CN112334899A - 基于通过数字信道的交互来生成分析的技术 - Google Patents

基于通过数字信道的交互来生成分析的技术 Download PDF

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Abstract

一种用于基于通过数字信道的交互来生成分析的系统和方法。所述方法包括：基于与电子表单(e表单)的交互来确定多个交互传感器信号；对所确定的多个交互传感器信号中的至少一组相似的交互传感器信号进行聚类，其中，每组相似的交互传感器信号均包括基于与电子表单的相同部分的交互所确定的信号；以及基于每组经聚类的交互传感器信号来生成至少一个分析。

Description

基于通过数字信道的交互来生成分析的技术
技术领域
本申请是2018年6月29日提交的美国专利申请No.16/023,928的继续，其内容通过引用合并于此。
背景技术
随着互联网的普遍存在的性质，具有成功的数字存在已经成为现代企业和组织必不可少的工具。数字信道可能提供最容易访问的门户，用户可以通过门户、通过被动查看或主动参与来与实体交互。
根据这样的主动参与，用户可以与电子表单(e表单)、聊天窗口、应用或数字信道的其他方面交互。例如，电子表单可以要求用户键入他们的名称、用户从下拉菜单中选择支付类型等。为此，数字信道拥有者寻求鼓励交互并且最小化交互的过早终止，即，在电子表单被成功完成和提交之前停止交互。
数字信道拥有者面临的挑战是难以防止通过数字信道的交互的过早终止。例如，在填写数字购买表单时变得沮丧的用户可能会放弃该表单，从而导致购买失败。由此，高度期望最大化与数字文档的交互的成功完成。
为了增加成功完成率，实体经常寻求修改表单以减少完成表单的用户所遇到的摩擦点(即，困难或挫折)。为此，修改表单的实体必须识别这些摩擦点。
在电子表单之前，关于完成的表单有效性仅可以经由相对于度量(例如，提供给人的表单的数量和返回的完成的表单的数量)的完成率来测量。具体地，实体将无法意识到纸张表单是否以及何时开始和过早终止。因此，与基于此信息做出的摩擦点相关的任何决策很大程度上都是基于不完整的和非特定的信息。进一步，在没有直接向用户调查有关问题的情况下，不能识别引起摩擦的特定问题。
用于识别电子表单完成中的挑战的现有解决方案利用基于包括电子表单的电子文档的打开和关闭所收集的数据。然而，这些解决方案通常仅基于电子表单本身外部的数据，诸如开始的电子表单的数目、完成的电子表单的数目、与电子表单交互的不同用户的数目、与电子表单交互的持续时间、与电子表单交互的用户的地理位置等。因而，这些现有的解决方案不提供除了过早终止的交互的数目和这样的终止的次数之外的信息。因此，它们没有示出为什么或何时出现摩擦点。
进一步地，提供电子表单分析的现有解决方案通常仅指示用户停止完成电子表单的时间。最好的情况下，一些现有解决方案可以识别当终止电子表单交互时正在完成的特定字段，从而提供关于任何过早终止的更具体的信息。然而，这些解决方案可能引入新的潜在错误源，尤其是当交互的放弃是基于由多个字段所需的努力的结果而不是用户由于单个字段而放弃时。
此外，当接收到通信时，忽略欺诈性提交是有益的。例如，身份盗贼可使用另一个人的社会保障号和其他个人信息欺诈地提交退税。这些欺诈性活动可能损害无辜的旁观者，并且可能对公司或机构造成财务或声誉损害。
传统上，用于检测纸质表单中的欺诈的解决方案包括评估完成的表单的特征，诸如笔迹、语法、词汇选择、拼写和信息的主旨。相似地，在电话会话期间检测欺诈可包括评估言语模式。然而，对这些因素的评估通常需要高度主观的真实性确定。例如，人的笔迹的外观可导致不同雇员的不同确定。进一步，当使用键入的文本完成表单时，根本不能执行笔迹分析。
此外，数字信道面临非数字通信无需面临的其他挑战。作为特定示例，数字信道可能受到机器人(bot)对电子表单的大量欺诈性提交。具体地，可以使用机器人来自动地完成调查电子表单，由此使调查的结果偏移和/或允许单个人累积目的在于多个人的调查完成益处。
