CN117251162A - 基于埋点数据分析技术的排版布局方法、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据处理领域，公开了一种基于埋点数据分析技术的排版布局方法、设备及存储介质。该方法包括：在埋点对象对应的代码中插入埋点代码，并接收埋点代码在埋点对象中采集到用户行为数据；检测到排版布局请求时，对用户行为数据执行数据分析操作，得到预设组件对应的当前组件关注度；根据当前组件关注度，对预设组件的优先级进行排序，得到排序结果，并根据排序结果生成关注列表；根据关注列表，将预设组件在预设页面模板中执行排版操作，得到目标页面，以响应排版布局请求。在本发明实施例中，对于热门组件，可以将其排列在更显眼的位置，使得用户关注的数据更完善，为用户创建最优的排版布局。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于埋点数据分析技术的排版布局方法、设备及存储介质。
背景技术
预设大屏的大数据排版布局指的是事先确定和规划好大屏显示区域内各个元素(如图表、文字、图像等)的摆放方式和样式。是为了在大屏上有效展示大数据，并使得数据信息易于阅读、理解和分析而提前设计的布局结构。
对于大数据排版布局的方法，常规方法基于业务数据、目标可视化组件的尺寸、组件之间的关联性，确定布局规则。但缺点是用户关注的数据不完善，无法为用户创建最优的排版布局。
发明内容
本发明的主要目的在于解决关注的数据不完善，无法为用户创建最优的排版布局的技术问题。
本发明第一方面提供了一种基于埋点数据分析技术的排版布局方法，所述基于埋点数据分析技术的排版布局方法包括：
在埋点对象对应的代码中插入埋点代码，并接收所述埋点代码在所述埋点对象中采集到用户行为数据；
检测到排版布局请求时，对所述用户行为数据执行数据分析操作，得到预设组件对应的当前组件关注度；
根据所述当前组件关注度，对所述预设组件的优先级进行排序，得到排序结果，并根据所述排序结果生成关注列表；
根据所述关注列表，将所述预设组件在预设页面模板中执行排版操作，得到目标页面，以响应所述排版布局请求。
可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述对所述用户行为数据执行数据分析操作，得到预设组件对应的当前组件关注度的步骤包括：
根据第一预设公式、根据所述用户行为数据中的操作行为集合、根据所述用户行为数据中的组件集合，计算出所述操作行为集合相对于所述组件集合的稀缺程度集合，并调用权重分类算法，计算所述用户行为数据中每个用户行为对应的权重系数，得到权重系数集合；
调用TF-IDF算法，根据所述权重系数集合以及所述稀缺程度集合，计算所述预设组件对应的操作行为权重值集合；
根据第二预设公式、预设的匹配程度参数以及所述操作行为权重值集合，计算得到组件关注度；
根据第三预设公式、预设的时间衰减因子以及所述组件关注度，计算得到所述当前组件关注度。
可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述根据所述用户行为数据中的操作行为集合，以及根据所述用户行为数据中的组件集合，计算所述操作行为集合相对于所述组件集合的稀缺程度集合的步骤包括：
根据预设的操作行为初始权重，根据所述用户行为数据中的操作行为集合，以及根据所述用户行为数据中的组件集合，计算所述操作行为集合相对于所述组件集合的稀缺程度集合。
可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述检测到排版布局请求时，对所述用户行为数据执行数据分析操作，得到预设组件对应的当前组件关注度的步骤之前，所述方法还包括：
收集历史行为数据，并选择预设的衰减函数；
根据所述历史行为数据和所述衰减函数，通过拟合算法来确定所述时间衰减因子。
可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述根据所述关注列表，将所述预设组件在预设页面模板中执行排版操作，得到目标页面的步骤包括：
根据所述关注列表，将所述预设组件在预设页面模板中执行所述排版操作，得到待埋点页面；
将所述埋点代码插入所述待埋点页面对应的代码中，得到所述目标页面。
可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述根据所述关注列表，将所述预设组件在预设页面模板中执行排版操作，得到目标页面的步骤包括：
检测预设大屏的分辨率；
