[发明专利]一种用户行为分析方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种用户行为分析方法，其特征在于，包括：

从多个用户行为中确定待进行互联网产品业务指标影响分析的目标用户行为；

获取所述互联网产品的用户数据中与所述目标用户行为匹配的至少一个用户行为数据，所述用户行为数据表征用户在所述业务指标指示的观察周期内产生所述目标用户行为的频次以及在所述观察周期后用于对业务指标的指标信息产生影响的所述用户的业务结果；

基于所述至少一个用户行为数据对待训练业务结果预测模型进行训练生成业务结果预测模型；

从所述业务结果预测模型中获取所述目标用户行为与所述业务指标的关联信息，所述关联信息表征所述目标用户行为对所述业务指标的影响程度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述至少一个用户行为数据划分成多个用户行为数据集，一个用户行为数据仅属于一个用户行为数据集，不同用户行为数据集对应不同的频次范围；

根据所述用户行为数据集中的用户行为数据生成与所述用户行为数据集相关的数据信息，所述数据信息包括所述业务指标的指标信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述至少一个用户行为数据划分成多个用户行为数据集，包括：

按照表征的所述目标用户行为的频次对所述至少一个用户行为数据进行排序生成第一数据序列；

将所述第一数据序列切分成至少一个第二数据序列，不同的第二数据序列中用户行为数据的条数相同；

或者，

确定至少一个频次范围，不同频次范围之间不存在频次重叠；

针对所述至少一个频次范围中的每个所述频次范围，将所述至少一个用户行为数据中表征所述目标用户行为的频次位于该频次范围的用户行为数据确定为属于该频次范围对应的用户行为数据集合。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，与所述用户行为数据集相关的数据信息还包括所述用户行为数据集中用户行为数据条数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述至少一个用户行为数据集中每个所述用户行为数据集在所述业务指标的指标信息确定所述业务指标曲线的拐点；

将所述业务指标曲线中与所述拐点对应的频次范围确定为所述目标用户行为的魔法数字。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标用户行为的数量为至少一个，所述获取所述互联网产品的用户数据中与所述目标用户行为匹配的至少一个用户行为数据，包括：

获取所述互联网产品中至少一个用户的用户数据；

检测所述用户的用户数据是否表征所述用户在所述业务指标指示观察周期内产生所述至少一个目标用户行为；

如果所述用户的用户数据表征所述用户在所述业务指标指示观察周期内产生所述至少一个目标用户行为，从所述用户数据中获取表征所述用户在所述业务指标指示的观察周期内产生的所述至少一个目标用户行为的第一数据；

从所述用户的用户数据中获取表征所述用户在所述观察周期后产生的用于影响所述业务指标的指标信息的第二数据；所述第一数据和所述第二数据构成所述用户的用户行为数据；

如果所述用户的用户数据未表征所述用户在所述业务指标指示的观察周期内产生所述至少一个目标用户行为，确定所述用户的用户数据中不存在与所述目标用户行为匹配的用户行为数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个用户行为数据对待训练业务结果预测模型进行训练生成业务结果预测模型，包括：

将所述用户行为数据输入至待训练业务结果预测模型得到所述待训练业务结果预测模型对所述用户行为数据中第一数据的预测业务结果；

以所述预测业务结果趋近于所述用户行为数据中第二数据为目标，对所述待训练业务结果预测模型进行训练生成业务结果预测模型。