CN106920119A - 一种用户价值的评价方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用户价值的评价方法及装置，涉及计算机技术领域，主要目的在于通过分析用户的网上行为数据来增加用户价值分析的维度，从而提高用户价值评价的准确率。本发明主要的技术方案为：获取产品的用户浏览信息和用户购买信息，其中，用户浏览信息标注有价格权重标签，用户购买信息标注有购买权重标签；统计预置时间段内单位用户的所述用户浏览信息和所述用户购买信息；确定所述单位用户在预置时间段内的活跃系数，所述活跃系数是用户浏览信息和用户购买信息在预置时间段内的分布情况；利用所述价格权重标签和所述购买权重标签以及所述活跃系数计算所述单位用户在预置时间段内的用户价值。本发明主要用于评价用户价值。

Description

一种用户价值的评价方法及装置

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种用户价值的评价方法及装置。

背景技术

随着物联网和大数据时代的到来，产品在满足用户需求的基础上消费者越来越重视产品的体验和产品的个性化。因此一款是否优秀的产品是由用户的数量作为评判的最重要标准之一。如果说用户体验是方向，那么用户价值就是方法。用户体验是围绕着用户价值上下波动的。用户价值将是产品的核心竞争力。因此一个产品对用户有没有用，即能否满足用户的需求，决定了这个产品是否具备用户价值。

现有的一些关于用户价值的数据分析，由于缺乏科学发展观，在分析过程中往往基于一种角度得到结论，缺少多维度的分析和判断。分析过程指向性单一，从而无法准确的分析计算出相应数据。例如对电商用户的用户价值评价主要根据对该用户的购物篮分析实现。通过分析在同一交易中购买B、C、D产品的用户总数、这些用户再购买A产品的可能性、以及购买A、B、C、D的用户数在购物用户总人数的百分比来预测某个用户购买产品A的可能性，即该用户对A产品的价值。这种方式虽然可以通过用户购买A产品的可能性的评估，辨别出该用户对A产品的价值，但在用户没有购买任何产品的情况下，将无法很好地辨别出该用户的产品购买价值。可见，在现有的针对于产品的用户价值评价方式单一，在用户数据不足时就无法得到准确、综合的用户价值评价。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种用户价值的评价方法及装置，主要目的在于通过分析用户的网上行为数据来增加用户价值分析的维度，从而提高用户价值评价的准确率。

为达到上述目的，本发明主要提供如下技术方案：

一方面，本发明提供了一种用户价值的评价方法，该方法包括：

获取产品的用户浏览信息和用户购买信息，其中，所述用户浏览信息标注有价格权重标签，所述用户购买信息标注有购买权重标签；

统计预置时间段内单位用户的所述用户浏览信息和所述用户购买信息；

确定所述单位用户在预置时间段内的活跃系数，所述活跃系数是用户浏览信息和用户购买信息在预置时间段内的分布情况；

利用所述价格权重标签和所述购买权重标签以及所述活跃系数计算所述单位用户在预置时间段内的用户价值。

另一方面，本发明还提供了一种用户价值的评价装置，该装置包括：

获取单元，用于获取产品的用户浏览信息和用户购买信息，其中，所述用户浏览信息标注有价格权重标签，所述用户购买信息标注有购买权重标签；

统计单元，用于统计预置时间段内单位用户的所述用户浏览信息和所述用户购买信息；

确定单元，用于确定所述单位用户在预置时间段内的活跃系数，所述活跃系数是用户浏览信息和用户购买信息在预置时间段内的分布情况；

计算单元，用于利用所述价格权重标签和所述购买权重标签以及所述活跃系数计算所述单位用户在预置时间段内的用户价值。

依据上述本发明所提出的一种用户价值的评价方法及装置，是通过统计分析用户的网上行为数据，包括获取用户浏览的网站产品的信息以及具体的购买信息，并根据产品的不同分配有不同的权重值，在进行用户价值评价时，针对单位用户在预置时间段内的网上行为数据进行分析，使得用户价值能够根据时间的变化而产生不同的评价结果，增加了时间的维度，使得用户价值的可参考性更高。同时，本发明所得到的用户价值是通过产品的分类进行统计分析的，因此，更适合于电商平台类的销售型网站使用，统计用户的浏览与购买数据，综合的分析、判断单位用户相对于网站所具有的用户价值。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明实施例提出的一种用户价值的评价方法的流程图；

图2示出了本发明实施例提出的另一种用户价值的评价方法的流程图；

图3示出了本发明实施例提出的一种用户价值的评价装置的组成框图；

图4示出了本发明实施例提出的另一种用户价值的评价装置的组成框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

