CN116385080B - 一种基于人工智能的移动互联网用户数据统计推广系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于互联网推广领域，涉及数据分析技术，用于解决现有技术中的移动互联网用户数据统计推广系统，无法通过新增数据与流失数据进行推广方案有效性与产品优化必要性进行监控的问题，具体是一种基于人工智能的移动互联网用户数据统计推广系统，包括统计推广平台，统计推广平台通信连接有信息统计模块、推广分析模块、特征分析模块、流失监测模块以及存储模块，信息统计模块用于对互联网平台的用户进行身份信息统计分析，推广分析模块用于对互联网平台的推广宣传效果进行监测分析；本发明是对互联网平台的用户进行身份信息统计分析，并通过对信息标签的集中性分析进行信息标签分类，提高推广方案与用户特征的贴合程度。

Description

一种基于人工智能的移动互联网用户数据统计推广系统

技术领域

本发明属于互联网推广领域，涉及数据分析技术，具体是一种基于人工智能的移动互联网用户数据统计推广系统。

背景技术

互联网推广是指利用互联网平台进行宣传推广，推广内容可以是企业、品牌、产品及个人等，但现有技术中的移动互联网用户数据统计推广系统，无法对用户进行特征侧写，导致产品推广方案无法与用户特征相贴合，宣传推广效果较差，同时也无法通过新增数据与流失数据进行推广方案有效性与产品优化必要性进行监控；

针对上述技术问题，本申请提出一种解决方案。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于人工智能的移动互联网用户数据统计推广系统，用于解决现有技术中的移动互联网用户数据统计推广系统，无法通过新增数据与流失数据进行推广方案有效性与产品优化必要性进行监控的问题。

本发明需要解决的技术问题为：如何提供一种可以通过新增数据与流失数据进行推广方案有效性与产品优化必要性进行监控的基于人工智能的移动互联网用户数据统计推广系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于人工智能的移动互联网用户数据统计推广系统，包括统计推广平台，所述统计推广平台通信连接有信息统计模块、推广分析模块、特征分析模块、流失监测模块以及存储模块；

所述信息统计模块用于对互联网平台的用户进行身份信息统计分析；

所述推广分析模块用于对互联网平台的推广宣传效果进行监测分析：在采用推广方案为互联网平台进行推广宣传之后，生成监测周期，获取监测周期内互联网平台的新增用户数量并标记为新增值，获取监测周期结束时刻互联网平台的用户总数量并标记为用户总值，将新增值与用户总值的比值标记为新增系数，通过存储模块获取到新增阈值，将新增系数与新增阈值进行比较：若新增系数小于新增阈值，则判定互联网平台的推广宣传效果不满足要求，推广分析模块向统计推广平台发送效果异常信号，统计推广平台接收到效果异常信号后将效果异常信号发送至管理人员的手机终端；若新增系数大于等于新增阈值，则判定互联网平台的推广宣传效果满足要求，推广分析模块向统计推广平台发送特征分析信号，统计推广平台接收到特征分析信号后将特征分析信号发送至特征分析模块；

所述特征分析模块用于对互联网平台的新增用户进行特征分析；

所述流失监测模块用于对互联网平台的用户流失状态进行监测分析。

作为本发明的一种优选实施方式，信息统计模块对互联网平台的用户进行身份信息统计分析的具体过程包括：获取互联网平台用户的身份信息，用户的身份信息包括：年龄、性别、收入以及职业；通过用户的身份信息生成信息标签，对信息标签进行集中性分析并通过集中性分析结果将信息标签标记为普通标签或推广标签；获取推广标签的推广特征，根据推广特征生成推广方案，通过推广方案为互联网平台进行推广宣传。

作为本发明的一种优选实施方式，特征分析模块对互联网平台的新增用户进行特征分析的具体过程包括：获取互联网平台新增用户的身份信息，将新增用户的身份信息中满足推广特征的信息标签数量标记为特征值，通过存储模块获取到特征阈值，将特征值与特征阈值进行比较：若特征值小于特征阈值，则将对应的新增用户标记为普通用户；若特征值大于等于特征阈值，则将对应的新增用户标记为特征用户；在监测周期的结束时刻将特征用户的数量与新增用户的数量比值标记为监测周期的推广系数，通过存储模块获取到推广阈值，将推广系数与推广阈值进行比较并通过比较结果对特征分析结果是否合格进行判定。

