CN114374595B - 事件节点归因分析方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

事件节点归因分析方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114374595B
CN114374595B CN202210046275.3A CN202210046275A CN114374595B CN 114374595 B CN114374595 B CN 114374595B CN 202210046275 A CN202210046275 A CN 202210046275A CN 114374595 B CN114374595 B CN 114374595B
Authority
CN
China
Prior art keywords
event
node
candidate
determining
event node
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202210046275.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114374595A (zh
Inventor
杜駉骏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shandong Jiate Technology Information Co.,Ltd.
Original Assignee
Ping An Puhui Enterprise Management Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ping An Puhui Enterprise Management Co Ltd filed Critical Ping An Puhui Enterprise Management Co Ltd
Priority to CN202210046275.3A priority Critical patent/CN114374595B/zh
Publication of CN114374595A publication Critical patent/CN114374595A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114374595B publication Critical patent/CN114374595B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/06Management of faults, events, alarms or notifications
    • H04L41/0631Management of faults, events, alarms or notifications using root cause analysis; using analysis of correlation between notifications, alarms or events based on decision criteria, e.g. hierarchy, tree or time analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/06Management of faults, events, alarms or notifications
    • H04L41/0604Management of faults, events, alarms or notifications using filtering, e.g. reduction of information by using priority, element types, position or time
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/06Management of faults, events, alarms or notifications
    • H04L41/069Management of faults, events, alarms or notifications using logs of notifications; Post-processing of notifications
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/08Configuration management of networks or network elements
    • H04L41/0803Configuration setting
    • H04L41/0823Configuration setting characterised by the purposes of a change of settings, e.g. optimising configuration for enhancing reliability
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/16Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks using machine learning or artificial intelligence
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02DCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本申请公开了一种事件节点归因分析方法、装置、电子设备及存储介质,其中,方法包括:确定终点事件对应的执行访客的访客信息;根据访客信息获取执行访客的访问日志;根据终点事件对访问日志进行筛选,得到至少一个事件节点,其中,至少一个事件节点包括终点事件对应的事件节点;将至少一个事件节点进行排序,得到执行访客的访问路径,并根据访问路径确定至少一个事件节点中每个事件节点的转化效率;根据每个事件节点的转化效率,确定每个事件节点的权重;根据每个事件节点的权重,确定每个事件节点对终点事件的贡献率,并将每个事件节点对终点事件的贡献率,以及每个事件节点的转化效率发送至显示设备进行显示。

