[发明专利]网络用户行为预测系统

摘要

本发明公开了网络用户行为预测系统，包括依次连接的数据集储模块、数据预处理模块、用户网络行为分析模块、数据展现模块；所述数据集储模块用于通过采集设备采集并存储用户移动互联网的有用数据；所述数据预处理模块，用于对所述有用数据进行数据清理和清洗，过滤掉包含噪音和异常的数据，形成用户行为分析的有效数据集，并将所述有效数据集传送给用户网络行为分析模块；所述用户网络行为分析模块用于对所述有效数据集进行分类整理和分析，并对用户的行为进行分析，输出用户行为分析结果；所述数据展现模块用于将所述用户行为分析结果展现给用户。本发明支持海量用户移动网络数据的分析挖掘，预测效果好。

主权项

网络用户行为预测系统，其特征在于，包括依次连接的数据集储模块、数据预处理模块、用户网络行为分析模块、数据展现模块；所述数据集储模块用于通过采集设备采集并存储用户移动互联网的有用数据；所述数据预处理模块，用于对所述有用数据进行数据清理和清洗，过滤掉包含噪音和异常的数据，形成用户行为分析的有效数据集，并将所述有效数据集传送给用户网络行为分析模块；所述用户网络行为分析模块用于对所述有效数据集进行分类整理和分析，并对用户的行为进行分析，输出用户行为分析结果；所述数据展现模块用于将所述用户行为分析结果展现给用户；所述用户网络行为分析模块包括依次连接的数据准备单元、数据挖掘单元和用户行为分析单元，所述数据准备单元用于剔除有效数据集中的缺失值和异常值，并进一步进行归一化处理，其中异常值采用统计学中的常用异常点判别方法GESR进行判别；所述数据挖掘单元用于采用改进K‑means聚类方法对由数据准备单元处理过的有效数据集进行聚类，并建立用户分群模型；所述用户行为分析单元用于采用决策树算法对所述分群模型进行标识区分，识别用户身份，并根据标识区分识别结果建立人工神经网络模型，进而对用户行为进行预测并输出用户行为分析结果。