对于电子表单和其他数字通信，尝试检测欺诈的现有解决方案通常涉及已完成表单的内容或关于表单完成的外部因素。例如，可以考虑已完成表单中的识别信息是否正确、完成整个表单所花费的时间、用户的(例如，地理的或虚拟的)位置、来自特定位置(地理位置或网络位置)的表单量、所提交信息的准确度和其他因素。然而，仅基于这样的外部因素的欺诈检测可能导致高比率的假阳性和假阴性，从而将真实表单错误识别为欺诈性的或允许大量的机器人完成的电子表单的提交。
因此，提供一种将克服上述挑战的解决方案将是有利的。
发明内容
以下是对本公开的各个示例性实施例的概述。提供本概述是为了方便读者以提供对这样实施例的基本理解，并不完全限定本公开的宽度。本概述不是所有预期实施例的广泛概述，并且既不旨在识别所有实施例的关键或重要元素，也不旨在描绘任何或所有方面的范围。其唯一目的是以简化的形式呈现一个或更多个实施例的一些概念，作为稍后呈现的更详细描述的序言。为了方便起见，术语“一些实施例”或“某些实施例”在本文可以用于指本公开的单个实施例或多个实施例。
本文公开的某些实施例包括一种用于基于通过数字信道的交互来生成分析的方法。该方法包括：基于与电子表单(e表单)的交互来确定多个交互传感器信号；对所确定的多个交互传感器信号中的至少一组相似的交互传感器信号进行聚类，其中，每组相似的交互传感器信号均包括基于与电子表单的相同部分的交互所确定的信号；以及基于每组经聚类的交互传感器信号来生成至少一个分析。
本文公开的某些实施例还包括一种其上存储有使处理电路执行处理的指令的非暂时性计算机可读介质，该处理包括：基于与电子表单(e表单)的交互来确定多个交互传感器信号；对所确定的多个交互传感器信号中的至少一组相似的交互传感器信号进行聚类，其中，每组相似的交互传感器信号均包括基于与电子表单的相同部分的交互所确定的信号；以及基于每组经聚类的交互传感器信号来生成至少一个分析。
本文公开的某些实施例还包括一种用于基于通过数字信道的交互来生成分析的系统。该系统包括：处理电路以及存储器；该存储器包含指令，该指令在由处理电路执行时将该系统配置为：基于与电子表单(e表单)的交互来确定多个交互传感器信号；对所确定的多个交互传感器信号中的至少一组相似的交互传感器信号进行聚类，其中，每组相似的交互传感器信号均包括基于与电子表单的相同部分的交互所确定的信号；以及基于每组经聚类的交互传感器信号来生成至少一个分析。
附图说明
在说明书结尾处的权利要求书中特别指出并清楚地要求保护本文所公开的主题。根据下面结合附图的详细描述，所公开的实施例的上述和其他目的、特征和优点将变得显而易见。
图1是用于描述所公开的各个实施例的网络图。
图2是示出了根据实施例的用于基于通过数字信道的交互来提供分析的方法的流程图。
图3是示出了根据实施例的用于检测欺诈性活动的方法的流程图。
图4是根据各个公开的实施例可以利用的电子表单的图形用户接口的屏幕截图。
图5是示出了根据实施例的数字信道分析生成器的示意图。
具体实施方式
重要的是要注意，在本文公开的实施例仅是本文的创新性教导的许多有利用途的示例。通常，在本申请的说明书中进行的陈述不一定限制各个要求保护的实施例中的任何实施例。此外，一些陈述可适用于一些发明特征但不适用于其他发明特征。通常，除非另有说明，单数元素可以是复数的，反之亦然，而不失一般性。在附图中，相同的标号通过各个视图指代相同的部件。
各个所公开的实施例包括一种用于基于通过数字信道的交互来提供分析的方法和系统。跟踪脚本被嵌入到一个或更多个电子表单中。电子表单可以是例如电子文档(例如，PDF文档)、网页及它们的一部分等。经由嵌入的跟踪脚本来跟踪与电子表单的对应部分的用户交互。用户交互可包括例如输入文本、鼠标移动、在录入期间暂停、复制、粘贴等。基于所跟踪的用户交互，确定交互传感器信号。基于交互传感器信号来生成分析。分析可指示在该处检测到不寻常行为的用户交互的部分。因此，该分析可以用于例如确定摩擦点(即，可能导致过早终止的困难或冲突点)、检测欺诈性活动、检测机器人活动、对引导生成评分进行优先级排序、开发新客户满意度指数、评估客户行为模式等。
在各个实施例中，对充分相似的交互传感器信号进行聚类。经聚类的信号可包括：例如与多个用户的电子表单的相同部分相关的信号。当例如交互与相同类型的交互相关(例如，全部与鼠标移动相关)、交互的测量满足相同阈值(例如，在选择上悬停至少5秒)、两者等时，交互可以充分地相似。因而，聚类指示与电子表单及其部分相关的用户活动的分布和频率。
