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CN112507213B - 一种基于行为大数据分析的推荐优化的系统方案的方法 - Google Patents

一种基于行为大数据分析的推荐优化的系统方案的方法 Download PDF

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CN112507213B CN202011347424.7A CN202011347424A CN112507213B CN 112507213 B CN112507213 B CN 112507213B CN 202011347424 A CN202011347424 A CN 202011347424A CN 112507213 B CN112507213 B CN 112507213B
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Abstract

本发明公开了一种基于行为大数据分析的推荐优化的系统方案的方法，包括以下步骤：系统自动记录用户使用系统中的行为路径；对记录的行为路径进行分析；按照分析结果整合行为路径；根据整合结果通过推荐形式优化用户操作步骤；向用户推荐优化后的系统，用户自行决定保存或替换。上述技术方案通过对用户的行为路径记录的统计分析，找出行为路径中相类似片段路径，给与用户优化的、整合的新的系统方案，从而针对性地优化更新系统，实现在用户使用过程中更加贴合用户使用习惯，提高用户工作效率的目的。

Description

一种基于行为大数据分析的推荐优化的系统方案的方法
技术领域
本发明涉及大数据处理技术领域，尤其涉及一种基于行为大数据分析的推荐优化的系统方案的方法。
背景技术
在随着云计算技术的发展，各种数据密集型应用应运而生，数据中心的数据管理变得越来越重要。如何让数据中心既能够充分考虑能耗，同时又能够考虑到异构节点的服务能力及其处理复杂连接查询的实时性问题是一个非常紧迫的问题。现有数据中心的数据放置策略仍然处在十分粗放的阶段，从而造成了大量的投资浪费和能源浪费。
当前各个企业的生产经营活动包含非常多的业务流程，这些业务流程在企业间既有通用的管理流程也有单个企业独特的管理逻辑，企业的业务管理流程在信息系统中的表现就是表单数据的流转。在表单数据流转过程中，应用系统要记录数据来源表单与目的表单的对应关系、以及其他的约束条件，表单数据需要满足的一致性要求等。
中国专利文献CN107122363A公开了一种“智能表单系统”。采用了通过嵌入到第三方的信息系统之中，形成用户所需要的各类个性化的智能数据分析表单，从而提高数据使用效率。上述技术方案要求用户自行设置，用户行为成本高且效率低，缺少对表单系统及数据的智能化优化更新。
发明内容
本发明主要解决原有的表单系统缺少对表单系统及数据的智能化优化更新的技术问题，提供一种基于行为大数据分析的推荐优化的系统方案的方法，通过对用户的行为路径记录的统计分析，找出行为路径中相类似片段路径，给与用户优化的、整合的新的系统方案，从而针对性地优化更新系统，实现在用户使用过程中更加贴合用户使用习惯，提高用户工作效率的目的。
本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：本发明包括以下步骤：
(1)系统自动记录用户使用系统中的行为路径；
(2)对记录的行为路径进行分析；
(3)按照分析结果整合行为路径；
(4)根据整合结果通过推荐形式优化用户操作步骤；
(5)向用户推荐优化后的系统，用户自行决定保存或替换。
作为优选，所述的步骤1中的行为路径具体包括：以用户打开系统首页为行为路径起点，将用户之后的一系列点击和输入操作记录为行为节点，当用户关闭操作页面返回系统首页或停止对操作页面操作返回首页的时间大于等于30min时，认定为行为用户路径终点。
作为优选，所述的步骤1系统自动记录用户的行为路径并按照系统的打开和关闭作为起止时间，将起止时间内的行为路径标记为同一个时间段储存在云平台中。
作为优选，所述的步骤2对行为路径进行分析的具体步骤包括：
(2.1)对各个行为路径进行分段及简化；
(2.2)比对找到相类似的片段行为，然后以此为起点找出串中其它相类似的行为片段；
(2.3)组合出类似的完整的整体行为片段。
作为优选，所述的各个行为路径进行分段的标准包括按照事件、条件、结果进行分割，所述对各个行为路径进行简化的标准包括，针对两个有效操作之间的非必要操作进行精简，仅保留有效操作构成简化后的新行为路径。
作为优选，所述的有效操作包括：有反馈的点击操作，未删除的输入操作；非必要操作包括：空白处或无点击键处进行的点击操作，打开页面后未对打开页面进行有效操作的点击操作，输入后立刻删除的操作。
作为优选，所述的步骤3对各个行为路径简化并分段后，通过比对找到相似的片段行为，并依据片段行为沿行为路径延长比较，记录相似行为路径中超过10次的重合节点，汇总的重合节点构成此类相似行为路径的标准路径，将相似路径与标准路径比较，若重合度大于等于80％，则视为同一路径。
作为优选，所述的步骤4将最近十天内出现频率超过10次的行为路径视为常用路径，并在用户操作过程中对常用路径进行推荐。
作为优选，所述的行为节点推荐的具体步骤为：当用户进行任一有效操作时，系统下方出现推荐框，推荐框中按照常用路径的出现频率排序，依次出现常用路径中的下一有效行为节点，有效行为节点包括有效点击的点击内容和有效输入的输入内容。
作为优选，所述的步骤5统计推荐框中有效行为节点的点击频率，将最近十天内点击频率前三的常用路径的片段行为推荐到系统首页，向用户推荐优化后的系统，用户自行决定保存或替换。
本发明的有益效果是：通过对用户的行为路径记录的统计分析，找出行为路径中相类似片段路径，给与用户优化的、整合的新的系统方案，从而针对性地优化更新系统，实现在用户使用过程中更加贴合用户使用习惯，提高用户工作效率的目的。
附图说明
图1是本发明的一种流程框图。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。实施例：本实施例的一种基于行为大数据分析的推荐优化的系统方案的方法，如图1所示，包括以下步骤：
(1)系统自动记录用户使用系统中的行为路径。行为路径具体包括：以用户打开系统首页为行为路径起点，将用户之后的一系列点击和输入操作记录为行为节点，当用户关闭操作页面返回系统首页或停止对操作页面操作返回首页的时间大于等于30min时，认定为行为用户路径终点。系统自动记录用户的行为路径并按照系统的打开和关闭作为起止时间，将起止时间内的行为路径标记为同一个时间段储存在云平台中。
(2)对记录的行为路径进行分析；对行为路径进行分析的具体步骤包括：
(2.1)对各个行为路径进行分段及简化。各个行为路径进行分段的标准包括按照事件、条件、结果进行分割。对各个行为路径进行简化的标准包括，针对两个有效操作之间的非必要操作进行精简，仅保留有效操作构成简化后的新行为路径。
其中有效操作包括：有反馈的点击操作，未删除的输入操作；非必要操作包括：空白处或无点击键处进行的点击操作，打开页面后未对打开页面进行有效操作的点击操作，输入后立刻删除的操作。
(2.2)比对找到相类似的片段行为，然后以此为起点找出串中其它相类似的行为片段。
(2.3)组合出类似的完整的整体行为片段。
(3)按照分析结果整合行为路径；对各个行为路径简化并分段后，通过比对找到相似的片段行为，并依据片段行为沿行为路径延长比较，记录相似行为路径中超过10次的重合节点，汇总的重合节点构成此类相似行为路径的标准路径，将相似路径与标准路径比较，若重合度大于等于80％，则视为同一路径。将最近十天内出现频率超过10次的行为路径视为常用路径。
(4)根据整合结果通过推荐形式优化用户操作步骤，在用户操作过程中对常用路径进行行为节点推荐。行为节点推荐的具体步骤为：当用户进行任一有效操作时，系统下方出现推荐框，推荐框中按照常用路径的出现频率排序，依次出现常用路径中的下一有效行为节点，有效行为节点包括有效点击的点击内容和有效输入的输入内容。
(5)统计推荐框中有效行为节点的点击频率，将最近十天内点击频率前三的常用路径的片段行为推荐到系统首页，向用户推荐优化后的系统，用户自行决定保存或替换。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
尽管本文较多地使用了行为路径、行为节点、常用路径等术语，但并不排除使用其它术语的可能性。使用这些术语仅仅是为了更方便地描述和解释本发明的本质；把它们解释成任何一种附加的限制都是与本发明精神相违背的。