Description

事件节点归因分析方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域,具体涉及一种事件节点归因分析方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着网络时代的到来,越来越多的产品选择在网络上进行宣传和销售。而网络上的销售十分依赖于对流量的引导。具体而言,对于一个产品,通常会设置多个坑位,即引导流量进入的流量入口。当流量通过坑位进入时,需要对流量进行引导,使其完成对产品的购买。而为了更好的对产品进行营销,需要不断的对各个坑位进行维护升级。但是,不同的坑位对最终产品的成交的贡献率并不相同,即不同的坑位最终产生的收益并不相同,盲目的对入口进行升级维护的话成本较高,且对产品销售的效率提升不大。
目前,通常采用单因数AB测试进行维护升级的效果评估,但是,单因素变量控制并不容易做到完全可控,如果产品处在增长期,产品增长本身就是一个影响因子,很容易忽略此类因素的影响。同时,单因数AB测试的评估方式低效,如果2天内只控制1个坑位的变动,那么评估20个坑位内容改变就需要40天时间,效率十分低下。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述问题,本申请实施方式提供了一种事件节点归因分析方法、装置、电子设备及存储介质,可以直观的展示各个事件节点对终点事件的贡献度,继而选择高贡献度的事件节点所对应的坑位进行优化,大大提高了运营人员的运营效率。
第一方面,本申请的实施方式提供了一种事件节点归因分析方法,包括:
确定终点事件对应的执行访客的访客信息;
根据访客信息获取执行访客的访问日志;
根据终点事件对访问日志进行筛选,得到至少一个事件节点,其中,至少一个事件节点包括终点事件对应的事件节点;
将至少一个事件节点进行排序,得到执行访客的访问路径,并根据访问路径确定至少一个事件节点中每个事件节点的转化效率;
根据每个事件节点的转化效率,确定每个事件节点的权重;
根据每个事件节点的权重,确定每个事件节点对终点事件的贡献率,并将每个事件节点对终点事件的贡献率,以及每个事件节点的转化效率发送至显示设备进行显示。
第二方面,本申请的实施方式提供了一种事件节点归因分析装置,包括:
采集模块,用于确定终点事件对应的执行访客的访客信息,并根据访客信息获取执行访客的访问日志;
筛选模块,用于根据终点事件对访问日志进行筛选,得到至少一个事件节点,其中,至少一个事件节点包括终点事件对应的事件节点;
处理模块,用于将至少一个事件节点进行排序,得到执行访客的访问路径,并根据访问路径确定至少一个事件节点中每个事件节点的转化效率,根据每个事件节点的转化效率,确定每个事件节点的权重,并根据每个事件节点的权重,确定每个事件节点对终点事件的贡献率,并将每个事件节点对终点事件的贡献率,以及每个事件节点的转化效率发送至显示设备进行显示。
第三方面,本申请实施方式提供一种电子设备,包括:处理器,处理器与存储器相连,存储器用于存储计算机程序,处理器用于执行存储器中存储的计算机程序,以使得电子设备执行如第一方面的方法。
第四方面,本申请实施方式提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质存储有计算机程序,计算机程序使得计算机执行如第一方面的方法。
第五方面,本申请实施方式提供一种计算机程序产品,计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质,计算机可操作来使计算机执行如第一方面的方法。
实施本申请实施方式,具有如下有益效果:
在本申请实施方式中,通过终点事件寻找对应的执行访客的访问日志,继而确定该执行访客完成该终点事件时经历的多个事件节点,并将该多个事件节点串联成的访问路径。继而根据访问路径确定各个事件节点的转化效率,并根据转化效率确定各个事件节点对该终点事件的贡献率。由此,运营人员可以直观的看到各个事件节点对终点事件的贡献度,继而选择高贡献度的事件节点所对应的坑位进行优化,避免了盲人过河式的凭感觉去优化各个坑位和活动,大大提高了运营人员的运营效率,且本申请所提出的分析方法逻辑简单、运行效率高。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施方式中的技术方案,下面将对实施方式描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本申请的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施方式提供的一种事件节点归因分析装置的硬件结构示意图;
图2为本申请实施方式提供的一种事件节点归因分析方法的流程示意图;
图3为本申请实施方式提供的一种根据终点事件对访问日志进行筛选,得到至少一个事件节点的方法的流程示意图;
图4为本申请实施方式提供的一种事件节点归因分析装置的功能模块组成框图;
图5为本申请实施方式提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施方式中的附图,对本申请实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施方式是本申请一部分实施方式,而不是全部的实施方式。基于本申请中的实施方式,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式,都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象,而不是用于描述特定顺序。此外,术语“包括”和“具有”以及它们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可选地还包括没有列出的步骤或单元,或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本文中提及“实施方式”意味着,结合实施方式描述的特定特征、结果或特性可以包含在本申请的至少一个实施方式中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施方式,也不是与其它实施方式互斥的独立的或备选的实施方式。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是,本文所描述的实施方式可以与其它实施方式相结合。
首先,参阅图1,图1为本申请实施方式提供的一种事件节点归因分析装置的硬件结构示意图。该事件节点归因分析装置100包括至少一个处理器101,通信线路102,存储器103以及至少一个通信接口104。