基于针对电子表单的一部分的经聚类的信号，可以生成洞察评分(insightscores)。洞察评分指示关于用户行为的信息，该洞察评分可被用来识别欺诈性活动、非人类活动、导致交互的过早终止的挫折等。进一步，可以将随后的交互与经聚类的信号进行比较以识别不寻常的行为，例如以检测欺诈性活动或机器人活动。
所公开的实施例提供了与用户与电子表单的各部分的交互相关的分析，并且具体地允许基于在电子表单完成时实时跟踪的用户交互来识别不寻常的行为。进一步，因为与电子表单的交互可提供比单独明确提供的信息更多的关于用户的体验的信息，该分析可展示隐式行为线索，该隐式行为线索可指示例如用户是否在完成交互中经历困难、信息是否准确以及准确到何种程度、用户是否欺骗性地提供信息等。
图1示出了用于描述各个所公开的实施例的示例网络图100。用户设备120-1至120-N(以下仅出于简化的目的被单独地称为用户设备120并且统称为用户设备120)、分析生成器130以及数据源150-1至150-m(以下仅出于简化的目的单独称为数据源150并且统称为数据源150)经由网络110进行通信。网络110可以是但不限于：无线、蜂窝或有线网络，局域网(LAN)，广域网(WAN)，城域网(MAN)，互联网，万维网(WWW)，相似网络及其任何组合。
每个用户设备120可以是但不限于个人计算机(PC)、个人数字助理(PDA)、移动电话、智能电话、平板电脑、可穿戴计算设备等。每个用户设备120均被配置为显示电子表单并捕获关于所显示的电子表单的用户交互。为此，每个用户设备120均可以包括一个或更多个输入/输出(I/O)设备125，其中每个I/O设备125均被配置为捕获表示关于电子表单的用户交互的输入。每个I/O设备125均可以是或可以包括但不限于鼠标、键盘、相机、扬声器、触摸屏、运动传感器、增强现实(AR)或虚拟现实(VR)头盔等。
每个数据源150都允许至少访问将要在用户设备120上显示的电子表单(图1中未示出)。数据源150可以包括但不限于服务器(例如，托管网站或电子文档的服务器)、数据库等。电子表单包括一个或更多个输入字段和一个或更多个相应的控制元素。输入字段存储指示通过控制元素的用户交互的用户输入数据。为此，控制元素可以是经由图形用户接口被显示为电子表单的显示的一部分的图形控制元素，从而允许用户通过点击、滚动、打字、讲话、移动、其组合等来与控制元素交互。例如，控制元素可以包括文本输入框、下拉菜单、单选按钮、切换键、复选框、日期选择器等。电子表单可以包括但不限于文本文档、PDF文档、超文本标记语言(HTML)文档和允许基于用户交互来录入输入的其他电子文档。
根据各个所公开的实施例，基于通过跟踪包括在被发送至用户设备120的每个电子表单中的脚本所记录的交互来确定一个或更多个交互传感器信号。每个交互传感器信号均指示用户与电子表单的至少一部分交互的一个或更多个属性，并且基于由包括在电子表单中的对应跟踪脚本或对应跟踪脚本的部分记录的交互来计算。每个跟踪脚本在被执行时将执行设备配置为记录关于电子表单的至少一部分的用户交互(也被称为活动)并将所跟踪的交互发送到分析生成器130。跟踪脚本可以预嵌入在电子表单中，或者当接收到对电子表单的请求时可以嵌入在电子表单中。
所跟踪的用户交互可以包括但不限于加载、卸载、滚动、移动鼠标、按下鼠标、松开鼠标、点击、调整大小、按下键盘、按键、键盘弹起、粘贴、复制、自动完成、改变、鼠标离开、鼠标进入、激活、使无效、聚焦、模糊、选择、选择启动、提交、错误、中止等。每个所跟踪的交互进一步包括交互属性或与交互属性相关联，所述交互属性例如但不限于，(例如，对于鼠标移动相关的交互的)光标的X坐标和Y坐标、(例如，对于键盘相关的交互的)按键、(例如，对于滚动交互的)滚动条的位置、(例如，对于调整大小交互的)窗口大小、(例如，对于点击事件的)所选对象或链接的类型与位置等。所跟踪的交互还可以与指示与交互有关的参数的元数据相关联，所述参数诸如但不限于标识符、交互的持续时间、交互发生的时间等。
跟踪脚本还可以包括用于跟踪与用户、会话、记录时间、表单、字段等有关的数据的指令。例如，这样的脚本可以记录用户标识符，会话标识符，记录日期，记录时间，表单标识符，字段标识符，字段类型，在网站内访问的记录网页，在应用内访问的屏幕，查看电子表单所花费的累积时间(即，与不同字段交互、暂停或两者所花费的累积时间)，访问网站、链接或与其交互的其他元素所花费的累积时间等。
