(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210571964.6 (22)申请日 2022.05.25 (71)申请人 广西润嘉互联网科技有限公司 地址 530200 广西壮 族自治区南宁市良庆 区大沙田开发区金沙大道181号 (72)发明人 赵建武　 (51)Int.Cl. G06F 16/215(2019.01) G06F 16/23(2019.01) G06F 16/2458(2019.01) G06Q 30/02(2012.01) (54)发明名称 基于大数据电商优化的用户行为数据处理 方法及系统 (57)摘要 本申请实施例提供的基于大数据电商优化 的用户行为数据处理方法及系统， 能够每隔预设 关联时长间隔统计一次候选关联用户行为跟踪 数据序列， 并确定目标用户行为跟踪数据的关联 用户行为跟踪数据序列。 这可以规避掉在同一用 户行为检测项目中频繁采集到同一用户行为跟 踪数据的问题， 降低了由于多次采集到非关联用 户行为跟踪数据， 从而将非关联用户行为跟踪数 据确定为关联用户行为跟踪数据的概率， 提高了 确定用户行为跟踪数据的关联用户行为跟踪数 据的准确性， 进一步地， 可 以通过关联用户行为 跟踪数据对用户行为跟踪数据进行更新， 从而确 保用户行为跟踪数据在后续挖掘过程中的噪声 最小化， 提高后续用户行为跟踪数据传递的可靠 性。 权利要求书4页 说明书14页 附图2页 CN 114817225 A 2022.07.29 CN 114817225 A 1.一种基于大数据电商优化的用户行为数据处理系统， 其特征在于， 包括用户行为跟 踪服务器和云计算 服务器， 所述用户行为跟踪服 务器和所述云计算 服务器通信连接； 所述用户行为跟踪服 务器用于： 向所述云计算 服务器上传用户行为跟踪数据； 所述云计算 服务器具体用于： 获取目标用户行为跟踪数据的至少两个目标用户关注波动时长， 相邻 两个所述目标用 户关注波动时长的间隔大于或等于预设统计时长间隔； 分别确定每个目标用户关注波动 时长对应的候选关联用户行为跟踪数据序列， 其中， 每个目标用户关注波动时长对应的候选关联用户行为跟踪数据序列包括的用户行为跟踪 数据的用户关注波动时长与该目标用户关注波动时长的间隔小于或等于预设关联时长间 隔； 确定所有所述候选关联用户行为跟踪数据序列的候选关联跟踪数据子序列中的目标 跟踪数据子序列， 所述候选 关联跟踪 数据子序列为所有所述候选关联用户行为跟踪数据序 列的所有子序列中， 用户关注波动频率大于或等于预设关联阈值的子序列， 所述 目标跟踪 数据子序列不是任一所述 候选关联跟踪数据子序列的子序列； 根据所确定的目标跟踪数据子序列， 确定所述目标用户行为跟踪数据的关联用户行为 跟踪数据序列； 其中， 所述关联用户行为跟踪数据序列用于对目标用户行为跟踪数据进行 更新。 2.根据权利要求1所述的系统， 其特征在于， 所述云计算服务器获取目标用户行为跟踪 数据的至少两个目标用户关注波动时长的步骤， 包括： 获取目标用户行为跟踪数据的目标用户行为跟踪标签； 根据预先储存的用户行为跟踪标签和用户行为跟踪标签所表征用户行为跟踪数据的 用户关注波动时长的映射关系， 以及所述 目标用户行为跟踪标签， 确定所述 目标用户行为 跟踪数据的至少两个目标用户关注波动时长； 所述分别确定每个目标用户关注波动时长对应的候选关联用户行为跟踪数据序列的 步骤， 包括： 根据预先储存的用户行为跟踪标签和用户行为跟踪标签所表征用户行为跟踪数据的 用户关注波动时长的映射关系， 分别确定每个目标用户关注波动时长对应的候选关联用户 行为跟踪数据序列， 所述候选关联用户行为跟踪数据序列包括用户行为跟踪标签， 每个目 标用户关注波动时长对应的候选用户关注波动时长与该目标用户关注波动时长的间隔小 于或等于预设关联时长间隔， 所述候选用户关注波动时长为该目标用户关注波动时长对应 的候选关联用户行为跟踪数据 序列包括的用户行为跟踪标签对应的用户关注波动时长 。 3.