[发明专利]行为路径生成方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请涉及人工智能技术领域，揭露了一种行为路径生成方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取用户行为轨迹数据；基于所述用户行为轨迹数据，构建用户画像；利用聚类算法对所述用户画像进行聚类，得到多个画像簇；通过协同过滤算法，计算各所述画像簇中所述用户画像间的相似度，并基于所述用户画像以及各所述用户画像间的相似度构建策略图谱；通过推荐模型，对所述策略图谱进行挖掘，得到最优行为路径。本申请提高了得到最优行为路径的效率以及质量。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种行为路径生成方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

为应对用户越来越复杂的用户需求，各系统或平台对应的功能也越来越复杂、对应的功能模块也越来越庞大，整个功能模块的操作流程也越来越复杂，作业人员或用户对于系统上手难度也会越来越大，新作业人员或新用户学习成本较高，在现有技术中，常通过人工来设置系统操作指引或者通过获取现有作业人员已执行的流程步骤中的可复现流程进行推广适用，但处理效率不高，因此如何提高操作指引生成的效率成为了亟待解决的问题。

发明内容

本申请提供了一种行为路径生成方法、装置、设备及存储介质，以解决各平台或系统中的操作指引生成效率较低的问题。

为解决上述问题，本申请提供了一种行为路径生成方法，包括：

获取用户行为轨迹数据；

基于所述用户行为轨迹数据，构建用户画像；

利用聚类算法对所述用户画像进行聚类，得到多个画像簇；

通过协同过滤算法，计算各所述画像簇中所述用户画像间的相似度，并基于所述用户画像以及各所述用户画像间的相似度构建策略图谱；

通过推荐模型，对所述策略图谱进行挖掘，得到最优行为路径。

进一步的，在所述得到最优行为路径之后，还包括：

基于各所述画像簇，利用Fp-growth算法来构建对应的频繁模式树；

判断所述最优行为路径与所述频繁模式树的贴合度；

若所述贴合度大于等于预设数值时，输出所述最优行为路径至前端并进行提示；

若所述贴合度小于所述预设数值时，将所述最优行为路径插入所述频繁模式树，并再执行所述通过推荐模型，对所述策略图谱进行挖掘，得到最优行为路径的步骤。

进一步的，所述获取用户行为轨迹数据包括：

通过在前端埋点数据得到用户行为轨迹数据，所述用户行为轨迹数据包括操作数据和停留数据。

进一步的，所述基于所述用户行为轨迹数据，构建用户画像包括：

根据所述操作数据和停留数据，利用预设标签对用户进行打用户标签；

基于所述用户标签，构建用户画像。

进一步的，在所述利用聚类算法对所述用户画像进行聚类，得到多个画像簇之后，还包括：

根据各所述画像簇中的用户画像的停留数据，制作所述画像簇对应的轨迹桑葚图；

基于所述轨迹桑葚图，确定所述用户画像中各标签所占权重；

所述通过协同过滤算法，计算各所述画像簇中所述用户画像间的相似度包括：

对所述用户画像进行转换，得到对应的评分矩阵；

基于各所述标签所占权重，对所述评分矩阵进行编辑；

通过协同过滤算法，计算各编辑后的评分矩阵间的相似度，得到各所述用户画像间的相似度。