一种用于分析用户行为数据的方法及相关装置与流程

1.本技术实施例涉及数据处理领域，尤其涉及一种用于分析用户行为数据的方法及相关装置。


背景技术：

2.随着社会的发展，智能手机及智能便携终端对于人们的影响越来越大，为提高信息推广的效率，进行消息推送的系统会对推送的目标用户进行行为分析，从而达到精准投送消息的目的。
3.在现有技术中，消息推送会根据用户行为进行分析，并根据用户的行为数据，即用户近期对智能便携终端上软件的操作记录，对用户进行行为分析，并根据分析结果整合用户兴趣，从而达到定点消息推送的目的。
4.因为用户的行为数据指的是用户在对智能手机及便携智能终端的操作行为，即软件的使用记录、网页浏览历史和软件推送点击情况等所有数据的整合，从而导致因为获取到的用户行为数据量过于庞大而降低了消息的推送质量。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供了一种用于分析用户行为数据的方法及相关装置，用于提高向用户推送的通知内容质量。
6.本技术第一方面提供了一种用于分析用户行为数据的方法，包括：
7.获取用户信息，所述用户信息包含用户的身份信息及所述用户的消息通知点击记录；
8.根据所述用户信息获取通知信息，所述通知信息为确认用户点击的通知信息；
9.根据无监督算法对通知信息进行聚类分析，获得通知数据，所述通知数据包含所述用户所有的通知信息的分词结果和所述通知信息；
10.建立所述通知数据与通知模板的关系，得到消息模板；
11.将所述消息模板与用户信息绑定，得到绑定结果。
12.可选的，在所述获取用户信息之后，所述方法还包括：
13.获取规则表，所述规则表用于存放所述用户信息的分析格式；
14.判断所述用户信息在所述规则表内是否存在匹配数据；
15.若存在，则通过所述规则表确定与所述用户信息匹配的消息模板。
16.可选的，在所述将所述消息模板与用户信息绑定之后，所述方法还包括：
17.将所述绑定结果同步至所述规则表。
18.可选的，所述建立所述通知数据与通知模板的关系，得到消息模板包括：
19.对所述通知数据进行分词；
20.计算每个分词在所述通知数据中所占的权重，生成分词权重占比；
21.获取所述通知模板合集；
22.将所述分词权重占比与通知模板合集中的通知模板进行匹配，获得匹配结果；
23.获取匹配度最高的匹配结果，得到目标匹配结果；
24.根据所述目标匹配结果确定目标通知模板；
25.合并所述目标通知模板与通知数据，得到消息模板。
26.可选的，合并所述目标文档与通知数据，得到消息模板包括：
27.合并所述目标文档与所述通知数据，生成合并结果；
28.获取模板数据；
29.判断所述合并结果与所述模板数据的格式是否匹配；
30.若匹配，则确定所述合并结果为消息模板。
31.本技术第二方面提供了一种用于分析用户行为数据的装置，包括：
32.第一获取单元，用于获取用户信息，所述用户信息包含用户的身份信息及所述用户的消息通知点击记录；
33.第二获取单元，用于根据所述用户信息获取通知信息，所述通知信息为确认用户点击的通知信息；
34.聚类分析单元，用于根据无监督算法对通知信息进行聚类分析，获得通知数据；
35.建立单元，用于建立所述通知数据与通知模板的关系，得到消息模板；
36.绑定单元，用于将所述消息模板与用户信息绑定，得到绑定结果。
37.可选的，所述装置还包括：
38.第三获取单元，用于获取规则表，所述规则表用于存放所述用户信息的分析格式；
39.判断单元，用于判断所述用户信息在所述规则表内是否存在匹配数据；
40.确定单元，用于在判断单元判断结果为存在时，通过所述规则表确定与所述用户信息匹配的消息模板。
41.可选的，所述装置还包括：
42.同步单元，用于将所述绑定结果同步至所述规则表。
43.可选的，所述建立单元包括：
44.分词模块，用于对所述通知数据进行分词；
45.计算模块，用于计算每个分词在所述通知数据中所占的权重，生成分词权重占比；
46.第一获取模块，用于获取所述通知模板合集；
47.匹配模块，用于将所述分词权重占比与通知模板合集中的通知模板进行匹配，获得匹配结果；
48.第二获取模块，用于获取匹配度最高的匹配结果，得到目标匹配结果；
49.确定模块，用于根据所述目标匹配结果确定目标文档；
50.合并模块，用于合并所述目标文档与通知数据，得到消息模板。
51.可选的，所述合并模块还用于：
52.合并所述目标文档与所述通知数据，生成合并结果；
53.获取模板数据；
54.判断所述合并结果与所述模板数据的格式是否匹配；
