CN112000895A - 一种基于用户行为分析的任务分配方法、系统 - Google Patents

一种基于用户行为分析的任务分配方法、系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于用户行为分析的任务分配方法、系统，包括：抓取站内用户信息，对站内用户群体进行细化分组；根据用户群体分组类型确定对不同类型用户期望实现的目标行为；根据对不同类型用户期望实现的目标行为，为不同的任务分组配置不同类型和不同难度的任务；根据用户的类型，将预先配置的不同的任务组合分配给不同类型的用户；用户完成任务后，在任务界面对用户任务完成情况进行展示，用户可通过自主点击领取任务奖励；将不同用户对不同类型、不同难度任务完成情况进行统计分析，根据分析结果对前台投放任务及奖励进行调整。

Description

一种基于用户行为分析的任务分配方法、系统
技术领域
本发明涉及计算机网络技术领域，具体属于数据处理技术领域。
背景技术
为了促进用户在平台运营过程中的活跃度和黏着度，平台经常会推出各种奖励任务。现有方案是通过投放各种促活任务，用户在平台中进行指定操作完成任务，上述方式中，任务类型较为单一固定，完成难度区分度不够。本发明提供了一种基于用户行为分析的任务分配方法、系统。通过抓取站内用户信息，对站内用户群体进行细化分组；根据用户群体分组类型确定对不同类型用户期望实现的目标行为；根据对不同类型用户期望实现的目标行为，为不同的任务分组配置不同类型和不同难度的任务；根据用户的类型，将预先配置的不同的任务组合分配给不同类型的用户；用户完成任务后，在任务界面对用户任务完成情况进行展示，用户可通过自主点击领取任务奖励；将不同类型用户对不同类型、不同难度任务的总体完成情况进行统计分析，根据分析结果对前台针对此类型用户投放任务及奖励进行调整。以此达到为不同类型的用户定制最适合其的任务组合，以此进一步提高用户的活跃度和用户粘度，更好的实现平台的利益最大化。
专利号CN111339422A公开了一种推荐系统任务管理平台、推荐方法及系统，其中，管理平台包括：任务创建模块，用于获取待创建任务的推荐任务信息，并根据推荐任务信息配置算法组件，完成任务的创建；任务管理模块，用于对任务创建模块创建的至少一个任务进行管理，及用于需要执行一任务时，发送任务执行指令至任务执行模块；任务执行模块，用于当接收到任务管理模块发送的任务执行指令时，调用该任务的推荐任务信息及配置的算法组件，对由数据源路径获取的数据进行计算，生成推荐结果并进行展示。其能够满足任务需求的同时实现任务的高度可配置化，且整个创建流程可视化，即使非技术人员也能够快速上手进行任务的创建，简化了创建流程的同时节约人力物力。
专利号CN111209478A公开了一种任务推送方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备，该方法包括获取预设时间内多个用户的特征信息，并根据特征信息对用户进行聚类得到多种参考用户类型和多个聚类中心；根据目标用户的特征信息和聚类中心将目标用户所属的参考用户类型作为目标用户类型；获取多个候选任务，计算候选任务分配给目标用户类型的概率；根据概率判断是否将候选任务推送给目标用户。本公开实施例的技术方案提高了任务推送的准确性，减少对计算资源的浪费，能够减少许多非必要的派送，减少一定的成本。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于用户行为分析的任务分配方法、系统。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键／重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
根据本发明实施例第一方面，提供了一种基于用户行为分析的任务分配方法，包括：
S1:抓取站内用户信息，对站内用户群体进行细化分组；
S2:根据用户群体分组类型确定对不同类型用户期望实现的目标行为；
S3:根据对不同类型用户期望实现的目标行为，为不同的任务分组配置不同类型和不同难度的任务；