作为本发明的一种优选实施方式，将推广系数与推广阈值进行比较的具体过程包括：若推广系数小于推广阈值，则判定新增用户的特征分析结果不合格，特征分析模块向统计推广平台发送统计优化信号，统计推广平台接收到统计优化信号后将统计优化信号发送至管理人员的手机终端；若推广系数大于等于推广阈值，则判定新增用户的特征分析结果合格，特征分析模块向统计推广平台发送流失监测信号，统计推广平台接收到流失监测信号后将流失监测信号发送至流失监测模块。

作为本发明的一种优选实施方式，流失监测模块对互联网平台的用户流失状态进行监测分析的具体过程包括：生成流失周期，流失周期由第一流失时段、第二流失时段以及第三流失时段构成，获取互联网平台在第一流失时段、第二流失时段以及第三流失时段内的用户流失数量并分别标记为DY、DE以及DS，通过对DY、DE以及DS进行数值计算得到互联网平台在流失周期内的流失系数LS；通过存储模块获取到流失阈值LSmax，将互联网平台在流失周期内的流失系数LS与流失阈值LSmax进行比较并通过比较结果对流失周期内的用户流失状态是否满足要求进行判定。

作为本发明的一种优选实施方式，将互联网平台在流失周期内的流失系数LS与流失阈值LSmax进行比较的具体过程包括：若流失系数LS小于流失阈值LSmax，则判定互联网平台在流失周期内的用户流失状态满足要求；若流失系数LS大于等于流失阈值LSmax，则判定互联网平台在流失周期内的用户流失状态不满足要求，流失监测模块向统计推广平台发送产品优化信号，统计推广平台接收到产品优化信号后将产品优化信号发送至管理人员的手机终端。

该基于人工智能的移动互联网用户数据统计推广系统的工作方法，包括以下步骤：

步骤一：对互联网平台的用户进行身份信息统计分析：获取互联网平台用户的身份信息，对信息标签进行集中性分析并通过集中性分析结果将信息标签标记为普通标签或推广标签；获取推广标签的推广特征，根据推广特征生成推广方案，通过推广方案为互联网平台进行推广宣传；

步骤二：对互联网平台的推广宣传效果进行监测分析：在采用推广方案为互联网平台进行推广宣传之后，生成监测周期，获取监测周期的新增系数并通过新增系数的数值对互联网平台的推广宣传效果是否满足要求进行判定；

步骤三：对互联网平台的新增用户进行特征分析：获取互联网平台新增用户的身份信息并通过新增用户的身份信息将新增用户标记为普通用户或特征用户，通过特征用户的数量获取到推广系数，通过推广系数对新增用户的特征分析结果是否合格进行判定；

步骤四：对互联网平台的用户流失状态进行监测分析：生成流失周期并获取到流失周期的流失系数LS，通过流失系数LS的数值对流失周期内的用户流失状态是否满足要求进行判定。

本发明具备下述有益效果：

1、本发明是通过信息统计模块可以对互联网平台的用户进行身份信息统计分析，通过对信息标签的集中性分析进行信息标签分类，从而根据推广标签生成推广方案，提高推广方案与用户特征的贴合程度，进而提高宣传推广效果；且通过推广分析模块可以对互联网平台的推广宣传效果进行监测分析，通过在采用推广方案为互联网平台进行推广宣传之后的新增用户数量对推广宣传效果进行反馈，从而对推广方案的生成过程合理性进行监控；

2、本发明还通过特征分析模块可以对互联网平台的新增用户进行特征分析，通过对新增用户的身份信息中的信息标签进行分析得到推广系数，从而根据推广系数对推广结果与原有用户的特征标签的重合程度进行反馈，对推广标签的集中性分析结果精确性进行监控，进而进一步保证宣传推广效果；且通过流失监测模块可以对互联网平台的用户流失状态进行监测分析，通过对互联网平台在流失周期内各个流失时段的用户流失数量进行统计与计算得到流失系数，从而根据流失系数对互联网平台的用户流失状态进行反馈，在用户流失状态不满足要求时进行互联网产品优化更新，提高用户粘性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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为本发明实施例一的系统框图；

图2为本发明实施例二的方法流程图。

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、完整的描述，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作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。

实施例一

如图1所示，一种基于人工智能的移动互联网用户数据统计推广系统，包括统计推广平台，统计推广平台通信连接有信息统计模块、推广分析模块、特征分析模块、流失监测模块以及存储模块。

