CN108763453A - 基于行为预测的页面数据处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于行为预测的页面数据处理方法及装置，其中，基于行为预测的页面数据处理方法包括：对历史到店行为数据进行分析，得到行为分析结果；根据行为分析结果，对用户当前操作之后的操作页面进行预测，得到预测操作页面；获取预测操作页面对应的页面数据，并将预测操作页面对应的页面数据存储至缓存中，以供访问预测操作页面时从缓存中加载页面数据。根据本发明提供的技术方案，有效地缩短了页面响应时间，使用户能够快捷地查看到所需的操作页面，减少了用户等待页面展现所耗费的时间，提高了用户体验感，优化了页面数据处理方式。

Description

基于行为预测的页面数据处理方法及装置

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于行为预测的页面数据处理方法及装置。

背景技术

在日常生活中，提供生活服务等服务的业务程序得到了广泛的使用，越来越多的用户在外出聚餐、休闲、购物等时都会使用到上述业务程序，利用业务程序进行查找店铺、查看店铺优惠活动、购买店铺套餐、选择菜品、支付订单等。而对于业务程序，页面响应时间是一个重要的性能指标，直接影响着用户体验。在现有技术中一般是在用户访问业务程序的某页面时才从服务器中获取并加载对应的页面数据，这种处理方式使得页面响应时间较长。而如果页面响应时间过长，则会给用户带来不好的用户体验。例如，当用户需要利用业务程序进行付款时却迟迟打不开付款页面，不仅用户体验感较差，甚至还有可能造成用户流失，使用户放弃使用该业务程序，最终导致用户留存率较低。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于行为预测的页面数据处理方法及装置。

根据本发明的一个方面，提供了一种基于行为预测的页面数据处理方法，该方法包括：

对历史到店行为数据进行分析，得到行为分析结果；

根据行为分析结果，对用户当前操作之后的操作页面进行预测，得到预测操作页面；

获取预测操作页面对应的页面数据，并将预测操作页面对应的页面数据存储至缓存中，以供访问预测操作页面时从缓存中加载页面数据。

进一步地，在对历史到店行为数据进行分析，得到行为分析结果之前，该方法还包括：

设置指定业务程序中的待分析页面。

进一步地，设置指定业务程序中的待分析页面进一步包括：

从指定业务程序的各个操作页面中选择出信息查看页面、商品选择页面、支付页面和/或图像识别码扫描页面作为待分析页面，并为待分析页面设置对应的页面名称、页面标识和页面权重。

进一步地，对历史到店行为数据进行分析，得到行为分析结果进一步包括：

对历史到店行为数据中的店铺特征和行为执行顺序进行分析，确定在不同店铺特征下不同页面标识所对应的前置操作和行为执行占比，得到行为分析结果。

进一步地，在对历史到店行为数据进行分析，得到行为分析结果之前，该方法还包括：

获取历史到店行为数据，并对所获取的历史到店行为数据进行筛选处理，得到筛选后的历史到店行为数据；

对历史到店行为数据进行分析，得到行为分析结果具体为：对筛选后的历史到店行为数据进行分析，得到行为分析结果。

进一步地，历史到店行为数据包括：多个用户在不同店铺特征的店铺中操作指定业务程序的历史行为数据；对所获取的历史到店行为数据进行筛选处理进一步包括：

根据历史到店行为数据，针对每一个用户，计算用户对应于每一个店铺特征的到店行为次数；

判断到店行为次数是否超过预设次数阈值；

若是，则保留用户对应于店铺特征的历史行为数据；若否，则筛除用户对应于店铺特征的历史行为数据。

进一步地，根据行为分析结果，对用户当前操作之后的操作页面进行预测，得到预测操作页面进一步包括：

依据用户当前操作，确定当前店铺特征；

将用户当前操作和当前店铺特征与行为分析结果中的前置操作和店铺特征进行匹配，得到匹配的页面标识；

根据匹配的页面标识，确定预测操作页面。

进一步地，将用户当前操作和当前店铺特征与行为分析结果中的前置操作和店铺特征进行匹配，得到匹配的页面标识进一步包括：将用户当前操作和当前店铺特征与行为分析结果中的前置操作和店铺特征进行匹配，得到匹配的页面标识和页面标识对应的行为执行占比；

