CN110515816A - 一种用户行为的分析方法及分析*** - Google Patents

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Abstract

本发明中根据用户的浏览时间，在预设的时间段内采集视频的观看信息，当确认当前视频的第一观看时间大于第一阈值时，获取当前观看视频的类型标签；之后再采集同类型标签视频的观看次数及第二观看时长，当确认第二观看时长与所述观看总时长的差值小于第二阈值时，将视频的类型标签标记为用户的兴趣点。通过以上技术方案，获得当前用户的观看行为轨迹信息情况，更为精确地对用户的喜好进行分析，再此基础上，可实现根据用户的兴趣点进行相应视频的推送。

Description

一种用户行为的分析方法及分析***
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，具体涉及一种用户行为的分析方法及分析***。
背景技术
现如今，文章或视频等信息一般是通过分类的方式进行统一推送，这种推送方式存在如下缺点：推送的内容千篇一律，不能准确预测用户的喜好，推送精度不高。随着计算机技术的发展，已经逐渐步入大数据时代，对于终端用户行为进行分析的需求越来越高。
以对终端用户的浏览行为分析为例，在现有方案中，通常为根据用户对当前文章或视频的观看时间等参数进行分析以判断用户对其的偏好程度，再向用户推荐其可能感兴趣的文章或视频，但采用这种方式对用户进行喜爱分析，分析结果存在偏差，分析结果的准确率并不理想。
发明内容
针对上述背景技术中不足，本发明的一个目是提供一种用户行为的分析方法，以提高对用户兴趣点分析的准确率，根据用户的观看行为轨迹进行视频的推送。
为了实现以上目的，采用以下技术方案：
一种用户行为的分析方法，包含以下步骤：
S1、在预设的时间段内采集用户观看视频页面的行为信息，并形成相应的历史行为信息数据，所述行为信息包括第一观看时长以及观看总时长；所述第一观看时长是指对单一的当前观看视频的观看时长，所述观看总时长是指在预设时间段内观看所有视频的观看总时长；
S2、判断所述第一观看时长是否超过预置的第一阈值：
S201：若是，则获取当前观看视频对应的类型标签；
S3、统计符合所述类型标签的视频对应的观看次数以及第二观看时长；所述第二观看时长是指对该类型标签视频的总的观看时长；
S4、判断所述第二观看时长与所述观看总时长的差值是否低于预置的第二阈值：
S401：若是，则将所述类型标签标记为对应的兴趣点标签，并生成相应的兴趣点标签列表；
S5、根据所述兴趣点标签列表信息，获得当前用户的观看行为轨迹信息情况。
在本实施例中，所述方法还包括：根据用户的浏览时间，确定步骤S1中所述预设的时间段。
更优选的，根据用户的了浏览时间，确定多个不同时间的所述预设的时间段。
在本实施例中，所述方法还包括：根据用户的观看行为轨迹信息，推送相应的视频信息。
本发明的另一个目的在于还提供了一种用于用户行为的分析***，其特征在于，包括存储模块、判断模块、类型获取模块、统计模块、分析模块以及兴趣点获取模块；
所述存储模块，用于存储采集到的用户观看视频页面的历史行为信息数据，同时存储所述第一阈值、第二阈值；
其中，所述行为信息包括第一观看时长以及观看总时长；
所述判断模块，用于判断所述第一观看时长是否超过预置的第一阈值；
所述类型获取模块，用于获取当前观看视频对应的类型标签；
所述统计模块，用于统计符合所述类型标签的视频对应的观看次数以及第二观看时长；
所述分析模块，用于判断所述第二观看时长与所述观看总时长的差值是否低于预置的第二阈值；
所述兴趣点获取模块，用于将所述类型标签标记为对应的兴趣点标签，并生成相应的兴趣点标签列表；
进一步地，所述第一观看时长是指对单一的当前观看视频的观看时长，所述观看总时长是指在预设时间段内观看所有视频的观看总时长；
所述第二观看时长是指对该类型标签视频的总的观看时长。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
本发明中根据用户的浏览时间，在预设的时间段内采集视频的观看信息，当确认当前视频的第一观看时间大于第一阈值时，获取当前观看视频的类型标签；之后再采集同类型标签视频的观看次数及第二观看时长，当确认第二观看时长与所述观看总时长的差值小于第二阈值时，将视频的类型标签标记为用户的兴趣点。通过以上技术方案，获得当前用户的观看行为轨迹信息情况，更为精确地对用户的喜好进行分析，再此基础上，可实现根据用户的兴趣点进行相应视频的推送。
附图说明
图1为根据本发明实施例的用户行为分析方法的流程示意图。
具体实施方式
以下对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
实施例1
一种用户行为的分析方法，包含以下步骤：
S1、在预设的时间段内采集用户观看视频页面的行为信息，并形成相应的历史行为信息数据，所述行为信息包括第一观看时长以及观看总时长；所述第一观看时长是指对单一的当前观看视频的观看时长，所述观看总时长是指在预设时间段内观看所有视频的观看总时长；
在本实施例中，根据用户的浏览时间，确定步骤S1中所述预设的时间段。
在本步骤中，根据用户打开或关闭视频软件的时间，设定观看的时间段。比如，用户经常在晚上8点左右打开视频软件，晚上11点左右关闭视频软件，因此，预设的时间段可以设置为晚上7点半至晚上11点半，然后采集这个时间段内用户观看视频的行为信息。
在另一实施例中，根据用户的了浏览时间，确定多个不同时间的所述预设的时间段。
在本步骤中，可以根据用户在不同时间段的浏览时间，分别设定多个预设时间段。比如，用户经常在早上7点至8点左右观看新闻类视频，而在晚上8 点半至11点左右观看娱乐类视频，因此，预设的时间段可以设置为早上6点半至8点半、晚上8点至11点半，然后采集这两个时间段内用户观看视频的行为信息。
S2、判断所述第一观看时长是否超过预置的第一阈值：
S201：若是，则获取当前观看视频对应的类型标签；
S3、统计符合所述类型标签的视频对应的观看次数以及第二观看时长；所述第二观看时长是指对该类型标签视频的总的观看时长；
S4、判断所述第二观看时长与所述观看总时长的差值是否低于预置的第二阈值：
S401：若是，则将所述类型标签标记为对应的兴趣点标签，并生成相应的兴趣点标签列表；
S5、根据所述兴趣点标签列表信息，获得当前用户的观看行为轨迹信息情况。
在本实施例中，所述方法还包括：根据用户的观看行为轨迹信息，推送相应的视频信息。
实施例2
一种用于用户行为的分析***，包括存储模块、判断模块、类型获取模块、统计模块、分析模块以及兴趣点获取模块；
所述存储模块，用于存储采集到的用户观看视频页面的历史行为信息数据，同时存储所述第一阈值、第二阈值；
其中，所述行为信息包括第一观看时长以及观看总时长；
所述判断模块，用于判断所述第一观看时长是否超过预置的第一阈值；
所述类型获取模块，用于获取当前观看视频对应的类型标签；
所述统计模块，用于统计符合所述类型标签的视频对应的观看次数以及第二观看时长；
所述分析模块，用于判断所述第二观看时长与所述观看总时长的差值是否低于预置的第二阈值；
所述兴趣点获取模块，用于将所述类型标签标记为对应的兴趣点标签，并生成相应的兴趣点标签列表；
进一步地，所述第一观看时长是指对单一的当前观看视频的观看时长，所述观看总时长是指在预设时间段内观看所有视频的观看总时长；
所述第二观看时长是指对该类型标签视频的总的观看时长。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

