[发明专利]特征分析方法、装置、设备、计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种对用户行为数据进行特征分析的方法，其特征在于，包括：

从特征模板文件中提取出特征提取信息；

根据所述特征提取信息将待处理数据聚合为多个特征组，并计算每一特征组的特征值，其中所述待处理数据为所述用户行为数据；

根据所述特征提取信息和每一特征组的特征值计算得到跨特征组的样本级特征值，并将各个特征组的特征值和所述样本级特征值进行拼接得到特征向量。

2.根据权利要求1所述的对用户行为数据进行特征分析的方法，其特征在于，所述从特征模板文件中提取出特征提取信息包括：

加载特征模板文件，验证所述特征模板文件的文件格式；

在所述特征模板文件的格式正确时，从所述特征模板文件中提取出特征提取信息，所述特征提取信息包括维度信息、操作符信息和样本结构信息。

3.根据权利要求2所述的对用户行为数据进行特征分析的方法，其特征在于，所述根据所述特征提取信息将待处理数据聚合为多个特征组，并计算每一特征组的特征值包括：

根据所述维度信息从待处理数据中提取出多条具有所述维度信息对应维度的数据；

根据所述样本结构信息将提取出的数据聚合为多个特征组，并根据所述操作符信息对每个特征组中的数据进行相应的操作，生成每一特征组的特征值。

4.根据权利要求3所述的对用户行为数据进行特征分析的方法，其特征在于，所述样本结构信息包括：所述特征向量所需要的维度值、样本级特征的计算方式、特征组的特征值和样本级特征值进行拼接的方式；

所述操作符信息包括：操作符名称、每个操作符的参数列表以及不同操作符之间的关系。

5.根据权利要求4所述的对用户行为数据进行特征分析的方法，其特征在于，所述维度信息包括时间、用户标识和产品标识，所述根据所述维度信息从待处理数据中提取出多条具有所述维度信息对应维度的数据包括：

从待处理数据中提取出多条用户行为数据，提取出的每一用户行为数据均具有时间、用户标识和产品标识三个维度。

6.根据权利要求4所述的对用户行为数据进行特征分析的方法，其特征在于，所述根据所述样本结构信息将提取出的数据聚合为多个特征组之前，还包括：

根据所述特征向量所需要的维度值对提取出的多条数据进行过滤，去除不包括所述维度值的数据；

所述根据所述样本结构信息将提取出的数据聚合为多个特征组包括：

将过滤后的数据聚合为多个特征组，每个特征组中的数据的维度值均相等。

7.根据权利要求4所述的对用户行为数据进行特征分析的方法，其特征在于，所述根据所述特征提取信息和每一特征组的特征值计算得到跨特征组的样本级特征值，并将各个特征组的特征值和所述样本级特征值进行拼接得到特征向量包括：

根据所述样本级特征的计算方式利用每一特征组的特征值计算跨特征组的样本级特征值；

根据所述特征组的特征值和样本级特征值进行拼接的方式将各个特征组的特征值和所述样本级特征值进行拼接得到所述特征向量。

8.一种对用户行为数据进行特征分析的装置，其特征在于，包括：

特征模板解析模块，用于从特征模板文件中提取出特征提取信息；

特征值计算模块，用于根据所述特征提取信息将待处理数据聚合为多个特征组，并计算每一特征组的特征值，其中所述待处理数据为所述用户行为数据；

特征向量生成模块，用于根据所述特征提取信息和每一特征组的特征值计算得到跨特征组的样本级特征值，并将各个特征组的特征值和所述样本级特征值进行拼接得到特征向量。