根据匹配的页面标识，确定预测操作页面进一步包括：根据匹配的页面标识对应的页面权重和页面标识对应的行为执行占比，确定预测操作页面。

进一步地，根据匹配的页面标识对应的页面权重和页面标识对应的行为执行占比，确定预测操作页面进一步包括：

针对每一个匹配的页面标识，将页面标识对应的页面权重与页面标识对应的行为执行占比进行运算处理，计算得到预测计算值；

将多个预测计算值中最大的预测计算值对应的页面标识确定为预测页面标识；

将预测页面标识对应的操作页面确定为预测操作页面。

进一步地，在根据行为分析结果，对用户当前操作之后的操作页面进行预测，得到预测操作页面之前，该方法还包括：

获取用户当前操作以及用户当前操作对应的操作关联信息；操作关联信息包括：用户所处地域信息和当前操作时间；

判断操作关联信息是否符合预设条件。

进一步地，在将预测操作页面对应的页面数据存储至缓存中之后，该方法还包括：

判断用户在用户当前操作之后访问的目标操作页面是否为预测操作页面；

若是，则从缓存中加载预测操作页面对应的页面数据，显示预测操作页面。

根据本发明的另一方面，提供了一种基于行为预测的页面数据处理装置，该装置包括：

分析模块，适于对历史到店行为数据进行分析，得到行为分析结果；

预测模块，适于根据行为分析结果，对用户当前操作之后的操作页面进行预测，得到预测操作页面；

数据存储模块，适于获取预测操作页面对应的页面数据，并将预测操作页面对应的页面数据存储至缓存中，以供访问预测操作页面时从缓存中加载页面数据。

进一步地，该装置还包括：设置模块，适于设置指定业务程序中的待分析页面。

进一步地，设置模块进一步适于：

从指定业务程序的各个操作页面中选择出信息查看页面、商品选择页面、支付页面和/或图像识别码扫描页面作为待分析页面，并为待分析页面设置对应的页面名称、页面标识和页面权重。

进一步地，分析模块进一步适于：

对历史到店行为数据中的店铺特征和行为执行顺序进行分析，确定在不同店铺特征下不同页面标识所对应的前置操作和行为执行占比，得到行为分析结果。

进一步地，该装置还包括：数据筛选模块，适于获取历史到店行为数据，并对所获取的历史到店行为数据进行筛选处理，得到筛选后的历史到店行为数据；

分析模块进一步适于：对数据筛选模块筛选后的历史到店行为数据进行分析，得到行为分析结果。

进一步地，历史到店行为数据包括：多个用户在不同店铺特征的店铺中操作指定业务程序的历史行为数据；数据筛选模块进一步适于：

根据历史到店行为数据，针对每一个用户，计算用户对应于每一个店铺特征的到店行为次数；

判断到店行为次数是否超过预设次数阈值；

若是，则保留用户对应于店铺特征的历史行为数据；若否，则筛除用户对应于店铺特征的历史行为数据。

进一步地，预测模块进一步适于：

依据用户当前操作，确定当前店铺特征；

将用户当前操作和当前店铺特征与行为分析结果中的前置操作和店铺特征进行匹配，得到匹配的页面标识；

根据匹配的页面标识，确定预测操作页面。

进一步地，预测模块进一步适于：

将用户当前操作和当前店铺特征与行为分析结果中的前置操作和店铺特征进行匹配，得到匹配的页面标识和页面标识对应的行为执行占比；

根据匹配的页面标识对应的页面权重和页面标识对应的行为执行占比，确定预测操作页面。

进一步地，预测模块进一步适于：

针对每一个匹配的页面标识，将页面标识对应的页面权重与页面标识对应的行为执行占比进行运算处理，计算得到预测计算值；

将多个预测计算值中最大的预测计算值对应的页面标识确定为预测页面标识；

将预测页面标识对应的操作页面确定为预测操作页面。

进一步地，该装置还包括：

数据获取模块，适于获取用户当前操作以及用户当前操作对应的操作关联信息；操作关联信息包括：用户所处地域信息和当前操作时间；

第一判断模块，适于判断操作关联信息是否符合预设条件。

进一步地，该装置还包括：

第二判断模块，适于判断用户在用户当前操作之后访问的目标操作页面是否为预测操作页面；

加载模块，适于若第二判断模块判断得到用户在用户当前操作之后访问的目标操作页面为预测操作页面，则从缓存中加载预测操作页面对应的页面数据，显示预测操作页面。

根据本发明的又一方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，处理器、存储器和通信接口通过通信总线完成相互间的通信；

