CN114791769A - 一种用户行为预测结果的大数据库建立方法 - Google Patents

一种用户行为预测结果的大数据库建立方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用户行为预测结果的大数据库建立方法，涉及数据库建立技术领域，将用户当前输入的字符或词组记为原始词组，将用户上一个输入的字符或词组记为参考词组，并根据参考词组获取预测对象，并将所输入的原始词组与预测对象进行比较，从而获得用户在不同的操作环境内所使用的输入习惯，并通过对用户在同一个操作环境下的输入习惯进行不断的预测和纠正，从而使得用户在同一个操作环境中，能够在进行输入的过程中，直接获得在该操作环境下最常用的字符或词组，从而提高用户的输入效率。

Description

一种用户行为预测结果的大数据库建立方法
技术领域
本发明涉及数据库建立技术领域，具体是一种用户行为预测结果的大数据库建立方法。
背景技术
随着电子技术的发展和人们生活水平的不断提高，各种电子产品如电脑的使用越来越普及，电脑已经成为人们生活和工作中不可却少的工具。在现有的输入法中，经常会遇到不同的字其输入法编码相同，需要通过数字键选择相应的字，甚至需要翻页，而输入法的推荐字符所依照的只是用户对于词汇的使用频率；
在实际情况中，用户在不同的操作环境中使用同一个输入法时，其推荐字符往往只会依照用户的整体使用频率进行推荐，而这种方式，在不同的操作环境中，其推荐的准确度往往无法达到用户需求，如用户在进行学术论文的编写时，需要用到大量学术性词汇，在与别人进行日常聊天时，则以日常用语居多，如何针对用户在不同的操作环境中，对用户的输入习惯进行准确的预测，使得用户的输入效率得到提到，是我们需要解决的问题，为此，现提出一种用户行为预测结果的大数据库建立方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用户行为预测结果的大数据库建立方法。
一种用户行为预测结果的大数据库建立方法，包括以下步骤：
步骤一：实时获取用户输入行为数据，并对用户输入行为数据进行处理，获得不同的用户输入行为数据间的关联程度；
步骤二：根据用户输入行为数据间的关联，对用户行为进行预测，将预测结果与实际结果进行匹配，获得预测结果；
步骤三：根据预测结果建立数据库，将用户输入行为数据在数据库内进行保存，并将数据库与用户账户进行绑定关联。
进一步的，用户行为数据的获取过程包括：
识别用户的所处操作环境；
根据所识别到的用户所处的操作环境，建立对应的数据导入端口，并建立对应的数据子库，将数据导入端口与对应的数据子库相链接；
通过数据导入端口将用户在不同的操作环境所产生的用户输入行为数据导入至对应的数据子库内；
对用户所处的操作环境进行标记，获取用户在该操作环境中正在输入的字符或词组，并将用户在该操作环境中正在输入的字符或词组标记为原始词组；
获取用户所输入的原始词组前一个字符和词组，并将用户所输入的前一个字符和词组标记为参考词组；将参考词组和原始词组进行关联，并获取参考词组和原始词组之间的关联次数。
进一步的，用户在完成原始词组的输入后，又对原始词组进行删除，则此次所输入的原始词组不计入与参考词组之间的关联次数。
进一步的，对用户输入行为数据的处理过程包括：
建立输入法词库，并根据原始按键组从输入法词库内检索出对应的字符或词组；
获取所检索出的字符和词组与参考词组之间的关联总次数；
获取所检索出的字符和词组在此次操作环境内的操作时间内与参考词组之间的关联次数；
获取所检索出的字符和词组与参考词组的关联系数；
根据所获得的字符和词组与参考词组之间的关联系数，对用户输入行为进行预测。
进一步的，对用户输入行为进行预测的过程包括：
将所检索出的字符和词组按照关联系数的大小，对所检索出的字符和词组进行排序，并将关联系数中的最大值对应的字符或词组标记为预测对象；
获取用户所输入的原始词组，并将用户所输入的原始词组与预测对象进行匹配，并输出匹配结果；
若原始词组与预测对象相同，则将原始词组与预测对象之间的关联进行特征加强，并将预测对象标记为在当前操作环境中与参考词组具有首要关联的字符或词组；
若原始词组与预测对象不相同，则将用户所输入的原始词组标记为关联词组，并将该关联词组加入至预测对象集内；当原始词组与预测对象不相同时，则建立预测对象集，并将原始词组加入至预测对象集内，则当参考词组再次出现时，则将具有首要关联的字符或词组与预测对象集内的字符或词组均作为预测对象，并将所有的预测对象按照使用频率进行排序；
通过对用户在同一个操作环境下的输入习惯进行不断的预测和纠正，从而使得用户在同一个操作环境中，能够在进行输入的过程中，直接获得在该操作环境下最常用的字符或词组，提高用户的输入效率。