根据权利要求1所述的系统， 其特征在于， 所述云计算服务器获取目标用户行为跟踪 数据的至少两个目标用户关注波动时长的步骤， 包括： 获取目标用户行为跟踪数据的目标用户行为跟踪标签； 根据预先储存的用户行为跟踪标签和用户行为跟踪标签所表征用户行为跟踪数据的 用户关注波动时长的映射关系， 以及所述 目标用户行为跟踪标签， 确定所述 目标用户行为 跟踪数据的至少两个目标用户关注波动时长； 所述云计算 服务器具体还用于：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114817225 A 2根据预先储存的用户行为跟踪标签、 用户行为跟踪标签所表征用户行为跟踪数据的用 户关注波动状态和用户行为跟踪标签所表征用户行为跟踪数据的用户关注波动时长的映 射关系， 以及所述 目标用户行为跟踪标签， 确定所述 目标用户行为跟踪数据的每个所述 目 标用户关注波动时长对应的目标用户关注波动状态； 所述云计算服务器分别确定每个目标用户关注波动时长对应的候选关联用户行为跟 踪数据序列的步骤， 包括： 根据预先储存的用户行为跟踪标签、 用户行为跟踪标签所表征用户行为跟踪数据的用 户关注波动状态和用户行为跟踪标签所表征用户行为跟踪数据的用户关注波动时长的映 射关系， 以及所述 目标用户行为跟踪标签， 分别确定每个目标用户关注波动时长对应的候 选关联用户行为跟踪 数据序列， 所述候选 关联用户行为跟踪 数据序列包括用户行为跟踪标 签， 每个目标用户关注波动时长对应的候选用户关注波动时长与该目标用户关注波动时长 的间隔小于或等于预设关联时长间隔， 且每个目标用户关注波动时长对应的候选用户关注 波动状态与该目标用户关注波动时长对应的目标用户关注波动状态匹配， 所述候选用户关 注波动时长为该目标用户关注波动时长对应的候选关联用户行为跟踪数据序列包括的用 户行为跟踪标签对应的用户关注波动时长， 所述候选用户关注波动状态为该目标用户关注 波动时长对应的候选关联用户行为跟踪数据序列包括的用户行为跟踪标签对应的用户关 注波动状态。 4.根据权利要求2或3所述的系统， 其特征在于， 所述云计算服务器获取目标用户行为 跟踪数据的目标用户行为跟踪标签的步骤， 包括： 从预先储存的用户行为跟踪标签和用户行为跟踪标签所表征用户行为跟踪数据的用 户关注波动时长的映射关系中， 获取 统计时长段内的用户关注波动时长对应的用户行为跟 踪标签， 作为待定用户行为跟踪标签； 若未确定所述待定用户行为跟踪标签所表征用户行为跟踪数据的关联用户行为跟踪 数据， 则确定所述待定用户行为跟踪标签为目标用户行为跟踪标签； 若已确定所述待定用户行为跟踪标签所表征用户行为跟踪数据的关联用户行为跟踪 数据， 则重新执行所述从预先储存的用户行为跟踪标签和用户行为跟踪标签所表征用户行 为跟踪数据的用户关注波动时长的映射关系中， 获取 统计时长段内的用户关注波动时长对 应的用户行为跟踪标签， 作为待定用户行为跟踪标签的步骤， 其中， 所述云计算 服务器具体还用于： 提取实时用户行为数据包 含的第一用户行为跟踪数据的第一用户行为跟踪数据特 征； 从预先储存的用户行为跟踪标签、 用户行为跟踪标签所表征用户行为跟踪数据的用户 行为跟踪数据特征和用户行为跟踪标签所表征用户行为跟踪数据的用户关注波动时长的 映射关系中， 检索包括第二用户行为跟踪数据特征 的第一映射关系， 所述第二用户行为跟 踪数据特 征与所述第一用户行为跟踪数据特 征的相似度大于预设相似度阈值； 若检索到， 则将所述实时用户行为数据的实时时长作为所述第 一用户行为跟踪数据的 第一用户关注波动时长， 将所述第一映射关系包括的用户行为跟踪标签作为所述第一用户 行为跟踪数据的第一用户行为跟踪标签， 储存所述第一用户行为跟踪标签、 所述第一用户 行为跟踪数据特 征和第一用户关注波动时长的第二映射关系； 若未检索到， 则将所述实时用户行为数据的实时时长作为所述第 一用户行为跟踪数据权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114817225 A 3