存储器用于存放至少一可执行指令，可执行指令使处理器执行上述基于行为预测的页面数据处理方法对应的操作。

根据本发明的再一方面，提供了一种计算机存储介质，存储介质中存储有至少一可执行指令，可执行指令使处理器执行如上述基于行为预测的页面数据处理方法对应的操作。

根据本发明提供的技术方案，能够根据历史到店行为数据，实现对用户当前操作之后的操作页面的精准预测，并且将预测操作页面对应的页面数据存储至缓存中，以供访问预测操作页面时直接从缓存中加载页面数据。与现有技术中访问操作页面时再从服务器处获取并加载对应的页面数据相比，本发明有效地缩短了页面响应时间，使用户能够快捷地查看到所需的操作页面，减少了用户等待页面展现所耗费的时间，提高了用户体验感，优化了页面数据处理方式。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

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示出了根据本发明一个实施例的基于行为预测的页面数据处理方法的流程示意图；

图2示出了根据本发明另一实施例的基于行为预测的页面数据处理方法的流程示意图；

图3示出了根据本发明实施例的基于行为预测的页面数据处理装置的结构框图；

图4示出了根据本发明实施例的一种计算设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开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公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

图1示出了根据本发明一个实施例的基于行为预测的页面数据处理方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S100，对历史到店行为数据进行分析，得到行为分析结果。

为了能够方便地预测出预测操作页面，可利用预设分析算法对历史到店行为数据进行分析，从而得到行为分析结果。本领域技术人员可根据实际需要对预设分析算法进行设置，此处不做限定。

其中，历史到店行为数据包括：多个用户在不同店铺特征的店铺中操作指定业务程序的历史行为数据。指定业务程序可以是安装于客户端中的业务程序，例如安装于手机、PAD、电脑等终端设备等中的支付宝程序、口碑程序等。具体地，每一个历史行为数据包括：用户标识、店铺特征、页面标识、行为执行顺序和操作时间等信息。为了便于对店铺进行区分，可根据店铺相关信息为店铺设置对应的店铺特征，店铺特征包括：店铺类别、店铺所处商圈特征和店铺所处地域特征等。店铺类别可包括餐饮、面包甜点、咖啡厅、美发、美甲、足浴、商超或者游乐游艺等。

步骤S101，根据行为分析结果，对用户当前操作之后的操作页面进行预测，得到预测操作页面。

当用户在当前店铺中对指定业务程序进行操作时，就可根据步骤S100所得到的行为分析结果，预测在用户当前操作之后用户下一步待访问的操作页面具体为哪一页面，将预测得到的页面确定为预测操作页面。

以用户当前操作为扫码进店操作为例，用户通过指定业务程序扫描当前店铺提供的二维码或条形码等图像识别码进入到当前店铺对应的服务页面，假设当前店铺为餐饮店铺，若根据行为分析结果，对用户当前操作之后的操作页面进行预测得到用户下一步待访问的操作页面为菜品点单页面，那么将当前店铺对应的菜品点单页面确定为预测操作页面。

步骤S102，获取预测操作页面对应的页面数据，并将预测操作页面对应的页面数据存储至缓存中。

通过预测得到预测操作页面之后，从服务器中获取预测操作页面对应的页面数据，并将所获取的预测操作页面对应的页面数据存储至客户端的缓存中。由于客户端的缓存中存储了预测操作页面对应的页面数据，所以当访问预测操作页面时就能够快捷地从客户端的缓存中加载页面数据，极大地提高了用户体验感。

本实施例提供的基于行为预测的页面数据处理方法，能够根据历史到店行为数据，实现对用户当前操作之后的操作页面的精准预测，并且将预测操作页面对应的页面数据存储至缓存中，以供访问预测操作页面时直接从缓存中加载页面数据。与现有技术中访问操作页面时再从服务器处获取并加载对应的页面数据相比，本发明有效地缩短了页面响应时间，使用户能够快捷地查看到所需的操作页面，减少了用户等待页面展现所耗费的时间，提高了用户体验感，优化了页面数据处理方式。