在本实施方式中,处理器101,可以是一个通用中央处理器(central processingunit,CPU),微处理器,特定应用集成电路(application-specific integrated circuit,ASIC),或一个或多个用于控制本申请方案程序执行的集成电路。
通信线路102,可以包括一通路,在上述组件之间传送信息。
通信接口104,可以是任何收发器一类的装置(如天线等),用于与其他设备或通信网络通信,例如以太网,RAN,无线局域网(wireless local area networks,WLAN)等。
存储器103,可以是只读存储器(read-only memory,ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备,随机存取存储器(random access memory,RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备,也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory,EEPROM)、只读光盘(compactdisc read-only memory,CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质,但不限于此。
在本实施方式中,存储器103可以独立存在,通过通信线路102与处理器101相连接。存储器103也可以和处理器101集成在一起。本申请实施方式提供的存储器103通常可以具有非易失性。其中,存储器103用于存储执行本申请方案的计算机执行指令,并由处理器101来控制执行。处理器101用于执行存储器103中存储的计算机执行指令,从而实现本申请下述实施方式中提供的方法。
在可选的实施方式中,计算机执行指令也可以称之为应用程序代码,本申请对此不作具体限定。
在可选的实施方式中,处理器101可以包括一个或多个CPU,例如图1中的CPU0和CPU1。
在可选的实施方式中,该事件节点归因分析装置100可以包括多个处理器,例如图1中的处理器101和处理器107。这些处理器中的每一个可以是一个单核(single-CPU)处理器,也可以是一个多核(multi-CPU)处理器。这里的处理器可以指一个或多个设备、电路、和/或用于处理数据(例如计算机程序指令)的处理核。
在可选的实施方式中,若事件节点归因分析装置100为服务器,例如,可以是独立的服务器,也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(ContentDelivery Network,CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。则事件节点归因分析装置100还可以包括输出设备105和输入设备106。输出设备105和处理器101通信,可以以多种方式来显示信息。例如,输出设备105可以是液晶显示器(liquid crystal display,LCD),发光二级管(light emitting diode,LED)显示设备,阴极射线管(cathode ray tube,CRT)显示设备,或投影仪(projector)等。输入设备106和处理器101通信,可以以多种方式接收用户的输入。例如,输入设备106可以是鼠标、键盘、触摸屏设备或传感设备等。
上述的事件节点归因分析装置100可以是一个通用设备或者是一个专用设备。本申请实施方式不限定事件节点归因分析装置100的类型。
其次,需要说明的是,本申请所公开的实施方式可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中,人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能,感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
最后,本申请中的事件节点归因分析方法可以应用到电商销售、线下实体销售、业务推广、电话外呼、社交平台推广等场景。本申请中主要以电商销售场景为例说明该事件节点归因分析方法方法,其他场景中的事件节点归因分析方法与电商销售场景下的实现方式类似,在此不再叙述。
在电商销售场景中,通常会设置各级坑位,通过各级坑位的引导,使访客完成对商品的购买。具体而言,访客通过在各级坑位中的操作,例如:点击、浏览等在不同的坑位间进行跳转,最后被引导至商品坑位,完成商品购买。基于此,可以将每个坑位视作承载用户操作事件的一个事件节点,通过对这些事件节点进行归因分析,得到事件节点对应的坑位对商品销售的贡献率。
以下,将对本申请所公开的事件节点归因分析方法进行说明:
参阅图2,图2为本申请实施方式提供的一种事件节点归因分析方法的流程示意图。该事件节点归因分析方法包括以下步骤:
201:确定终点事件对应的执行访客的访客信息:。
在本实施方式中,终点事件可以指完成某种目的的事件链中的最后一步事件。具体而言,对于电商销售领域,最终目标可以定义为:商品曝光、商品点击和商品销售。基于此,对于商品曝光而言,终点事件即为执行访客跳转至该商品的展示页面的事件;对于商品点击而言,终点事件即为执行访客点击该商品的事件;对于商品销售而言,终点事件即为执行访客购买该商品的事件。
同时,在本实施方式中,由于上述终点事件为完成某种目的的事件链中的最后一步事件。即,这些终点事件均是需要一个执行者,而在电商销售领域,这个执行者即为访问该电商平台的访客。以下,将以执行访客指代执行该终点事件的访客。基于此,执行访客的访客信息可以指该执行访客的访客ID和IP地址等可以表示其身份或可以将该执行访客与其他访客相互区分的信息。
202:根据访客信息获取执行访客的访问日志。
在本实施方式中,执行访客在访问电商平台时,平台系统会记录其在平台中的行为,并生成相关的访问日志。即,该访问日志记载了该执行访客在该电商平台中的所有操作事件,例如:点击、分享、评论、浏览等。
203:根据终点事件对访问日志进行筛选,得到至少一个事件节点。
在本实施方式中,可以将终点事件对应的事件节点视为该至少一个事件节点中的一个,换而言之,该至少一个事件节点可以包括终点事件对应的事件节点。
同时,在本实施方式中,可以使用埋点日志的形式记录访问日志。具体而言,可以通过在埋点日志的体系中引入页面标识(PageId)的概念。PageId的作用是每当访客产生一次跳转行为进入一个新页面时,会为这个新页面赋予一个新的PageId;而当访客通过点击返回等方式,返回上一次访问的页面时,则不会产生新的PageId。同时,可以设置PageId越靠近的当前时间时,其值越大,且不会重复。因此,可以通过自增ID的方式实现PageId的更新。
在本实施方式中,PageId可以通过写入埋点日志的SDK当中实现,由此,可以保证所有的埋点事件中都会带上当前事件所处的页面的PageId。同时,该实现方式也无需在每次开发时再单独开发相应的逻辑,降低了系统的复杂度。