55.在判断子模块判断结果为匹配时，确定所述合并结果为消息模板。
56.本技术第三方面提供了一种用于分析用户行为数据的装置，包括：
57.处理器、存储器、输入输出单元、总线；
58.所述处理器与所述存储器、所述输入输出单元以及所述总线相连；
59.所述处理器具体执行与前述第一方面相同的操作。
60.从以上技术方案可以看出，本技术通过对用户信息中包含的数据根据无监督算法进行聚类分析，并将分析后得到的通知数据，随后建立该通知数据与通知模板的关系，得到消息模板，将所述消息模板与用户信息绑定，得到绑定结果，使得能够通过该绑定结果搜索到适用于该用户的消息模板，从而提供了向用户推送的消息质量。
附图说明
61.图1为本技术实施例中用于分析用户行为数据的方法的一个实施例流程示意图；
62.图2为本技术实施例中用于分析用户行为数据的方法的另一实施例流程示意图；
63.图3为本技术实施例中用于分析用户行为数据的装置的一个实施例结构示意图；
64.图4为本技术实施例中用于分析用户行为数据的装置的另一实施例结构示意图；
65.图5为本技术实施例中用于分析用户行为数据的装置的另一实施例结构示意图。
具体实施方式
66.本技术实施例提供了一种用于分析用户行为数据的方法及相关装置，用于提高向用户推送的通知内容质量。
67.面将结合本技术实施例中的附图，对本技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
68.本技术实施例中的执行主体包括但不限于，如：终端、服务器和系统等所有包含逻辑计算及运行能力的设备，具体此处不做限定，本技术实施例以终端为例进行描述。
69.请参阅图1，本技术实施例提供了用于分析用户行为数据的方法的一种实施例，包括：
70.101、获取用户信息，所述用户信息包含用户的身份信息及所述用户的消息通知点击记录；
71.在本技术实施例中，当终端获取到用户信息后，终端会对用户信息进行解析，并从用户信息中解析出关于该用户当日接收到的通知、该用户当日点击过的通知及用户的id信息，该id信息包括但不限于用户手机号或用户智能设备独立串码等能够用于确定用户身份的标志数据，具体此处不作限定。
72.其中，在该用户信息中所包含的数据包括了用户点击的通知数据，使得终端可以精准针对用户存在点击兴趣的消息通知进行分析。
73.102、根据所述用户信息获取通知信息，所述通知信息为确认用户点击的通知信息；
74.当终端获取到用户信息后，终端会根据该用户信息中携带的数据回溯用户点击的消息通知的通知信息内容，并获取其通知信息中具体的文本内容，从而使得终端能够对具体的通知文本进行数据分析。
75.103、根据无监督算法对通知信息进行聚类分析，获得通知数据，所述通知数据包含所述用户所有的通知信息的分词结果和所述通知信息；
76.无监督算法用于对输入算法中的数据样本进行聚类，聚类具体为：对于给定的m个样本的数据集，给定聚类(簇)的个数k(k《m)，初始化每个样本所属的类别，再根据一定的规则不断地迭代并重新划分数据集的类别(改变样本与簇的类别关系)，使得每一次的划分都比上一次的划分要好。
77.具体的，在终端获取到该用户当日点击的通知信息后，终端将会通过无监督算法对该通知信息的文本内容和该通知信息中携带的标签属性对通知信息进行聚类，使得终端能够将获取到的通知信息进行归类后再对归类后的通知信息逐类进行分析，从而提高终端对通知信息分析对于后续对用户进行通知标签绑定的价值。
78.104、建立所述通知数据与通知模板的关系，得到消息模板；
79.具体的，在终端中会存有大量的通知模板，该通知模板是通过独立的软件的消息推送获取的，在终端对通知信息进行聚类后，会根据每一类中存放的信息中携带的共同标签在通知模板中搜索相似模板，并将通知数据与模板进行绑定，使得当终端确定该用户对该通知数据指向的通知信息进行点击后，能够获取到对应的类似消息模板进行信息生成，从而提高用户对通知信息的兴趣。
80.在实际情况中，通知模板数据量庞大，通知数据中包含的标签可以在终端对相似通知模板进行搜索时，极大的减小在终端根据通知数据搜索类似通知模板的工作时间，从而降低了对终端计算力的消耗。
81.105、将所述消息模板与用户信息绑定，得到绑定结果。
82.具体的，当终端通过通知数据确定了通知数据与通知模板的关系后，会直接将该用户信息与消息模板进行绑定，使得当终端接收将对该用户进行通知推送的指令后，能够直接提取到对应的通知模板，从而提高了终端对通知推送指令的响应时间。
