用户习惯的挖掘方法、装置及电子设备与流程

技术特征：
1.一种用户习惯的挖掘方法，包括：获取用户在预设的连续时段内访问目标应用的各时间数据；根据所述各时间数据，确定所述用户在所述预设的连续时段内访问所述目标应用的第一时域函数；对所述第一时域函数进行傅里叶变换，以获取所述时域函数对应的傅里叶级数；在所述傅里叶级数中的前n级分量之和对应的第二时域函数与所述第一时域函数的匹配度大于第一阈值、且所述前n级分量中至少一个分量满足预设条件的情况下，确定所述用户为所述目标应用的周期性访问用户，其中,n为大于零、且小于第二阈值的整数。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述预设的条件，包括：频率为m*t倍基频的各分量中任一分量的振幅大于第三阈值；或者，频率为m*t倍基频的各分量的振幅之和大于第四阈值；其中，t为所述预设的连续时段内包含的天数，m为正整数，m*t小于或等于n。3.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述各时间数据，确定所述用户在所述预设的连续时段内访问所述目标应用的第一时域函数，包括：根据所述各时间数据关联的日期类型，对所述各时间数据进行分类，以确定所述预设的连续时间段内，每种日期类型对应的各个时间数据；根据所述每种日期类型对应的各个时间数据，确定所述用户在每种日期类型下访问所述目标应用的第一时域函数。4.如权利要求1-3任一所述的方法，其中，在所述获取用户在预设的连续时段内访问目标应用的各时间数据之后，还包括：在所述预设的连续时段内的任一日期中无时间数据的情况下，将在所述任一日期之后的各时间数据向前移动24小时。5.如权利要求1-3任一所述的方法，其中，在所述确定所述用户为所述目标应用的周期性访问用户之后，还包括：根据所述各时间数据，确定所述目标用户习惯访问所述目标应用的时间。6.如权利要求5所述的方法，其中，所述根据所述各时间数据，确定所述目标用户习惯访问所述目标应用的时间，包括：根据所述各时间数据所属的时段，确定所述用户在每个时段内访问所述目标应用的第一总天数；确定每个所述第一总天数与所述预设的连续时段中包含的第二总天数的第一比值；在任一第一比值大于第五阈值，且所述时间数据对应的总天数大于第六阈值的情况下，确定所述任一第一比值对应的时段为所述用户习惯访问所述目标应用的时间。7.如权利要求6所述的方法，其中，在所述确定每个所述第一总天数与所述预设的连续时段中包含的第二总天数的第一比值之后，还包括：根据每个所述第一总天数，确定所述用户在任一连续两个时段内访问所述目标应用的第三总天数；确定每个所述第三总天数与所述预设的连续时段中包含的第二总天数的第二比值；在任一第二比值大于第七阈值，所述任一第二比值对应的任一第一比值都大于第八阈值，且所述时间数据对应的总天数大于第九阈值的情况下，确定所述任一第二比值对应的
连续两个时段为所述用户习惯访问所述目标应用的时间。8.一种用户习惯的挖掘装置，包括：获取模块，用于获取用户在预设的连续时段内访问目标应用的各时间数据；确定模块，用于根据所述各时间数据，确定所述用户在所述预设的连续时段内访问所述目标应用的第一时域函数；所述获取模块，还用于对所述第一时域函数进行傅里叶变换，以获取所述时域函数对应的傅里叶级数；所述确定模块，还用于在所述傅里叶级数中的前n级分量之和对应的第二时域函数与所述第一时域函数的匹配度大于第一阈值、且所述前n级分量中至少一个分量满足预设条件的情况下，确定所述用户为所述目标应用的周期性访问用户，其中,n为大于零、且小于第二阈值的整数。9.如权利要求8所述的装置，其中，所述预设的条件，包括：频率为m*t倍基频的各分量中任一分量的振幅大于第三阈值；或者，频率为m*t倍基频的各分量的振幅之和大于第四阈值；其中，t为所述预设的连续时段内包含的天数，m为正整数，m*t小于或等于n。10.如权利要求8所述的装置，其中，所述确定模块，用于：根据所述各时间数据关联的日期类型，对所述各时间数据进行分类，以确定所述预设的连续时间段内，每种日期类型对应的各个时间数据；根据所述每种日期类型对应的各个时间数据，确定所述用户在每种日期类型下访问所述目标应用的第一时域函数。11.如权利要求8-10任一所述的装置，其中，还包括：预处理模块，用于在所述预设的连续时段内的任一日期中无时间数据的情况下，将在所述任一日期之后的各时间数据向前移动24小时。12.如权利要求8-10任一所述的装置，其中，所述确定模块，还用于：根据所述各时间数据，确定所述目标用户习惯访问所述目标应用的时间。13.如权利要求12所述的装置，其中，所述确定模块，用于：根据所述各时间数据所属的时段，确定所述用户在每个时段内访问所述目标应用的第一总天数；确定每个所述第一总天数与所述预设的连续时段中包含的第二总天数的第一比值；在任一第一比值大于第五阈值，且所述时间数据对应的总天数大于第六阈值的情况下，确定所述任一第一比值对应的时段为所述用户习惯访问所述目标应用的时间。14.如权利要求13所述的装置，其中，所述确定模块，还用于：根据每个所述第一总天数，确定所述用户在任一连续两个时段内访问所述目标应用的第三总天数；确定每个所述第三总天数与所述预设的连续时段中包含的第二总天数的第二比值；在任一第二比值大于第七阈值，所述任一第二比值对应的任一第一比值都大于第八阈值，且所述时间数据对应的总天数大于第九阈值的情况下，确定所述任一第二比值对应的连续两个时段为所述用户习惯访问所述目标应用的时间。15.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的方法。16.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-7中任一项所述的方法。17.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本公开提供了用户习惯的挖掘方法，涉及数据处理技术领域，尤其涉及大数据、数据挖掘等领域。具体实现方案为：获取用户在预设的连续时段内访问目标应用的各时间数据；根据各时间数据确定用户在预设的连续时段内访问目标应用的第一时域函数；对第一时域函数进行傅里叶变换，获取时域函数对应的傅里叶级数；当傅里叶级数中的前n级分量之和对应的第二时域函数与第一时域函数的匹配度大于第一阈值、且前n级分量中至少一个分量满足预设条件时，确定用户为目标应用的周期性访问用户。由此，通过对时间函数进行傅里叶变换，从频域角度能够准确的确定用户访问目标应用的时间是否具有周期性，从而提高了确定用户为周期性访问用户的准确性和可靠性。确性和可靠性。确性和可靠性。


技术研发人员：朱喜玲 王凯 封树超 孙伟龙 王轶凡
受保护的技术使用者：北京百度网讯科技有限公司
技术研发日：2022.07.20
技术公布日：2022/10/11