[发明专利]一种数据归一化方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本发明提供了一种数据归一化方法、装置、设备及可读存储介质，方法包括：获取用户行为数据；对用户行为数据进行分类，得到若干类别的用户行为子数据；对每一类别的用户行为子数据进行特征分析，并为每一类别的用户行为子数据匹配相应的数据归一化方式；采用相应的数据归一化方式对相应类别的用户行为子数据进行数据归一化处理，以得到用于进行用户偏好分析的用户行为数据集合。本发明通过根据获取的用户数据进行特征分析并匹配相应的数据归一化方式进行归一化处理，能够将不同类型的用户数据转变成可以相互进行数学运算的具有相同量纲和相同数量级的具有可比性的数据以用于进行用户偏好分析，从而有效提升用户偏好分析结果的准确性和可靠性。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种数据归一化方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

随着互联网的逐渐普及和网络信息资源的日益丰富，人们逐渐从信息匮乏时代走进信息过载时代，信息量的不断增大使得无论是信息生产者还是信息消费者都遇到了很大的困难和挑战：从海量的信息里找到自己需求的信息已经变得越来越困难。与此同时，想让产品在众多信息中脱颖而出，得到消费者的关注也越来越困难。

为了高效率、快速、准确地把信息推送给用户，信息生产者往往需要从海量数据中挖掘到用户所需信息，其中尤为重要的一环是根据用户行为数据进行相应的用户行为偏好分析。为了更准确地分析用户的偏好，需要从多渠道、多方面获取用户行为数据进行分析。然而，从各个方面获取的数据之间具有很大的差异，通常具有不同的属性和量纲，这样的情况会影响到数据分析的结果。因此，为了保证结果的可靠性，需要对获取到的原始数据进行标准化(归一化)处理。

目前的基于用户行为数据进行偏好分析的方法中并没有进行数据的归一化处理，只是简单的对获取到的数据进行加权平均计算分析，导致偏好分析结果与实际的情况相差较大，分析的准确性及可靠性较低。因此，亟需一种能将多种用户样本数据进行数据归一化的方法。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种数据归一化方法、装置、设备及可读存储介质，能够对获取到的不同类型数据进行数据归一化处理，从而提高用户偏好分析结果的准确性和可靠性。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种数据归一化方法，包括：

从若干个数据通道获取用户行为数据；

按照预设的分类规则对所述用户行为数据进行分类，得到若干类别的用户行为子数据；

对每一类别的用户行为子数据进行特征分析，并根据所述特征分析的结果为每一类别的用户行为子数据匹配相应的数据归一化方式；

采用所述相应的数据归一化方式对相应类别的用户行为子数据进行数据归一化处理，以得到用于进行用户偏好分析的用户行为数据集合。

进一步地，所述按照预设的分类规则对所述用户行为数据进行分类，得到若干类别的用户行为子数据，具体为：

根据预设的数据类型分类规则对所述用户行为数据进行分类，得到若干类别的用户行为子数据；或，

根据所述用户行为数据的获取渠道对所述用户行为数据进行分类，得到若干类别的用户行为子数据。

进一步地，所述对每一类别的用户行为子数据进行特征分析，并根据所述特征分析的结果为每一类别的用户行为子数据匹配相应的数据归一化方式，具体包括：

对每一类别的用户行为子数据进行特征分析，计算所述用户行为子数据的特征参数；其中，所述特征参数包括平均值、标准差；

根据所述特征参数判断该类别的用户行为子数据是否符合预设的数据归一化条件；

若是，则根据该类别的用户行为子数据的特征参数匹配相应的数据归一化方式；