信息统计模块用于对互联网平台的用户进行身份信息统计分析：获取互联网平台用户的身份信息，用户的身份信息包括：年龄、性别、收入以及职业；通过用户的身份信息生成信息标签，对信息标签进行集中性分析并通过集中性分析结果将信息标签标记为普通标签或推广标签；获取推广标签的推广特征，根据推广特征生成推广方案，通过推广方案为互联网平台进行推广宣传；对互联网平台的用户进行身份信息统计分析，通过对信息标签的集中性分析进行信息标签分类，从而根据推广标签生成推广方案，提高推广方案与用户特征的贴合程度，进而提高宣传推广效果；需要说明的是，对信息标签进行集中性分析是一个分析用户信息在信息标签中分布集中性的过程，例如，对身份信息中的年龄标签进行集中性分析时，生成10-20、20-30、30-40以及40以上多个年龄范围，获取年龄位于年龄范围之间的用户数量并标记为年龄范围的表现值，对所有年龄范围的表现值进行方差计算得到年龄标签的集中系数，通过集中系数对用户在年龄标签中的分布情况，在集中系数小于预设集中阈值时，将年龄标签标记为推广标签，同时将表现值数量最大的年龄范围标记为推广标签的推广特征。

推广分析模块用于对互联网平台的推广宣传效果进行监测分析：在采用推广方案为互联网平台进行推广宣传之后，生成监测周期，获取监测周期内互联网平台的新增用户数量并标记为新增值，获取监测周期结束时刻互联网平台的用户总数量并标记为用户总值，将新增值与用户总值的比值标记为新增系数，通过存储模块获取到新增阈值，将新增系数与新增阈值进行比较：若新增系数小于新增阈值，则判定互联网平台的推广宣传效果不满足要求，推广分析模块向统计推广平台发送效果异常信号，统计推广平台接收到效果异常信号后将效果异常信号发送至管理人员的手机终端；若新增系数大于等于新增阈值，则判定互联网平台的推广宣传效果满足要求，推广分析模块向统计推广平台发送特征分析信号，统计推广平台接收到特征分析信号后将特征分析信号发送至特征分析模块；对互联网平台的推广宣传效果进行监测分析，通过在采用推广方案为互联网平台进行推广宣传之后的新增用户数量对推广宣传效果进行反馈，从而对推广方案的生成过程合理性进行监控。

特征分析模块用于对互联网平台的新增用户进行特征分析：获取互联网平台新增用户的身份信息，将新增用户的身份信息中满足推广特征的信息标签数量标记为特征值，通过存储模块获取到特征阈值，将特征值与特征阈值进行比较：若特征值小于特征阈值，则将对应的新增用户标记为普通用户；若特征值大于等于特征阈值，则将对应的新增用户标记为特征用户；在监测周期的结束时刻将特征用户的数量与新增用户的数量比值标记为监测周期的推广系数，通过存储模块获取到推广阈值，将推广系数与推广阈值进行比较：若推广系数小于推广阈值，则判定新增用户的特征分析结果不合格，特征分析模块向统计推广平台发送统计优化信号，统计推广平台接收到统计优化信号后将统计优化信号发送至管理人员的手机终端；若推广系数大于等于推广阈值，则判定新增用户的特征分析结果合格，特征分析模块向统计推广平台发送流失监测信号，统计推广平台接收到流失监测信号后将流失监测信号发送至流失监测模块；对互联网平台的新增用户进行特征分析，通过对新增用户的身份信息中的信息标签进行分析得到推广系数，从而根据推广系数对推广结果与原有用户的特征标签的重合程度进行反馈，对推广标签的集中性分析结果精确性进行监控，进而进一步保证宣传推广效果。

