CN115082133B - 一种用于目标页流量分析管理系统及管理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于目标页流量分析管理系统及管理方法，属于目标页领域，用于解决目标页在投入使用时为了提升流量最大限度地使用各种资源的问题，包括请求排序模块、特征分析模块、流量预估模块、历史流量分析模块和相似集合模块，所述请求排序模块用于对流量分析请求进行排序，相似集合模块依据目标特征数据将相似的历史目标页进行集合，所述历史流量分析模块用于对相似目标页集的历史流量进行分析，所述特征分析模块用于对当前目标页的目标特征数据进行分析，所述流量预估模块用于对当前目标页的流量进行预估，本发明对目标页的流量数据实现精准预估分析。

Description

一种用于目标页流量分析管理系统及管理方法

技术领域

本发明属于目标页领域，涉及流量分析管理技术，具体是一种用于目标页流量分析管理系统及管理方法。

背景技术

在狭义方面，目标网页即landing page，也经常被称为着陆页。指的是某次访问中第一个访问的页面，为目标网页。例如点击某个广告到达网站的一个活动页面，并且之前没有在浏览该网站，那么这个活动页面为目标网页。在广义方面，目标页不局限于点击查询所达到的网络页面，可以视作为了完成某种事件或为了达到某种目的所投放的物品，例如广告宣传页、电影宣传栏等。

当下目标页在投入使用时，工作人员为了提升目标页的流量，最大限度地使用各种资源对目标页进行宣传和推广，这种方式不仅造成资源浪费，甚至还会出现效益甚微的情况，为此，我们提出一种用于目标页流量分析管理系统及管理方法。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种用于目标页流量分析管理系统及管理方法。

本发明所要解决的技术问题为：

如何对目标页的流量数据实现精准预估分析。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种用于目标页流量分析管理系统，包括数据采集模块、用户终端、请求排序模块、特征分析模块、流量预估模块、大数据模块、历史流量分析模块、相似集合模块以及服务器，所述用户终端用于输入当前目标页的流量分析请并发送至服务器；所述数据采集模块用于采集流量分析请求的请求数据并发送至服务器，所述服务器将请求数据发送至请求排序模块；所述请求排序模块用于对流量分析请求进行排序，生成继续等待信号或立即处理信号；

当前目标页的流量分析请求处理时，所述用户终端用于输入当前目标页的目标特征数据并发送至服务器；所述服务器将目标特征数据发送至相似集合模块和特征分析模块，相似集合模块依据目标特征数据将相似的历史目标页进行集合，得到当前目标页的相似目标页集反馈至服务器，所述服务器将前目标页的相似目标页集发送至历史流量分析模块，所述大数据模块用于获取历史目标页的历史流量值并发送至历史流量分析模块；

所述历史流量分析模块用于对相似目标页集的历史流量进行分析，得到相似目标页集中历史目标页的历史流量均值反馈至服务器，所述服务器将相似目标页集中历史目标页的历史流量均值发送至流量预估模块；所述特征分析模块用于对当前目标页的目标特征数据进行分析，得到当前目标页的流量预估系数反馈至服务器，所述服务器将当前目标页的流量预估系数发送至流量预估模块；

所述流量预估模块用于对当前目标页的流量进行预估，得到当前目标页的预估流量值；所述流量预估模块将当前目标页的预估流量值反馈至服务器，所述服务器将当前目标页的预估流量值发送至对应的用户终端。