本发明实施例提供了一种用户价值的评价方法，如图1所示，该方法主要用于评价网站用户针对于该网站的用户价值的综合分析，具体步骤包括：

101、获取产品的用户浏览信息和用户购买信息。

在本发明实施例中所评价的用户是针对电商网站或销售产品的平台中的注册用户，这些用户通过查看自己关心的网站中的产品，确定是否需要，并决定是否购买。因此，相对用户来说，该用户会在一个电商网站中浏览相关的产品页面，并有可能在所浏览的页面中选择一个产品进行购买。而相对电商网站来说，其中的一个产品页面会被众多的用户所浏览，并且在这些用户中会有一部分产生产品的购买行为。可见，用户在进入电商网站后有可能产生的数据信息主要包括该用户的浏览信息和购买信息。在本发明实施例中，在统计网站中用户的数据信息时，主要是以该网站中的产品分类为基础，统计该产品的用户浏览信息与用户购买信息。

由于产品在网站中的价格各不相同，通过用户浏览信息数量可以判断不同价格的同类产品的受关注程度。因此，可以根据产品的价格在所有产品的价格中的排序设置价格权重，并将该权重以标签的形式标记在用户浏览信息中。用户购买信息一般是在用户浏览信息的基础上产生的，而对于判断一个用户相对于电商网站的价值，该用户的购买行为所具有的价值要远大与用户的浏览行为。因此，对于用户购买信息，也需要设置一个购买权重以标签的形式标记在用户购买信息中。其中，该购买权重可以根据产品的价格以及购买的数量加以确定，对具体的权重值的确定方式需要根据网站中产品的实际情况具体确定，本发明实施例不做具体限定。

102、统计预置时间段内单位用户的用户浏览信息和用户购买信息。

在判断用户的价值过程中，用户的行为都是有时效性的，因此，本发明实施例是通过将101中获取的用户浏览信息和用户购买信息以生成的时间顺序进行排序，在评价某个单位用户的用户价值时，首先要确定一个时间区间，根据该时间区间内用户所生成的用户浏览信息和用户购买信息来评价该用户的用户价值。

在本发明实施例中，提供评价用户价值的时间区间设置功能，通过预置时间段来评价单位用户在该时间段内针对该网站所具有的价值。通过增加时间轴的判断维度，可以避免由于通过平均计算用户数据所造成的评价偏差。例如，一个用户在很久之前所产生的浏览、购买记录，在判断该用户的近期用户价值时，就不应该统计为有效数据内容。

需要说明的是，本发明实施例中的单位用户可以是指代一个用户，也可以是指具有相互关联的多个用户，而不限定为一台客户端。例如，用户A在网站中注册有两个账户，而这两个账户中的部分信息是相同的，如个人信息、付款信息、地址信息等等，这样在预置时间段内的若统计到了这两个账户的信息，则视为同一个用户进行的操作，将用户浏览信息和用户购买信息合并统计加以处理。如此便可最大限度的确定用户浏览信息和用户购买信息为同一用户个体的行为信息。

103、确定单位用户在预置时间段内的活跃系数。

在确定了预置时间段内的单位用户的用户浏览信息和用户购买信息后，同样存在着在预置时间段内的单位用户的行为信息分布不均的情况。对于这种情况，可以通过计算单位用户在预置时间段内的活跃系数来解决，该活跃系数是用于表示用户在单位时间段内，用户行为的分布情况，当用户行为分布的越平均，就可以认为该用户的活跃度越高。而当用户行为过于集中在某一点或一段时，则不能表明该用户为活跃用户。而活跃系数可以通过对所有户浏览信息和用户购买信息生成的时间点的分布情况计算得出。

通过计算单位用户的活跃系数可以判断出该用户在预置的时间段内的对网站的关注程度，活跃系数越大，说明该用户对给网站产生的价值或潜在价值越大。因此，活跃系数是判断用户价值的重要因素，在现有的用户价值评价技术中有许多就是根据该系数直接定义用户价值的。

104、利用价格权重标签和购买权重标签以及活跃系数计算单位用户在预置时间段内的用户价值。

在预置的时间段内，统计出的单位用户的用户浏览信息和用户购买信息，其中，包括用户浏览的不同产品的浏览信息以及多次的相同产品的浏览信息，以及不同产品的购买信息和相同产品的多次或者是一次多个的购买信息。对于不同产品的浏览信息或购买信息，由于产品的价格存在差异，因此，其浏览信息或购买信息中价格权重标签和购买权重标签的权重值会有不同，将根据这些权重值与对应的行为信息的数量相乘，再累加得到该单位用户在预置时间段内的总行为价值。再将该值与该单位用户的活跃系数相乘，将得到的数值定义为该单位用户在预置时间段内的用户价值。