作为非限制性示例，将Javascript嵌入包括下拉菜单的HTML文档中，并将HTML文档发送到用户设备120-4。Javascript在由用户设备120-4执行时，使跟踪由用户设备120-4的用户与下拉菜单(例如，经由被实施为I/O设备125-4的鼠标或键盘)的交互以及与查看HTML文档有关的数据。例如，所跟踪的交互可包括鼠标上的点击、鼠标的移动、击键(例如，按压用于经由下拉菜单导航选择的箭头键)、悬停在下拉菜单选择上花费的时间、在网页上花费的时间、HTML文档是否被提交为完成的表单、其组合等。
所跟踪的交互和任何相关联的元数据被发送到分析生成器130。分析生成器130被配置为基于接收到的所跟踪的交互和相关联的元数据来确定交互传感器信号。交互传感器信号可以包括但不限于表单级别信号、文本字段信号、选择字段信号、其组合等。
表单级别信号可以包括但不限于表单中与之交互的最后字段。文本字段信号可以包括但不限于交互的索引号、字段是否被预填充、字段是否被自动完成、打字花费的时间量、打字的持续时间、打字之后直到退出该字段的暂停的时间、打字速度、使用删除、使用粘贴、使用回车键、使用制表键、浏览器是否在字段上聚焦(例如，在与电子表单交互期间光标是否被放置在字段中)、以及用户是否(例如，经由使用鼠标或制表键)选择在该字段上聚焦。选择字段信号可包括但不限于选择是否被预填充(即，例如当用户开始查看电子表单时，在与字段交互之前做出选择)、选择的多个改变、第一选择和最后选择。
基于所确定的信号，分析生成器130被配置为生成一个或更多个分析。为此，分析生成器130被配置为对相似的传感器信号进行聚类。相似的信号可以是与相同字段有关的信号、相同类型的信号、(例如，在彼此或目标值的阈值内)具有相似值的信号、满足一个或更多个共同要求(例如，超过或不超过阈值)的信号、针对过早终止的电子表单确定的信号、针对在与相应字段交互之后的阈值时间量内过早终止的电子表单确定的信号、其组合、共享共同主题的(可以基于来自电子表单拥有者的输入而被预先确定的)信号等。作为共享共同主题的信号的示例，可以基于由电子表单的拥有者做出的选择来预先关联用于以不同方式询问相同问题或询问相关问题的字段的信号。当新信号被确定时，它们可以与具有相似信号的现有簇分组在一起。
分析生成器130可进一步被配置为基于分析生成洞察评分。洞察评分可指示与字段或电子表单相关的洞察，诸如但不限于犹豫或果断、摩擦(即，该部分是否促进交互的过早终止)、不寻常行为(例如，与用户的先前交互相比交互的异常速度)等。在实施例中，分析生成器130可被配置为基于洞察评分来识别一个或更多个导致摩擦的字段(即，与用户变得沮丧和增加过早终止的可能性相关联的字段)。在另一实施例中，分析生成器130可被配置为基于洞察评分来识别欺诈性或非人类(例如，机器人)活动的一个或更多个实体。
现在描述根据所公开的实施例的基于文本录入交互生成的分析的各个示例使用。在以下示例中，通过对与文本输入的录入时间相关的信号进行聚类来生成分析。应当注意，这些示例仅是说明性的，并且可以等同地利用其他信号，可以生成其他分析，或两者。
作为第一示例，当应用保险计划时将要完成的电子表单包括要求输入用户的地址的字段。对在与字段交互5秒内过早终止的包括小于阈值的录入时间的信号进行聚类，且基于经聚类的信号生成果断性评分。果断性评分指示输入他们的地址的用户是高度果断的。基于果断性评分，将字段识别为导致摩擦的字段。例如，地址输入框可以具有非预期的格式化要求，该格式化要求使得用户确信地输入被拒绝的准确信息，并因此变得沮丧并在之后不久停止完成电子表单。
作为第二示例，当应用购物者会员资格计划时将要完成的电子表单包括需要各种信息的文本输入的字段。对包含大于阈值的录入时间的信号进行聚类，且基于经聚类的信号，针对每个字段均生成果断性评分。果断性评分指示输入他们的地址的用户不是果断的并且在字段中的一个字段之后不久停止完成表单。基于果断性评分，一个或更多个字段可被识别为导致摩擦的字段。例如，请求看似不相关的信息的字段可能导致用户犹豫，从而导致放弃。
