[发明专利]访问行为的处理方法和装置

说明书

本发明公开了一种访问行为的处理方法和装置。其中，该方法包括：获取多个时间段的访问数据，其中，访问数据包括：被访问的目标对象的访问数量和目标对象之间的访问路径；基于每个时间段的访问数据构建每个时间段的对应的访问图谱，其中，访问图谱中包括用于表示目标对象的节点和用于表示访问路径的有向连接线；将多个时间段对应的访问图谱进行叠加，得到访问图谱的叠加结果，其中，叠加结果用于表示访问目标对象的变化趋势。本发明解决了现有技术中用户喜好的转移需要人工来进行统计，导致统计效率低的技术问题。

技术领域

本发明涉及计算机领域，具体而言，涉及一种访问行为的处理方法和装置。

背景技术

在信息推广的过程中，无论是广告投放，还是各种应用、视频等产品的推荐，都会关注用户或者会员用户的行为，依次希望从用户行为中获取用户喜好，以及用户喜好的偏移，从而生成更优质的推送方案，或产品的优化策略。因此，如何获取用户的喜好偏移，在实际推荐过程中有着重要的意义。

目前，获取用户的喜好偏移的方法通常是通过人工方法，对用户整体的行为进行统计，然后从统计结果中得到喜好转移的方向和结论，或对个别用户的行为进行单独的分析，希望从个例中找到代表，来表示整体的变化。但无论是某个品牌或者某个产品，都会涉及到巨大量的用户，因此对每个用户的行为都进行分析，工作量非常大，难以实现。

针对现有技术中用户喜好的转移需要人工来进行统计，导致统计效率低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种访问行为的处理方法和装置，以至少解决现有技术中用户喜好的转移需要人工来进行统计，导致统计效率低的技术问题。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种访问行为的处理方法，包括：获取多个时间段的访问数据，其中，访问数据包括：被访问的目标对象的访问数量和目标对象之间的访问路径；基于每个时间段的访问数据构建每个时间段的对应的访问图谱，其中，访问图谱中包括用于表示目标对象的节点和用于表示访问路径的有向连接线；将多个时间段对应的访问图谱进行叠加，得到访问图谱的叠加结果，其中，叠加结果用于表示访问目标对象的变化趋势。

进一步地，构建目标对象对应的节点和节点对应的第一属性参数，其中，用于表示不同目标对象的节点的第一属性参数不同；根据目标对象被访问的次数确定节点的第二属性参数；根据目标对象之间的访问路径确定目标对象之间的有向连接关系；根据节点的第一属性参数、第二属性参数和有向连接关系确定访问图谱。

进一步地，第一属性参数为节点的颜色，第二属性参数为节点的大小。

进一步地，在获取多个时间段的访问数据之前，确定目标对象，其中，确定目标对象的步骤包括：确定时间段内对象被访问的次数；确定被访问的次数超于预设值的对象为时间段内的目标对象。

进一步地，调整访问图谱中的节点的颜色，使同一时间段内的节点的颜色相同；将颜色调整后的多个访问图谱中，相同目标对象的节点进行叠加，并将有向连接线进行叠加，得到叠加结果。

进一步地，多个时间段为连续的多个时间段。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种访问行为的处理装置，包括：获取模块，用于获取多个时间段的访问数据，其中，访问数据包括：被访问的目标对象的访问数量和多个目标对象之间的访问路径；构成模块，用于基于每个时间段的访问数据构建每个时间段的对应的访问图谱，其中，访问图谱中包括用于表示目标对象的节点和用于表示访问路径的有向连接线；叠加模块，用于将多个时间段对应的访问图谱进行叠加，得到访问图谱的叠加结果，其中，叠加结果用于表示访问目标对象的变化趋势。