该用户价值的数值是一个相对值，其值本身并无实际意义，而是通过多个用户计算出的数值加以比较，来判断该用户在所有用户中所具有的一个相对用户价值。或者根据经验设置的用户价值判断区间看计算得到的用户价值落在哪个数值区间段内来定义该用户针对该网站所具有的用户价值。

结合上述的实现方式可以看出，本发明实施例所采用的用户价值的评价方法，是通过统计分析用户的网上行为数据，包括获取用户浏览的网站产品的信息以及具体的购买信息，并根据产品的不同分配有不同的权重值，在进行用户价值评价时，针对单位用户在预置时间段内的网上行为数据进行分析，使得用户价值能够根据时间的变化而产生不同的评价结果，增加了时间的维度，使得用户价值的可参考性更高。同时，本发明所得到的用户价值是通过产品的分类进行统计分析的，因此，更适合于电商平台类的销售型网站使用，统计用户的浏览与购买数据，综合的分析、判断单位用户相对于网站所具有的用户价值。

为了更加详细地说明本发明提出的上述用户价值的评价方法，本发明实施例还提出了一种用户价值的评价方法，如图2所示，该方法在评价用户价值时所包括步骤为：

201、获取产品的用户浏览信息和用户购买信息。

将网站的用户浏览信息和用户购买信息以产品为单位进行分类，其中，分类的程度可以根据对产品划分的粗细程度来决定，例如，可以根据产品的种类进行分类，详细的可以根据产品的型号进行分类，具体的分类方式要根据网站中拥有的产品数量来决定，如果产品不多则可以将产品划分的详细一些，而如果网站的产品众多则可以将相同系列的产品视为同一个类别进行划分。

202、为用户浏览信息标记价格权重标签，为用户购买信息标记购买权重标签。

在以产品为单位进行分类得到的用户浏览信息和用户购买信息中，在用户浏览信息中标记一个价格权重标签，该标签中包含有以产品价格以及用户浏览信息的数量为基础计算出的价格权重值。在用户购买信息中标记一个购买权重标签，该标签中包含有以购买产品用户的数量以及单位用户购买的产品的数量为基础计算出的购买权重值。需要说明的是，价格权重值和购买权重值也可以是通过人为设置的经验值。

通过本步骤的操作，使得所获取的用户行为信息中都应该标记有一个对应的行为价值权重的标签，用于表示该条用户行为所具有的相对用户价值。

203、统计预置时间段内单位用户的用户浏览信息和用户购买信息。

本发明实施例中，设置有时间设置窗口，用于设置评价用户价值的时间范围。根据设置的具体时间范围，提取202中带有标签的用户浏览信息和用户购买信息。

此时，根据需要评价用户价值的单位用户分别在不同的产品类别中遍历由该用户所生成的用户浏览信息和用户购买信息。得到在预置时间段内，由该用户在网站中所产生的对所有产品的浏览信息和购买信息。

需要指出的是，单位用户的用户浏览信息和用户购买信息也可以直接通过获取该单位用户在预置时间段内的网站行为信息。

204、确定单位用户在预置时间段内的活跃系数。

在一段时间内，当用户的行为越靠近该段时间的末尾则可以认为用户的活跃程度相对高。据此，本实施例中给出一种相对简便的判断方式，就是判断单位用户最后一次用户浏览信息或用户购买信息生成的时间距离预置时间段中的末尾时间的时间间隔占预置时间段的比值来确定该用户的活跃系数，当比值越大，则证明该用户的用户浏览信息和用户购买信息会偏向该时间段中的一侧，其活跃程度越低。

进一步的，在该活跃系数中，还可以加入该用户在预置时间段内生成的用户浏览信息或用户购买信息数量，以提高活跃系统计算的维度，增加用户活跃系数计算的准确性。

205、利用价格权重标签和购买权重标签以及活跃系数计算单位用户在预置时间段内的用户价值。

在本发明实施例中，网站会根据用户信息为每个用户配置一个基础价值，而该用户在网站中所产生的行为信息包括浏览信息和购买信息就可以根据对应的标签中通过各自的加权值计算出该用户每条行为信息的加权基础价值，即使用基础价值乘以价格权重标签或购买权重标签中的权重值。其中，配置基础价值的用户信息可以包括用户在该网站中注册的用户信息，如注册的时间，用户的年龄、收入、所在地区等信息。