Claims (6)

1.一种用户行为的分析方法，其特征在于，包含以下步骤：
S1、在预设的时间段内采集用户观看视频页面的行为信息，并形成相应的历史行为信息数据，所述行为信息包括第一观看时长以及观看总时长；所述第一观看时长是指对单一的当前观看视频的观看时长，所述观看总时长是指在预设时间段内观看所有视频的观看总时长；
S2、判断所述第一观看时长是否超过预置的第一阈值：
S201：若是，则获取当前观看视频对应的类型标签；
S3、统计符合所述类型标签的视频对应的观看次数以及第二观看时长；所述第二观看时长是指对该类型标签视频的总的观看时长；
S4、判断所述第二观看时长与所述观看总时长的差值是否低于预置的第二阈值：
S401：若是，则将所述类型标签标记为对应的兴趣点标签，并生成相应的兴趣点标签列表；
S5、根据所述兴趣点标签列表信息，获得当前用户的观看行为轨迹信息情况。
2.根据权利要求1所述的一种用户行为的分析方法，其特征在于，所述方法还包括：根据用户的浏览时间，确定步骤S1中所述预设的时间段。
3.根据权利要求2所述的一种用户行为的分析方法，其特征在于，根据用户的了浏览时间，确定多个不同时间的所述预设的时间段。
4.根据权利要求1所述的一种用户行为的分析方法，其特征在于，所述方法还包括：根据用户的观看行为轨迹信息，推送相应的视频信息。
5.一种用于用户行为的分析***，其特征在于，包括存储模块、判断模块、类型获取模块、统计模块、分析模块以及兴趣点获取模块；
所述存储模块，用于存储采集到的用户观看视频页面的历史行为信息数据，同时存储所述第一阈值、第二阈值；
其中，所述行为信息包括第一观看时长以及观看总时长；
所述判断模块，用于判断所述第一观看时长是否超过预置的第一阈值；
所述类型获取模块，用于获取当前观看视频对应的类型标签；
所述统计模块，用于统计符合所述类型标签的视频对应的观看次数以及第二观看时长；
所述分析模块，用于判断所述第二观看时长与所述观看总时长的差值是否低于预置的第二阈值；
所述兴趣点获取模块，用于将所述类型标签标记为对应的兴趣点标签，并生成相应的兴趣点标签列表；
6.根据权利要求5所述的一种用于用户行为的分析***，其特征在于，所述第一观看时长是指对单一的当前观看视频的观看时长，所述观看总时长是指在预设时间段内观看所有视频的观看总时长；
所述第二观看时长是指对该类型标签视频的总的观看时长。
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