进一步地，请求数据为用户终端每次发送的流量分析请求的请求时间和处理时间；

目标特征数据为当前目标页的投放平台、投放时长和投放时段。

进一步地，所述请求排序模块的排序过程具体如下：

获取用户终端每次发送的流量分析请求的请求时间和处理时间；

处理时间减去请求时间得到用户终端每次发送的流量分析请求的处理时长；

每次发送的流量分析请求的处理时长相加求和取平均值，得到用户终端的目标流量分析请求的处理均时长；

获取用户终端当前发送的流量分析请求的请求时间以及服务器的当前时间，当前时间减去请求时间得到用户终端当前发送的流量分析请求的请求时长；

若请求时长小于处理均时长，则生成继续等待信号，若请求时长大于等于处理均时长，则生成立即处理信号。

进一步地，所述请求排序模块将继续等待信号或立即处理信号反馈至服务器；

若服务器接收到继续等待信号，则不进行任何操作；

若服务器接收到立即处理信号，则将用户终端发送的当前目标页的流量分析请求进行处理。

进一步地，所述相似集合模块的集合过程具体如下：

获取当前目标页的目标特征数据中的投放平台、投放时长和投放时段，并将投放平台、投放时长和投放时段作为历史目标页的相似特征；

将投放平台作为第一相似特征、投放时长作为第二相似特征和投放时段作为第三相似特征；

依次按照第一相似特征、第二相似特征和第三相似特征得到历史目标页的第一相似特征集、第二相似特征集和第三相似特征集；

获取同时满足第一相似特征集、第二相似特征集和第三相似特征集的历史目标页，并整合形成当前目标页的相似目标页集。

进一步地，所述历史流量分析模块的分析过程具体如下：

获取相似目标页集中每个历史目标页的历史流量值；

将相似目标页集中每个历史目标页的历史流量值相加求和取平均值，得到相似目标页集中历史目标页的历史流量均值。

进一步地，所述特征分析模块的分析过程具体如下：

获取当前目标页的投放平台、投放时长和投放时段；

统计当前目标页所投放平台的平台数量并记为投放平台数；

而后获取当前目标页在一个月内的投放时长，计算均值后得到当前目标页的投放均时长；

获取当前目标页的投放时段，依据投放时段得到当前目标页的时段权重系数；

依据投放平台数和投放均时长得到当前目标页的平台权重系数和时长权重系数；

计算当前目标页的特征值，特征值比对特征阈值得到当前目标页的流量预估系数。

进一步地，所述流量预估模块的预估过程具体如下：

获取相似目标页集中历史目标页的历史流量均值以及当前目标页的流量预估系数；

将历史流量均值与流量预估系数相乘得到当前目标页的预估流量值。

一种用于目标页流量分析管理系统的管理方法，管理方法具体如下：

步骤S101，用户终端输入当前目标页的流量分析请求，利用请求排序模块对流量分析请求进行排序；

步骤S102，流量分析请求处理时，用户终端输入当前目标页的目标特征数据并发送至相似集合模块和特征分析模块；

步骤S103，相似集合模块依据目标特征数据将相似的历史目标页进行集合，得到当前目标页的相似目标页集发送至历史流量分析模块；

步骤S104，通过历史流量分析模块对相似目标页集的历史流量进行分析，得到相似目标页集中历史目标页的历史流量均值发送至流量预估模块；

步骤S105，特征分析模块对当前目标页的目标特征数据进行分析，得到当前目标页的流量预估系数发送至流量预估模块；

步骤S106，流量预估模块对当前目标页的流量进行预估，得到当前目标页的预估流量值发送至对应的用户终端。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明通过用户终端输入当前目标页的流量分析请求，利用请求排序模块对流量分析请求进行排序，在流量分析请求处理时，用户终端输入当前目标页的目标特征数据并发送至相似集合模块和特征分析模块，特征分析模块对当前目标页的目标特征数据进行分析，得到当前目标页的流量预估系数发送至流量预估模块，同时，相似集合模块依据目标特征数据将相似的历史目标页进行集合，得到当前目标页的相似目标页集发送至历史流量分析模块，再通过历史流量分析模块对相似目标页集的历史流量进行分析，得到相似目标页集中历史目标页的历史流量均值发送至流量预估模块，最后流量预估模块对当前目标页的流量进行预估，得到当前目标页的预估流量值发送至对应的用户终端，本发明能够对目标页的流量数据进行精准预估分析，有效避免资源浪费。