S4:根据用户的类型，将预先配置的不同的任务组合分配给不同类型的用户；
S5:用户完成任务后，在任务界面对用户任务完成情况进行展示，用户可通过自主点击领取任务奖励；
S6:将不同类型用户对不同类型、不同难度任务的总体完成情况进行统计分析，根据分析结果对前台针对此类型用户投放任务及奖励进行调整。
优选的，所述方法还包括,对于每秒请求次数不超过20、操作入口单一的任务采取直接完成的方式；对于每秒请求次数超过20、可操作范围分布在全站各处的操作的任务，采取异步处理多处埋点的方式，错峰异步完成任务。
优选的，所述任务分组包括：新手任务、日常任务、累计任务、活动任务、周常任务、关注任务。
优选的，所述新手任务完成一次后不再展示，只用作用户首次完成；日常任务在用户下线之前每天可完成一次。
优选的，所述关注任务可根据每个独立用户信息进行个性化推送。
优选的，所述异步处理多处埋点的方式包括以下步骤，
S11：用户触发异步任务完成的操作后数据被写入异步处理队列，数据在队列中等待处理；
S12：预先在服务器crontab文件中设定队列处理任务，定时触发；
S13：任务启动获取队列中待处理数据，每次获取一条数据即用户的一个行为；
S14：对数据进行处理，数据合法且用户完成对应任务，则更新数据表中用户任务状态并在前台展示奖励领取按钮。若数据不合法或任务未完成则对数据进行丢弃处理；
S15：循环处理后续数据至队列中所有数据处理完成。
优选的，所述预先在服务器crontab文件中设定队列处理任务，定时触发的频率为10秒、20秒、30秒或60秒。
本发明实施例另方面提供了一种基于用户行为分析的任务分配系统，包括：
信息抓取模块：抓取站内用户信息；
信息分析模块：分析用户和任务相关信息；
任务匹配模块：后台为不同类型的用户个性化制定不同的任务及奖励；
任务分配模块：根据用户信息将匹配的任务进行分配；
任务反馈模块：将任务完成情况进行统计分析并反馈到信息分析模块。
优选的，所述任务匹配模块包括，任务名称单元、任务分组单元、任务类型单元。
本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
根据上述实施例，
（1）性价比高：通过数额较小虚拟货币（积分、金币等）奖励便可以有效引导用户进行站内的各种操作，有效增加站内用户活跃度和粘度。
（2）灵活性高：各任务组可自由上下线，各种任务可以在不同分组中自由组合。通过灵活搭配可以满足多种应用场景。如促进特定文章或者活动的曝光度。
（3）针对性强：根据对不同类型用户期望实现的目标行为，为不同的任务分组配置不同类型和不同难度的任务，增加用户粘度。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种基于用户行为分析的任务分配方法示意图；
图2是根据一示例性实施例示出的一种基于用户行为分析的任务分配系统示意图；
图3是根据一示例性实施例示出的异步处理多处埋点的方法流程示意图。
具体实施方式
以下描述和附图充分地示出本发明的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够实践它们。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的部件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施方案的部分和特征可以被包括在或替换其他实施方案的部分和特征。在本文中，各实施方案可以被单独地或总地用术语“发明”来表示，这仅仅是为了方便，并且如果事实上公开了超过一个的发明，不是要自动地限制该应用的范围为任何单个发明或发明构思。本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用于将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何实际的关系或者顺序。而且，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。本文中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的结构、产品等而言，由于其与实施例公开的部分相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。