调用所述分辨率对应的网格布局模式，根据所述关注列表，将所述预设组件在预设页面模板中执行所述排版操作，得到目标页面。
可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述根据所述关注列表，将所述预设组件在预设页面模板中执行排版操作，得到目标页面的步骤包括：
根据所述关注列表，将所述预设组件在预设页面模板中执行排版操作，得到待评估页面；
确定所述待评估页面是否被所述预设组件铺满；
若所述待评估页面未被所述预设组件铺满，根据所述当前组件关注度，调整所述预设组件在所述待评估页面上的大小，并返回执行确定所述待评估页面是否被所述预设组件铺满的步骤；
若所述待评估页面被所述预设组件铺满，将所述待评估页面作为所述目标页面。
可选的，在本发明第一方面的第七种实现方式中，所述根据所述关注列表，将所述预设组件在预设页面模板中执行排版操作，得到目标页面，以响应所述排版布局请求的步骤之后，所述方法还包括：
在显示屏输出所述目标页面。
本发明第二方面提供了一种基于埋点数据分析技术的排版布局设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于埋点数据分析技术的排版布局设备执行上述的基于埋点数据分析技术的排版布局方法。
本发明的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于埋点数据分析技术的排版布局方法。
在本发明实施例中，在埋点对象对应的代码中插入埋点代码，并接收所述埋点代码在所述埋点对象中采集到用户行为数据；检测到排版布局请求时，对所述用户行为数据执行数据分析操作，得到预设组件对应的当前组件关注度；根据所述当前组件关注度，对所述预设组件的优先级进行排序，得到排序结果，并根据所述排序结果生成关注列表；根据所述关注列表，将所述预设组件在预设页面模板中执行排版操作，得到目标页面，以响应所述排版布局请求。基于埋点数据分析技术的排版布局设备通过采集用户行为数据并根据当前组件关注度进行数据分析，能够自动确定用户在浏览网页或使用应用时比较关注的内容，从而优化页面布局，提高用户体验。通过自动化的排版操作，该设备能够省去手动修改页面的耗时和复杂度，同时也能够减少研发人员的开发工作量。能够根据用户的行为数据生成关注列表，并相应地调整页面布局，提供个性化的用户体验。例如，对于热门组件，可以将其排列在更显眼的位置，使得用户关注的数据更完善，为用户创建最优的排版布局。
附图说明
图1为本发明实施例中基于埋点数据分析技术的排版布局方法的第一个实施例示意图；
图2为本发明实施例中基于埋点数据分析技术的排版布局方法的第一个参考图；
图3为本发明实施例中基于埋点数据分析技术的排版布局方法的第二个参考图；
图4为本发明实施例中基于埋点数据分析技术的排版布局方法的第三个参考图；
图5为本发明实施例中基于埋点数据分析技术的排版布局方法的第四个参考图；
图6为本发明实施例中基于埋点数据分析技术的排版布局方法的第五个参考图；
图7为本发明实施例中基于埋点数据分析技术的排版布局设备的一个实施例示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种基于埋点数据分析技术的排版布局方法、设备及存储介质。
下面将参照附图更详细地描述本发明公开的实施例。虽然附图中显示了本发明公开的某些实施例，然而应当理解的是，本发明公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本发明公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本发明公开的保护范围。
在本发明公开的实施例的描述中，术语“包括”及其类似用语应当理解为开放性包含，即“包括但不限于”。术语“基于”应当理解为“至少部分地基于”。术语“一个实施例”或“该实施例”应当理解为“至少一个实施例”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。
为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中基于埋点数据分析技术的排版布局方法的一个实施例包括：
101、在埋点对象对应的代码中插入埋点代码，并接收所述埋点代码在所述埋点对象中采集到用户行为数据；
在本实施例中，以整个系统用户操作行为上，进行事件追踪(Event Tracking)，基于通过植入埋点代码到埋点对象等，从而监听特定操作行为或事件进行捕获并收集上报，数据搜集后传输到数据池内；埋点对象包括但不限于某页面或某按钮。