附图说明

为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明的整体系统框图；

图2为本发明的工作流程图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

在一实施例中，请参阅图1所示，现提出一种用于目标页流量分析管理系统，包括数据采集模块、用户终端、请求排序模块、特征分析模块、流量预估模块、大数据模块、历史流量分析模块、相似集合模块以及服务器；

在本发明的实施例中，所述用户终端用于使用人员输入个人信息后注册登录系统，并将个人信息发送至服务器内存储；

其中，个人信息包括使用人员的姓名、手机号码等；

在具体实施时，所述用户终端用于输入当前目标页的流量分析请求，并将流量分析请求发送至服务器；

所述数据采集模块用于采集流量分析请求的请求数据，并将请求数据反馈至服务器，所述服务器将请求数据发送至请求排序模块；

需要进一步说明的是，请求数据为用户终端每次发送的流量分析请求的请求时间和处理时间；

所述请求排序模块用于对流量分析请求进行排序，排序过程具体如下：

步骤S1：获取用户终端每次发送的流量分析请求的请求时间和处理时间；

步骤S2：处理时间减去请求时间得到用户终端每次发送的流量分析请求的处理时长；

步骤S3：每次发送的流量分析请求的处理时长相加求和取平均值，得到用户终端的目标流量分析请求的处理均时长；

步骤S4：获取用户终端当前发送的流量分析请求的请求时间以及服务器的当前时间，当前时间减去请求时间得到用户终端当前发送的流量分析请求的请求时长；

步骤S5：若请求时长小于处理均时长，则生成继续等待信号；

若请求时长大于等于处理均时长，则生成立即处理信号；

所述请求排序模块将继续等待信号或立即处理信号反馈至服务器，若服务器接收到继续等待信号，则不进行任何操作，若服务器接收到立即处理信号，则将用户终端发送的当前目标页的流量分析请求进行处理；

在本发明的实施例中，当前目标页的流量分析请求在进行处理时，所述用户终端用于输入当前目标页的目标特征数据，并将目标特征数据发送至服务器；

在具体实施时，当前目标页可以为宣传广告、电影宣传页等等，在此不作具体限定，同时，需要公开说明的是，目标特征数据为当前目标页的投放平台、投放时长、投放时段等；

同时的，目标特征数据基于数字信号进行传输，包含分基带传输和载波传输但不局限于此，其中，前者是数字信号直接在基带进行传输；后者是将数字信号对载波进行调制，以带通信号的形式进行传输。衡量数字传输系统有效性的指标是传信率，即单位频带中单位时间传送的平均信息量，线路码型的选择、狭带高效数字调制技术的采用以及频分、时分、码分复用技术的运用均影响数字传输系统的有效性；

所述服务器将目标特征数据发送至相似集合模块和特征分析模块，所述相似集合模块依据目标特征数据将相似的历史目标页进行集合，集合过程具体如下：

步骤SS1：获取当前目标页的目标特征数据中的投放平台、投放时长和投放时段，并将投放平台、投放时长和投放时段作为历史目标页的相似特征；

步骤SS2：将投放平台作为第一相似特征、投放时长作为第二相似特征和投放时段作为第三相似特征；

步骤SS3：依次按照第一相似特征、第二相似特征和第三相似特征得到历史目标页的第一相似特征集、第二相似特征集和第三相似特征集；

步骤SS4：获取同时满足第一相似特征集、第二相似特征集和第三相似特征集的历史目标页，并整合形成当前目标页的相似目标页集；

所述相似集合模块将当前目标页的相似目标页集反馈至服务器，所述服务器将前目标页的相似目标页集发送至历史流量分析模块，所述历史流量分析模块连接有大数据模块，所述大数据模块与外界互联网相连接用于获取历史目标页的历史流量值，并将历史目标页的历史流量值发送至历史流量分析模块，所述历史流量分析模块用于对相似目标页集的历史流量进行分析，分析过程具体如下：