需要说明的是，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
下面结合附图及实施例对本发明做进一步描述：
如图1和图3所示的一种基于用户行为分析的任务分配方法，包括，
S1:抓取站内用户信息，对站内用户群体进行细化分组；
S2:根据用户群体分组类型确定对不同类型用户期望实现的目标行为；
S3:根据对不同类型用户期望实现的目标行为，为不同的任务分组配置不同类型和不同难度的任务；
S4:根据用户的类型，将预先配置的不同的任务组合分配给不同类型的用户；
S5:用户完成任务后，在任务界面对用户任务完成情况进行展示，用户可通过自主点击领取任务奖励；
S6:将不同类型用户对不同类型、不同难度任务的总体完成情况进行统计分析，根据分析结果对前台针对此类型用户投放任务及奖励进行调整。
后台创建任务时根据任务要面向的用户群体选择分组和任务类型，将不同难度不同类型的任务分配给不同用户，实现任务制定、分配差异化，例如为了帮助新用户熟悉站内常用功能可以选择浏览、评论等操作成本较低的任务。
任务创建完成并发布上线后用户可以在前台“我的任务”模块中看到对应任务，用户点击“去完成”可以直接跳到对应操作页面进行对应操作，避免较深操作入口所带来的劝退感。用户操作成功后在任务列表可以看到任务完成情况，任务完成后可以点击领取奖励。
站内平时进行各种活动时，通过投放各种阅读、浏览任务在增加活动曝光度同时也提高了用户参与活动的意愿度，也可通过对发布文章、爆料指定品类、店铺等条件的定向支持，促进热度商品、品牌的优质内容产品，进而提高全站转化。特别是大促期间可以通过加大爆料类任务奖励，提高用户投稿积极性，从而产出更多优质爆料，促进全站商品成交的转化率。
根据上述方案，进一步，对于每秒请求次数不超过20、操作入口单一的任务采取直接完成的方式；对于每秒请求次数超过20、可操作范围分布在全站各处的例如文章的点赞操作的任务，采取异步处理多处埋点的方式，错峰异步完成任务。如果无法一次完成任务或完成该任务需要较长的时间，可以将当前完成进度进行保存，并限制完成时限，完成时限根据任务难度不同可以设置为1天、2天、3天、7天、15天等不同间隔期限，待下次登录时继续执行该任务，若在规定时间内没有完成任务则系统自动取消该用户的此未完成任务，下次分配任务时也避免将此类任务重复分配给此类用户，避免资源浪费。
根据上述方案，进一步，所述任务分组包括：新手任务、日常任务、累计任务、活动任务、周常任务、关注任务。
根据上述方案，进一步，所述新手任务完成一次后不再展示，只用作用户首次完成；日常任务在用户下线之前每天可完成一次。
根据上述方案，进一步，所述关注任务可根据每个独立用户信息进行个性化推送。
根据上述方案，进一步，所述异步处理多处埋点的方式包括以下步骤，
S11：用户触发异步任务完成的操作后数据被写入异步处理队列，数据在队列中等待处理；
S12：预先在服务器crontab文件中设定队列处理任务，定时触发；
S13：任务启动获取队列中中待处理数据，每次获取一条数据即用户的一个行为；
S14：对数据进行处理，数据合法且用户完成对应任务，则更新数据表中用户任务状态并在前台展示奖励领取按钮。若数据不合法或任务未完成则对数据进行丢弃处理；
S15：循环处理后续数据至队列中所有数据处理完成。
根据上述方案，进一步，所述预先在服务器crontab文件中设定队列处理任务，定时触发的频率可根据实际需求设置为不同的时间长度，可以为1秒、5秒、10秒、20秒、30秒、60秒或更短或更长的刷新频率。
本发明还提供了一种基于用户行为分析的任务分配系统，应用于通过上述推荐方法进行任务分配，在一实施例中，如图2所示，该系统包括：
信息抓取模块：抓取站内用户信息；
信息分析模块：分析用户和任务相关信息；
任务匹配模块：后台为不同类型的用户个性化制定不同的任务及奖励；
任务分配模块：根据用户信息将匹配的任务进行分配；