进一步的，操作环境对应的数据子库内建立有若干个数据预测集，每个数据预测集对应唯一的参考词组；将每个数据预测集与对应的按键组合进行绑定，同一个数据预测集可同时绑定多个按键组合。
进一步的，用户在进入操作环境时，对用户进行身份验证，具体过程包括：
设置用户信息注册端口和用户信息验证端口；
用户通过用户信息注册端口将个人基本信息进行输入；需要进一步说明的是，在具体实施过程中，用户的个人基本信息包括姓名、性别、年龄以及实名认证的手机号码；
对所输入的用户个人基本信息进行审核，审核通过后，根据用户所输入的用户个人基本信息中的手机号码，生成登录账号和登录密码，并将所生成的登录账号和登录密码发送至用户；
用户将所获得登录账号和登录密码输入至用户信息验证端口，并对所输入的登录账号和登录密码进行验证，通过验证后，获取用户所处的操作环境，并获取该操作环境对应的数据子库。
本发明的有益效果：将用户当前输入的字符或词组记为原始词组，将用户上一个输入的字符或词组记为参考词组，并根据参考词组获取预测对象，并将所输入的原始词组与预测对象进行比较，从而获得用户在不同的操作环境内所使用的输入习惯，并通过对用户在同一个操作环境下的输入习惯进行不断的预测和纠正，从而使得用户在同一个操作环境中，能够在进行输入的过程中，直接获得在该操作环境下最常用的字符或词组，从而提高用户的输入效率。
附图说明
图1为本发明的原理图。
具体实施方式
如图1所示，一种用户行为预测结果的大数据库建立方法，包括以下步骤：
步骤一：实时获取用户输入行为数据，并对用户输入行为数据进行处理，获得不同的用户输入行为数据间的关联程度；
步骤二：根据用户输入行为数据间的关联，对用户行为进行预测，将预测结果与实际结果进行匹配，获得预测结果；
步骤三：根据预测结果建立数据库，将用户输入行为数据在数据库内进行保存，并将数据库与用户账户进行绑定关联。
需要进一步说明的是，用户行为数据的获取过程包括：
识别用户的所处操作环境；需要进一步说明的是，在具体实施过程中，操作环境包括办公环境、游戏环境以及网页环境等；
根据所识别到的用户所处的操作环境，建立对应的数据导入端口，并建立对应的数据子库，将数据导入端口与对应的数据子库相链接；
通过数据导入端口将用户在不同的操作环境所产生的用户输入行为数据导入至对应的数据子库内；
对用户所处的操作环境进行标记，获取用户在该操作环境中正在输入的字符或词组，并将用户在该操作环境中正在输入的字符或词组标记为原始词组；
将原始词组对应按键组合标记为原始按键组；
获取用户所输入的原始词组前一个字符和词组，并将用户所输入的前一个字符和词组标记为参考词组；
将参考词组和原始词组进行关联，并获取参考词组和原始词组之间的关联次数；需要进一步说明的是，在具体实施过程中，参考词组和原始词组在同一个操作环境中连续出现的次数，即为参考词组与原始词组的关联次数；
需要进一步说明的是，在具体实施过程中，用户在完成原始词组的输入后，又对原始词组进行删除，则此次所输入的原始词组不计入与参考词组之间的关联次数。
需要进一步说明的是，在具体实施过程中，对用户输入行为数据的处理过程包括：
建立输入法词库，并根据原始按键组从输入法词库内检索出对应的字符或词组；
对所检索出的字符和词组全部进行标记，并对所检索出的字符和词组进行标号，记为i，其中i=1，2，……，n，n为整数；
获取所检索出的字符和词组与参考词组之间的关联总次数，并将标号为i的字符和词组与参考词组之间的关联总次数标记为GZi；
获取所检索出的标号为i的字符和词组在此次操作环境内的操作时间内与参考词组之间的关联次数，并将关联次数标记为GCi；
获取所检索出的字符和词组与参考词组的关联系数，并将所检索出的标号为i的字符和词组与参考词组的关联系数标记为GXi；
则
Figure 417813DEST_PATH_IMAGE001
，其中k、b均为权重系数，且k＞b＞0；
根据所获得的字符和词组与参考词组之间的关联系数，对用户输入行为进行预测；
需要进一步说明的是，在具体实施过程中，对用户输入行为进行预测的过程包括：
将所检索出的字符和词组按照关联系数的大小，对所检索出的字符和词组进行排序，并将关联系数中的最大值对应的字符或词组标记为预测对象；
获取用户所输入的原始词组，并将用户所输入的原始词组与预测对象进行匹配，并输出匹配结果；
若原始词组与预测对象相同，则将原始词组与预测对象之间的关联进行特征加强，并将预测对象标记为在当前操作环境中与参考词组具有首要关联的字符或词组；
若原始词组与预测对象不相同，则将用户所输入的原始词组标记为关联词组，并将该关联词组加入至预测对象集内；
需要进一步说明的是，在具体实施过程中，当原始词组与预测对象不相同时，则建立预测对象集，并将原始词组加入至预测对象集内，则当参考词组再次出现时，则将具有首要关联的字符或词组与预测对象集内的字符或词组均作为预测对象，并将所有的预测对象按照使用频率进行排序；