获取相似目标页集中每个历史目标页的历史流量值；

将相似目标页集中每个历史目标页的历史流量值相加求和取平均值，得到相似目标页集中历史目标页的历史流量均值；

所述历史流量分析模块将相似目标页集中历史目标页的历史流量均值反馈至服务器，所述服务器将相似目标页集中历史目标页的历史流量均值发送至流量预估模块；

所述特征分析模块用于对当前目标页的目标特征数据进行分析，分析过程具体如下：

步骤P1：获取当前目标页的投放平台、投放时长和投放时段；

步骤P2：统计当前目标页所投放平台的平台数量并记为投放平台数TPS；

步骤P3：获取当前目标页在一个月内的投放时长，计算均值后得到当前目标页的投放均时长JT；

步骤P4：获取当前目标页的投放时段，依据投放时段得到当前目标页的时段权重系数SDX；

步骤P5：依据投放平台数和投放均时长得到当前目标页的平台权重系数PTX和时长权重系数SCX；

步骤P6：通过公式

计算得到当前目标页的特征 值TZ；

步骤P7：若TZ＜Y1，则当前目标页的流量预估系数为α1；

若Y1≤TZ＜Y2，则当前目标页的流量预估系数为α2；

若Y2≤TZ，则当前目标页的流量预估系数为α3；其中，Y1和Y2均为固定数值的特征阈值，且Y1＜Y2；

可理解的是，α1、α2和α3均为固定数值的正整数，且α1＜α2＜α3；

在本实施例中，投放时段均设置有对应的时段权重系数，例如投放时段为0：00-5：00时，则对应时段权重系数为X1，投放时段为5：00-10：00时，则对应时段权重系数为X2，投放时段为10：00-15：00时，则对应时段权重系数为X3，由于各个时段时当前目标页的流量存在随机性和偶然性，所以当投放时段若为黄金时段时，则对应的时段权重系数为最大值；

同时投放平台数也设置有对应的平台权重系数，投放平台数与平台权重系数的大小成正比，投放时长也设置有对应的时长权重系数，投放时长与时长权重系数的大小成正比；

所述特征分析模块将当前目标页的流量预估系数反馈至服务器，所述服务器将当前目标页的流量预估系数发送至流量预估模块；

所述流量预估模块用于对当前目标页的流量进行预估，预估过程具体如下：

获取上述计算得到的相似目标页集中历史目标页的历史流量均值以及当前目标页的流量预估系数；

将历史流量均值与流量预估系数相乘得到当前目标页的预估流量值；

所述流量预估模块将当前目标页的预估流量值反馈至服务器，所述服务器将当前目标页的预估流量值发送至对应的用户终端。

上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置，权重系数和比例系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于权重系数和比例系数的大小，只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可。

在另一实施例中，请参阅图2所示，现提出一种用于目标页流量分析管理方法，管理方法具体如下：

步骤S101，用户终端输入当前目标页的流量分析请求，并将流量分析请求发送至服务器，数据采集模块采集流量分析请求的请求数据，并将请求数据反馈至服务器，服务器将请求数据发送至请求排序模块，请求排序模块对流量分析请求进行排序，获取用户终端每次发送的流量分析请求的请求时间和处理时间，处理时间减去请求时间得到用户终端每次发送的流量分析请求的处理时长，每次发送的流量分析请求的处理时长相加求和取平均值，得到用户终端的目标流量分析请求的处理均时长，而后获取用户终端当前发送的流量分析请求的请求时间以及服务器的当前时间，当前时间减去请求时间得到用户终端当前发送的流量分析请求的请求时长，若请求时长小于处理均时长，则生成继续等待信号，若请求时长大于等于处理均时长，则生成立即处理信号，请求排序模块将继续等待信号或立即处理信号反馈至服务器，若服务器接收到继续等待信号，则不进行任何操作，若服务器接收到立即处理信号，则将用户终端发送的当前目标页的流量分析请求进行处理；

步骤S102，当前目标页的流量分析请求在进行处理时，用户终端输入当前目标页的目标特征数据，并将目标特征数据发送至服务器，服务器将目标特征数据发送至相似集合模块和特征分析模块；

