CN108268511A - 基于大数据的网络用户分类方法 - Google Patents

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CN108268511A
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吴卫平
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Shanghai Internet Software Group Co Ltd
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Shanghai Internet Software Group Co Ltd
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation

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Abstract

本发明揭示了一种基于大数据的网络用户分类方法，所述方法包括如下步骤：用户行为获取步骤，获取用户行为数据；行为数据比对步骤，将所述用户行为获取模块获取的用户行为数据与用户行为数据库中存储的用户行为数据进行比对，从用户行为数据库中获取相似度最高的用户行为数据；用户行为数据库用以存储用户行为数据；行为数据分析步骤，根据行为数据比对模块的比对结果为对应用户分类。本发明提出的基于大数据的网络用户分类方法，可根据用户的行为将用户进行分类，便于后续的信息精准推送。

Description

基于大数据的网络用户分类方法
技术领域
本发明属于计算机网络技术领域，涉及一种用户分类方法，尤其涉及一种基于大数据的网络用户分类方法。
背景技术
随着互联网的高速发展，广告、新闻推送方面对用户喜好获取的要求越来越高；然而现有的广告、新闻推送获取喜好的方式比较简单，不能很好地寻找到目标用户。
有鉴于此，如今迫切需要设计一种新的网络用户分类方式，以便克服现有分类方式存在的上述缺陷。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于大数据的网络用户分类方法，可根据用户的行为将用户进行分类，便于后续的信息精准推送。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
一种基于大数据的网络用户分类方法，所述方法包括如下步骤：
用户行为获取步骤，获取用户行为数据；
行为数据比对步骤，将所述用户行为获取模块获取的用户行为数据与用户行为数据库中存储的用户行为数据进行比对，从用户行为数据库中获取相似度最高的用户行为数据；用户行为数据库用以存储用户行为数据；
行为数据分析步骤，根据行为数据比对模块的比对结果为对应用户分类。
作为本发明的一种优选方案，用户行为获取步骤中，获取用户的搜索行为、浏览的网页行为、应用的即时通讯工具的行为。
作为本发明的一种优选方案，所述方法还包括数据库更新步骤，根据对应类型用户的行为更新所述行为数据库。
本发明的有益效果在于：本发明提出的基于大数据的网络用户分类方法，可根据用户的行为将用户进行分类，便于后续的信息精准推送。
附图说明
图1为本发明基于大数据的网络用户分类方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图详细说明本发明的优选实施例。
实施例一
请参阅图1，本发明揭示了一种基于大数据的网络用户分类方法，所述方法包括如下步骤：
步骤S1、用户行为获取步骤，获取用户行为数据；具体地，获取用户的搜索行为、浏览的网页行为、应用的即时通讯工具的行为。
步骤S2、行为数据比对步骤，将所述用户行为获取模块获取的用户行为数据与用户行为数据库中存储的用户行为数据进行比对，从用户行为数据库中获取相似度最高的用户行为数据。所述用户行为数据库用以存储用户行为数据。
步骤S3、行为数据分析步骤，根据行为数据比对模块的比对结果为对应用户分类。
此外，所述方法还可以包括数据库更新步骤，根据对应类型用户的行为更新所述行为数据库。
综上所述，本发明提出的基于大数据的网络用户分类方法，可根据用户的行为将用户进行分类，便于后续的信息精准推送。
这里本发明的描述和应用是说明性的，并非想将本发明的范围限制在上述实施例中。这里所披露的实施例的变形和改变是可能的，对于那些本领域的普通技术人员来说实施例的替换和等效的各种部件是公知的。本领域技术人员应该清楚的是，在不脱离本发明的精神或本质特征的情况下，本发明可以以其它形式、结构、布置、比例，以及用其它组件、材料和部件来实现。在不脱离本发明范围和精神的情况下，可以对这里所披露的实施例进行其它变形和改变。

Claims (3)

1.一种基于大数据的网络用户分类方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
用户行为获取步骤，获取用户行为数据；
行为数据比对步骤，将所述用户行为获取模块获取的用户行为数据与用户行为数据库中存储的用户行为数据进行比对，从用户行为数据库中获取相似度最高的用户行为数据；用户行为数据库用以存储用户行为数据；
行为数据分析步骤，根据行为数据比对模块的比对结果为对应用户分类。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的网络用户分类方法，其特征在于：
用户行为获取步骤中，获取用户的搜索行为、浏览的网页行为、应用的即时通讯工具的行为。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的网络用户分类方法，其特征在于：
所述方法还包括数据库更新步骤，根据对应类型用户的行为更新所述行为数据库。
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