流失监测模块用于对互联网平台的用户流失状态进行监测分析：生成流失周期，流失周期由第一流失时段、第二流失时段以及第三流失时段构成，获取互联网平台在第一流失时段、第二流失时段以及第三流失时段内的用户流失数量并分别标记为DY、DE以及DS，通过公式LS＝α1*DY+α2*DE+α3*DS得到互联网平台在流失周期内的流失系数LS，流失系数是一个反映互联网平台在流失周期内的用户流失状态好坏程度的数值，流失系数的数值越大，则表示互联网平台在流失周期内的用户流失状态越差；其中α1、α2以及α3均为比例系数，且α1＞α2＞α3＞1；通过存储模块获取到流失阈值LSmax，将互联网平台在流失周期内的流失系数LS与流失阈值LSmax进行比较：若流失系数LS小于流失阈值LSmax，则判定互联网平台在流失周期内的用户流失状态满足要求；若流失系数LS大于等于流失阈值LSmax，则判定互联网平台在流失周期内的用户流失状态不满足要求，流失监测模块向统计推广平台发送产品优化信号，统计推广平台接收到产品优化信号后将产品优化信号发送至管理人员的手机终端；对互联网平台的用户流失状态进行监测分析，通过对互联网平台在流失周期内各个流失时段的用户流失数量进行统计与计算得到流失系数，从而根据流失系数对互联网平台的用户流失状态进行反馈，在用户流失状态不满足要求时进行互联网产品优化更新，提高用户粘性。

实施例二

如图2所示，一种基于人工智能的移动互联网用户数据统计推广方法，包括以下步骤：

步骤一：对互联网平台的用户进行身份信息统计分析：获取互联网平台用户的身份信息，对信息标签进行集中性分析并通过集中性分析结果将信息标签标记为普通标签或推广标签；获取推广标签的推广特征，根据推广特征生成推广方案，通过推广方案为互联网平台进行推广宣传；

步骤二：对互联网平台的推广宣传效果进行监测分析：在采用推广方案为互联网平台进行推广宣传之后，生成监测周期，获取监测周期的新增系数并通过新增系数的数值对互联网平台的推广宣传效果是否满足要求进行判定；

步骤三：对互联网平台的新增用户进行特征分析：获取互联网平台新增用户的身份信息并通过新增用户的身份信息将新增用户标记为普通用户或特征用户，通过特征用户的数量获取到推广系数，通过推广系数对新增用户的特征分析结果是否合格进行判定；

步骤四：对互联网平台的用户流失状态进行监测分析：生成流失周期并获取到流失周期的流失系数LS，通过流失系数LS的数值对流失周期内的用户流失状态是否满足要求进行判定。

本发明在工作时，获取互联网平台用户的身份信息，对信息标签进行集中性分析并通过集中性分析结果将信息标签标记为普通标签或推广标签；获取推广标签的推广特征，根据推广特征生成推广方案，通过推广方案为互联网平台进行推广宣传；在采用推广方案为互联网平台进行推广宣传之后，生成监测周期，获取监测周期的新增系数并通过新增系数的数值对互联网平台的推广宣传效果是否满足要求进行判定；获取互联网平台新增用户的身份信息并通过新增用户的身份信息将新增用户标记为普通用户或特征用户，通过特征用户的数量获取到推广系数，通过推广系数对新增用户的特征分析结果是否合格进行判定；生成流失周期并获取到流失周期的流失系数LS，通过流失系数LS的数值对流失周期内的用户流失状态是否满足要求进行判定。

上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；如：公式LS＝α1*DY+α2*DE+α3*DS；由本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的流失系数；将设定的流失系数和采集的样本数据代入公式，任意三个公式构成三元一次方程组，将计算得到的系数进行筛选并取均值，得到α1、α2以及α3的取值分别为4.58、3.62和2.17；

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，关于系数的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的流失系数；只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可，如流失系数与第一流失时段的流失用户数量的数值成正比。

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 (3)

1.一种基于人工智能的移动互联网用户数据统计推广系统，其特征在于，包括统计推广平台，所述统计推广平台通信连接有信息统计模块、推广分析模块、特征分析模块、流失监测模块以及存储模块；

所述信息统计模块用于对互联网平台的用户进行身份信息统计分析；

所述推广分析模块用于对互联网平台的推广宣传效果进行监测分析：在采用推广方案为互联网平台进行推广宣传之后，生成监测周期，获取监测周期内互联网平台的新增用户数量并标记为新增值，获取监测周期结束时刻互联网平台的用户总数量并标记为用户总值，将新增值与用户总值的比值标记为新增系数，通过存储模块获取到新增阈值，将新增系数与新增阈值进行比较：若新增系数小于新增阈值，则判定互联网平台的推广宣传效果不满足要求，推广分析模块向统计推广平台发送效果异常信号，统计推广平台接收到效果异常信号后将效果异常信号发送至管理人员的手机终端；若新增系数大于等于新增阈值，则判定互联网平台的推广宣传效果满足要求，推广分析模块向统计推广平台发送特征分析信号，统计推广平台接收到特征分析信号后将特征分析信号发送至特征分析模块；