步骤S103，相似集合模块依据目标特征数据将相似的历史目标页进行集合，获取当前目标页的目标特征数据中的投放平台、投放时长和投放时段，并将投放平台、投放时长和投放时段作为历史目标页的相似特征，将投放平台作为第一相似特征、投放时长作为第二相似特征和投放时段作为第三相似特征，依次按照第一相似特征、第二相似特征和第三相似特征得到历史目标页的第一相似特征集、第二相似特征集和第三相似特征集，而后获取同时满足第一相似特征集、第二相似特征集和第三相似特征集的历史目标页，并整合形成当前目标页的相似目标页集，相似集合模块将当前目标页的相似目标页集反馈至服务器，服务器将前目标页的相似目标页集发送至历史流量分析模块；

步骤S104，历史流量分析模块连接有大数据模块，大数据模块获取历史目标页的历史流量值并发送至历史流量分析模块，历史流量分析模块对相似目标页集的历史流量进行分析，获取相似目标页集中每个历史目标页的历史流量值，将相似目标页集中每个历史目标页的历史流量值相加求和取平均值，得到相似目标页集中历史目标页的历史流量均值，历史流量分析模块将相似目标页集中历史目标页的历史流量均值反馈至服务器，服务器将相似目标页集中历史目标页的历史流量均值发送至流量预估模块；

步骤S105，特征分析模块对当前目标页的目标特征数据进行分析，获取当前目标 页的投放平台、投放时长和投放时段，统计当前目标页所投放平台的平台数量并记为投放 平台数TPS，而后获取当前目标页在一个月内的投放时长，计算均值后得到当前目标页的投 放均时长JT，最后获取当前目标页的投放时段，依据投放时段得到当前目标页的时段权重 系数SDX，依据投放平台数和投放均时长得到当前目标页的平台权重系数PTX和时长权重系 数SCX，通过公式

计算得到当前目标页的特征值TZ，若 TZ＜Y1，则当前目标页的流量预估系数为α1，若Y1≤TZ＜Y2，则当前目标页的流量预估系数 为α2，若Y2≤TZ，则当前目标页的流量预估系数为α3，特征分析模块将当前目标页的流量预 估系数反馈至服务器，服务器将当前目标页的流量预估系数发送至流量预估模块；

步骤S106，流量预估模块对当前目标页的流量进行预估，获取相似目标页集中历史目标页的历史流量均值以及当前目标页的流量预估系数，将历史流量均值与流量预估系数相乘得到当前目标页的预估流量值，流量预估模块将当前目标页的预估流量值反馈至服务器，服务器将当前目标页的预估流量值发送至对应的用户终端。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (5)

1.一种用于目标页流量分析管理系统，其特征在于，包括数据采集模块、用户终端、请求排序模块、特征分析模块、流量预估模块、大数据模块、历史流量分析模块、相似集合模块以及服务器，所述用户终端用于输入当前目标页的流量分析请并发送至服务器；所述数据采集模块用于采集流量分析请求的请求数据并发送至服务器，所述服务器将请求数据发送至请求排序模块；所述请求排序模块用于对流量分析请求进行排序，生成继续等待信号或立即处理信号；

当前目标页的流量分析请求处理时，所述用户终端用于输入当前目标页的目标特征数据并发送至服务器；所述服务器将目标特征数据发送至相似集合模块和特征分析模块，相似集合模块依据目标特征数据将相似的历史目标页进行集合，得到当前目标页的相似目标页集反馈至服务器，所述服务器将前目标页的相似目标页集发送至历史流量分析模块，所述大数据模块用于获取历史目标页的历史流量值并发送至历史流量分析模块；

所述历史流量分析模块用于对相似目标页集的历史流量进行分析，得到相似目标页集中历史目标页的历史流量均值反馈至服务器，所述服务器将相似目标页集中历史目标页的历史流量均值发送至流量预估模块；所述特征分析模块用于对当前目标页的目标特征数据进行分析，得到当前目标页的流量预估系数反馈至服务器，所述服务器将当前目标页的流量预估系数发送至流量预估模块；

