[发明专利]一种挖掘用户流量经营场景的方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种挖掘用户流量经营场景的方法及装置。该方法包括：获取用户在预设时长内每个第一时段的第一流量数据，根据密度聚类算法确定每个用户的第一离群高峰时段；根据动态时间规整算法，确定用户之间的第一离群高峰时段的相似度，根据相似度，确定同一类别的用户；获取同一类别的用户在其对应的第一离群高峰时段的第一上网行为数据，根据自适应神经网络聚类算法，对第一上网行为数据聚类，确定同一类别中每个用户的第一上网行为标签；根据每个用户的第一离群高峰时段和第一上网行为标签确定每个用户的第一流量经营场景。本发明实施例保证了筛选出来的用户具有流量易激发的特点，提高了挖掘用户流量的效率和流量挖掘的目的性。

技术领域

本发明实施例涉及数据挖掘技术领域，具体涉及一种挖掘用户流量经营场景的方法及装置。

背景技术

随着移动互联网的快速发展，用户对数据流量的需求激增，流量经营成为三大电信运营商转型的一个重要方向。

目前流量场景化营销主要通过用户多维度的数据，借助数据分析和挖掘技术，对用户群体上网行为特征进行深入分析，建立用户画像和模型，了解用户行为偏好和流量需求。同时，也可以对流量推送的渠道、时间和方式进行分析，实现为用户的个性化服务和全程营销。

在移动互联网时代，消费者的时间呈现出碎片化的趋势，现有技术对于用户行为分析的研究，只是依据业务经验考虑了用户大部分常规的上网时间、内容和渠道偏好。然而，现有技术是对用户正常上网行为进行统计分析或是预测分析，没有从流量异常变动角度进一步挖掘用户流量需求，导致错失流量营销的关键时机。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明实施例提供了一种挖掘用户流量经营场景的方法及装置。

第一方面，本发明实施例提供一种挖掘用户流量经营场景的方法，包括：

获取用户在预设时长内每个第一时段的第一流量数据，根据密度聚类算法确定每个用户的第一离群高峰时段；

根据动态时间规整算法，确定所述用户之间的第一离群高峰时段的相似度，根据所述相似度，确定同一类别的用户；

获取所述同一类别的用户在其对应的第一离群高峰时段的第一上网行为数据，根据自适应神经网络聚类算法，对所述第一上网行为数据聚类，确定同一类别中每个用户的第一上网行为标签；

根据每个用户的第一离群高峰时段和所述第一上网行为标签确定每个用户的第一流量经营场景。

第二方面，本发明实施例提供一种挖掘用户流量经营场景的装置，包括：

离群时段确定模块，用于获取用户在预设时长内每个第一时段的第一流量数据，根据密度聚类算法确定每个用户的第一离群高峰时段；

划分用户类别模块，用于根据动态时间规整算法，确定所述用户之间的第一离群高峰时段的相似度，根据所述相似度，确定同一类别用户；

确定用户标签模块，用于获取同一类别的用户在其对应的第一离群高峰时段的第一上网行为数据，根据自适应神经网络聚类算法，对所述第一上网行为数据聚类，确定同一类别中每个用户的第一上网行为标签；

确定流量经营场景模块，用于根据每个用户的第一离群高峰时段和所述第一上网行为标签确定每个用户的第一流量经营场景。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：