任务反馈模块：将任务完成情况进行统计分析并反馈到信息分析模块。
在本实施例中，信息抓取模块捕捉用户相关信息，信息分析模块根据捕捉到的用户信息确定对目标用户的行为期望，同时将捕捉到的全部用户群体进行分组，确定对不同分组类型用户期望实现的目标行为，进一步任务匹配模块根据已经确定的对不同分组类型用户期望实现的目标行为，匹配最优的任务组合和奖励机制组合，促进用户完成任务的意愿，由任务分配模块将任务分配给用户在前台显示，最后由任务反馈模块将用户对于任务的参与度和完成情况相关信息反馈到信息分析模块，通过不断的反馈分析，进一步提高任务分配的契合度。
进一步的所述任务匹配模块包括，任务名称单元、任务分组单元、任务类型单元，通过后台的灵活配置，在不同的时间节点、活动背景下在前台动态的上下线各种类型任务，覆盖全平台用户各种行为。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的流程及结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。

Claims (9)

1.一种基于用户行为分析的任务分配方法，其特征在于，所述方法包括,
S1:抓取站内用户信息，对站内用户群体进行细化分组；
S2:根据用户群体分组类型确定对不同类型用户期望实现的目标行为；
S3:根据对不同类型用户期望实现的目标行为，为不同的任务分组配置不同类型和不同难度的任务；
S4:根据用户的类型，将预先配置的不同的任务组合分配给不同类型的用户；
S5:用户完成任务后，在任务界面对用户任务完成情况进行展示，用户可通过自主点击领取任务奖励；
S6:将不同类型用户对不同类型、不同难度任务的总体完成情况进行统计分析，根据分析结果对前台针对此类型用户投放任务及奖励进行调整。
2.根据权利要求1所述的一种基于用户行为分析的任务分配方法，其特征在于，所述方法还包括,对于每秒请求次数不超过20、操作入口单一的任务采取直接完成的方式；对于每秒请求次数超过20、可操作范围分布在全站各处的操作的任务，采取异步处理多处埋点的方式，错峰异步完成任务。
3.根据权利要求2所述的一种基于用户行为分析的任务分配方法，其特征在于，所述任务分组包括：新手任务、日常任务、累计任务、活动任务、周常任务、关注任务。
4.根据权利要求3所述的一种基于用户行为分析的任务分配方法，其特征在于，所述新手任务完成一次后不再展示，只用作用户首次完成；日常任务在用户下线之前每天可完成一次。
5.根据权利要求3所述的一种基于用户行为分析的任务分配方法，其特征在于，所述关注任务可根据每个独立用户信息进行个性化推送。
6.根据权利要求2所述的一种基于用户行为分析的任务分配方法，其特征在于，所述异步处理多处埋点的方式包括以下步骤，
S11：用户触发异步任务完成的操作后数据被写入异步处理队列，数据在队列中等待处理；
S12：预先在服务器crontab文件中设定队列处理任务，定时触发；
S13：任务启动获取队列中待处理数据，每次获取一条数据即用户的一个行为；
S14：对数据进行处理，数据合法且用户完成对应任务，则更新数据表中用户任务状态并在前台展示奖励领取按钮，若数据不合法或任务未完成则对数据进行丢弃处理；
S15：循环处理后续数据至队列中所有数据处理完成。
7.根据权利要求6所述的一种基于用户行为分析的任务分配方法，其特征在于，所述预先在服务器crontab文件中设定队列处理任务，定时触发的频率为10秒、20秒、30秒或60秒。
8.一种基于用户行为分析的任务分配系统，其特征在于，所述系统包括，
信息抓取模块：抓取站内用户信息；
信息分析模块：分析用户和任务相关信息；
任务匹配模块：后台为不同类型的用户个性化制定不同的任务及奖励；
任务分配模块：根据用户信息将匹配的任务进行分配；
任务反馈模块：将任务完成情况进行统计分析并反馈到信息分析模块。
9.根据权利要求8所述的一种基于用户行为分析的任务分配系统，其特征在于，所述任务匹配模块包括，任务名称单元、任务分组单元、任务类型单元。
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