CN104822156A - 一种用户行为分析的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种用户行为分析的方法及装置，涉及数据处理领域，能够提供用户行为分析的精确度。本发明实施例的方法包括：首先获取手机上下线日志和DNS日志，然后对手机上下线日志和DNS日志进行处理，并合并处理后的手机上下线日志和处理后的DNS日志，最后通过策略池对合并后的日志进行分析，得到用户行为分析结果。本发明适用于用户行为分析的处理流程中。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种用户行为分析的方法及装置。
背景技术
随着移动网络的发展，用户通过手机上网的行为越来越普及。手机用户通过网络访问会产生大量的用户行为数据,运营商可以通过监控采集并分析这些数据，得到有关用户行为模式的相关信息，根据此信息运营商可提前对用户行为趋势做出判断，从而提高自身的服务水平，达到更高的用户满意度。
在执行现有的技术方案进行用户行为分析时，首先需要建立一个分类系统，对一些常用网站链接进行分类，比如将新闻网站归为门户类，将银行网站归类为银行类，将购物网站归类为电商类，将视频网站归类为视频类，然后使用用户访问的URL(Uniform Resource Locator，统一资源定位符)来确定用户访问的网站或者某个网页，最后通过人工或者程序的方式来进行分类统计，得到用户行为分析结果。这样，就可以分析出各类网站占总访问量的比例，和一个用户在一天对不同类型网站的访问趋势，从而可以判断该用户对某些网站的喜好程度。
然而，使用现有技术进行用户行为分析时，由于使用的是用户访问的URL进行用户行为分析，该URL是从GGSN(Gateway GPRS Serving Node，3G网络上分组数据网关)网关设备中的用户访问URL日志获取的，而URL只能表示用户访问的某个网站或某个网页，目前针对移动互联网用户的行为分析，只能做到对部份站点的URL进行简单匹配，导致用户行为匹配精准度偏低，且统计手段单一。这种简单匹配URL的分析技术不能实现分析出具体用户的访问网站行为，也不能分析出用户的习惯和爱好。因此，使用URL进行用户行为分析后得到的分析结果不够精确，降低了手机用户行为分析结果的可利用性。
发明内容
本发明实施例提供的一种用户行为分析的方法及装置，使得在进行用户行为分析时，得到更精确的结果。
一种用户行为分析的方法及装置，包括：
获取手机上下线日志和DNS日志；
对所述手机上下线日志和所述DNS日志进行处理，得到处理后的手机上下线日志和处理后的DNS日志，所述处理后的手机上下线日志和所述处理后的DNS日志的内容比所述手机上下线日志和所述DNS日志的内容少；
将所述处理后的手机上下线日志和所述处理后的DNS日志进行合并，得到合并后的日志；
通过策略池，对所述合并后的日志进行分析，得到用户行为分析结果，所述策略池包含对所述合并后的日志进行分析的方法规则。
一种用户行为分析的装置，包括：
获取单元，用于获取手机上下线日志和DNS日志；
处理单元，用于对所述手机上下线日志和所述DNS日志进行处理，得到处理后的手机上下线日志和处理后的DNS日志，所述处理后的手机上下线日志和所述处理后的DNS日志的内容比所述手机上下线日志和所述DNS日志的内容少；
合并单元，用于将所述处理后的手机上下线日志和所述处理后的DNS日志进行合并，得到合并后的日志；
分析单元，用于通过策略池，对所述合并后的日志进行分析，得到用户行为分析结果，所述策略池包含对所述合并后的日志进行分析的方法规则。
本发明实施例提供了一种用户行为分析方法及装置，首先获取手机上下线日志和DNS日志，然后对手机上下线日志和DNS日志进行处理，并合并处理后的手机上下线日志和处理后的DNS日志，最后通过策略池对合并后的日志进行分析，得到用户行为分析结果。相比于现有技术中使用URL进行用户行为分析，产生的用户分析结果不精确的问题来说，本发明使用手机上下线日志和DNS日志两种记录手机上网过程的日志来对手机用户的上网行为进行分析，使得每一个手机用户的上网行为都可以找到一个与之对应的合并后的日志，从而通过分析该日志，可得到更精确的用户行为分析结果，进而提高了手机用户行为分析结果的可利用性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例提供的一种用户行为分析方法流程图；
