[发明专利]基于行为分析的配置更新方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请涉及智能决策领域，实现根据用户操作行为对作业流程进行自动配置。具体公开了一种基于行为分析的配置更新方法、装置、设备及存储介质，包括：获取目标用户终端的埋点记录数据，所述埋点记录数据包括多个埋点事件各自的统计数据；基于各目标事件节点的功能完成率模型，根据所述埋点记录数据中的统计数据，确定各所述目标事件节点的功能完成率，所述目标事件节点为决策树模型中的事件节点；基于所述决策树模型，根据各所述目标事件节点的功能完成率确定目标事件流程，所述目标事件流程包括至少一个所述目标事件节点；根据所述目标事件流程确定配置数据，并将配置数据发送给所述目标用户终端，以使所述目标用户终端根据所述配置数据更新配置。

技术领域

本申请涉及智能决策领域，尤其涉及一种基于用户行为分析的配置更新方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

如今大数据发展迅猛，许多行业如金融、投资、电商等开始利用大数据镜像数据采集、分析、挖掘，通过各种用户分析与建模，指导行业的战略制定与决策。在应用产品设计方面也开始利用大数据用户行为分析结果对产品进行迭代，优化功能和流程，设计出更适应用户需要的应用产品。

业内现有的流程设计往往经历“调研—功能与流程梳理—开发—发布—再调研—再梳理—开发迭代—再发布”这样循环往复的过程。这一过程往往耗时久，功能与流程梳理依赖于调研结果，开发也依赖于功能流程的梳理设计，频繁发布也在一定程度上影响了用户的体验，甚至影响任务的执行。作业流程无法根据用户的操作行为或习惯动态化配置，导致流程不够智能，影响操作体验与作业流程。

发明内容

本申请实施例提供一种基于行为分析的配置更新方法、装置、设备及存储介质，实现根据用户操作行为对作业流程进行自动配置。

第一方面，本申请提供了一种基于行为分析的配置更新方法，所述方法包括：

获取目标用户终端的埋点记录数据，所述埋点记录数据包括多个埋点事件各自的统计数据；

基于各目标事件节点的功能完成率模型，根据所述埋点记录数据中的统计数据，确定各所述目标事件节点的功能完成率，所述目标事件节点为决策树模型中的事件节点；

基于所述决策树模型，根据各所述目标事件节点的功能完成率确定目标事件流程，所述目标事件流程包括至少一个所述目标事件节点；

根据所述目标事件流程确定配置数据，并将配置数据发送给所述目标用户终端，以使所述目标用户终端根据所述配置数据更新配置。

第二方面，本申请提供了一种配置更新装置，所述配置更新装置包括：

数据获取模块，用于获取目标用户终端的埋点记录数据，所述埋点记录数据包括多个埋点事件各自的统计数据；

完成率确定模块，用于基于各目标事件节点的功能完成率模型，根据所述埋点记录数据中的统计数据，确定各所述目标事件节点的功能完成率，所述目标事件节点为决策树模型中的事件节点；

流程确定模块，用于基于所述决策树模型，根据各所述目标事件节点的功能完成率确定目标事件流程，所述目标事件流程包括至少一个所述目标事件节点；

配置更新模块，用于根据所述目标事件流程确定配置数据，并将配置数据发送给用户终端，以使所述目标用户终端根据所述配置数据更新配置。

第三方面，本申请提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现上述的基于行为分析的配置更新方法。

第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，若所述计算机程序被处理器执行，实现上述的基于行为分析的配置更新方法。