作为第三示例，顾客调查电子表单包括与相关问题(例如，询问顾客是否在线订购以及顾客是否在电话上订购)相关联的字段。对包括大于每个字段的阈值或小于每个字段的阈值的录入时间的信号进行聚类，并且基于经聚类的信号，为每个字段生成果断性评分。果断性评分指示为一个字段输入文本的用户果断地这样做，但是为另一字段输入文本的用户没有这样做。基于果断性评分，所述字段中的一个字段被识别为导致摩擦的字段。例如，与一个字段相关联的问题的短语描述可能更直观，从而使在用户回答问题时较少的犹豫。
作为第四示例，用于订阅续订的电子表单包括要求各种信息的文本输入的字段。对包含大于阈值的录入时间的信号进行聚类，且基于经聚类的信号，为每个字段生成果断性评分。果断性评分指示在第五个字段之后向所有字段中输入文本的用户是犹豫不决的。基于果断性评分，第五个字段之后的所有字段都可被识别为导致摩擦的字段。例如，在一定数量的问题之后，甚至完成表单的用户也可能由于对文本录入的过度要求而变得沮丧。
应当注意，仅为了简化的目的，在图1中针对每个用户设备120仅示出了单个I/O设备125，并且可以在每个用户设备120中实施多个I/O设备。
还应注意，不同跟踪脚本可包含在不同的电子表单中，可针对不同的电子表单确定不同的交互信号，或两者。例如，基于由电子表单的拥有者作出的选择或基于表单的类型，对于给定的电子表单，可预先确定利用哪些跟踪脚本和确定哪些信号。
图2示出了展示根据实施例的用于基于通过数字信道的交互来提供分析的方法的示例流程图200。在实施例中，所述方法由图1中的分析生成器130执行。
在S210处，跟踪脚本被嵌入到一个或更多个电子表单中的每一个中。每个跟踪脚本都包括指令，所述指令在由用户设备执行时，将用户设备配置为跟踪与电子表单的至少一部分相关的一个或更多个交互。电子表单的每个部分都可以是但不限于字段。例如，电子表单可以是HTML表单，使得可以基于与嵌入在对应的HTML字段元素(诸如文本输入字段、单选按钮或下拉菜单)中的字段的交互来收集和记录数据。
在S220处，发送具有嵌入的跟踪脚本的电子表单以存储在一个或更多个数据源(例如，图1的数据源150)中。用户可以例如通过互联网访问存储在数据源中的电子文档。应注意，在一些实施方式中，例如，当创建包括跟踪脚本的电子表单或以其他方式预嵌入跟踪脚本时，S210和S220可以是可选的。
在S230处，接收与电子表单的交互，并基于由执行嵌入的跟踪脚本的用户设备记录的交互来确定交互传感器信号。当嵌入的跟踪脚本已被执行时，响应于显示电子表单的用户设备的输入，记录每个电子表单的交互，并且可从用户设备连续地(例如，当与每个电子表单的交互终止时)或周期性地接收每个电子表单的交互。交互传感器信号可包括特定字段交互，诸如但不限于按键、快捷键的使用、点击、光标的位置和移动等。交互传感器信号可进一步与交互的元数据以及与用户、会话、记录时间、表单、字段等有关的数据相关联。
在S240处，对相似的交互传感器信号进行聚类。相似的交互传感器信号的聚类允许导出对交互有意义的洞察。相似的交互传感器信号涉及与电子表单的相同部分(例如，相同字段、按钮等)的相同类型的交互(例如，文本录入、下拉菜单选择、单选按钮选择等)，并且可进一步包括一个或更多个共同特性，例如但不限于(例如，在预定阈值内或彼此的比例内的)相似的值、相同的选择或按钮、满足相同的预定条件(例如，具有高于或低于预定阈值的值)等。
在S250处，基于经聚类的信号生成分析。分析表示集体交互的特性，诸如但不限于是否查看电子表单、交互的字段的数目、交互的第一字段、交互的最后字段、自动完成的平均使用次数、预填充字段的比率、打字花费的平均时间、文本录入的平均持续时间、终止之前的暂停的平均时间、平均打字速度，删除比率、字段被重新访问的平均次数、“粘贴”功能(而不是打字)的使用比率、通过制表键输入的比率、输入比率、改变的选择的最小数目、改变的选择的最大数目、改变的选择的平均数目。
在可选的S260处，可以基于经聚类的信号确定一个或更多个洞察评分。洞察评分证明与与基于分析确定的每个字段的用户交互有关的洞察。示例性洞察评分可包括但不限于摩擦评分(即，指示由用户所体验的困难程度的评分)、对共享动机影响(IMS)的评分、行为质量评分、欺骗线索评分、技术理解评分，犹豫评分、果断性评分、信任评分、可信度评分、挫折评分、谨慎性评分、搜索评分、登录评分、情绪评分、情感评分和混淆评分。作为非限制性示例，与其后不久的终止耦合的长的平均暂停时间可能导致字段的高摩擦评分，从而表明遇到该字段的用户变得沮丧并退出。作为另一个非限制性示例，短的平均暂停和总的打字时间可能导致高可信度评分，从而表明与字段交互的用户正在提供诚实的和准确的信息。