图2为本发明实施例提供的另一种用户行为分析方法流程图；
图3为本发明实施例提供的另一种用户行为分析方法流程图；
图4为本发明实施例提供的一种用户行为分析装置构成示意图；
图5为本发明实施例提供的另一种用户行为分析装置构成示意图；
图6为本发明实施例提供的另一种用户行为分析装置构成示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供了一种用户行为分析的方法，如图1所示，包括：
101、获取手机上下线日志和DNS(Domain Name System，域名系统)日志。
其中，手机上下线日志储存在GGSN网关中。手机上下线日志记录有手机号码、CI(Community Identity，小区识别)号码、终端类型、流量类型、开始时间、结束时间、时长、上行流量、下行流量、总流量、RAT(Radio Access Type，无线接入类型)、终端IP(Internet Protocol，网络协议)、访问IP、状态码、User Agent(用户代理)、APN(Access Point Name，接入点)、IMSI(International MobileSubscriber Identification Number，国际移动用户识别码)、SGSN(Serving GPRSSupport Node，服务GPRS支持节点)IP、GGSN IP、Content-Type(内容类型)、源端口、目的端口、记录标识、合并记录数、网址/特许信息。DNS日志储存在DNS服务器中。DNS日志中记录有日期、时间、访问信息、请求IP信息、请求域名信息、请求域名特征、DNS服务器特征。
102、对所述手机上下线日志和所述DNS日志进行处理，得到处理后的手机上下线日志和处理后的DNS日志。
其中，所述处理后的手机上下线日志和所述处理后的DNS日志的内容比所述手机上下线日志和所述DNS日志的内容少。可以通过MAP方法对获取到的手机上下线日志和DNS日志进行处理，其处理目的，是为了筛选手机上下线日志和DNS日志中的内容。MAP方法的主要功能是根据输入的日志信息，将有效的字段输出，输出的格式为“KEY+\t+VALUE”，相应的类型为“KeyValueTextInputFormat”。对经过MAP处理后的手机上下线日志和DNS日志分别进行标记，例如，将处理后的手机上下线日志标记为Log1，将处理后的DNS日志标记为Log2。当然，本发明实施例不限定只使用MAP方法对手机上下线日志和DNS日志进行处理，任何现有的可以对上述两种日志信息进行筛选的方法都可以应用在本发明中。由于手机上下线日志和DNS日志是分别记录的手机用户的上网过程，并且，上述两种日志记录的内容在进行手机用户行为分析时并不需要全部信息都用到，因此，需要对上述两种日志的日志内容进行一定的简化，可有助于提高得到手机用户行为分析结果的速率。
103、将所述处理后的手机上下线日志和所述处理后的DNS日志进行合并，得到合并后的日志。
其中，基于步骤102的处理结果，分别确认处理后的手机上下线日志和处理后的DNS日志的Key字段内容，将Key字段内容相同的处理后的手机上下线日志和处理后的DNS日志进行合并。在后续步骤201至步骤202中，对处理后的手机上下线日志和处理后的DNS日志的合并方法做了详细描述，在此不做赘述。
104、通过策略池，对所述合并后的日志进行分析，得到用户行为分析结果。
其中，所述策略池包含对数据进行统计分析的方法规则。该策略池支持全部策略描述原语的语义关键字，如表1所示。在表1中，第一行为关键字，第二行为与第一行关键字一一对应的该关键字的说明。表1
| 关键字 | 说明 |
| userdns | 单用户DNS日志 |
| user | 手机用户 |
| userno | 手机号码 |
| max | 计算最大值 |
| min | 计算最小值 |
| avg | 计算平均值 |
| sum | 计算总和 |
| + | 求和 |
| - | 减法 |
| / | 相除 |
| * | 相乘 |
| abs | 绝对值 |
| sqrt | 开平方根 |