图2示出了根据本发明另一实施例的基于行为预测的页面数据处理方法的流程示意图，如图2所示，该方法包括如下步骤：

步骤S200，设置指定业务程序中的待分析页面。

由于指定业务程序对应有多个操作页面，各个操作页面的重要程度不同，各个操作页面的本身加载耗时也不同，并且不同的指定业务程序在各个操作页面所对应的业务逻辑不同，所以需要设置指定业务程序中的待分析页面。具体地，可从指定业务程序的各个操作页面中选择出信息查看页面、商品选择页面、支付页面和/或图像识别码扫描页面作为待分析页面，并为待分析页面设置对应的页面名称、页面标识和页面权重等。例如，可从指定业务程序的各个操作页面中选择出重要程度较高、加载耗时较长、需要保障用户体验的信息查看页面、商品选择页面、支付页面和/或图像识别码扫描页面作为待分析页面，根据待分析页面的页面内容设置对应的页面名称，根据预设页面标识命名规则设置待分析页面对应的页面标识，根据待分析页面的重要程度设置对应的页面权重。而对于重要程度较低或者本身加载耗时就较小的操作页面，就无需进行页面数据优化处理，则不将这类操作页面作为待分析页面。

在具体应用中，可将扫码进店、商品选择、优惠活动查看、套餐查看、订单支付等对应的操作页面作为待分析页面。具体地，对于优惠活动查看对应的操作页面，可将页面名称设置为优惠活动查看页面，页面标识设置为Page001，页面权重设置为5；对于商品选择对应的操作页面，可将页面名称设置为商品选择页面，页面标识设置为Page002，页面权重设置为8；按照上述设置方式完成对各个待分析页面的设置。

步骤S201，获取历史到店行为数据，并对所获取的历史到店行为数据进行筛选处理，得到筛选后的历史到店行为数据。

为了便于对历史到店行为数据进行分析，在步骤S201中，可从服务器中获取历史到店行为数据，其中，历史到店行为数据包括：多个用户在不同店铺特征的店铺中操作指定业务程序的历史行为数据，店铺特征包括：店铺类别、店铺所处商圈特征和店铺所处地域特征等。店铺类别可包括餐饮、面包甜点、咖啡厅、美发、美甲、足浴、商超或者游乐游艺等。由于所获取的历史到店行为数据可能包括有噪声数据，所以可对所获取的历史到店行为数据进行筛选处理，得到筛选后的历史到店行为数据，以实现降噪的目的，同时，通过这种方式也有效减少了后续需要进行分析处理的历史到店行为数据的数据量，减少了分析处理所占用的系统资源，提高了数据分析效率。

在一种实施方式中，可根据历史到店行为数据，针对每一个用户，计算用户对应于每一个店铺特征的到店行为次数，然后判断到店行为次数是否超过预设次数阈值。本领域技术人员可根据实际需要对预设次数阈值进行设置，例如可将预设次数阈值设置为5。若到店行为次数超过预设次数阈值，则保留该用户对应于该店铺特征的历史行为数据；若到店行为次数未超过预设次数阈值，则筛除该用户对应于该店铺特征的历史行为数据。

在另一种实施方式中，还可根据操作时间对历史到店行为数据进行筛选。例如，判断历史到店行为数据中的历史行为数据对应的操作时间是否符合预设时间阈值。本领域技术人员可根据实际需要对预设时间阈值进行设置，例如可将预设时间阈值设置为距离当前时间1年内。若历史行为数据对应的操作时间符合预设时间阈值，则保留该历史行为数据；若历史行为数据对应的操作时间不符合预设时间阈值，则筛除该历史行为数据。

另外，随着时间的推移，会不断获取到新的历史行为数据，经筛选处理后得到更新的历史到店行为数据，然后利用更新的历史到店行为数据进行分析，使得行为分析结果能够更为精准地反映用户日常行为习惯。

步骤S202，对筛选后的历史到店行为数据进行分析，得到行为分析结果。

历史到店行为数据中的每一个历史行为数据包括有用户标识、店铺特征、页面标识、行为执行顺序和操作时间等信息，行为执行顺序记载了用户执行各操作和/或访问各操作页面的先后顺序。具体地，可对历史到店行为数据中的店铺特征和行为执行顺序进行分析，确定在不同店铺特征下不同页面标识所对应的前置操作和行为执行占比，得到行为分析结果。其中，前置操作是指用户在访问页面标识对应的操作页面之前所执行的操作，行为执行占比是指经分析、计算得到的用户访问页面标识对应的操作页面的概率，行为分析结果包括页面标识、店铺特征、前置操作和行为执行占比等信息之间的对应关系，行为分析结果的具体内容可如表1所示。

