用户事件标签生成方法、设备、存储介质及装置

    公开(公告)号:CN115438248A

    公开(公告)日:2022-12-06

    申请号:CN202110629206.0

    申请日:2021-06-04

    Abstract: 本发明公开了一种用户事件标签生成方法、设备、存储介质及装置,该方法包括:获取人流聚集事件信息,并根据人流聚集事件信息确定待验证聚集人群,获取待验证聚集人群中各用户的用户画像,根据用户画像以及人流聚集事件信息对待验证聚集人群进行筛选,获得实际聚集人群,根据人流聚集事件信息生成实际聚集人群中各用户的事件标签;相较于现有的人工建立事件标签的方式,由于本发明可以自动获取人流聚集事件信息,基于人流聚集事件信息和用户画像确定实际聚集人群,并根据人流聚集事件信息生成实际聚集人群中各用户的事件标签,从而能够实现事件标签的实时自动生成,提高了事件标签的生成效率。

    一种用户升级投诉行为预测方法及系统

    公开(公告)号:CN110889526B

    公开(公告)日:2022-06-28

    申请号:CN201811041401.6

    申请日:2018-09-07

    Abstract: 本发明实施例提供一种用户升级投诉行为预测方法及系统,所提供的方法包括:获取用户的投诉行为数据,根据所述投诉行为数据中的事件发生时间和事件类型,为用户建立事件序列;根据预设条件,对所述事件序列中的事件项进行提取,构建用户投诉行为的时差序列;将用户投诉行为的时差序列作为特征进行分析,获得用户投诉行为的时差序列对应的用户进行升级投诉的概率;其中,预设条件至少包括,预设支持度阈值、预设序列最大长度、事件项的预设时间间隔。本发明提供的方法,利用用户行为序列将原有特征与时间序列组合生成新的特征,通过新的特征对用户升级投诉行为进行预测,提升了特征的维度,提升了对预测用户进行升级投诉行为的预测精度。

    一种用户升级投诉行为预测方法及系统

    公开(公告)号:CN110889526A

    公开(公告)日:2020-03-17

    申请号:CN201811041401.6

    申请日:2018-09-07

    Abstract: 本发明实施例提供一种用户升级投诉行为预测方法及系统,所提供的方法包括:获取用户的投诉行为数据,根据所述投诉行为数据中的事件发生时间和事件类型,为用户建立事件序列;根据预设条件,对所述事件序列中的事件项进行提取,构建用户投诉行为的时差序列;将用户投诉行为的时差序列作为特征进行分析,获得用户投诉行为的时差序列对应的用户进行升级投诉的概率;其中,预设条件至少包括,预设支持度阈值、预设序列最大长度、事件项的预设时间间隔。本发明提供的方法,利用用户行为序列将原有特征与时间序列组合生成新的特征,通过新的特征对用户升级投诉行为进行预测,提升了特征的维度,提升了对预测用户进行升级投诉行为的预测精度。

    一种互联网访问日志解析方法及装置

    公开(公告)号:CN111258969B

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN201811456132.X

    申请日:2018-11-30

    Abstract: 本发明实施例提供一种互联网访问日志解析方法及装置。所述方法包括采集访问日志,每条访问日志包括用户信息和Uri;Uri包括域名、规则和资源编码;根据域名和资源编码从与域名和规则对应的知识库中找到与Uri对应的页面信息;知识库至少包括一个页面信息和与每个页面信息一一对应的一组域名和资源编码,每个知识库与至少一组域名和规则相对应;将页面信息与用户信息合并为访问记录后存入数据仓库,本发明实施例通过访问日志的Uri得到所述域、规则和资源编码,从而根据域名和资源编码从与域名和规则对应的知识库中找到与Uri对应的页面内容,然后将页面内容和用户信息结合后存入到所述数据仓库中,从而提高了对于访问日志的解析的效率。

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