| sin | 正弦函数 |
| tan | 正切函数 |
| rand | 返回一个随机数 |
| cos | 余弦函数 |
| mod | 取余数 |
| exp | 返回一个数的指数值 |
| pin | 返回圆周率 |
| include | 包含(后向匹配) |
| ninclude | 不包含(后向匹配) |
| include2 | 包含(全匹配) |
| ninclude2 | 不包含(全匹配) |
| domain | 域名值 |
| type | 请求类型 |
| time | 请求时间 |
| response[i] | 请求解析结果，i代表第几个值 |
| geo | 位置信息 |
| whois | 域名归属信息 |
| size | 数组长度 |
| queryip | 请求地址 |
| iprange(a，b) | IP地址在范围a,b之间 |
| seq(a,b,x) | 顺序包含a然后b，间隔x毫秒(可选) |
| set | 定义一个新的变量 |
| And | 与 |
| or | 或 |
| no | 非 |
通过表1中不同的关键字，可以组成不同的分析规则对输入的合并日志进行分析，例如：统计访问淘宝的用户同时有支付行为的用户在全体用户中的比例。作为一个单独的统计策略，可以通过一定的策略描述性原语进行表述，如上述策略按照描述性原语改为：“sum(userdns include(domain(taobao.com)anddomain(alipay.com)))/sum(user)”，接下来策略池在工作的时候会自动将每一条上述策略原语翻译成执行数据统计的代码，即统计算法或汇总算法，或两者的并集，同时为每条规则分配一个能够找到他的策略指针。在基于HADOOP分析平台进行统计分析时，利用MAP函数从策略池中获取到要进行统计的策略指针列表。通过策略指针找到相应的策略算法。输出的结果以策略指针的ID为起始，加下划线作为KEY，区分不同的策略计算方法的中间结果。然后利用利用REDUCE函数获取到KEY信息后，根据不同的策略ID，获取到不同的策略算法，最终形成手机用户行为分析结果。值得说明的是，根据统计需要在策略池中加入不同的策略描述性原语，可得到除了上述对访问量的统计结果之外的其他用户行为分析结果，例如：对用户的上网时间进行分析，得到关于用户上网时间的用于行为分析结果。具体的，可以是用户习惯性的上网时间，或者是用户平均每天的上网时长等用户行为分析结果。策略池中的策略描述性原语均是根据上述表1中关键字组合而成，在此不一一举例说明。
本发明实施例提供了一种用户行为分析方法，首先获取手机上下线日志和DNS日志，然后对手机上下线日志和DNS日志进行处理，并合并处理后的手机上下线日志和处理后的DNS日志，最后通过策略池对合并后的日志进行分析，得到用户行为分析结果。相比于现有技术中使用URL进行用户行为分析，产生的用户分析结果不精确的问题来说，本发明使用手机上下线日志和DNS日志两种记录手机上网过程的日志来对手机用户的上网行为进行分析，使得每一个手机用户的上网行为都可以找到一个与之对应的合并后的日志，从而通过分析该日志，可得到更精确的用户行为分析结果，进而提高了手机用户行为分析结果的可利用性。
本发明提供的另一实施例中，详细描述了所述得到处理后的手机上下线日志和处理后的DNS日志的日志内容，包括：
所述处理后的手机上下线日志内容至少包括：访问IP、手机号码、开始时间Long型时间戳、结束时间Long型时间戳、上行流量、下行流量和总流量。
其中，处理后的手机上下线日志格式为：访问IP+\t+手机号码_开始时间Long型时间戳_结束时间Long型时间戳_上行流量_下行流量_总流量，记为Log1。
所述处理后的DNS日志内容至少包括：请求IP信息、Long型时间戳和请求域名信息。
其中，处理后的DNS日志格式为：请求IP信息+\t+Long型时间戳_请求域名，记为Log2。
需要说明的是，由于在实际使用过程中，各个运营商希望统计的用户手机上网行为不同，有的希望统计网站的用户访问量，有的希望统计用户的上网时段，还有的希望统计用户的偏爱的网站类型，通过对手机上下线日志和DNS日志的内容进行相应的取舍，并且在策略池中增加相应的策略，则在进行手机用户行为分析时，均可以得到上述结果。所以本发明实施例并不限定出了后手机上下线日志和DNS日志的具体内容，但是处理后的手机上下线日志和DNS日志至少应该包括如上所述的信息，如果需要统计其他的数据，也根据需要进行调整。
