[发明专利]用户价值分类方法和装置

权利要求书

1.一种用户价值分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

确定所采集到的行为信息中，每种行为信息对应的权重值；

根据所述对应的权重值将所述行为信息映射为一个预设行为信息；

根据映射得到的预设行为信息和RFM模型对用户价值进行分类。

2.如权利要求1所述的用户价值分类方法，其特征在于，在所述确定所采集到的行为信息中，每种行为信息对应的权重值之前，还包括：

采集多个用户中，每个用户所产生的多种行为信息。

3.如权利要求2所述的用户价值分类方法，其特征在于，所述每个用户所产生的多种行为信息相同或者不相同，所述确定所采集到的行为信息中，每种行为信息对应的权重值，包括：

采用熵值法确定所采集到的行为信息中每种行为信息对应的权重值并作为第一权重值；

确定每个用户，在相同行为信息下的价值信息，并将所述价值信息映射为所述行为信息发生的次数；

对不同用户的行为信息，在时间维度上进行归一化处理；

根据所述次数、归一化处理后的用户行为信息，以及所述第一权重值确定所述对应的权重值。

4.如权利要求1所述的用户价值分类方法，其特征在于，所述根据映射得到的预设行为信息和RFM模型对用户价值进行分类，包括：

采用所述映射得到的预设行为信息对所述RFM模型的参数信息进行替换，得到替换后的RFM模型；

采用所述替换后的RFM模型对用户价值进行分类。

5.如权利要求4所述的用户价值分类方法，其特征在于，所述映射得到的预设行为信息还包括：所述预设行为信息的权重值，所述采用所述映射得到的预设行为信息对所述RFM模型的参数信息进行替换，得到替换后的RFM模型，包括：

将所述RFM模型的参数信息中的金额信息替换为所述预设行为信息的权重值，得到所述替换后的RFM模型。

6.如权利要求1-5任一项所述的用户价值分类方法，其特征在于，所述预设行为信息为浏览行为信息。

7.一种用户价值分类装置，其特征在于，包括：

确定模块，用于确定所采集到的行为信息中，每种行为信息对应的权重值；

映射模块，用于根据所述对应的权重值将所述行为信息映射为一个预设行为信息；

分类模块，用于根据映射得到的预设行为信息和RFM模型对用户价值进行分类。

8.如权利要求7所述的用户价值分类装置，其特征在于，所述每个用户所产生的多种行为信息相同或者不相同，所述确定模块，具体用于：

采用熵值法确定所采集到的行为信息中每种行为信息对应的权重值并作为第一权重值；

确定每个用户，在相同行为信息下的价值信息，并将所述价值信息映射为所述行为信息发生的次数；

对不同用户的行为信息，在时间维度上进行归一化处理；

根据所述次数、归一化处理后的用户行为信息，以及所述第一权重值确定所述对应的权重值。

9.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的用户价值分类方法。

10.一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时，执行一种用户价值分类方法，所述方法包括：

确定所采集到的行为信息中，每种行为信息对应的权重值；

根据所述对应的权重值将所述行为信息映射为一个预设行为信息；

根据映射得到的预设行为信息和RFM模型对用户价值进行分类。