[发明专利]一种用户行为分析方法及用户行为分析装置

权利要求书

1.一种用户行为分析方法，其特征在于，包括：

获取多个用户对多个商品的行为记录；

确定所述多个商品中的每个商品在预设的商品特征空间中的商品特征向量，得到由所述多个商品的商品特征向量组成的商品特征矩阵；

根据同一用户对同一商品的行为记录，计算该用户对该商品的喜好度评分，进而得到由所述多个用户对所述多个商品的喜好度评分组成的评分矩阵；

根据对所述评分矩阵与预测矩阵的差异函数的正则化最小二乘的求解结果，获得用户在所述商品特征空间中的用户特征向量，所述预测矩阵为用户特征矩阵与所述商品特征矩阵的内积，所述用户特征矩阵为所述多个用户的用户特征向量构成的矩阵。

2.根据权利要求1所述的用户行为分析方法，其特征在于，所述行为记录包括行为发生时间，行为类别和行为发生地点；所述根据同一用户对同一商品的行为记录，计算该用户对该商品的喜好度评分包括：

解析同一用户对同一商品的行为记录，获得该用户针对该商品的每个行为的行为发生时间、行为类别和行为发生地点；

根据所述每个行为的行为发生时间、行为类别和行为发生地点，计算所述每个行为的评分并求和，得到该用户对该商品的喜好度评分，其中，所述行为发生时间、行为类别和行为发生地点在喜好度评分中均有对应的权重，行为发生时间对应的权重与行为发生时间距离一预设考察时间的间隔长度负相关。

3.根据权利要求1所述的用户行为分析方法，其特征在于，

在所述评分矩阵的所有元素取值均为已知时，所述用户特征向量为用户特征矩阵的列向量，其中，所述用户特征矩阵U表示为：U＝(αI+VV^T)^-1VR^T；

其中，V表示商品特征矩阵；I表示单位阵；α表示预设的调整系数，所述调整系数为大于或等于0的常数；R表示评分矩阵。

4.根据权利要求1所述的用户行为分析方法，其特征在于，

在所述评分矩阵中存在取值未知的元素时，第i个用户在所述商品特征空间中的用户特征向量表示为：

u^i=(Σj∈ΦivjvjT+λuI)-1Σj∈Φivjrij]]>

其中，v_j表示第j个商品的商品特征向量；λ_u表示正则项权重；I表示单位阵；r_ij表示第i个用户对第j个商品的喜好度评分；Φ_i表示所述评分矩阵中第i个用户的喜好度评分为已知的商品的集合。