[发明专利]数据处理方法及其系统和非易失性存储介质

说明书

技术领域

本公开涉及数据处理领域，更具体地，涉及一种数据处理方法及其系统和非易失性存储介质。

背景技术

随着电子商务和大数据系统的快速发展，如何对海量数据进行准确有效地分析显得非常重要。例如，用户在网购过程中会产生大量的操作数据，这些数据往往会反映用户是否对商品分类(简称为品类)有购买意向，在日渐丰富的品类下，如何基于购买意向对用户进行划分，这对品类的精细化运营，提高商品的销量有着非常重要的实际应用价值。

在实现本公开实施例的过程中，发明人发现相关技术中至少存在如下问题：用户的划分难以满足品类精细化运营的要求。

针对相关技术中的上述问题，目前还未提出有效的解决方案。

发明内容

有鉴于此，本公开提供了一种数据处理方法及数据处理系统和非易失性存储介质。

本公开一方面提供了一种数据处理方法，包括：获取目标用户针对指定品类的第一操作数据，其中，上述第一操作数据至少反映上述目标用户的用户类型；根据上述第一操作数据确定上述目标用户的用户类型；根据上述目标用户的用户类型，选择对应的分类器；以及将上述第一操作数据输入至上述分类器，以预测上述目标用户对上述指定品类执行特定操作的意向。

根据本公开的实施例，根据上述第一操作数据确定上述目标用户的用户类型包括：根据上述第一操作数据确定上述目标用户在预设时间段内的操作行为；以及根据上述操作行为确定上述目标用户的用户类型。

根据本公开的实施例，获取用户群针对上述指定品类的第二操作数据，其中，上述第二操作数据至少反映用户群中各用户的用户类型；根据上述第二操作数据确定上述用户群中各用户的用户类型；根据用户类型选择对应的分类器生成规则；以及根据上述第二操作数据和上述分类器生成规则生成各用户类型对应的分类器。

根据本公开的实施例，上述用户群中各用户的用户类型至少包括活跃用户类型；上述根据用户类型选择对应的分类器生成规则包括根据上述活跃用户类型选择预先设定的聚类算法；上述根据上述第二操作数据和上述分类器生成规则生成各用户类型对应的分类器包括：从上述用户群中确定出属于上述活跃用户类型的活跃用户；从上述第二操作数据中提取属于上述活跃用户的操作数据；以及根据确定出的上述活跃用户的操作数据和上述预先设定的聚类算法生成用于对活跃用户进行再次分类的分类器。

根据本公开的实施例，上述根据上述第二操作数据和上述分类器生成规则生成各用户类型对应的分类器还包括，在从上述第二操作数据中提取属于上述活跃用户的操作数据之后，对上述活跃用户的操作数据进行标准化处理，得到标准化后的操作数据；以及根据确定出的上述活跃用户的操作数据和上述预先设定的聚类算法生成用于对活跃用户进行再次分类的分类器包括：按照上述预先设定的聚类算法对标准化后的操作数据进行聚类处理，得到上述用于对活跃用户进行再次分类的分类器。

根据本公开的实施例，上述用户群中各用户的用户类型至少包括非活跃用户类型；上述根据用户类型选择对应的分类器生成规则包括根据上述非活跃用户类型选择预先设定的分类器训练分类器；上述根据上述第二操作数据和上述分类器生成规则生成各用户类型对应的分类器包括：从上述用户群中确定出属于上述非活跃用户类型的非活跃用户；从上述第二操作数据中提取属于上述非活跃用户的操作数据；以及根据确定出的上述非活跃用户的操作数据和上述预先设定的分类器训练分类器生成用于对非活跃用户进行再次分类的分类器。

本公开的另一方面还提供了一种数据处理系统，包括：第一获取模块，用于获取目标用户针对指定品类的第一操作数据，其中，上述第一操作数据至少反映上述目标用户的用户类型；第一确定模块，用于根据上述第一操作数据确定上述目标用户的用户类型；第一选择模块，用于根据上述目标用户的用户类型，选择对应的分类器；以及预测模块，用于将上述第一操作数据输入至上述分类器，以预测上述目标用户对上述指定品类执行特定操作的意向。

根据本公开的实施例，上述第一确定模块包括：第一确定单元，用于根据上述第一操作数据确定上述目标用户在预设时间段内的操作行为；以及第二确定单元，用于根据上述操作行为确定上述目标用户的用户类型。