最后将加权基础价值乘以204中所计算出的活跃系数，定义该结果为用户在预置时间段内的用户价值。

通过本发明实施例的方式所计算出的用户价值，具有很强的时效性，在不同的时间段内。同一个用户的用户价值可能相差很大，因此，通过计算同一用户的阶段性的用户价值还可以进一步评价网站相对于该用户的粘性，即判断该用户相对网站的流失倾向。

进一步的，作为对上述方法的实现，本发明实施例提供了一种用户价值的评价装置，该装置实施例与前述方法实施例对应，为便于阅读，本装置实施例不再对前述方法实施例中的细节内容进行逐一赘述，但应当明确，本实施例中的装置能够对应实现前述方法实施例中的全部内容。该装置设置在分享视频用户端的视频播放器中，如图3所示，该装置包括：

获取单元31，用于获取产品的用户浏览信息和用户购买信息，其中，所述用户浏览信息标注有价格权重标签，所述用户购买信息标注有购买权重标签；

统计单元32，用于统计所述获取单元31获取的在预置时间段内单位用户的用户浏览信息和用户购买信息；

确定单元33，用于确定所述单位用户在预置时间段内的活跃系数，所述活跃系数是所述统计单元32统计的单位用户浏览信息和用户购买信息在预置时间段内的分布情况；

计算单元34，用于利用所述价格权重标签和所述购买权重标签以及所述确定单元33确定的活跃系数计算所述单位用户在预置时间段内的用户价值。

进一步的，如图4所示，所述获取单元31包括：

分类模块311，用于根据产品划分所述用户浏览信息和所述用户购买信息；

计算模块312，用于根据所述产品的产品价格以及所述分类模块311划分的用户浏览信息的数量计算所述价格权重标签；

所述计算模块312还用于，根据购买产品用户的数量以及单位用户购买的产品的数量计算所述购买权重标签；

标注模块313，用于在所述用户浏览信息上标注所述计算模块312计算的价格权重标签；

所述标注模块313还用于，在所述用户购买信息上标注所述计算模块312计算的购买权重标签。

进一步的，如图4所示，所述统计单元32包括：

获取模块321，用于获取用户设置的所述预置时间段；

提取模块322，用于根据所述获取模块321获取的预置时间段提取所述用户浏览信息和所述用户购买信息；

统计模块323，用于按照单位用户统计所述提取模块322提取的用户浏览信息和用户购买信息。

进一步的，如图4所示，所述确定单元33包括：

确定模块331，用于确定在所述预置时间段内所述单位用户最后一次用户浏览信息或用户购买信息生成的时间；

计算模块332，用于根据所述确定模块331确定的时间以及所述单位用户的用户浏览信息和用户购买信息的数量计算所述单位用户在预置时间段内的活跃系数。

进一步的，如图4所示，所述计算单元34包括：

第一计算模块341，用于根据预置单位用户的基础价值，累加所述单位用户在预置时间段内所有用户浏览信息和用户购买信息的加权基础价值，所述加权基础价值为所述基础价值乘以价格权重标签或购买权重标签中的权重值的运算结果；

第二计算模块342，用于将所述第一计算模块341计算出的加权基础价值乘以所述活跃系数得到所述单位用户在预置时间内的用户价值。

综上所述，本发明实施例所采用的用户价值的评价方法及装置，是通过统计分析用户的网上行为数据，包括获取用户浏览的网站产品的信息以及具体的购买信息，并根据产品的不同分配有不同的权重值，在进行用户价值评价时，针对单位用户在预置时间段内的网上行为数据进行分析，使得用户价值能够根据时间的变化而产生不同的评价结果，增加了时间的维度，使得用户价值的可参考性更高。同时，本发明所得到的用户价值是通过产品的分类进行统计分析的，因此，更适合于电商平台类的销售型网站使用，统计用户的浏览与购买数据，综合的分析、判断单位用户相对于网站所具有的用户价值。

所述用户价值的评价装置包括处理器和存储器，上述获取单元、统计单元、确定单元和计算单元等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来增加用户价值分析的维度，从而提高用户价值评价的准确率。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flashRAM)，存储器包括至少一个存储芯片。