在本发明的另一实施例中，详细描述了所述将所述处理后的手机上下线日志和所述处理后的DNS日志进行合并，得到合并后的日志的具体实现方式，如图2所示，包括：
201、将所述访问IP与所述请求IP相同的所述处理后的手机上下线日志和所述处理后的DNS日志的进行合并。
其中，所述合并后的日志内容至少包括：请求IP、手机号码、Long型时间戳、手机开始时间Long型时间戳、手机结束时间Long型时间戳、请求域名信息、上行流量、下行流量、总流量。具体的，合并后日志有4个参数，分别是：style，代表链接的类型(本发明采用的连接类型为inner(内连接))；classvalue，代表输入的日志类型；log1input，代表log1所在的路径；log2input，代表log2所在的路径。
将处理后的手机上下线日志和处理后的DNS日志输入composite input format(混合输入格式)。在该格式中，执行static compose(string style，writableclasscalue，string log1input，string log2input)。进行上述步骤后，可以得到合并后的日志。
在本发明提供的另一实施例中，如图3所示，在所述得到合并日志之后，所述方法还包括：
301、对所述合并后的日志添加GEO数据和whois信息。
其中，GEO数据表示用户位置信息的地理位置信息，whois信息表示用户请求域名所属机构或应用内容。在添加完这两个数据之后，使得合并后的日志内容更丰富，从而提高了用户行为分析的精确度。
本发明实施例提供了一种用户行为分析方法，首先获取手机上下线日志和DNS日志，然后对手机上下线日志和DNS日志进行处理，并合并处理后的手机上下线日志和处理后的DNS日志，最后通过策略池对合并后的日志进行分析，得到用户行为分析结果。相比于现有技术中使用URL进行用户行为分析，产生的用户分析结果不精确的问题来说，本发明使用手机上下线日志和DNS日志两种记录手机上网过程的日志来对手机用户的上网行为进行分析，使得每一个手机用户的上网行为都可以找到一个与之对应的合并后的日志，从而通过分析该日志，可得到更精确的用户行为分析结果，进而提高了手机用户行为分析结果的可利用性。
本发明实施例提供了一种用户行为分析的装置，如图4所示，包括：获取单元41、处理单元42、合并单元43、分析单元44。
获取单元41，用于获取手机上下线日志和DNS日志。
处理单元42，用于对所述手机上下线日志和所述DNS日志进行处理，得到处理后的手机上下线日志和处理后的DNS日志。
其中，所述处理后的手机上下线日志和所述处理后的DNS日志的内容比所述手机上下线日志和所述DNS日志的内容少。
合并单元43，用于将所述处理后的手机上下线日志和所述处理后的DNS日志进行合并，得到合并后的日志。
分析单元44，用于通过策略池，对所述合并后的日志进行分析，得到用户行为分析结果，所述策略池包含对所述合并后的日志进行分析的方法规则。
在本发明提供的另一实施例中，
所述处理后的手机上下线日志内容至少包括：访问IP、手机号码、开始时间Long型时间戳、结束时间Long型时间戳、上行流量、下行流量和总流量。
所述处理后的DNS日志内容至少包括：请求IP信息、Long型时间戳和请求域名信息。
在该装置的另一种可选的构成方式中，如图5所示，所述合并单元33还包括：合并子单元431。
合并子单元431，用于将所述访问IP与所述请求IP相同的所述处理后的手机上下线日志和所述处理后的DNS日志的进行合并。
其中，所述合并后的日志内容至少包括：请求IP、手机号码、Long型时间戳、手机开始时间Long型时间戳、手机结束时间Long型时间戳、请求域名信息、上行流量、下行流量、总流量。
在该装置的另一种可选的构成方式中，如图6所示，该装置还包括：添加单元45。
添加单元45，用于对所述合并后的日志添加GEO数据和whois信息。