83.从以上技术方案可以看出，本技术通过对用户信息中包含的数据根据无监督算法进行聚类分析，并将分析后得到的通知数据，随后建立该通知数据与通知模板的关系，得到消息模板，将所述消息模板与用户信息绑定，得到绑定结果，使得能够通过该绑定结果搜索到适用于该用户的消息模板，从而提供了向用户推送的消息质量。
84.请参阅图2，本技术实施例提供了用于分析用户行为数据的方法的另一实施例，包括：
85.201、获取用户信息，所述用户信息包含用户的身份信息及所述用户的消息通知点击记录；
86.本实施例中的步骤201与前述实施例中步骤101类似，此处不再赘述。
87.202、获取规则表，所述规则表用于存放所述用户信息的分析格式；
88.在终端获取到用户信息后，终端会优先提取出处理过的数据集合，该集合为规则表，规则表中包含的数据信息包括但不限于，规则名称、规则标签、用户id和规则生成时间等用于使终端更快捷搜索到对应用户信息的通知模板的所需参数，对于参数格式具体此处不做限定。
89.203、判断所述用户信息在所述规则表内是否存在匹配数据；
90.当终端获取到规则表后，终端会根据用户信息中携带的id信息及通知的标签在规
则表中进行搜索，若在规则表中确定存在与该用户信息匹配的数据，则执行步骤204，若规则表中不存在与该用户信息匹配的数据，则执行步骤205。
91.204、若存在，则通过所述规则表确定与所述用户信息匹配的消息模板。
92.当步骤203的判断结果为存在与该用户信息匹配的数据时，终端会直接通过规则表中的规则搜索到与该用户信息中的用户id信息及通知相关标签相对应的消息模板，并直接通过该通知模板生成向该用户发送的推送信息。
93.205、根据所述用户信息获取通知信息，所述通知信息为确认用户点击的通知信息；
94.206、根据无监督算法对通知信息进行聚类分析，获得通知数据，所述通知数据包含所述用户所有的通知信息的分词结果和所述通知信息；
95.本实施例中的步骤205至206与前述实施例中步骤102至103类似，此处不再赘述。
96.207、对所述通知数据进行分词；
97.当终端获取到规则表内无法匹配的用户信息后，终端会根据该用户信息及通知标签对该用户的通知内容进行回溯，从而获取到该通知的通知数据，通知数据中包含本条通知的文本内容，终端会对该文本内容进行无监督算法的聚类分析，在进行聚类分析时，终端会对该通知的文本内容进行分词，以使得终端对该通知的文本内容进行分词聚类。
98.208、计算每个分词在所述通知数据中所占的权重，生成分词权重占比；
99.当终端对该通知的文本内容进行分词后，终端会根据分词情况计算每个分词状态的权重占比，并将权重占比中高于预设权重占比值的分词数据与终端中预设的通知模板进行匹配。
100.209、获取所述通知模板合集；
101.通知模板合集中包含了终端中预设的所有通知模板，终端能够根据该通知模板合集与通知数据汇总的分词权重占比进行匹配。
102.210、将所述分词权重占比与通知模板合集中的通知模板进行匹配，获得匹配结果；
103.当终端获取到通知模板合集后，终端会将分词权重占比与通知模板合集中的通知模板进行匹配，在实际情况中，单条通知可能匹配到不止一个通知模板，所以单次对通知数据进行分词可能生成不止一条匹配结果。
104.211、获取匹配度最高的匹配结果，得到目标匹配结果；
105.当终端获取到不止一条匹配结果时，终端会提取相对于其他匹配结果而言，匹配度最高的比配结果进行处理，匹配度最高的匹配结果则为目标匹配结果。
106.212、根据所述目标匹配结果确定目标通知模板；
107.终端获取到目标匹配结果后，终端会对于该目标匹配结果中包含的分词情况与消息通知模板中的消息通知进行确定，使得终端重新将分词后的通知数据转换为最初的通知数据文本内容。
108.213、合并所述目标文档与所述通知数据，生成合并结果；
109.终端将目标文档与通知数据进行文本合并，文本合并是为了终端能够在同一文本中提取到通知数据中的关键字及目标通知模板，使得能够通过针对该用户的自定义设定或通知数据中的关键字对目标通知模板进行填充，合并后的目标通知模板和通知数据称为合
并结果。
110.214、获取模板数据；
111.在合并为合并结果后，终端会再次获取模板数据，模板数据用于确定合并结果的携带信息是否完整，该步骤的目的为对合并结果的数据完整性进行验证。
112.215、判断所述合并结果与所述模板数据的格式是否匹配；
113.具体的，终端获取到模板数据后，会将合并结果中的数据与模板数据中的数据进行逐一填充进行匹配，只有在模板数据完全与合并结果匹配时，才会执行步骤216，若不匹配，终端则会报错，从而达到通知工作人员对合并结果中的信息进行处理，具体的处理方式可以为手动填充丢失信息或结束当前的流程，重新启动流程对该通知数据进行处理。