所述流量预估模块用于对当前目标页的流量进行预估，得到当前目标页的预估流量值；所述流量预估模块将当前目标页的预估流量值反馈至服务器，所述服务器将当前目标页的预估流量值发送至对应的用户终端；

所述相似集合模块的集合过程具体如下：

获取当前目标页的目标特征数据中的投放平台、投放时长和投放时段，并将投放平台、投放时长和投放时段作为历史目标页的相似特征；

将投放平台作为第一相似特征、投放时长作为第二相似特征和投放时段作为第三相似特征；

依次按照第一相似特征、第二相似特征和第三相似特征得到历史目标页的第一相似特征集、第二相似特征集和第三相似特征集；

获取同时满足第一相似特征集、第二相似特征集和第三相似特征集的历史目标页，并整合形成当前目标页的相似目标页集；

所述历史流量分析模块的分析过程具体如下：

获取相似目标页集中每个历史目标页的历史流量值；

将相似目标页集中每个历史目标页的历史流量值相加求和取平均值，得到相似目标页集中历史目标页的历史流量均值；

所述特征分析模块的分析过程具体如下：

获取当前目标页的投放平台、投放时长和投放时段；

统计当前目标页所投放平台的平台数量并记为投放平台数；

而后获取当前目标页在一个月内的投放时长，计算均值后得到当前目标页的投放均时长；

获取当前目标页的投放时段，依据投放时段得到当前目标页的时段权重系数；

依据投放平台数和投放均时长得到当前目标页的平台权重系数和时长权重系数；

计算当前目标页的特征值，特征值比对特征阈值得到当前目标页的流量预估系数；

所述流量预估模块的预估过程具体如下：

获取相似目标页集中历史目标页的历史流量均值以及当前目标页的流量预估系数；

将历史流量均值与流量预估系数相乘得到当前目标页的预估流量值。

2.根据权利要求1所述的一种用于目标页流量分析管理系统，其特征在于，请求数据为用户终端每次发送的流量分析请求的请求时间和处理时间；

目标特征数据为当前目标页的投放平台、投放时长和投放时段。

3.根据权利要求1所述的一种用于目标页流量分析管理系统，其特征在于，所述请求排序模块的排序过程具体如下：

获取用户终端每次发送的流量分析请求的请求时间和处理时间；

处理时间减去请求时间得到用户终端每次发送的流量分析请求的处理时长；

每次发送的流量分析请求的处理时长相加求和取平均值，得到用户终端的目标流量分析请求的处理均时长；

获取用户终端当前发送的流量分析请求的请求时间以及服务器的当前时间，当前时间减去请求时间得到用户终端当前发送的流量分析请求的请求时长；

若请求时长小于处理均时长，则生成继续等待信号，若请求时长大于等于处理均时长，则生成立即处理信号。

4.根据权利要求3所述的一种用于目标页流量分析管理系统，其特征在于，所述请求排序模块将继续等待信号或立即处理信号反馈至服务器；

若服务器接收到继续等待信号，则不进行任何操作；

若服务器接收到立即处理信号，则将用户终端发送的当前目标页的流量分析请求进行处理。

5.一种如权利要求1-4任一项所述的用于目标页流量分析管理系统的管理方法，其特征在于，管理方法具体如下：

步骤S101，用户终端输入当前目标页的流量分析请求，利用请求排序模块对流量分析请求进行排序；

步骤S102，流量分析请求处理时，用户终端输入当前目标页的目标特征数据并发送至相似集合模块和特征分析模块；

步骤S103，相似集合模块依据目标特征数据将相似的历史目标页进行集合，得到当前目标页的相似目标页集发送至历史流量分析模块；

步骤S104，通过历史流量分析模块对相似目标页集的历史流量进行分析，得到相似目标页集中历史目标页的历史流量均值发送至流量预估模块；

步骤S105，特征分析模块对当前目标页的目标特征数据进行分析，得到当前目标页的流量预估系数发送至流量预估模块；

步骤S106，流量预估模块对当前目标页的流量进行预估，得到当前目标页的预估流量值发送至对应的用户终端。

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