作为第二操作行为数据；

获取待进行电商行为大数据分析的目标操作行为单元对应的行为单元关键标识；

根据所述行为单元关键标识对每次遍历获取的所述第一操作行为数据和第二操作行为数据进行融合分析，以对所述目标业务对象针对各所述电商业务项目的操作行为单元进行操作行为数据挖掘。

在第一方面的一种实施方式中，所述根据所述行为单元关键标识对每次遍历获取的所述第一操作行为数据和第二操作行为数据进行融合分析，以对所述目标业务对象针对各所述电商业务项目的操作行为单元进行操作行为数据挖掘，包括：

根据所述行为单元关键标识，对所述第一操作行为数据和所述第二操作行为数据分别进行行为特征挖掘，得到所述第一操作行为数据的第一操作行为特征向量和所述第二操作行为数据的第二操作行为特征向量，所述第一操作行为特征向量至少包括所述第一操作行为数据所对应的操作行为单元与所述行为单元关键标识之间的相关性量化参数，所述第二操作行为特征向量至少包括所述第二操作行为数据所对应的操作行为单元与所述行为单元关键标识之间的相关性量化参数；

对所述第一操作行为特征向量和所述第二操作行为特征向量进行特征向量融合，得到所述第一操作行为数据的融合行为特征向量；