图3是示出了根据实施例的用于基于通过数字信道的交互来检测欺诈性活动的方法的示例流程图300。
在S310处，接收或确定交互传感器信号。所接收到的交互传感器信号可由例如图1的分析生成器130确定。交互传感器信号基于来自嵌入在上文中描述的电子表单中的跟踪脚本的所记录的交互，并且可被实时地或以其他方式在电子表单提交之前被接收或确定。因而，欺诈性地完成的电子表单可在提交之前被识别和移除。
在S320处，将交互传感器信号与基于一个或更多组先前经聚类的交互传感器信号生成的分析进行比较。针对先前与电子表单的用户交互，可以如上文参见图2所描述的那样生成分析。基于所述比较，确定交互传感器信号是否是异常的。如果是，则继续执行S330；否则，执行终止。
例如，如果交互传感器信号不同于高于预定阈值的相应分析(例如，与相同类型的信号相关的分析)，那么交互传感器信号可为异常的。例如，如果在字段中打字所花费的平均时间是5秒，且针对交互确定的信号具有1秒的打字所花费的时间，那么信号可被确定为是异常的。
在S330处，当确定一个或更多个交互传感器信号是异常的时，检测到欺诈性交互。可以相对于其中记录了异常交互的电子表单来识别欺诈性交互。该欺诈性活动检测可以指示例如用户正在提交假信息或剽窃的信息、该用户是机器人等。
在可选的S340处，可以在提交之前移除与所检测到的欺诈性活动相关的数据。该移除可以包括例如：删除用于欺诈性交互的交互传感器信号，使得欺诈性交互传感器信号不影响对电子表单的进一步分析；发送指示欺诈性交互的通知；生成欺诈性活动警报；或其组合。移除与欺诈性交互相关的数据防止考虑欺诈性活动。例如，可以忽略对调查的欺骗性响应，使得它们不影响调查的总体结果。作为另一个示例，可以忽略应用的欺诈性提交，以便减少用于处理无效应用的时间和资源。
应注意，图3仅为了简化的目的而示出了在S340之后执行终止，在S340之后可继续执行S310也不脱离本公开的范围。具体地，可以重复执行以连续地或重复地检测潜在的欺诈性活动。
图4是用于描述各个所公开的实施例的电子表单的示例屏幕截图400。屏幕截图400示出了切换按钮410、文本输入框420-1和420-2(以下仅出于简化的目的单独称为文本输入框420并统称为文本输入框420)、鼠标光标430、完成按钮440和退出按钮450。
切换按钮410可以通过例如将鼠标光标430移动到“是”切换键或“否”切换键并点击相应的选项来与其交互。文本输入框420允许经由打字输入登录凭证，并且可以具有通过例如将鼠标光标430移动到每个文本输入框或按下“Tab”键(未示出)以导航字段来发起的交互。
在图4所示的屏幕截图400中，鼠标光标430被示为悬停在文本输入框420-2上。关于与记录与文本输入框420-2的交互有关的跟踪脚本的一部分，鼠标在文本输入框420-2上的移动、悬停在文本输入框-420-2上所花费的时间以及在悬停在文本输入框420-2上方的任何点击都可被记录为与对应字段的交互。
可与继续按钮440和退出按钮450交互以终止与电子表单的交互。在示例性实施方式中，通过点击与继续按钮440交互指示希望提交完成的表单，而通过点击与退出按钮450交互指示希望过早终止与电子表单的交互。由此，可以基于与退出按钮450和至少一个其他字段有关的经聚类的信号来生成与过早终止有关的分析。
图5是根据实施例的分析生成器130的示例示意图。分析生成器130包括耦合至存储器515、存储装置520和网络接口530的处理电路510。在另一实施例中，重新发布优化器120的组件可以经由总线540通信连接。
处理电路510可被实现为一个或更多个硬件逻辑组件和电路。例如但不限于，可使用的硬件逻辑组件的说明性类型包括现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、通用微处理器、微控制器、数字信号处理器(DSP)等，或能够执行对信息的计算或其他操纵的任何其他硬件逻辑组件。