根据表1可知，在店铺特征为特征1、前置操作为WIFI探测的条件下，页面标识Page001所对应的行为执行占比为80％；在店铺特征为特征1、前置操作为店铺搜索人气查看的条件下，页面标识Page001所对应的行为执行占比为75％；在店铺特征为特征1、前置操作为WIFI探测的条件下，页面标识Page002所对应的行为执行占比为55％。也就是说，当用户利用指定业务程序访问店铺特征为特征1的店铺时，如果用户当前操作为WIFI探测，那么在该操作之后用户下一步待访问的操作页面有80％的概率为页面标识Page001对应的操作页面，有55％的概率为页面标识Page002对应的操作页面；如果用户当前操作为店铺搜索人气查看，那么在该操作之后用户下一步待访问的操作页面有75％的概率为页面标识Page001对应的操作页面。

表1

页面标识	店铺特征	前置操作	行为执行占比
				Page001	特征1	WIFI探测	80％
Page001	特征1	店铺搜索人气查看	75％
				Page002	特征1	WIFI探测	55％
Page002	特征2	扫码进店	100％

步骤S203，依据用户当前操作，确定当前店铺特征。

在得到行为分析结果之后，就可根据行为分析结果，对用户当前操作之后的操作页面进行预测。具体地，当用户在当前店铺中对指定业务程序进行操作时，依据用户当前操作，确定当前店铺相关信息，然后根据当前店铺相关信息确定当前店铺特征，当前店铺特征可包括店铺类别、店铺所处商圈特征和店铺所处地域特征等信息。

以用户当前操作为扫码进店操作为例，用户通过指定业务程序扫描当前店铺提供的二维码或条形码等图像识别码进入到当前店铺对应的服务页面，并得到当前店铺相关信息，假设根据当前店铺相关信息可知，当前店铺为餐饮店铺，处于西安的小寨商圈，那么确定得到当前店铺的店铺类别为餐饮，店铺所处商圈特征为小寨商圈，店铺所处地域特征为西安地域。

步骤S204，将用户当前操作和当前店铺特征与行为分析结果中的前置操作和店铺特征进行匹配，得到匹配的页面标识。

在确定了当前店铺特征之后，将用户当前操作和当前店铺特征与行为分析结果中的前置操作和店铺特征进行匹配，得到匹配的页面标识。其中，匹配的页面标识可能为一个，也可能为多个。为了便于精准地确定预测操作页面，在匹配的页面标识为多个时，还需得到页面标识对应的行为执行占比。假设行为分析结果如表1所示，如果用户当前操作为店铺搜索人气查看，当前店铺特征为特征1，那么经匹配后得到匹配的页面标识为Page001；如果用户当前操作为WIFI探测，当前店铺特征为特征1，那么经匹配后得到匹配的页面标识包括Page001和Page002，且页面标识Page001对应的行为执行占比为80％，页面标识Page002对应的行为执行占比为55％。

步骤S205，根据匹配的页面标识，确定预测操作页面。

若步骤S204得到的匹配的页面标识为一个，那么在步骤S205中可直接将匹配的页面标识对应的操作页面确定为预测操作页面；若步骤S204得到的匹配的页面标识为多个，那么在步骤S205中需根据匹配的页面标识对应的页面权重和页面标识对应的行为执行占比，确定预测操作页面。具体地，针对每一个匹配的页面标识，将页面标识对应的页面权重与页面标识对应的行为执行占比进行运算处理，计算得到预测计算值，然后将多个预测计算值中最大的预测计算值对应的页面标识确定为预测页面标识，将预测页面标识对应的操作页面确定为预测操作页面。本领域技术人员可根据实际需要对运算方式进行设置，此处不做限定。

在一个具体实施例中，预测计算值的计算公式可为：

Y＝Q²×Z 公式1

其中，Y为预测计算值，Q为页面权重，Z为行为执行占比。

如果经匹配后得到匹配的页面标识包括Page001和Page002，页面标识Page001对应的行为执行占比为80％，页面标识Page002对应的行为执行占比为55％，且Page001对应的页面权重为5，Page002对应的页面权重为8，那利用公式1计算得到，Page001对应的预测计算值为20，Page002对应的预测计算值为35.2，那么Page002对应的预测计算值大于Page001对应的预测计算值，则将Page002确定为预测页面标识，将Page002对应的操作页面确定为预测操作页面。

