[发明专利]数据分析方法、系统及非暂态计算机可读取介质

说明书

本发明公开了一种数据分析方法，包括：搜集用户数据；自该用户数据产生多个情境条件；计算各该情境条件的分布比例，以取得第一数据；计算信息关联算法在各该情境条件下的信息关联成功比例，以取得第二数据；依据该第一数据以及该第二数据，取得该信息关联算法在该些情境条件下的至少一表现参数；依据该至少一表现参数，产生关于该信息关联算法的建议信息。另外，本发明还公开了一种数据分析系统及非暂态计算机可读取介质。

技术领域

本发明是关于一种数据分析方法、系统及非暂态计算机可读取介质(Non-Transitory Computer Readable Medium)。

背景技术

在现今的数据分析中，电子商务平台通常会结合多种推荐算法向用户推荐商品项目，有些算法是针对价格做推荐，有些则是以女性为主，若只使用单一算法通常无法满足各种可能的需求。

然而，结合各种算法的作法通常是事先训练好各算法的权重，再加总得到最后的结果。这类作法在各算法设计逻辑类似时能有较好的成效，但若算法本质差异较大时，则有互相拖累的风险。举例来说，若算法A推荐相同/不同品牌的比例为54％/46％；算法B则为26％/74％，若不论任何情境皆以相同权重结合这两种算法，则当用户想比较同品牌商品时却会因结合算法B而推荐成其他品牌，其点击率必然会比单纯使用算法A来得低。其推荐效果显然不符合使用者预期，无法为业者带来更高的利润。

发明内容

本发明提出一种数据分析方法、装置及非暂态计算机可读取介质，可评估不同信息关联算法(如推荐算法)在各情境条件下的表现，并做成建议信息供分析师参考，进而提升运用信息关联算法的成效。

根据本发明的一实施例，提出一种数据分析方法，其包括：搜集用户数据；自该用户数据产生多个情境条件；计算各该情境条件的分布比例，以取得第一资料；计算信息关联算法在各该情境条件下的信息关联成功比例，以取得第二数据；依据该第一数据以及该第二数据，取得该信息关联算法在该些情境条件下的至少一表现参数；依据该至少一表现参数，产生关于该信息关联算法的建议信息。

根据本发明的一实施例，提出一种数据分析系统，其包括数据搜集模块、情境条件产生模块、分析模块、表现评估模块以及建议信息产生模块。数据搜集模块用以搜集用户数据。情境条件产生模块用以自该用户数据产生多个情境条件。分析模块用以计算各该情境条件的分布比例，以取得第一数据，并计算信息关联算法在各该情境条件下的信息关联成功比例，以取得第二数据。表现评估模块用以依据该第一数据以及该第二数据，取得该信息关联算法在该些情境条件下的至少一表现参数。建议信息产生模块用以依据该至少一表现参数，产生关于该信息关联算法的建议信息。

根据本发明的一实施例，提出一种包含一指令序列的非暂态计算机可读取介质(Non-Transitory Computer Readable Medium)，该指令序列在被一处理器执行时使一计算机系统执行如本发明所述的数据分析方法。

为了对本发明的上述及其他方面有更好的了解，下文特举优选实施例，并配合所附附图，作详细说明如下：

附图说明

图1绘示依据本发明的一实施例的数据分析系统的方块图。

图2绘示依据本发明的一实施例的数据分析方法的流程图。

图3绘示依据本发明的一实施例的数据分析方法的流程图。

图4绘示用户数据的一例示意图。

图5绘示不同信息关联算法在不同情境条件下的信息关联成功率的示意图。

图6绘示由简至繁产生不同情境条件的示意图。

图7绘示依据本发明的另一实施例的数据分析系统的方块图。

【主要元件】

100、700：数据分析系统；