本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序代码：获取产品的用户浏览信息和用户购买信息，其中，所述用户浏览信息标注有价格权重标签，所述用户购买信息标注有购买权重标签；统计预置时间段内单位用户的所述用户浏览信息和所述用户购买信息；确定所述单位用户在预置时间段内的活跃系数，所述活跃系数是用户浏览信息和用户购买信息在预置时间段内的分布情况；利用所述价格权重标签和所述购买权重标签以及所述活跃系数计算所述单位用户在预置时间段内的用户价值。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flashRAM)。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种用户价值的评价方法，其特征在于，所述方法包括：

获取产品的用户浏览信息和用户购买信息，其中，所述用户浏览信息标注有价格权重标签，所述用户购买信息标注有购买权重标签；

统计预置时间段内单位用户的所述用户浏览信息和所述用户购买信息；

确定所述单位用户在预置时间段内的活跃系数，所述活跃系数是用户浏览信息和用户购买信息在预置时间段内的分布情况；

利用所述价格权重标签和所述购买权重标签以及所述活跃系数计算所述单位用户在预置时间段内的用户价值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取产品的用户浏览信息和用户购买信息包括：

根据产品划分所述用户浏览信息和所述用户购买信息；

根据所述产品的产品价格以及所述用户浏览信息的数量计算所述价格权重标签；

根据购买产品用户的数量以及单位用户购买的产品的数量计算所述购买权重标签；

在所述用户浏览信息上标注所述价格权重标签；

在所述用户购买信息上标注所述购买权重标签。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述统计预置时间段内单位用户的所述用户浏览信息和所述用户购买信息包括：

获取用户设置的所述预置时间段；

根据所述预置时间段提取所述用户浏览信息和所述用户购买信息；

按照单位用户统计所述用户浏览信息和所述用户购买信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述单位用户在预置时间段内的活跃系数包括：

确定在所述预置时间段内所述单位用户最后一次用户浏览信息或用户购买信息生成的时间；

根据所述时间以及所述单位用户的用户浏览信息和用户购买信息的数量计算所述单位用户在预置时间段内的活跃系数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述价格权重标签和所述购买权重标签以及所述活跃系数计算所述单位用户在预置时间段内的用户价值包括：

根据预置单位用户的基础价值，累加所述单位用户在预置时间段内所有用户浏览信息和用户购买信息的加权基础价值，所述加权基础价值为所述基础价值乘以价格权重标签或购买权重标签中的权重值的运算结果；

将所述加权基础价值乘以所述活跃系数得到所述单位用户在预置时间内的用户价值。

6.一种用户价值的评价装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取产品的用户浏览信息和用户购买信息，其中，所述用户浏览信息标注有价格权重标签，所述用户购买信息标注有购买权重标签；

统计单元，用于统计预置时间段内单位用户的所述用户浏览信息和所述用户购买信息；

确定单元，用于确定所述单位用户在预置时间段内的活跃系数，所述活跃系数是用户浏览信息和用户购买信息在预置时间段内的分布情况；

计算单元，用于利用所述价格权重标签和所述购买权重标签以及所述活跃系数计算所述单位用户在预置时间段内的用户价值。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取单元包括：

分类模块，用于根据产品划分所述用户浏览信息和所述用户购买信息；

计算模块，用于根据所述产品的产品价格以及所述分类模块划分的用户浏览信息的数量计算所述价格权重标签；

所述计算模块还用于，根据购买产品用户的数量以及单位用户购买的产品的数量计算所述购买权重标签；

标注模块，用于在所述用户浏览信息上标注所述计算模块计算的价格权重标签；

所述标注模块还用于，在所述用户购买信息上标注所述计算模块计算的购买权重标签。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述统计单元包括：

获取模块，用于获取用户设置的所述预置时间段；

提取模块，用于根据所述获取模块获取的预置时间段提取所述用户浏览信息和所述用户购买信息；

统计模块，用于按照单位用户统计所述提取模块提取的用户浏览信息和用户购买信息。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述确定单元包括：

确定模块，用于确定在所述预置时间段内所述单位用户最后一次用户浏览信息或用户购买信息生成的时间；

计算模块，用于根据所述确定模块确定的时间以及所述单位用户的用户浏览信息和用户购买信息的数量计算所述单位用户在预置时间段内的活跃系数。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述计算单元包括：

第一计算模块，用于根据预置单位用户的基础价值，累加所述单位用户在预置时间段内所有用户浏览信息和用户购买信息的加权基础价值，所述加权基础价值为所述基础价值乘以价格权重标签或购买权重标签中的权重值的运算结果；

第二计算模块，用于将所述第一计算模块计算出的加权基础价值乘以所述活跃系数得到所述单位用户在预置时间内的用户价值。