步骤S206，获取预测操作页面对应的页面数据，并将预测操作页面对应的页面数据存储至缓存中。

通过预测得到预测操作页面之后，从服务器中获取预测操作页面对应的页面数据，并将所获取的预测操作页面对应的页面数据存储至客户端的缓存中。由于客户端的缓存中存储了预测操作页面对应的页面数据，所以当访问预测操作页面时就能够快捷地从客户端的缓存中加载页面数据。

步骤S207，判断用户在用户当前操作之后访问的目标操作页面是否为预测操作页面；若是，则执行步骤S208；若否，则执行步骤S209。

经过上述一系列处理精准地预测得到了预测操作页面，但是仍存在一定的概率用户在用户当前操作之后访问的目标操作页面不为预测操作页面，因此需要判断用户在用户当前操作之后实际上访问的目标操作页面是否为预测操作页面。如果目标操作页面为预测操作页面，说明用户行为符合预测结果，则执行步骤S208；如果目标操作页面不为预测操作页面，说明用户行为不符合预测结果，则执行步骤S209。

步骤S208，从缓存中加载预测操作页面对应的页面数据，显示预测操作页面。

在判断得到目标操作页面为预测操作页面的情况下，由于客户端的缓存中存储了预测操作页面对应的页面数据，所以能够直接从缓存中加载预测操作页面对应的页面数据，并向用户显示预测操作页面，以便用户进行后续操作。与现有技术中访问操作页面时再从服务器处获取并加载对应的页面数据相比，本发明能够实现页面数据的快速加载，有效地缩短页面响应时间，使用户能够快捷地查看到所需的操作页面。

步骤S209，获取并加载目标操作页面对应的页面数据，显示目标操作页面。

在判断得到目标操作页面不为预测操作页面的情况下，由于缓存中存储的页面数据并不是目标操作页面对应的页面数据，所以需要从服务器处获取并加载目标操作页面对应的页面数据，并向用户显示预测操作页面。

可选地，为了防止缓存的页面数据时间过久而导致数据错误，在将页面数据存储至缓存中时，需要设置页面数据在缓存中的过期时间，设置过期时间的目的是为了让该页面数据在指定时间段内没有被访问时，该页面数据将自动失效。例如，当将过期时间设置为30s时，那么只有用户在30s内访问了预测操作页面才会从缓存中加载预测操作页面对应的页面数据，如果用户在30s后访问了预测操作页面，那么之前存储在缓存中的预测操作页面对应的页面数据将失效，则仍需从服务器处获取并加载对应的页面数据。

另外，在一些特定情况下，例如用户处于异地或者当天为用户的生日或特殊节日时，用户的到店行为是不太符合用户日常行为习惯的，因此利用本方法无法精准地预测用户下一步待访问的操作页面，那么在这种情况下则无需使用本方法进行预测。可选地，在步骤S203之前，该方法还包括：获取用户当前操作以及用户当前操作对应的操作关联信息；判断操作关联信息是否符合预设条件。其中，操作关联信息包括：用户所处地域信息和当前操作时间。本领域技术人员可根据具体情况来设置预设条件。例如，可根据用户日常所处地域信息、用户生日日期和情人节等节日日期来设置预设条件。如果判断得到操作关联信息符合预设条件，说明用户当前情况属于特定情况，则不进行操作页面的预测，可当用户访问操作页面时再从服务器处获取并加载对应的页面数据。如果判断得到操作关联信息不符合预设条件，说明用户当前情况不属于特定情况，则依次执行步骤S203及其后续步骤。

本实施例提供的基于行为预测的页面数据处理方法，对获取到的历史到店行为数据进行筛选处理，去除干扰数据，有效地降低了噪声，减少了后续需要进行分析处理的历史到店行为数据的数据量，提高了数据分析效率，并有助于提高页面预测准确率；根据筛选后的历史到店行为数据，确定在不同店铺特征下不同页面标识所对应的前置操作和行为执行占比，得到详尽的行为分析结果；根据行为分析结果和当前店铺特征，实现了对用户当前操作之后的操作页面的精准预测，并且将预测操作页面对应的页面数据存储至缓存中，以供访问预测操作页面时直接从缓存中加载页面数据，有效地缩短了页面响应时间，使用户能够快捷地查看到所需的操作页面，减少了用户等待页面展现所耗费的时间，提高了用户体验感，提高了用户留存率。