基于此,本实施方式提供了一种根据终点事件对访问日志进行筛选,得到至少一个事件节点的方法,如图3所示,该方法包括:
301:在访问日志中筛选出所有候选起点事件,并确定所有候选起点事件中每个候选起点事件的事件发生时间。
在本实施方式中,起点事件指产生对应的终点事件的起始原因,示例性的,在电商销售领域中,该起始事件可以理解为各个一级流量入口在的坑位中所产生的事件,通常用于吸引访客点击或浏览。具体而言,一级流量入口为电商销售所在的网络平台最外层的入口,访客只有通过这些一级流量入口进入网络平台,才会发生后续的行动,以至于产生对应的终点事件。具体而言,一级流量入口的定义可以为:各个一级流量入口之间无法进行相互跳转,只能通过切换tab进行跳转或者返回初始位置后重新点击进入。
示例性的,一级流量入口可以包括常规App的流量入口,以及合作公司或平台中的内嵌进入入口。
302:确定终点事件的事件发生时间,并将所有候选起点事件中,与终点事件的事件发生时间最接近的候选起点事件作为起点事件。
在本实施方式中,埋点日志会同步记录访客在网络平台中发生各个行为的本地时间,因此,可以用终点事件的事件时间去找最接近的这个时间的候选起点事件作为起点事件。示例性的,可以直接通过SQL的left jon关联日志表完成起点事件的确定。
303:根据终点事件和起点事件对访问日志进行筛选,得到至少一个候选中间事件。
在本实施方式中,可以将起点事件的事件发生时间作为起始时间,终点事件的事件发生时间作为结束时间,以获取一个时间段。从而在访问日志中截取所有发生在起始时间和结束时间之间,即该时间段内的事件,得到至少一个第一事件。例如:起点事件的事件发生时间为8:30,终点事件的事件发生时间为9:30,则在访问日志中截取事件发生时间处于8:30到9:30之间的所有事件。
同时,在本实施方式中,获取终点事件对应的领域标识,并根据领域标识确定第一事件类型。具体而言,由于不同领域下造成终点事件出现的中间事件的事件类型并不相同,且中间事件的事件类型往往由终点事件或发生的领域决定。例如:对于电商销售领域,其终点事件为商品曝光、商品点击和商品销售,而造成这些事件往往均需要访客进行点击操作才能进行。基于此,对于领域标识为电商销售的终点事件,其所确定的第一事件类型即为点击事件。
最后,可以根据第一事件类型,在至少一个第一事件中确定至少一个候选中间事件,其中,至少一个候选中间事件中的每个候选中间事件的事件类型与第一事件类型相同。具体而言,以电商销售领域为例,即将至少一个第一事件中,所有的点击事件筛选出来,作为至少一个候选中间事件。
304:根据至少一个候选中间事件中每个候选中间事件的事件发生时间,以及每个候选中间事件对应的页面的页面标识,在至少一个候选中间事件中确定至少一个中间事件。
在本实施方式中,可以根据每个候选中间事件对应的页面标识,对至少一个候选中间事件进行分类,得到至少一个事件集,其中,将相同页面标识的候选中间事件分配到同一事件集中。具体而言,当任意两个候选中间事件的页面标识相同时,说明这两个候选中间事件是发生在同一个页面中的,并没有发生页面跳转的事件。而在本实施方式中,每个页面可以视作一个坑位或一个事件节点,所以,为了后续分析更加简洁,可以将同页面中发生的事件先集中起来。
然后,在本实施方式中,可以根据每个候选中间事件的事件发生时间,在至少一个事件集中的每个事件集中提取一件目标候选事件,得到至少一个中间事件,其中,目标候选事件为每个事件集中事件发生时间最晚的候选中间事件,至少一个中间事件与至少一个事件集一一对应。具体而言,为了简化后续的分析流程,可以对每个事件节点取一个事件作为代表,以消除发生在同一事件节点中的冗余事件。
305:将起点事件对应的事件节点、终点事件对应的事件节点、以及至少一个中间事件中每个中间事件对应的事件节点进行组合,得到至少一个事件节点。
简而言之,在本实施方式中,该至少一个事件节点可以包括起点事件、终点事件和所有中间事件对应的事件节点。
204:将至少一个事件节点进行排序,得到执行访客的访问路径,并根据访问路径确定至少一个事件节点中每个事件节点的转化效率。
在本实施方式中,可以将至少一个事件节点中起点事件对应的事件节点作为第一位事件节点,终点事件对应的事件节点作为最后一位事件节点,再将剩下的各个中间事件对应事件节点按照各个中间事件的事件发生时间进行排序,并将排序所得的事件节点序列放置与起点事件对应的事件节点和终点事件对应的事件节点之间,得到该访问路径。
同时,在本实施方式中,可以获取每个事件节点的总访问数,再确定每个事件节点对应的访问路径的条数。继而将每个事件节点对应的访问路径的条数和每个事件节点的总访问数的比值,作为每个事件节点的转化效率。具体而言,转化效率即为各个事件节点将访客成功引导至终点事件的效率,因此,可以成功转化数量与总访问数量的比值作为该转化效率。而成功转化则意味着生成了对应的终点事件,继而根据上述方法,即可生成对应的访问路径。同时,由于是该节点的成功引导导致的转化成功,则该节点一定是存在与生成的访问路径中。因此,通过统计每个事件节点对应的访问路径的数量,即可得到该事件节点的成功转化数量。
示例性的,现有1000个曝光类型的终点事件,经过访问路径确定后,得到其中600个从一级流量入口A进入网络平台,250个从一级流量入口B进入网络平台,150个从一级流量入口C进入网络平台。而一级流量入口A的总访问量为1200,一级流量入口B的总访问量为1000,一级流量入口C的总访问量为1500。则,一级流量入口A的转化效率为600/1200=50%,同理,一级流量入口B的转化效率为250/1000=25%,一级流量入口C的转化效率为150/1500=10%。
205:根据每个事件节点的转化效率,确定每个事件节点的权重。
在本实施方式中,设定起点事件和终点事件的贡献率最大。因此,可以将起点事件和终点事件的转化效率单独进行比对,以确定起点事件和终点事件的权重值。再将剩余的中间事件的事件节点的转化效率进行比对,确定另一组权重值。
具体而言,起点事件的事件节点的权重可以通过公式①表示:
其中,ps表示起点事件的事件节点的权重,qs表示起点事件的事件节点的转化效率,qx表示终点事件的事件节点的转化效率;
进一步的,终点事件的事件节点的权重可以通过公式②表示:
其中,px表示终点事件的事件节点的权重;
进一步的,每个中间事件的事件节点的权重可以通过公式③表示:
其中,pi表示至少一个中间事件中第i个中间事件的事件节点的权重,qi表示第i个中间事件的事件节点的转化效率,k表示至少一个中间事件的事件数量,j为大于或等于1的整数。
206:根据每个事件节点的权重,确定每个事件节点对终点事件的贡献率,并将每个事件节点对终点事件的贡献率,以及每个事件节点的转化效率发送至显示设备进行显示。
