[发明专利]用户价值分类方法和装置

说明书

本发明提出一种用户价值分类方法和装置，该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；根据对应的权重值将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。通过本发明能够取得更优的用户价值表达效果。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种用户价值分类方法和装置。

背景技术

相关技术中，在对用户价值分类时，常常会采用RFM模型，在RFM模式中，R(Recency)表示客户购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在时间内购买的次数，M(Monetary)表示客户在时间内购买的金额。

这种方式下，由于是采用用户的阅读数、点赞数、访问深度等特征对RFM直接进行特征替换，或者是将新特征在RFM模型上进行横向扩展，所采用的特征不够全面，对用户价值的表达效果不佳。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提出一种用户价值分类方法，能够取得更优的用户价值表达效果。

本发明的另一个目的在于提出一种用户价值分类装置。

本发明的另一个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

本发明的另一个目的在于提出一种计算机程序产品。

为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出的用户价值分类方法，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。

在本发明的一个实施例中，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。

在本发明的一个实施例中，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。

在本发明的一个实施例中，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。

在本发明的一个实施例中，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。

在本发明的一个实施例中，所述预设行为信息为浏览行为信息。

本发明第一方面实施例提出的用户价值分类方法，通过确定所采集到的行为信息中，每种行为信息对应的权重值，并根据对应的权重值将行为信息映射为一个预设行为信息，以及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，能够取得更优的用户价值表达效果。