图3示出了根据本发明实施例的基于行为预测的页面数据处理装置的结构框图，如图3所示，该装置包括：分析模块310、预测模块320和数据存储模块330。

分析模块310适于：对历史到店行为数据进行分析，得到行为分析结果。

其中，历史到店行为数据包括：多个用户在不同店铺特征的店铺中操作指定业务程序的历史行为数据。

预测模块320适于：根据行为分析结果，对用户当前操作之后的操作页面进行预测，得到预测操作页面。

数据存储模块330适于：获取预测操作页面对应的页面数据，并将预测操作页面对应的页面数据存储至缓存中，以供访问预测操作页面时从缓存中加载页面数据。

可选地，该装置还可包括：设置模块340，适于设置指定业务程序中的待分析页面。具体地，设置模块340从指定业务程序的各个操作页面中选择出信息查看页面、商品选择页面、支付页面和/或图像识别码扫描页面作为待分析页面，并为待分析页面设置对应的页面名称、页面标识和页面权重。

可选地，分析模块310进一步适于：对历史到店行为数据中的店铺特征和行为执行顺序进行分析，确定在不同店铺特征下不同页面标识所对应的前置操作和行为执行占比，得到行为分析结果。

其中，预测模块320进一步适于：依据用户当前操作，确定当前店铺特征；将用户当前操作和当前店铺特征与行为分析结果中的前置操作和店铺特征进行匹配，得到匹配的页面标识；根据匹配的页面标识，确定预测操作页面。

可选地，预测模块320进一步适于：将用户当前操作和当前店铺特征与行为分析结果中的前置操作和店铺特征进行匹配，得到匹配的页面标识和页面标识对应的行为执行占比；根据匹配的页面标识对应的页面权重和页面标识对应的行为执行占比，确定预测操作页面。具体地，预测模块320针对每一个匹配的页面标识，将页面标识对应的页面权重与页面标识对应的行为执行占比进行运算处理，计算得到预测计算值，将多个预测计算值中最大的预测计算值对应的页面标识确定为预测页面标识，并将预测页面标识对应的操作页面确定为预测操作页面。

可选地，该装置还可包括：数据筛选模块350，适于获取历史到店行为数据，并对所获取的历史到店行为数据进行筛选处理，得到筛选后的历史到店行为数据。在这种情况下，分析模块310对数据筛选模块350筛选后的历史到店行为数据进行分析，得到行为分析结果。

具体地，数据筛选模块350适于：根据历史到店行为数据，针对每一个用户，计算用户对应于每一个店铺特征的到店行为次数；判断到店行为次数是否超过预设次数阈值；若是，则保留用户对应于店铺特征的历史行为数据；若否，则筛除用户对应于店铺特征的历史行为数据。

可选地，该装置还可包括：数据获取模块360，适于获取用户当前操作以及用户当前操作对应的操作关联信息；第一判断模块370，适于判断操作关联信息是否符合预设条件。其中，操作关联信息包括：用户所处地域信息和当前操作时间。如果不符合预设条件，则触发预测模块320。

可选地，该装置还可包括：第二判断模块380，适于判断用户在用户当前操作之后访问的目标操作页面是否为预测操作页面；加载模块390，适于若第二判断模块380判断得到用户在用户当前操作之后访问的目标操作页面为预测操作页面，则从缓存中加载预测操作页面对应的页面数据，显示预测操作页面；若第二判断模块380判断得到用户在用户当前操作之后访问的目标操作页面不为预测操作页面，则获取并加载目标操作页面对应的页面数据，显示目标操作页面。

本实施例提供的基于行为预测的页面数据处理装置，能够根据历史到店行为数据，实现对用户当前操作之后的操作页面的精准预测，并且将预测操作页面对应的页面数据存储至缓存中，以供访问预测操作页面时直接从缓存中加载页面数据。与现有技术中访问操作页面时再从服务器处获取并加载对应的页面数据相比，本发明有效地缩短了页面响应时间，使用户能够快捷地查看到所需的操作页面，减少了用户等待页面展现所耗费的时间，提高了用户体验感，优化了页面数据处理方式。