示例性的,由于起点事件和终点事件的贡献率最大,可以使起点事件和终点事件共同占据60%的贡献率。此时,假定起点事件的转化效率为50%,终点事件的转化效率为70%。通过步骤205中的计算方式可得,起点事件的权重为0.42,则其贡献率为60%x0.42=25.2%;终点事件的权重为0.58,则其贡献率为60%x0.58=34.8%。剩下的节点则共同占据40%的贡献率,其具体贡献率的计算方法与起点事件和终点事件一致,在此不再赘述。
综上所述,本发明所提供的事件节点归因分析方法中,通过终点事件寻找对应的执行访客的访问日志,继而确定该执行访客完成该终点事件时经历的多个事件节点,并将该多个事件节点串联成的访问路径。继而根据访问路径确定各个事件节点的转化效率,并根据转化效率确定各个事件节点对该终点事件的贡献率。由此,运营人员可以直观的看到各个事件节点对终点事件的贡献度,继而选择高贡献度的事件节点所对应的坑位进行优化,避免了盲人过河式的凭感觉去优化各个坑位和活动,大大提高了运营人员的运营效率,且本申请所提出的分析方法逻辑简单、运行效率高。
参阅图4,图4为本申请实施方式提供的一种事件节点归因分析装置的功能模块组成框图。如图4所示,该事件节点归因分析装置400包括:
采集模块401,用于确定终点事件对应的执行访客的访客信息,其中,执行访客为执行终点事件的访客,并根据访客信息获取执行访客的访问日志;
筛选模块402,用于根据终点事件对访问日志进行筛选,得到至少一个事件节点,其中,至少一个事件节点包括终点事件对应的事件节点;
处理模块403,用于将至少一个事件节点进行排序,得到执行访客的访问路径,并根据访问路径确定至少一个事件节点中每个事件节点的转化效率,根据每个事件节点的转化效率,确定每个事件节点的权重,并根据每个事件节点的权重,确定每个事件节点对终点事件的贡献率,并将每个事件节点对终点事件的贡献率,以及每个事件节点的转化效率发送至显示设备进行显示。
在本发明的实施方式中,在根据终点事件对访问日志进行筛选,得到至少一个事件节点方面,筛选模块402,具体用于:
在访问日志中筛选出所有候选起点事件,并确定所有候选起点事件中每个候选起点事件的事件发生时间;
确定终点事件的事件发生时间,并将所有候选起点事件中,与终点事件的事件发生时间最接近的候选起点事件作为起点事件;
根据终点事件和起点事件对访问日志进行筛选,得到至少一个候选中间事件;
根据至少一个候选中间事件中每个候选中间事件的事件发生时间,以及每个候选中间事件对应的页面的页面标识,在至少一个候选中间事件中确定至少一个中间事件;
将起点事件对应的事件节点、终点事件对应的事件节点、以及至少一个中间事件中每个中间事件对应的事件节点进行组合,得到至少一个事件节点。
在本发明的实施方式中,在根据终点事件和起点事件对访问日志进行筛选,得到至少一个候选中间事件方面,筛选模块402,具体用于:
将起点事件的事件发生时间作为起始时间,终点事件的事件发生时间作为结束时间,在访问日志中截取所有发生在起始时间和结束时间之间的事件,得到至少一个第一事件;
获取终点事件对应的领域标识,并根据领域标识确定第一事件类型;
根据第一事件类型,在至少一个第一事件中确定至少一个候选中间事件,其中,至少一个候选中间事件中的每个候选中间事件的事件类型与第一事件类型相同。
在本发明的实施方式中,在根据至少一个候选中间事件中每个候选中间事件的事件发生时间,以及每个候选中间事件对应的页面的页面标识,在至少一个候选中间事件中确定至少一个中间事件方面,筛选模块402,具体用于:
根据每个候选中间事件对应的页面标识,对至少一个候选中间事件进行分类,得到至少一个事件集,其中,将相同页面标识的候选中间事件分配到同一事件集中;
根据每个候选中间事件的事件发生时间,在至少一个事件集中的每个事件集中提取一件目标候选事件,得到至少一个中间事件,其中,目标候选事件为每个事件集中事件发生时间最晚的候选中间事件,至少一个中间事件与至少一个事件集一一对应。
在本发明的实施方式中,在根据每个事件节点的转化效率,确定每个事件节点的权重方面,处理模块403,具体用于:
起点事件的事件节点的权重可以通过公式④表示:
其中,ps表示起点事件的事件节点的权重,qs表示起点事件的事件节点的转化效率,qx表示终点事件的事件节点的转化效率;
终点事件的事件节点的权重可以通过公式⑤表示:
其中,px表示终点事件的事件节点的权重;
每个中间事件的事件节点的权重可以通过公式⑥表示:
其中,pi表示至少一个中间事件中第i个中间事件的事件节点的权重,qi表示第i个中间事件的事件节点的转化效率,k表示至少一个中间事件的事件数量,j为大于或等于1的整数。
在本发明的实施方式中,在根据访问路径确定至少一个事件节点中每个事件节点的转化效率方面,处理模块403,具体用于:
获取每个事件节点的总访问数;
确定每个事件节点对应的访问路径的条数;
将每个事件节点对应的访问路径的条数和每个事件节点的总访问数的比值,作为每个事件节点的转化效率。
参阅图5,图5为本申请实施方式提供的一种电子设备的结构示意图。如图5所示,电子设备500包括收发器501、处理器502和存储器503。它们之间通过总线504连接。存储器503用于存储计算机程序和数据,并可以将存储器503存储的数据传输给处理器502。
处理器502用于读取存储器503中的计算机程序执行以下操作:
确定终点事件对应的执行访客的访客信息,其中,执行访客为执行终点事件的访客;
根据访客信息获取执行访客的访问日志;
根据终点事件对访问日志进行筛选,得到至少一个事件节点,其中,至少一个事件节点包括终点事件对应的事件节点;
将至少一个事件节点进行排序,得到执行访客的访问路径,并根据访问路径确定至少一个事件节点中每个事件节点的转化效率;
根据每个事件节点的转化效率,确定每个事件节点的权重;
根据每个事件节点的权重,确定每个事件节点对终点事件的贡献率,并将每个事件节点对终点事件的贡献率,以及每个事件节点的转化效率发送至显示设备进行显示。
在本发明的实施方式中,在根据终点事件对访问日志进行筛选,得到至少一个事件节点方面,处理器502,具体用于执行以下操作:
在访问日志中筛选出所有候选起点事件,并确定所有候选起点事件中每个候选起点事件的事件发生时间;
确定终点事件的事件发生时间,并将所有候选起点事件中,与终点事件的事件发生时间最接近的候选起点事件作为起点事件;
根据终点事件和起点事件对访问日志进行筛选,得到至少一个候选中间事件;
根据至少一个候选中间事件中每个候选中间事件的事件发生时间,以及每个候选中间事件对应的页面的页面标识,在至少一个候选中间事件中确定至少一个中间事件;
将起点事件对应的事件节点、终点事件对应的事件节点、以及至少一个中间事件中每个中间事件对应的事件节点进行组合,得到至少一个事件节点。
在本发明的实施方式中,在根据终点事件和起点事件对访问日志进行筛选,得到至少一个候选中间事件方面,处理器502,具体用于执行以下操作:
将起点事件的事件发生时间作为起始时间,终点事件的事件发生时间作为结束时间,在访问日志中截取所有发生在起始时间和结束时间之间的事件,得到至少一个第一事件;
获取终点事件对应的领域标识,并根据领域标识确定第一事件类型;
根据第一事件类型,在至少一个第一事件中确定至少一个候选中间事件,其中,至少一个候选中间事件中的每个候选中间事件的事件类型与第一事件类型相同。
在本发明的实施方式中,在根据至少一个候选中间事件中每个候选中间事件的事件发生时间,以及每个候选中间事件对应的页面的页面标识,在至少一个候选中间事件中确定至少一个中间事件方面,处理器502,具体用于执行以下操作:
根据每个候选中间事件对应的页面标识,对至少一个候选中间事件进行分类,得到至少一个事件集,其中,将相同页面标识的候选中间事件分配到同一事件集中;
根据每个候选中间事件的事件发生时间,在至少一个事件集中的每个事件集中提取一件目标候选事件,得到至少一个中间事件,其中,目标候选事件为每个事件集中事件发生时间最晚的候选中间事件,至少一个中间事件与至少一个事件集一一对应。
在本发明的实施方式中,在根据每个事件节点的转化效率,确定每个事件节点的权重方面,处理器502,具体用于执行以下操作:
起点事件的事件节点的权重可以通过公式⑦表示:
其中,ps表示起点事件的事件节点的权重,qs表示起点事件的事件节点的转化效率,qx表示终点事件的事件节点的转化效率;
终点事件的事件节点的权重可以通过公式⑧表示:
其中,px表示终点事件的事件节点的权重;
每个中间事件的事件节点的权重可以通过公式⑨表示:
其中,pi表示至少一个中间事件中第i个中间事件的事件节点的权重,qi表示第i个中间事件的事件节点的转化效率,k表示至少一个中间事件的事件数量,j为大于或等于1的整数。
在本发明的实施方式中,在根据访问路径确定至少一个事件节点中每个事件节点的转化效率方面,处理器502,具体用于执行以下操作:
获取每个事件节点的总访问数;
确定每个事件节点对应的访问路径的条数;
将每个事件节点对应的访问路径的条数和每个事件节点的总访问数的比值,作为每个事件节点的转化效率。
应理解,本申请中的事件节点归因分析装置可以包括智能手机(如Android手机、iOS手机、Windows Phone手机等)、平板电脑、掌上电脑、笔记本电脑、移动互联网设备MID(Mobile Internet Devices,简称:MID)、机器人或穿戴式设备等。上述事件节点归因分析装置仅是举例,而非穷举,包含但不限于上述事件节点归因分析装置。在实际应用中,上述事件节点归因分析装置还可以包括:智能车载终端、计算机设备等等。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件结合硬件平台的方式来实现。基于这样的理解,本发明的技术方案对背景技术做出贡献的全部或者部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施方式或者实施方式的某些部分所述的方法。
因此,本申请实施方式还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行以实现如上述方法实施方式中记载的任何一种事件节点归因分析方法的部分或全部步骤。例如,所述存储介质可以包括硬盘、软盘、光盘、磁带、磁盘、优盘、闪存等。
本申请实施方式还提供一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质,所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施方式中记载的任何一种事件节点归因分析方法的部分或全部步骤。
需要说明的是,对于前述的各方法实施方式,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本申请并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本申请,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施方式均属于可选的实施方式,所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在上述实施方式中,对各个实施方式的描述都各有侧重,某个实施方式中没有详述的部分,可以参见其他实施方式的相关描述。
在本申请所提供的几个实施方式中,应该理解到,所揭露的装置,可通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的,例如所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目的。
另外,在本申请各个实施方式中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件程序模块的形式实现。
所述集成的单元如果以软件程序模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储器中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施方式的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序可以存储于一计算机可读存储器中,存储器可以包括:闪存盘、只读存储器(英文:Read-Only Memory,简称:ROM)、随机存取器(英文:Random Access Memory,简称:RAM)、磁盘或光盘等。
以上对本申请实施方式进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述,以上实施方式的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本申请的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种事件节点归因分析方法,其特征在于,所述方法包括:
确定终点事件对应的执行访客的访客信息;
根据所述访客信息获取所述执行访客的访问日志;
根据所述终点事件对所述访问日志进行筛选,得到至少一个事件节点,其中,所述至少一个事件节点包括所述终点事件对应的事件节点;
将所述至少一个事件节点进行排序,得到所述执行访客的访问路径,并根据所述访问路径确定所述至少一个事件节点中每个事件节点的转化效率;
根据所述每个事件节点的转化效率,确定所述每个事件节点的权重;
根据所述每个事件节点的权重,确定所述每个事件节点对所述终点事件的贡献率,并将所述每个事件节点对所述终点事件的贡献率,以及所述每个事件节点的转化效率发送至显示设备进行显示。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述终点事件对所述访问日志进行筛选,得到至少一个事件节点,包括:
在所述访问日志中筛选出所有候选起点事件,并确定所述所有候选起点事件中每个候选起点事件的事件发生时间;
确定所述终点事件的事件发生时间,并将所述所有候选起点事件中,与所述终点事件的事件发生时间最接近的候选起点事件作为起点事件;
根据所述终点事件和所述起点事件对所述访问日志进行筛选,得到至少一个候选中间事件;
根据所述至少一个候选中间事件中每个候选中间事件的事件发生时间,以及所述每个候选中间事件对应的页面的页面标识,在所述至少一个候选中间事件中确定至少一个中间事件;
将所述起点事件对应的事件节点、所述终点事件对应的事件节点、以及所述至少一个中间事件中每个中间事件对应的事件节点进行组合,得到所述至少一个事件节点。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述终点事件和所述起点事件对所述访问日志进行筛选,得到至少一个候选中间事件,包括:
将所述起点事件的事件发生时间作为起始时间,所述终点事件的事件发生时间作为结束时间,在所述访问日志中截取所有发生在所述起始时间和所述结束时间之间的事件,得到至少一个第一事件;
获取所述终点事件对应的领域标识,并根据所述领域标识确定第一事件类型;
根据所述第一事件类型,在所述至少一个第一事件中确定所述至少一个候选中间事件,其中,所述至少一个候选中间事件中的每个候选中间事件的事件类型与所述第一事件类型相同。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述至少一个候选中间事件中每个候选中间事件的事件发生时间,以及所述每个候选中间事件对应的页面的页面标识,在所述至少一个候选中间事件中确定所述至少一个中间事件,包括:
根据所述每个候选中间事件对应的页面标识,对所述至少一个候选中间事件进行分类,得到至少一个事件集,其中,将相同页面标识的候选中间事件分配到同一事件集中;
根据所述每个候选中间事件的事件发生时间,在所述至少一个事件集中的每个事件集中提取一件目标候选事件,得到所述至少一个中间事件,其中,所述目标候选事件为所述每个事件集中事件发生时间最晚的候选中间事件,所述至少一个中间事件与所述至少一个事件集一一对应。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述每个事件节点的转化效率,确定所述每个事件节点的权重,包括:
所述起点事件的事件节点的权重满足以下公式:
其中,ps表示所述起点事件的事件节点的权重,qs表示所述起点事件的事件节点的转化效率,qx表示所述终点事件的事件节点的转化效率;
所述终点事件的事件节点的权重满足以下公式:
其中,px表示所述终点事件的事件节点的权重;
所述每个中间事件的事件节点的权重满足以下公式:
其中,pi表示所述至少一个中间事件中第i个中间事件的事件节点的权重,qi表示所述第i个中间事件的事件节点的转化效率,k表示所述至少一个中间事件的事件数量,j为大于或等于1的整数。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述访问路径确定所述至少一个事件节点中每个事件节点的转化效率,包括:
获取所述每个事件节点的总访问数;
确定所述每个事件节点对应的访问路径的条数;
将所述每个事件节点对应的访问路径的条数和所述每个事件节点的总访问数的比值,作为所述每个事件节点的转化效率。
7.一种事件节点归因分析装置,其特征在于,所述装置包括:
采集模块,用于确定终点事件对应的执行访客的访客信息,并根据所述访客信息获取所述执行访客的访问日志;
筛选模块,用于根据所述终点事件对所述访问日志进行筛选,得到至少一个事件节点,其中,所述至少一个事件节点包括所述终点事件对应的事件节点;
处理模块,用于将所述至少一个事件节点进行排序,得到所述执行访客的访问路径,并根据所述访问路径确定所述至少一个事件节点中每个事件节点的转化效率,根据所述每个事件节点的转化效率,确定所述每个事件节点的权重,并根据所述每个事件节点的权重,确定所述每个事件节点对所述终点事件的贡献率,并将所述每个事件节点对所述终点事件的贡献率,以及所述每个事件节点的转化效率发送至显示设备进行显示。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,在所述根据所述终点事件对所述访问日志进行筛选,得到至少一个事件节点方面,所述筛选模块,具体用于:
在所述访问日志中筛选出所有候选起点事件,并确定所述所有候选起点事件中每个候选起点事件的事件发生时间;
确定所述终点事件的事件发生时间,并将所述所有候选起点事件中,与所述终点事件的事件发生时间最接近的候选起点事件作为起点事件;
根据所述终点事件和所述起点事件对所述访问日志进行筛选,得到至少一个候选中间事件;
根据所述至少一个候选中间事件中每个候选中间事件的事件发生时间,以及所述每个候选中间事件对应的页面的页面标识,在所述至少一个候选中间事件中确定至少一个中间事件;
将所述起点事件对应的事件节点、所述终点事件对应的事件节点、以及所述至少一个中间事件中每个中间事件对应的事件节点进行组合,得到所述至少一个事件节点。
9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序,其中,所述一个或多个程序被存储在所述存储器中,并且被配置由所述处理器执行,所述一个或多个程序包括用于执行权利要求1-6任一项方法中的步骤的指令。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1-6任一项所述的方法。
CN202210046275.3A 2022-01-13 2022-01-13 事件节点归因分析方法、装置、电子设备及存储介质 Active CN114374595B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210046275.3A CN114374595B (zh) 2022-01-13 2022-01-13 事件节点归因分析方法、装置、电子设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210046275.3A CN114374595B (zh) 2022-01-13 2022-01-13 事件节点归因分析方法、装置、电子设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114374595A CN114374595A (zh) 2022-04-19
CN114374595B true CN114374595B (zh) 2024-03-15