存储器515可以是易失性的(例如，RAM等)、非易失性的(例如，ROM、闪存等)或其组合。在一个配置中，用以实施本文所公开的一个或更多个实施例的计算机可读指令可被存储在存储装置520中。
在另一实施例中，存储器515被配置为存储软件。软件应当被广义地解释为意指任何类型的指令，无论其被称为软件、固件、中间件、微代码、硬件描述语言或其他。指令可包括(例如，以源代码格式、二进制代码格式、可执行代码格式、或任何其他合适的代码格式的)代码。所述指令在由处理电路510执行时，将处理电路510配置为执行本文描述的各个过程。
存储装置520可以是磁存储器、光存储器等，并且可以被实现为例如闪速存储器或其他存储器技术、CD-ROM、数字通用光盘(DVD)、或可以用于存储期望的信息的任何其他介质。
网络接口530允许分析生成器130与用户设备120、数据源150或两者通信，以便例如检索电子表单、发送具有嵌入的跟踪脚本的电子表单、接收记录的用户交互数据等。
应理解，本文中所描述的实施例不限于图5中所说明的特定架构，且可同等地使用其他架构而不脱离所公开的实施例的范围。
本文公开的各个实施例可被实施为硬件、固件、软件或其任何组合。此外，软件优选地被实施为有形地呈现在程序存储单元或计算机可读介质上的应用程序，该程序存储单元或计算机可读介质包括设备的部件或某些设备和/或设备的组合。应用程序可以被上传到包括任何适当架构的机器并且由该机器执行。优选地，机器被实施在具有硬件(如一个或更多个中央处理单元(“CPU”)、存储器和输入/输出接口)的计算机平台上。计算机平台还可以包括操作系统和微指令代码。本文描述的各个过程和功能可以是可以由CPU执行的微指令代码的一部分或可以由CPU执行的应用程序的一部分或其任何组合，无论这样的计算机或处理器是否被明确示出。此外，诸如附加数据存储单元和打印单元的各种其他外围单元可以连接到计算机平台。此外，非暂时性计算机可读介质是除了暂时性传播信号之外的任何计算机可读介质。
在本文叙述的所有示例和条件性语言都旨在用于教学目的，以帮助读者理解所公开的实施例的原理和发明人为促进本领域所贡献的思想，并且将被解释为不限于此类具体叙述的示例和条件。此外，在本文叙述所公开的实施例的原理、各方面和各实施例以及其具体示例的所有陈述都旨在涵盖其结构和功能等同物两者。另外，这种等同物旨在包括当前已知的等同物以及未来开发的等同物，即，不论结构如何，执行相同功能的开发的任何元件。
应理解的是，本文中使用诸如“第一”、“第二”等的命名对元件的任何引用通常不限制那些元件的数量或顺序。相反，这些命名在本文中一般用作在两个或更多个元件或元件的实体之间进行区分的方便方法。因此，对第一元件和第二元件的引用并不意味着在那里仅可以采用两个元件或者第一元件必须以某种方式在第二元件之前。同样，除非另有说明，一组元件包括一个或多个元件。
如本文中所使用的，跟随有项目列表的短语“至少一个”意味着可以单独使用所列出的项目中的任何一个，或者可以使用所列出的项目中的两个或更多个的任何组合。例如，如果系统被描述为包括“A、B和C中的至少一个”，则该系统可以包括：单个A，单个B，单个C，2A，2B，2C，3A，A与B的组合，B与C的组合，A与C组合，A、B及C的组合，2A与C的组合，A、3B及2C的组合等。

Claims (19)

1.一种用于基于通过数字信道的交互来生成分析的方法，包括：
基于与电子表单(e表单)的交互来确定多个交互传感器信号；
对所确定的多个交互传感器信号中的至少一组相似的交互传感器信号进行聚类，其中，每组相似的交互传感器信号均包括基于与所述电子表单的相同部分的交互所确定的信号；以及
基于每组经聚类的交互传感器信号来生成至少一个分析。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个交互信号是基于经由至少一个第一用户设备与电子表单的交互所确定的多个第一交互信号，还包括：
将至少一个第二交互传感器信号的值与所述至少一个分析的相应值进行比较，其中，所述至少一个第二交互传感器信号基于由第二用户设备与所述电子表单的交互来确定；以及
基于所述比较来检测至少一个欺诈性交互。
3.根据权利要求2所述的方法，还包括：
