[发明专利]目标用户的识别方法及装置

权利要求书

1.一种目标用户的识别方法，其特征在于，包括：

搜集样本数据集合，所述样本数据集合包括用户的多个行为数据；

将所述多个行为数据划分为近期行为数据和远期行为数据；

分别根据所述远期行为数据和近期行为数据，确定所述用户的相邻两次远期行为的时间间隔以及相邻两次近期行为的时间间隔；

根据所述相邻两次远期行为的时间间隔以及相邻两次近期行为的时间间隔，确定所述用户的行为偏离度；

根据预设的业务活跃周期，将所述多个行为数据划分为多个行为数据分组；

对每个行为数据分组，统计所述用户在所述预设的业务活跃周期内的活跃天数，并根据所述活跃天数以及所述预设的业务活跃周期，获得所述用户的活跃频次；

根据获得的多个活跃频次，确定所述用户的行为衰减度以及长期活跃度；

根据所述行为衰减度、所述长期活跃度、所述行为偏离度以及预设算法，获得所述用户的分数值；

当所述分数值满足预设条件时，将所述用户识别为目标用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定所述预设的业务活跃周期的步骤，包括：

根据所述行为数据，确定所述用户的相邻两次行为的时间间隔；

搜集其它用户的其它行为数据，所述其它行为数据与所述行为数据属于同类行为数据；

根据所述其它行为数据，确定所述其它用户的相邻两次行为的时间间隔；

根据在预设时间段内，所述用户的相邻两次行为的时间间隔以及所述其它用户的相邻两次行为的时间间隔，确定所述预设的业务活跃周期。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据获得的多个活跃频次，确定所述用户的行为衰减度，包括：

根据所述多个活跃频次，获取表征所述用户的行为变化趋势的信息；

根据所述表征所述用户的行为变化趋势的信息，确定所述用户的行为衰减度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个活跃频次，获取表征所述用户的行为变化趋势的信息，包括：

按照预设阈值，将所述多个活跃频次划分为多个活跃频次分组；

计算各个活跃频次分组的活跃频次平均值，得到多个活跃频次平均值；

从所述多个活跃频次平均值中选取最大平均值以及当前日期所对应的活跃频次分组的当前平均值；

根据所述最大平均值、所述最大平均值对应的日期、当前平均值以及当前日期，获取所述表征所述用户的行为变化趋势的信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据相邻两次远期行为的时间间隔以及相邻两次近期行为的时间间隔，确定所述用户的行为偏离度，包括：

根据相邻两次远期行为的时间间隔，在一维空间中确定质点；

计算相邻两次近期行为的时间间隔与所述质点的欧几里德距离；

将所述欧几里德距离作为所述用户的行为偏离度。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户的多个行为数据为预设天数内的多个行为数据；

所述根据获得的多个活跃频次，确定所述用户的长期活跃度，包括：

根据所述预设天数以及所述预设的业务活跃周期，确定所述行为数据分组的个数；

根据所述多个活跃频次以及所述行为数据分组的个数，确定所述用户的长期活跃度。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标用户为流失用户。