事件追踪收集用户行为数据，收集什么取决于想从用户和系统上能获取那些数据信息。主要包括用户行为信息和组件模块信息。
其中，用户行为信息包括用户的浏览、点击行为，在什么时间，浏览什么页面、点击哪个按钮、组件，查询什么内容，浏览时长等的数据。
组件模块属性：城市、经济、产业、资源、交通、城市地区、人口、发展、企业、工作情况、出入境等，对于运营商生态合作产品应用的模型数据属性定义归类。
本实施例在数据上是基于用户、组件模块双中心多对多的模式进行数据收集，即数据注重于用户行为中心，后又注重于用户关注组件模块属性归类的关注中心，通过用户对组件、及组件的操作行为体现关注度。
可选的，确定需要埋点的对象，例如一个按钮、链接或页面的特定区域。在该埋点对象对应的代码中插入埋点代码。具体插入的位置取决于应用程序或网站的架构和技术栈。一般而言，在触发用户行为的事件处理函数或回调函数中插入埋点代码。在埋点代码中，定义相应的埋点参数，以便记录用户行为的相关信息。参数可以包括但不限于事件名称、时间戳、页面URL、用户ID、设备信息等。埋点代码中将埋点参数采集至基于埋点数据分析技术的排版布局设备。基于埋点数据分析技术的排版布局设备得到埋点数据时。根据业务需求，可以进行数据存储、数据分析、用户行为分析等操作，从而获取用户行为，用于优化用户体验。
102、检测到排版布局请求时，对所述用户行为数据执行数据分析操作，得到预设组件对应的当前组件关注度；
在本实施例中，数据分析采用不同策略的权重计算方式，统计用户对不同组件的关注度，从而针对于不同用户关注内容进行大数据排版布局预设展现大屏页面排版布局。
数据分析方法：通过用户操作行为数据化，计算出不同组件的关注度。
可选的，根据第一预设公式、根据所述用户行为数据中的操作行为集合、根据所述用户行为数据中的组件集合，计算出所述操作行为集合相对于所述组件集合的稀缺程度集合，并调用权重分类算法，计算所述用户行为数据中每个用户行为对应的权重系数，得到权重系数集合；调用TF-IDF算法，根据所述权重系数集合以及所述稀缺程度集合，计算所述预设组件对应的操作行为权重值集合；根据第二预设公式、预设的匹配程度参数以及所述操作行为权重值集合，计算得到组件关注度；根据第三预设公式、预设的时间衰减因子以及所述组件关注度，计算得到所述当前组件关注度。
可选的，根据预设的操作行为初始权重，根据所述用户行为数据中的操作行为集合，以及根据所述用户行为数据中的组件集合，计算所述操作行为集合相对于所述组件集合的稀缺程度集合。
可选的，收集历史行为数据，并选择预设的衰减函数；根据所述历史行为数据和所述衰减函数，通过拟合算法来确定所述时间衰减因子。
具体的，定义：
关注对象：即最基本单位组件，用户组成大屏页面排版布局的内容。
关注度：针对于组件的描述，用户想看组件内容的期待值，越高即说明关注越高，越想看该内容
操作行为初始权重：每个行为对其相关组件的关注度贡献是不同的，通过不同策略下设置不同的权重调节操作行为对组件关注度的贡献值，以得到更精准的用户关注内容结果；初始策略为默认权重、或统一平衡权重，由策略控制，也可根据实际关注情况设置操作行为初始权重。
操作行为的权重系数：通过基于TF-IDF算法的权重分类算法，计算当前操作行为对于用户在此会话内操作行为的权重，并由操作行为初始化权重调节，公式如下：
操作行为在所有行为中的比重TF(P，T)：
TF(P,T)＝W(P,T)/SUM(W(P,Ti))
操作行为在所有组件中稀缺程度定义为IDF(P,T)，如果该行为次数出现越少，并同时标注某一个组件，则代表该标签与组件联系很紧密，提供的关注度越高：
IDF(P,T)＝log(全部组件的操作行为之和/所有打T操作行为的组件之和)＝log(SUM(W(P,Ti))/SUM(W(Pi,T)))；
最后根据TF-IDF算法即可得到该会话中该组件的该操作行为的权重值：
操作行为权重(HZ)：
TF-IDF＝W(P,T)/SUM(W(P,Ti))*log(SUM(W(P,Ti))/SUM(W(Pi,T)))*N
N：操作行为初始权重系数；
会话内操作行为贡献关注度：G(P,T))单个组件内单个操作得关注度如下：
G(P,T)＝I(P,T)*TF-IDF(P,T)
可以得该会话内组件得关注度为：G(P,H)：单个会话内，单个组件得关注度如下：
G(P,H)＝I1(P,T)*TF-IDF1(P,T)+I2(P,T)*TF-IDF2(P,T)
+I3(P,T)*TF-IDF3(P,T)…In(P,T)*TF-IDFn(P,T)
