[发明专利]基于用户操作行为的用户评分方法在审
| 申请号： | 201811128247.6 | 申请日： | 2018-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN109450967A | 公开（公告）日： | 2019-03-08 |
| 发明（设计）人： | 梁鹏飞 | 申请（专利权）人： | 山东客套智能科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/08 | 分类号： | H04L29/08;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 长沙心智力知识产权代理事务所(普通合伙) 43233 | 代理人： | 谢如意 |
| 地址： | 250101 山东省济南市高新区新*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 操作行为数据 用户操作行为 复合指标 基础指标 数据计算 预处理 修正 用户总体 直观 分析 | ||
1.一种基于用户操作行为的用户评分方法，其特征在于，所述用户评分方法包括：
收集用户的操作行为数据；
对所述操作行为数据进行预处理得到修正操作行为数据；
根据所述修正操作行为数据计算用户的基础指标数据；
根据所述用户的基础指标数据计算用户的复合指标数据；以及
根据所述用户的复合指标数据计算用户总体分数。
2.根据权利要求1所述的用户评分方法，其特征在于，所述操作行为数据选自于用户注册账号的注册时间、用户注册账号时的IP地址、用户登录账号的登录时间、用户登录账号时的IP地址、用户退出账号的退出时间和用户登录账号时使用的浏览器类型。
3.根据权利要求2所述的用户评分方法，其特征在于，所述基础指标数据选自于用户在线总时长、用户注册总时长、用户注册总天数、用户登录总天数、用户最近30天登录天数、用户最近30天在线时长和用户最后一次登录账号的登录时间。
4.根据权利要求3所述的用户评分方法，其特征在于，所述复合指标数据选自于最新活跃度、最新沉浸度、新鲜度、历史活跃度和历史沉浸度，其中，所述最新活跃度＝用户最近30天登录天数/30；
所述最新沉浸度＝用户最近30天在线时长/(30*24*60)；
所述新鲜度＝1-用户注册账号的注册时间/用户最后一次登录账号的登录时间；
所述历史活跃度＝用户登录总天数/用户注册总天数；
所述历史沉浸度＝用户在线总时长/用户注册总时长。
5.根据权利要求4所述的用户评分方法，其特征在于，所述用户总体分数＝所述最新活跃度*0.3+所述最新沉浸度*0.4+所述新鲜度*0.2+所述历史活跃度*0.5+所述历史沉浸度*0.5。
6.根据权利要求2所述的用户评分方法，其特征在于，对所述操作行为数据进行预处理得到修正操作行为数据具体为剔除所述操作行为数据中的非正常操作行为数据以得到所述修正操作行为数据。
7.根据权利要求6所述的用户评分方法，其特征在于，对所述操作行为数据进行预处理得到修正操作行为数据具体为剔除所述操作行为数据中的每分钟操作次数大于等于60次的数据、用户登录账号时的IP地址与用户注册账号时的IP地址不符合的数据和/或用户登录账号时使用的浏览器类型不是常见浏览器类型的数据以得到所述修正操作行为数据。
8.根据权利要求7所述的用户评分方法，其特征在于，所述常见浏览器类型包括IE内核浏览器、谷歌内核浏览器、火狐内核浏览器和双核浏览器，所述双核浏览器具有IE内核和谷歌内核。
9.根据权利要求1至8中任意一项所述的用户评分方法，其特征在于，所述收集用户的操作行为数据具体为通过客户端工具收集用户的操作行为数据。
10.根据权利要求8所述的用户评分方法，其特征在于，所述客户端工具为javascript客户端工具、android客户端工具和/或ios客户端工具。
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