当检测到至少一个欺诈性交互时，移除所述至少一个第二交互传感器信号。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，当所述至少一个第二交互传感器信号中的交互传感器信号与所述至少一个分析的相应值相比是异常的时，检测到所述至少一个欺诈性交互。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括：
基于所述至少一个分析，确定与所述电子表单的交互中的至少一个摩擦点。
6.根据权利要求1所述的方法，所述电子表单包括跟踪脚本，其中，所述跟踪脚本在用户设备处被执行时，配置所述用户设备以记录与所述电子表单的交互，所述方法还包括：
当所述电子表单已经被显示在所述至少一个用户设备上时，从至少一个用户设备接收与所述电子表单的交互。
7.根据权利要求6所述的方法，还包括：
将所述跟踪脚本嵌入所述电子表单中；以及
将包括嵌入的跟踪脚本的所述电子表单存储在所述至少一个用户设备可访问的至少一个数据源中。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，基于共享共同类型的交互的交互来确定每组相似的交互传感器信号的所述信号。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，每组相似的交互传感器信号的所述信号共享与表示所述交互的值相关的至少一个共同特性。
10.一种存储有指令的非暂时性计算机可读介质，所述指令用于使处理电路执行处理，所述处理包括：
基于与电子表单(e-表单)的交互来确定多个交互传感器信号，所述电子表单包括跟踪脚本，其中，所述跟踪脚本在用户设备处被执行时，配置所述用户设备以记录与所述电子表单的交互；
对所确定的多个交互传感器信号中的至少一组相似的交互传感器信号进行聚类，其中，每组相似的交互传感器信号均包括基于与所述电子表单的相同部分的交互所确定的信号；以及
基于每组经聚类的交互传感器信号来生成至少一个分析。
11.一种用于基于通过数字信道的交互来生成分析的系统，包括：
处理电路；以及
存储器，所述存储器包含指令，所述指令在由所述处理电路执行时将所述系统配置为：
基于与电子表单(e表单)的交互来确定多个交互传感器信号；
对所确定的多个交互传感器信号中的至少一组相似的交互传感器信号进行聚类，其中，每组相似的交互传感器信号均包括基于与所述电子表单的相同部分的交互所确定的信号；以及
基于每组经聚类的交互传感器信号来生成至少一个分析。
12.根据权利要求11所述的系统，其中，所述多个交互信号是基于经由至少一个第一用户设备与电子表单的交互所确定的多个第一交互信号，其中，所述系统还被配置为：
将至少一个第二交互传感器信号的值与所述至少一个分析的相应值进行比较，其中，所述至少一个第二交互传感器信号基于由第二用户设备与所述电子表单的交互来确定；以及
基于所述比较来检测至少一个欺诈性交互。
13.根据权利要求12所述的系统，其中，所述系统还被配置为：
当检测到至少一个欺诈性交互时，移除所述至少一个第二交互传感器信号。
14.根据权利要求12所述的系统，其中，当所述至少一个第二交互传感器信号中的交互传感器信号与所述至少一个分析的相应值相比是异常的时，检测到所述至少一个欺诈性交互。
15.根据权利要求11所述的系统，其中，所述系统还被配置为：
基于所述至少一个分析，确定与所述电子表单的交互中的至少一个摩擦点。
16.根据权利要求11所述的系统，所述电子表单包括跟踪脚本，其中，所述跟踪脚本在用户设备处被执行时，配置所述用户设备以记录与所述电子表单的交互，其中，所述系统还被配置为：
当所述电子表单已经被显示在所述至少一个用户设备上时，从至少一个用户设备接收与所述电子表单的交互。
17.根据权利要求16所述的系统，其中，所述系统还被配置为：
将所述跟踪脚本嵌入电子表单中；以及
将包括嵌入的跟踪脚本的所述电子表单存储在所述至少一个用户设备可访问的至少一个数据源中。
18.根据权利要求11所述的系统，其中，基于共享共同类型的交互的交互来确定每组相似的交互传感器信号的所述信号。
19.根据权利要求11所述的系统，其中，每组相似的交互传感器信号的所述信号共享与表示所述交互的值相关的至少一个共同特性。
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