[发明专利]一种基于全埋点与潜在因子模型的用户行为分析方法和装置

说明书

本发明公开了一种基于全埋点与潜在因子模型的用户行为分析方法和装置，方法包括如下步骤：编写埋点采集插件并搭建日志服务器；搭建云端大数据分析平台，对埋点采集得到的数据进行分析；搭建电脑PC浏览器端数据展示平台，在平台展示分析结果；企业在目标网站进行埋点，采集用户行为数据到日志服务器；大数据分析平台根据采集得到的数据进行数据清洗；清洗后的数据使用基于用户的潜在因子模型的推荐算法进行计算，生成用户行为分析结果；企业管理者通过PC浏览器端进入平台后，查看各项用户行为分析数据。装置包括用户终端确定单元，用户操作确定单元，用户数据分析单元和用户展示单元。本发明帮助企业了解他们的用户，吸引并留住客户。

技术领域

本发明涉及互联网企业对用户的行为分析领域，尤其是一种基于全埋点与潜在因子模型的用户行为分析方法和装置。

背景技术

随着互联网的发展，对人们的生活的影响也日益加深。而对于一个企业来讲，互联网时代的运营与销售，核心关键词是“流量”两个字。没有流量，谈不上粉丝，更谈不上转化率。所以许多硅谷的公司像Facebook等早已经将对于用户行为习惯的探索与了解看的与产品本身同样重要。而在我国的大部分公司中，对用户行为分析的重视程度还远远不够。

如何帮助企业分析他们的用户行为，挖掘更大的用户价值，帮助企业了解他们的用户，从而避免高额的获客成本，帮助企业吸引并留住客户已经迫在眉睫。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于全埋点与潜在因子模型的用户行为分析方法和装置，帮助企业分析他们的用户行为，挖掘更大的用户价值，帮助企业了解他们的用户，从而避免高额的获客成本，帮助企业吸引并留住客户。

一种基于全埋点与潜在因子模型的用户行为分析方法，包括如下步骤：

(1)编写埋点采集插件并搭建日志服务器，用于存放埋点采集得到的数据；

(2)搭建云端大数据分析平台，对埋点采集得到的数据进行分析；

(3)搭建电脑PC浏览器端数据展示平台，在平台展示分析结果；

(4)企业在目标网站进行埋点，采集用户行为数据到日志服务器；

(5)大数据分析平台根据采集得到的数据进行数据清洗；

(6)清洗后的数据使用基于用户的潜在因子模型的推荐算法进行计算，生成用户行为分析结果；

(7)企业管理者通过PC浏览器端进入平台后，查看各项用户行为分析数据。

优选的，步骤(1)中，采用全埋点技术，针对金融行业进行针对性埋点。

优选的，通过用户点击浏览、点击事件获得账号来源域名、ip等各项必备数据项以及深度行为数据项。

优选的，步骤(2)中，搭建云端大数据分析平台，对埋点采集得到的数据进行分析具体包括如下步骤：

(21)使用flume框架将采集到的用户日志信息存放到HDFS中；

(22)再使用HiveQL进行数据清洗将数据存放在Hbase数据库中；

(23)最后利用最新的Hadoop集群计算引擎进行边缘计算大数据平台的搭建，将清洗后的数据使用基于用户的潜在因子模型的推荐算法进行计算，结果存放在Hive仓库中，并通过Sqoop导入MySQL数据库。

优选的，步骤(23)中，利用最新的Hadoop集群计算引擎进行边缘计算大数据平台的搭建，将清洗后的数据使用基于用户的潜在因子模型的推荐算法进行计算，结果存放在Hive仓库中，并通过Sqoop导入MySQL数据库具体包括如下步骤：

(231)根据用户账号的行为信息确定用户的终端信息；