[发明专利]用户行为预测方法、用户行为预测装置、存储介质及设备

说明书

本公开提供一种用户行为预测方法、用户行为预测装置、计算机可读存储介质与电子设备，涉及计算机技术领域。所述用户行为预测方法包括：根据用户基本信息确定用户基本特征；对用户行为信息进行统计，得到行为统计特征；从所述用户行为信息中提取行为序列特征；基于所述用户基本特征、所述行为统计特征与所述行为序列特征，确定用户行为预测结果。本公开可以根据用户的多维特征对用户行为进行准确预测。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种用户行为预测方法、用户行为预测装置、计算机可读存储介质与电子设备。

背景技术

随着互联网在各个行业内越来越广泛的普及与应用，电商、互联网金融、生活服务、游戏等多个领域的企业都致力于通过收集与分析用户的信息数据，挖掘用户行为需求，以为用户提供更加具有针对性的产品或服务。

现有技术中，通常是基于大量的用户数据直接作为待处理数据，进行分析确定，对用户行为进行预测的。然而，上述用户数据的处理过程中，对用户数据的处理方式比较单一，往往会忽略数据之间的关系，对用户数据的分析不够充分、全面，进而导致用户行为的预测结果也较为片面，准确性较低。

发明内容

本公开提供了一种用户行为预测方法、用户行为预测装置、计算机可读存储介质与电子设备，进而至少在一定程度上改善现有技术对用户数据分析不够充分，导致用户行为预测不够准确的问题。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的第一方面，提供一种用户行为预测方法，包括：根据用户基本信息确定用户基本特征；对用户行为信息进行统计，得到行为统计特征；从所述用户行为信息中提取行为序列特征；基于所述用户基本特征、所述行为统计特征与所述行为序列特征，确定用户行为预测结果。

根据本公开的第二方面，提供一种用户行为预测装置，包括：第一特征确定模块，用于根据用户基本信息确定用户基本特征；第二特征确定模块，用于对用户行为信息进行统计，得到行为统计特征；第三特征确定模块，用于从所述用户行为信息中提取行为序列特征；预测结果确定模块，用于基于所述用户基本特征、所述行为统计特征与所述行为序列特征，确定用户行为预测结果。

根据本公开的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面的用户行为预测方法及其可能的实现方式。

根据本公开的第四方面，提供一种电子设备，包括：处理器；存储器，用于存储所述处理器的可执行指令。其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令，来执行上述第一方面的用户行为预测方法及其可能的实现方式。

本公开的技术方案具有以下有益效果：

根据用户基本信息确定用户基本特征；对用户行为信息进行统计，得到行为统计特征；从用户行为信息中提取行为序列特征；基于用户基本特征、行为统计特征与行为序列特征，确定用户行为预测结果。一方面，本示例性实施例提出一种新的用户行为预测方法，通过用户基本特征、行为统计特征以及行为序列特征多个维度的特征数据确定用户行为预测结果，所分析的特征数据丰富且全面，保证了确定出的用户行为预测结果更为全面、有效；另一方面，本示例性实施例能够对用户行为信息进行充分的利用与挖掘，通过从用户行为信息中提取行为序列特征，基于数据之间的关系，来预测用户行为，预测结果更为准确。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。