时间衰减因子：根据发生时间的先后为用户行为关注度数据贡献值不同所以进行分配权重，即用户的操作行为会随着时间的过去，操作行为和当前的相关性不断减弱，关注度下降。
时间衰减因子体现了操作行为的关注度随着时间逐渐冷却的过程，它来源于牛顿冷却定律：
dT(t)/dt＝-K(T(t)-H)
用户每次操作行为都具有目的性，如想看某个页面，想看某个组件内容等，所以假定每次操作都对组件经过对牛顿冷却定律的推导，得出了以下公式：
其温度衰减公式为：
F(t)＝初始温度×exp(-冷却系数×间隔的时间)
将公式运用于关注度的翻译：
当前关注度＝原始关注度*exp(-时间衰减因子*间隔时间)
如：将用户发生操作行为的当次会话，该关注度的权重设置为1，10次后设置为0.2，也就是经过9天后权重会衰减是0.2，将已知变量代入到公式中，经过指数的运算得到冷却系数，从而得到时间衰减因子0.07。
多次会话中的组件关注度不同，和时间衰减因子运算得到组件最终关注度；
最终组件的总关注度，即当前组件关注度，由每次会话乘以时间衰减因子得出：
G(P,A)＝Gn(P,H)*ktn…G1(P,H)+kt1
103、根据所述当前组件关注度，对所述预设组件的优先级进行排序，得到排序结果，并根据所述排序结果生成关注列表；
在本实施例中，获得G(P,A)后可以对比所有当前组件关注度并获取关注列表。
104、根据所述关注列表，将所述预设组件在预设页面模板中执行排版操作，得到目标页面，以响应所述排版布局请求；
在本实施例中，基于关注列表进行页面配置列表推荐，排版布局预设等。
具体的，根据关注列表显示组件先后，基于组件先后可进行排版布局预设。如：关注度更高的优先预设显示，可配置页面优先排列推荐配置等。
可选的，根据所述关注列表，将所述预设组件在预设页面模板中执行所述排版操作，得到待埋点页面；将所述埋点代码插入所述待埋点页面对应的代码中，得到所述目标页面。其中，所述预设页面模板跟预设大屏对应。
可选的，检测预设大屏的分辨率；调用所述分辨率对应的网格布局模式，根据所述关注列表，将所述预设组件在预设页面模板中执行所述排版操作，得到目标页面。
可选的，在显示屏输出所述目标页面。
可选的，对于布局预设方法，在页面布局上使用网格布局模式，根据不同策略像素尺寸划分为不等数量的网格，如1920*1080，大屏划分成12*12的网格，每1*1的网格占位为一个基础组件单位，根据最优关注度获取组件数据，如占网格单位、数据初始化组件等，网格预设时按从做左到右模块、从上到下模块布局显示。组件布局方式1可参照图2。
可选的，参考图2，将1920*1080基准像素大屏划分为12*12的网格页面。整体网格预设时按从做左到右模块、从上到下模块布局显示，组件预设宽度是根据组件设置固定的，高度根据内容渲染，自适应伸展。1920*1080基准像素时获取配置信息是3*3的整体预设布局，具体情况需要循环计算内容。
具体的，先获取已计算得的关注度列表，通过列表循环获取对应组件的配置信息，获取渲染后的组件高度占网格位数，正常组件占4网格位数，即三个组件渲染一列，判断无组件占位可渲染，换下一列，直到根据用户最关注度列表渲染完整布局预设大屏。效果图参考图3。
可选的，根据所述关注列表，将所述预设组件在预设页面模板中执行排版操作，得到待评估页面；确定所述待评估页面是否被所述预设组件铺满；若所述待评估页面未被所述预设组件铺满，根据所述当前组件关注度，调整所述预设组件在所述待评估页面上的大小，并返回执行确定所述待评估页面是否被所述预设组件铺满的步骤；若所述待评估页面被所述预设组件铺满，将所述待评估页面作为所述目标页面。具体的，在预设时，会出现超出高度伸展的组件，对组件渲染采用补齐方式，既超出4*4的占位则默认补齐4*8的占位，以使渲染的大屏预设布局更规整美观。效果图参考图4。
如果同时存在多个超出高度伸展的组件时，计算总高占小于12时可直接渲染，也使渲染的大屏预设布局保持规整美观，最终整体页面预设布局渲染完成。效果图参考图5。
可选的，网格预设时除了按从做左到右模块、从上到下模块布局显示；也可以先从上做到下模块,从左到右模块显示布局；对角向右向下布局显示；中心向四周的方式渲染等多种方式，计算渲染方式一致，通过列表循环获取对应组件的配置信息，获取渲染后的组件方向上占网格位数，计算是否操作基准总网格小于12，小于则继续添加渲染组件，等于或大于则渲染下一个模块或完成渲染，显示大屏。效果图参考图6。
可选的，根据关注度列表对于组件数据标签汇总，可得到用户标签喜好列表，用于更精准、全面、实时、高价值的数据分析和决策挖掘用户需求关注点，从而推动需求开展。