Claims (7)

1.一种基于行为大数据分析的推荐优化的系统方案的方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)系统自动记录用户使用系统中的行为路径；
(2)对记录的行为路径进行分析，具体步骤包括：
(2.1)对各个行为路径进行分段及简化；
(2.2)比对找到相类似的片段行为，然后以此为起点找出串中其它相类似的行为片段；
(2.3)组合出类似的完整的整体行为片段；
所述各个行为路径进行分段的标准包括按照事件、条件、结果进行分割，所述对各个行为路径进行简化的标准包括，针对两个有效操作之间的非必要操作进行精简，仅保留有效操作构成简化后的新行为路径；
(3)按照分析结果整合行为路径，对各个行为路径简化并分段后，通过比对找到相似的片段行为，并依据片段行为沿行为路径延长比较，记录相似行为路径中超过10次的重合节点，汇总的重合节点构成此类相似行为路径的标准路径，将相似路径与标准路径比较，若重合度大于等于80％，则视为同一路径；
(4)根据整合结果通过推荐形式优化用户操作步骤；
(5)向用户推荐优化后的系统，用户自行决定保存或替换。
2.根据权利要求1所述的一种基于行为大数据分析的推荐优化的系统方案的方法，其特征在于，所述步骤1中的行为路径具体包括：以用户打开系统首页为行为路径起点，将用户之后的一系列点击和输入操作记录为行为节点，当用户关闭操作页面返回系统首页或停止对操作页面操作返回首页的时间大于等于30min时，认定为行为用户路径终点。
3.根据权利要求1所述的一种基于行为大数据分析的推荐优化的系统方案的方法，其特征在于，所述步骤1系统自动记录用户的行为路径并按照系统的打开和关闭作为起止时间，将起止时间内的行为路径标记为同一个时间段储存在云平台中。
4.根据权利要求1所述的一种基于行为大数据分析的推荐优化的系统方案的方法，其特征在于，所述有效操作包括：有反馈的点击操作，未删除的输入操作；非必要操作包括：空白处或无点击键处进行的点击操作，打开页面后未对打开页面进行有效操作的点击操作，输入后立刻删除的操作。
5.根据权利要求1所述的一种基于行为大数据分析的推荐优化的系统方案的方法，其特征在于，所述步骤4将最近十天内出现频率超过10次的行为路径视为常用路径，并在用户操作过程中对常用路径进行行为节点推荐。
6.根据权利要求5所述的一种基于行为大数据分析的推荐优化的系统方案的方法，其特征在于，所述行为节点推荐的具体步骤为：当用户进行任一有效操作时，系统下方出现推荐框，推荐框中按照常用路径的出现频率排序，依次出现常用路径中的下一有效行为节点，有效行为节点包括有效点击的点击内容和有效输入的输入内容。
7.根据权利要求6所述的一种基于行为大数据分析的推荐优化的系统方案的方法，其特征在于，所述步骤5统计推荐框中有效行为节点的点击频率，将最近十天内点击频率前三的常用路径的片段行为推荐到系统首页，向用户推荐优化后的系统，用户自行决定保存或替换。
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