所述特征分析模块用于对互联网平台的新增用户进行特征分析；

所述流失监测模块用于对互联网平台的用户流失状态进行监测分析；

特征分析模块对互联网平台的新增用户进行特征分析的具体过程包括：获取互联网平台新增用户的身份信息，将新增用户的身份信息中满足推广特征的信息标签数量标记为特征值，通过存储模块获取到特征阈值，将特征值与特征阈值进行比较：若特征值小于特征阈值，则将对应的新增用户标记为普通用户；若特征值大于等于特征阈值，则将对应的新增用户标记为特征用户；在监测周期的结束时刻将特征用户的数量与新增用户的数量比值标记为监测周期的推广系数，通过存储模块获取到推广阈值，将推广系数与推广阈值进行比较并通过比较结果对特征分析结果是否合格进行判定；

将推广系数与推广阈值进行比较的具体过程包括：若推广系数小于推广阈值，则判定新增用户的特征分析结果不合格，特征分析模块向统计推广平台发送统计优化信号，统计推广平台接收到统计优化信号后将统计优化信号发送至管理人员的手机终端；若推广系数大于等于推广阈值，则判定新增用户的特征分析结果合格，特征分析模块向统计推广平台发送流失监测信号，统计推广平台接收到流失监测信号后将流失监测信号发送至流失监测模块；

流失监测模块对互联网平台的用户流失状态进行监测分析的具体过程包括：生成流失周期，流失周期由第一流失时段、第二流失时段以及第三流失时段构成，获取互联网平台在第一流失时段、第二流失时段以及第三流失时段内的用户流失数量并分别标记为DY、DE以及DS，通过对DY、DE以及DS进行数值计算得到互联网平台在流失周期内的流失系数LS；通过存储模块获取到流失阈值LSmax，将互联网平台在流失周期内的流失系数LS与流失阈值LSmax进行比较并通过比较结果对流失周期内的用户流失状态是否满足要求进行判定；

将互联网平台在流失周期内的流失系数LS与流失阈值LSmax进行比较的具体过程包括：若流失系数LS小于流失阈值LSmax，则判定互联网平台在流失周期内的用户流失状态满足要求；若流失系数LS大于等于流失阈值LSmax，则判定互联网平台在流失周期内的用户流失状态不满足要求，流失监测模块向统计推广平台发送产品优化信号，统计推广平台接收到产品优化信号后将产品优化信号发送至管理人员的手机终端。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的移动互联网用户数据统计推广系统，其特征在于，信息统计模块对互联网平台的用户进行身份信息统计分析的具体过程包括：获取互联网平台用户的身份信息，用户的身份信息包括：年龄、性别、收入以及职业；通过用户的身份信息生成信息标签，对信息标签进行集中性分析并通过集中性分析结果将信息标签标记为普通标签或推广标签；获取推广标签的推广特征，根据推广特征生成推广方案，通过推广方案为互联网平台进行推广宣传。

3.根据权利要求1-2任一项所述的一种基于人工智能的移动互联网用户数据统计推广系统，其特征在于，该基于人工智能的移动互联网用户数据统计推广系统的工作方法，包括以下步骤：

步骤一：对互联网平台的用户进行身份信息统计分析：获取互联网平台用户的身份信息，对信息标签进行集中性分析并通过集中性分析结果将信息标签标记为普通标签或推广标签；获取推广标签的推广特征，根据推广特征生成推广方案，通过推广方案为互联网平台进行推广宣传；

步骤二：对互联网平台的推广宣传效果进行监测分析：在采用推广方案为互联网平台进行推广宣传之后，生成监测周期，获取监测周期的新增系数并通过新增系数的数值对互联网平台的推广宣传效果是否满足要求进行判定；

步骤三：对互联网平台的新增用户进行特征分析：获取互联网平台新增用户的身份信息并通过新增用户的身份信息将新增用户标记为普通用户或特征用户，通过特征用户的数量获取到推广系数，通过推广系数对新增用户的特征分析结果是否合格进行判定；

步骤四：对互联网平台的用户流失状态进行监测分析：生成流失周期并获取到流失周期的流失系数LS，通过流失系数LS的数值对流失周期内的用户流失状态是否满足要求进行判定。