[发明专利]用户行为信息生成方法和装置在审

专利信息
申请号: 201510752430.3 申请日: 2015-11-06
公开(公告)号: CN105243397A 公开(公告)日: 2016-01-13
发明(设计)人: 何佳倍;吴海山;韩艳;武政伟 申请(专利权)人: 百度在线网络技术(北京)有限公司
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62
代理公司: 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 代理人: 王达佐;马晓亚
地址: 100085 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 用户 行为 信息 生成 方法 装置
【说明书】:

技术领域

本申请涉及计算机技术领域,具体涉及信息处理技术领域,尤其涉及用户行为信息生成方法和装置。

背景技术

目前,能够获取到的用户的行为信息通常仅包括用户的定位信息。定位信息是在时空环境下,通过对用户的定位所获得的数据信息,包括定位位置、定位时间等。

然而,上述定位信息对应的是一个个孤立且数量庞大的定位点;并且这些定位信息通常是在用户发送定位请求时收集到的,而用户的定位请求通常是随意且不规律的。因此,通过这些定位信息,不能直观、准确地了解用户的行为特征,例如,用户的移动状态等特征。

发明内容

本申请的目的在于提出一种用户行为信息生成方法和装置,来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面,本申请提供了一种用户行为信息生成方法,所述方法包括:获取用户的用户定位信息,其中,所述用户定位信息包括所述用户所处的定位点的位置信息以及所述用户在所述定位点停留的时间信息;基于位置信息和时间信息,将多条用户定位信息划分为多个用户定位信息集合;基于对用户定位信息集合的分析,生成用户行为信息,其中,所述用户行为信息包括以下至少一项:用户移动状态信息、用户移动范围信息、用户移动时间信息。

在一些实施例中,所述基于对用户定位信息集合的分析,生成用户行为信息,包括:根据所述用户定位信息集合中的用户定位信息的时间信息,获取所述用户定位信息集合对应的时间区间;根据所述时间区间,生成用户移动时间信息,所述用户移动时间信息包括:起始时间、终止时间。

在一些实施例中,所述基于对用户定位信息集合的分析,生成用户行为信息还包括:根据所述时间区间的时间长度,生成用户移动状态信息。

在一些实施例中,所述根据所述时间区间的时间长度,生成用户的移动状态信息,包括:基于所述时间长度与预定的时间阈值的比较,生成用户移动状态信息。

在一些实施例中,所述基于对用户定位信息集合的分析,生成用户行为信息,包括:根据所述用户定位信息集合中的用户定位信息的位置信息,生成用户移动范围信息。

在一些实施例中,所述用户移动范围信息包括:中心位置信息和移动半径信息,其中,所述中心位置信息是所述用户定位信息集合中的用户定位信息的位置信息值的均值,所述移动半径信息是根据所述用户中心位置信息以及所述用户定位信息集合中的用户定位信息的位置信息生成的。

第二方面,本申请提供了一种用户行为信息生成装置,所述装置包括:用户定位信息获取单元,用于获取用户的用户定位信息,其中,所述用户定位信息包括所述用户所处的定位点的位置信息以及所述用户在所述定位点停留的时间信息;用户定位信息集合划分单元,用于基于位置信息和时间信息,将多条用户定位信息划分为多个用户定位信息集合;用户行为信息生成单元,用于基于对用户定位信息集合的分析,生成用户行为信息,其中,所述用户行为信息包括以下至少一项:用户移动状态信息、用户移动范围信息、用户移动时间信息。

在一些实施例中,所述用户行为信息生成单元包括:时间区间获取子单元,用于根据所述用户定位信息集合中的用户定位信息的时间信息,获取所述用户定位信息集合对应的时间区间;用户移动时间信息生成子单元,用于根据所述时间区间,生成用户移动时间信息,所述用户移动时间信息包括:起始时间、终止时间。

在一些实施例中,所述用户行为信息生成单元还包括:用户移动状态信息生成子单元,用于根据所述时间区间的时间长度,生成用户移动状态信息。

在一些实施例中,所述用户移动状态信息生成子单元进一步配置用于基于所述时间长度与预定的时间阈值的比较,生成用户移动状态信息。

在一些实施例中,所述用户行为信息生成单元包括:用户移动范围信息生成子单元,用于根据所述用户定位信息集合中的用户定位信息的位置信息,生成用户移动范围信息。

在一些实施例中,所述用户移动范围信息包括:中心位置信息和移动半径信息,其中,所述中心位置信息是所述用户定位信息集合中的用户定位信息的位置信息值的均值,所述移动半径信息是根据所述用户中心位置信息以及所述用户定位信息集合中的用户定位信息的位置信息生成的。

本申请提供的用户行为信息生成方法和装置,通过将多条用户定位信息划分为多个用户定位信息集合,并基于对用户定位信息集合的分析,生成用户行为信息,得到了更直观、准确的用户行为信息,从而可以直观、准确地了解用户的行为特征。

附图说明

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