Family

ID=81143867

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210046275.3A Active CN114374595B (zh) 2022-01-13 2022-01-13 事件节点归因分析方法、装置、电子设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114374595B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118134611B (zh) * 2024-05-08 2024-07-09 晋江市酷天贸易有限公司 一种应用于数字化经济的跨境电商大数据分析系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107644100A (zh) * 2017-10-09 2018-01-30 北京京东尚科信息技术有限公司 信息处理方法、装置以及系统和计算机可读存储介质
CN111310061A (zh) * 2018-11-27 2020-06-19 百度在线网络技术(北京)有限公司 全链路多渠道归因方法、装置、服务器及存储介质
CN112632446A (zh) * 2020-12-30 2021-04-09 江苏苏宁云计算有限公司 页面访问路径的构建方法及系统
CN113298558A (zh) * 2021-05-12 2021-08-24 阿里巴巴新加坡控股有限公司 一种广告投放方法、系统、设备及存储介质
CN113744017A (zh) * 2020-11-13 2021-12-03 北京沃东天骏信息技术有限公司 电商搜索的推荐方法及装置、设备、存储介质

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105589905B (zh) * 2014-12-26 2019-06-18 中国银联股份有限公司 用户兴趣数据分析和收集系统及其方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107644100A (zh) * 2017-10-09 2018-01-30 北京京东尚科信息技术有限公司 信息处理方法、装置以及系统和计算机可读存储介质
CN111310061A (zh) * 2018-11-27 2020-06-19 百度在线网络技术(北京)有限公司 全链路多渠道归因方法、装置、服务器及存储介质
CN113744017A (zh) * 2020-11-13 2021-12-03 北京沃东天骏信息技术有限公司 电商搜索的推荐方法及装置、设备、存储介质
CN112632446A (zh) * 2020-12-30 2021-04-09 江苏苏宁云计算有限公司 页面访问路径的构建方法及系统
CN113298558A (zh) * 2021-05-12 2021-08-24 阿里巴巴新加坡控股有限公司 一种广告投放方法、系统、设备及存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
新零售背景下电商平台搜索流量优化研究—基于淘宝平台搜索流量优化方案的设计与改进;蔡瑞雷 等;《价格理论与实践》(第10期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN114374595A (zh) 2022-04-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2020135535A1 (zh) 一种推荐模型训练方法及相关装置
KR20200123015A (ko) 정보를 추천하는 방법, 장치, 기기 및 저장 매체
CN102253936B (zh) 记录用户访问商品信息的方法及搜索方法和服务器
WO2022252363A1 (zh) 数据处理方法、计算机设备以及可读存储介质
US20200265153A1 (en) Image classification modeling while maintaining data privacy compliance
CN107947951A (zh) 用户群组推荐方法、装置及存储介质和服务器
CN113327146B (zh) 一种信息追踪方法和装置
US11567851B2 (en) Mathematical models of graphical user interfaces
CN113297287B (zh) 用户策略自动部署方法、装置及电子设备
CN111625638B (zh) 一种问句处理方法、装置、设备及可读存储介质
CN116684330A (zh) 基于人工智能的流量预测方法、装置、设备及存储介质
CN114374595B (zh) 事件节点归因分析方法、装置、电子设备及存储介质
US20180329873A1 (en) Automated data extraction system based on historical or related data
CN108959294A (zh) 一种访问搜索引擎的方法和装置
WO2024051146A1 (en) Methods, systems, and computer-readable media for recommending downstream operator
CN111813816B (zh) 数据处理方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备
CN110348581B (zh) 用户特征群中用户特征寻优方法、装置、介质及电子设备
US11914657B2 (en) Machine learning aided automatic taxonomy for web data
CN114116096B (zh) 一种信息处理方法、装置、设备及存储介质
CN109740054A (zh) 一种用于确定目标用户的关联财经信息的方法与设备
CN115293291A (zh) 排序模型的训练方法、排序方法、装置、电子设备及介质
CN114282940A (zh) 用于意图识别的方法及装置、存储介质及电子设备
CN114357180A (zh) 知识图谱的更新方法及电子设备
CN112181407B (zh) 业务实现处理方法及装置、系统、电子设备和存储介质
CN108737133A (zh) 用于cdn静态网络修复的方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20240326

Address after: No. 4, West Erheng, Da'ao Hutou Temple, Huanggang Town, Raoping County, Chaozhou City, Guangdong Province, 521000

Patentee after: Zheng Xuchun

Country or region after: China

Address before: 518000 Room 201, building A, 1 front Bay Road, Shenzhen Qianhai cooperation zone, Shenzhen, Guangdong

Patentee before: PING AN PUHUI ENTERPRISE MANAGEMENT Co.,Ltd.

Country or region before: China

TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20240723

Address after: 272100 South of Fengyan Road, Yanzhou District, Jining City, Shandong Province (No. 2, Unit 1, Building 11, Swiss Town)

Patentee after: Shandong Jiate Technology Information Co.,Ltd.

Country or region after: China

Address before: No. 4, West Erheng, Da'ao Hutou Temple, Huanggang Town, Raoping County, Chaozhou City, Guangdong Province, 521000

Patentee before: Zheng Xuchun

Country or region before: China

TR01 Transfer of patent right