114.216、若匹配，则确定所述合并结果为消息模板。
115.只有在合并结果与模板数据完全匹配时，终端才会将该匹配结果标注为消息模板。
116.217、将所述消息模板与用户信息绑定，得到绑定结果。
117.本实施例中的步骤217与前述实施例中步骤105类似，此处不再赘述。
118.218、将所述绑定结果同步至所述规则表。
119.具体的，为降低终端的工作强度，在每次对通知进行分析后，终端都会将分析后的绑定结果同步至规则表中，以使得在再次遇到相同用户的相同通知标签时，终端能够直接根据规则表中预存的规则对该用户进行推送消息的生成。
120.请参阅图3，本技术实施例提供了用于分析用户行为数据的装置的一种实施例，包括：
121.第一获取单元301，用于获取用户信息，所述用户信息包含用户的身份信息及所述用户的消息通知点击记录；
122.第二获取单元302，用于根据所述用户信息获取通知信息，所述通知信息为确认用户点击的通知信息；
123.聚类分析单元303，用于根据无监督算法对通知信息进行聚类分析，获得通知数据；
124.建立单元304，用于建立所述通知数据与通知模板的关系，得到消息模板；
125.绑定单元305，用于将所述消息模板与用户信息绑定，得到绑定结果。
126.本实施例中，各单元的功能与前述图1所示实施例中的步骤对应，此处不再赘述。
127.请参阅图4，本技术实施例提供了用于分析用户行为数据的装置的另一实施例，包括：
128.第一获取单元401，用于获取用户信息，所述用户信息包含用户的身份信息及所述用户的消息通知点击记录；
129.第三获取单元402，用于获取规则表，所述规则表用于存放所述用户信息的分析格式；
130.判断单元403，用于判断所述用户信息在所述规则表内是否存在匹配数据；
131.确定单元404，用于在判断单元判断结果为存在时，通过所述规则表确定与所述用户信息匹配的消息模板。
132.第二获取单元405，用于根据所述用户信息获取通知信息，所述通知信息为确认用
户点击的通知信息；
133.聚类分析单元406，用于根据无监督算法对通知信息进行聚类分析，获得通知数据；
134.建立单元407，用于建立所述通知数据与通知模板的关系，得到消息模板；
135.绑定单元408，用于将所述消息模板与用户信息绑定，得到绑定结果。
136.同步单元409，用于将所述绑定结果同步至所述规则表。
137.在本技术实施例中，所述建立单元407包括：
138.分词模块4071，用于对所述通知数据进行分词；
139.计算模块4072，用于计算每个分词在所述通知数据中所占的权重，生成分词权重占比；
140.第一获取模块4073，用于获取所述通知模板合集；
141.匹配模块4074，用于将所述分词权重占比与通知模板合集中的通知模板进行匹配，获得匹配结果；
142.第二获取模块4075，用于获取匹配度最高的匹配结果，得到目标匹配结果；
143.确定模块4076，用于根据所述目标匹配结果确定目标文档；
144.合并模块4077，用于合并所述目标文档与通知数据，得到消息模板。
145.在本技术实施例中，所述合并模块还用于：
146.合并所述目标文档与所述通知数据，生成合并结果；
147.获取模板数据；
148.判断所述合并结果与所述模板数据的格式是否匹配；
149.在判断子模块判断结果为匹配时，确定所述合并结果为消息模板。
150.本实施例中，各单元的功能与前述图2所示实施例中的步骤对应，此处不再赘述。
151.请参阅图5，本技术实施例提供了用于分析用户行为数据的装置的另一实施例，包括：
152.处理器501、存储器502、输入输出单元503、总线504；
153.所述处理器501与所述存储器502、所述输入输出单元503以及所述总线504相连；
154.所述处理器501具体执行图1至图2的方法中的步骤对应的操作。
155.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
156.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
157.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
158.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
159.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。