通过对用户在同一个操作环境下的输入习惯进行不断的预测和纠正，从而使得用户在同一个操作环境中，能够在进行输入的过程中，直接获得在该操作环境下最常用的字符或词组，提高用户的输入效率。
需要进一步说明的是，在具体实施过程中，完成同一个操作环境内的各个参考词组与原始词组之间的关联的预测后，则在该操作环境对应的数据子库内建立若干个数据预测集，每个数据预测集对应唯一的参考词组；向数据预测集内导入预测对象集和具有首要关联的字符或词组；
将每个数据预测集与对应的按键组合进行绑定；需要进一步说明的是，在具体实施过程中，同一个数据预测集可以同时绑定多个按键组合。
将所获得的数据子库进行汇总，并与对应的操作环境的数据导入端口进行链接。
用户在进入操作环境时，对用户进行身份验证，具体过程包括：
设置用户信息注册端口和用户信息验证端口；
用户通过用户信息注册端口将个人基本信息进行输入；需要进一步说明的是，在具体实施过程中，用户的个人基本信息包括姓名、性别、年龄以及实名认证的手机号码；
对所输入的用户个人基本信息进行审核，审核通过后，根据用户所输入的用户个人基本信息中的手机号码，生成登录账号和登录密码，并将所生成的登录账号和登录密码发送至用户；
用户将所获得登录账号和登录密码输入至用户信息验证端口，并对所输入的登录账号和登录密码进行验证，通过验证后，获取用户所处的操作环境，并获取该操作环境对应的数据子库。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (6)

1.一种用户行为预测结果的大数据库建立方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：实时获取用户输入行为数据，并对用户输入行为数据进行处理，获得不同的用户输入行为数据间的关联程度；
步骤二：根据用户输入行为数据间的关联，对用户行为进行预测，将预测结果与实际结果进行匹配，获得预测结果；
步骤三：根据预测结果建立数据库，将用户输入行为数据在数据库内进行保存，并将数据库与用户账户进行绑定关联。
2.如权利要求1所述的一种用户行为预测结果的大数据库建立方法，其特征在于，用户行为数据的获取过程包括：
识别用户的所处操作环境；
根据所识别到的用户所处的操作环境，建立对应的数据导入端口，并建立对应的数据子库，将数据导入端口与对应的数据子库相链接；
通过数据导入端口将用户在不同的操作环境所产生的用户输入行为数据导入至对应的数据子库内；
对用户所处的操作环境进行标记，获取用户在该操作环境中正在输入的字符或词组，并将用户在该操作环境中正在输入的字符或词组标记为原始词组；
获取用户所输入的原始词组前一个字符和词组，并将用户所输入的前一个字符和词组标记为参考词组；将参考词组和原始词组进行关联，并获取参考词组和原始词组之间的关联次数。
3.如权利要求2所述的一种用户行为预测结果的大数据库建立方法，其特征在于，用户在完成原始词组的输入后，又对原始词组进行删除，则此次所输入的原始词组不计入与参考词组之间的关联次数。
4.如权利要求3所述的一种用户行为预测结果的大数据库建立方法，其特征在于，对用户输入行为数据的处理过程包括：
建立输入法词库，并根据原始按键组从输入法词库内检索出对应的字符或词组；
获取所检索出的字符和词组与参考词组之间的关联总次数；
获取所检索出的字符和词组在此次操作环境内的操作时间内与参考词组之间的关联次数；
获取所检索出的字符和词组与参考词组的关联系数；
根据所获得的字符和词组与参考词组之间的关联系数，对用户输入行为进行预测。
5.如权利要求4所述的一种用户行为预测结果的大数据库建立方法，其特征在于，对用户输入行为进行预测的过程包括：
将所检索出的字符和词组按照关联系数的大小，对所检索出的字符和词组进行排序，并将关联系数中的最大值对应的字符或词组标记为预测对象；
获取用户所输入的原始词组，并将用户所输入的原始词组与预测对象进行匹配，并输出匹配结果；
若原始词组与预测对象相同，则将原始词组与预测对象之间的关联进行特征加强，并将预测对象标记为在当前操作环境中与参考词组具有首要关联的字符或词组；
若原始词组与预测对象不相同，则将用户所输入的原始词组标记为关联词组，并将该关联词组加入至预测对象集内。
6.如权利要求5所述的一种用户行为预测结果的大数据库建立方法，其特征在于，操作环境对应的数据子库内建立有若干个数据预测集，每个数据预测集对应唯一的参考词组；将每个数据预测集与对应的按键组合进行绑定，同一个数据预测集可同时绑定多个按键组合。
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