[发明专利]网络行为AI分析算法

权利要求书

1.网络行为AI分析算法，其特征在于，包括以下分析步骤：

S1、获取用户IP，通过检索用户登录信息，获取用户IP与端口信息，同时记录用户信息；

S2、分析用户定位，通过用户定位分析系统，结合大数据流量分析刻画用户身份，并分析用户喜好；

S3、用户行为预测，通过用户行为预测系统，模拟刻画出用户需求，同时将相应业务进行推送，提高业务成交率；

S4、识别用户行为结果，通过收集交易详细信息数据，对用户行为结果数据进行分析，同时将结果信息记录；

S5、输出分析结果并再次对相应业务推荐，通过行为结果分析系统判断用户行为预测系统分析是否准确，并将最终结果输出，同时对相关业务进行推广；

S6、自我学习复刻，通过自我学习复刻系统将行为结果分析系统对比分析数据自行学习对比，同时将对比信息输入用户行为预测系统以提高预测准确率。

2.根据权利要求1所述的网络行为AI分析算法，其特征在于，所述步骤S2中所使用到的用户定位分析系统包括搜索查询分析模块、习惯数据分析模块及用户画像生成模拟模块。

3.根据权利要求1所述的网络行为AI分析算法，其特征在于，所述步骤S3中的所使用到的用户行为预测系统包括关联分析模块、用户需求特征预测模块、TOP-N分析模块及业务引导模块。

4.根据权利要求1所述的网络行为AI分析算法，其特征在于，所述步骤S6中所使用到的自我学习复刻系统包括输入模块、对比模块、自更新模块、数据库及输出模块。

5.根据权利要求1所述的网络行为AI分析算法，其特征在于，所述步骤S1中，可采用DNS访问统计数据采集技术对用户信息进行识别采集及记录，且对用户信息进行编号记载。

6.根据权利要求3所述的网络行为AI分析算法，其特征在于，所述T0P-N分析模块用于对多个用户行为结果数据分析对比，并按照顺序排名，以对用户特性深入分析。