本发明还提供了一种非易失性计算机存储介质，计算机存储介质存储有至少一可执行指令，可执行指令可执行上述任意方法实施例中的基于行为预测的页面数据处理方法。

图4示出了根据本发明实施例的一种计算设备的结构示意图，本发明具体实施例并不对计算设备的具体实现做限定。

如图4所示，该计算设备可以包括：处理器(processor)402、通信接口(Communications Interface)404、存储器(memory)406、以及通信总线408。

其中：

处理器402、通信接口404、以及存储器406通过通信总线408完成相互间的通信。

通信接口404，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。

处理器402，用于执行程序410，具体可以执行上述基于行为预测的页面数据处理方法实施例中的相关步骤。

具体地，程序410可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。

处理器402可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。计算设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个CPU；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。

存储器406，用于存放程序410。存储器406可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

程序410具体可以用于使得处理器402执行上述任意方法实施例中的基于行为预测的页面数据处理方法。程序410中各步骤的具体实现可以参见上述基于行为预测的页面数据处理实施例中的相应步骤和单元中对应的描述，在此不赘述。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的设备和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程描述，在此不再赘述。

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

Claims (10)

1.一种基于行为预测的页面数据处理方法，所述方法包括：

对历史到店行为数据进行分析，得到行为分析结果；

根据所述行为分析结果，对用户当前操作之后的操作页面进行预测，得到预测操作页面；

获取所述预测操作页面对应的页面数据，并将所述预测操作页面对应的页面数据存储至缓存中，以供访问所述预测操作页面时从缓存中加载所述页面数据。

2.根据权利要求1所述的基于行为预测的页面数据处理方法，其中，在所述对历史到店行为数据进行分析，得到行为分析结果之前，所述方法还包括：

设置指定业务程序中的待分析页面。

3.根据权利要求2所述的基于行为预测的页面数据处理方法，其中，所述设置指定业务程序中的待分析页面进一步包括：

从指定业务程序的各个操作页面中选择出信息查看页面、商品选择页面、支付页面和/或图像识别码扫描页面作为待分析页面，并为所述待分析页面设置对应的页面名称、页面标识和页面权重。

4.根据权利要求1-3任一项所述的基于行为预测的页面数据处理方法，其中，所述对历史到店行为数据进行分析，得到行为分析结果进一步包括：

对历史到店行为数据中的店铺特征和行为执行顺序进行分析，确定在不同店铺特征下不同页面标识所对应的前置操作和行为执行占比，得到行为分析结果。

5.根据权利要求1-4任一项所述的基于行为预测的页面数据处理方法，其中，在所述对历史到店行为数据进行分析，得到行为分析结果之前，所述方法还包括：

获取历史到店行为数据，并对所获取的历史到店行为数据进行筛选处理，得到筛选后的历史到店行为数据；

所述对历史到店行为数据进行分析，得到行为分析结果具体为：对筛选后的历史到店行为数据进行分析，得到行为分析结果。

6.根据权利要求5所述的基于行为预测的页面数据处理方法，其中，所述历史到店行为数据包括：多个用户在不同店铺特征的店铺中操作指定业务程序的历史行为数据；所述对所获取的历史到店行为数据进行筛选处理进一步包括：

根据所述历史到店行为数据，针对每一个用户，计算所述用户对应于每一个店铺特征的到店行为次数；

判断所述到店行为次数是否超过预设次数阈值；

若是，则保留所述用户对应于所述店铺特征的历史行为数据；若否，则筛除所述用户对应于所述店铺特征的历史行为数据。

7.根据权利要求4-6任一项所述的基于行为预测的页面数据处理方法，其中，所述根据所述行为分析结果，对用户当前操作之后的操作页面进行预测，得到预测操作页面进一步包括：

依据所述用户当前操作，确定当前店铺特征；

将所述用户当前操作和所述当前店铺特征与所述行为分析结果中的前置操作和店铺特征进行匹配，得到匹配的页面标识；

根据匹配的页面标识，确定预测操作页面。

8.一种基于行为预测的页面数据处理装置，所述装置包括：

分析模块，适于对历史到店行为数据进行分析，得到行为分析结果；

预测模块，适于根据所述行为分析结果，对用户当前操作之后的操作页面进行预测，得到预测操作页面；

数据存储模块，适于获取所述预测操作页面对应的页面数据，并将所述预测操作页面对应的页面数据存储至缓存中，以供访问所述预测操作页面时从缓存中加载所述页面数据。

9.一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的基于行为预测的页面数据处理方法对应的操作。

10.一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的基于行为预测的页面数据处理方法对应的操作。