本发明实施例提供了一种用户行为分析装置，首先获取手机上下线日志和DNS日志，然后对手机上下线日志和DNS日志进行处理，并合并处理后的手机上下线日志和处理后的DNS日志，最后通过策略池对合并后的日志进行分析，得到用户行为分析结果。相比于现有技术中使用URL进行用户行为分析，产生的用户分析结果不精确的问题来说，本发明使用手机上下线日志和DNS日志两种记录手机上网过程的日志来对手机用户的上网行为进行分析，使得每一个手机用户的上网行为都可以找到一个与之对应的合并后的日志，从而通过分析该日志，可得到更精确的用户行为分析结果，进而提高了手机用户行为分析结果的可利用性。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种用户行为分析的方法，其特征在于，包括：
获取手机上下线日志和DNS日志；
对所述手机上下线日志和所述DNS日志进行处理，得到处理后的手机上下线日志和处理后的DNS日志，所述处理后的手机上下线日志和所述处理后的DNS日志的内容比所述手机上下线日志和所述DNS日志的内容少；
将所述处理后的手机上下线日志和所述处理后的DNS日志进行合并，得到合并后的日志；
通过策略池，对所述合并后的日志进行分析，得到用户行为分析结果，所述策略池包含对所述合并后的日志进行分析的方法规则。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述处理后的手机上下线日志内容至少包括：访问IP、手机号码、开始时间Long型时间戳、结束时间Long型时间戳、上行流量、下行流量和总流量；
所述处理后的DNS日志内容至少包括：请求IP、Long型时间戳和请求域名信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述处理后的手机上下线日志和所述处理后的DNS日志进行合并，得到合并后的日志，包括：
将所述访问IP与所述请求IP相同的所述处理后的手机上下线日志和所述处理后的DNS日志的进行合并，得到所述合并后的日志，所述合并后的日志内容至少包括：请求IP、手机号码、Long型时间戳、手机开始时间Long型时间戳、手机结束时间Long型时间戳、请求域名信息、上行流量、下行流量、总流量。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述得到合并日志之后，所述方法还包括：
对所述合并后的日志添加GEO数据和whois信息。
5.一种用户行为分析的装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取手机上下线日志和DNS日志；
处理单元，用于对所述手机上下线日志和所述DNS日志进行处理，得到处理后的手机上下线日志和处理后的DNS日志，所述处理后的手机上下线日志和所述处理后的DNS日志的内容比所述手机上下线日志和所述DNS日志的内容少；
合并单元，用于将所述处理后的手机上下线日志和所述处理后的DNS日志进行合并，得到合并后的日志；
分析单元，用于通过策略池，对所述合并后的日志进行分析，得到用户行为分析结果，所述策略池包含对所述合并后的日志进行分析的方法规则。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，
所述处理后的手机上下线日志内容至少包括：访问IP、手机号码、开始时间Long型时间戳、结束时间Long型时间戳、上行流量、下行流量和总流量；
所述处理后的DNS日志内容至少包括：请求IP信息、Long型时间戳和请求域名信息。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述合并单元还包括：
合并子单元，用于将所述访问IP与所述请求IP相同的所述处理后的手机上下线日志和所述处理后的DNS日志的进行合并，所述合并后的日志内容至少包括：请求IP、手机号码、Long型时间戳、手机开始时间Long型时间戳、手机结束时间Long型时间戳、请求域名信息、上行流量、下行流量、总流量。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
添加单元，用于对所述合并后的日志添加GEO数据和whois信息。
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