在本发明实施例中，在埋点对象对应的代码中插入埋点代码，并接收所述埋点代码在所述埋点对象中采集到用户行为数据；检测到排版布局请求时，对所述用户行为数据执行数据分析操作，得到预设组件对应的当前组件关注度；根据所述当前组件关注度，对所述预设组件的优先级进行排序，得到排序结果，并根据所述排序结果生成关注列表；根据所述关注列表，将所述预设组件在预设页面模板中执行排版操作，得到目标页面，以响应所述排版布局请求。基于埋点数据分析技术的排版布局设备通过采集用户行为数据并根据当前组件关注度进行数据分析，能够自动确定用户在浏览网页或使用应用时比较关注的内容，从而优化页面布局，提高用户体验。通过自动化的排版操作，该设备能够省去手动修改页面的耗时和复杂度，同时也能够减少研发人员的开发工作量。能够根据用户的行为数据生成关注列表，并相应地调整页面布局，提供个性化的用户体验。例如，对于热门组件，可以将其排列在更显眼的位置，使得用户关注的数据更完善，为用户创建最优的排版布局。
图7是本发明实施例提供的一种基于埋点数据分析技术的排版布局设备的结构示意图，该基于埋点数据分析技术的排版布局设备500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processing units，CPU)510(例如，一个或一个以上处理器)和存储器520，一个或一个以上存储应用程序533或数据532的存储介质530(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器520和存储介质530可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质530的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对基于埋点数据分析技术的排版布局设备500中的一系列指令操作。更进一步地，处理器510可以设置为与存储介质530通信，在基于埋点数据分析技术的排版布局设备500上执行存储介质530中的一系列指令操作。
基于埋点数据分析技术的排版布局设备500还可以包括一个或一个以上电源540，一个或一个以上有线或无线网络接口550，一个或一个以上输入输出接口560，和/或，一个或一个以上操作系统531，例如Windows Serve，Mac OS X，Unix，Linux，Free BSD等等。本领域技术人员可以理解，图5示出的基于埋点数据分析技术的排版布局设备结构并不构成对基于埋点数据分析技术的排版布局设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述基于埋点数据分析技术的排版布局方法的步骤。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这应当理解为要求这样操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行，或者要求所有图示的操作应被执行以取得期望的结果。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实现中。相反地，在单个实现的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实现中。
尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。
Claims (10)
1.一种基于埋点数据分析技术的排版布局方法，其特征在于，所述基于埋点数据分析技术的排版布局方法包括：
在埋点对象对应的代码中插入埋点代码，并接收所述埋点代码在所述埋点对象中采集到用户行为数据；
检测到排版布局请求时，对所述用户行为数据执行数据分析操作，得到预设组件对应的当前组件关注度；
根据所述当前组件关注度，对所述预设组件的优先级进行排序，得到排序结果，并根据所述排序结果生成关注列表；
根据所述关注列表，将所述预设组件在预设页面模板中执行排版操作，得到目标页面，以响应所述排版布局请求。
2.根据权利要求1所述的基于埋点数据分析技术的排版布局方法，其特征在于，所述对所述用户行为数据执行数据分析操作，得到预设组件对应的当前组件关注度的步骤包括：
根据第一预设公式、根据所述用户行为数据中的操作行为集合、根据所述用户行为数据中的组件集合，计算出所述操作行为集合相对于所述组件集合的稀缺程度集合，并调用权重分类算法，计算所述用户行为数据中每个用户行为对应的权重系数，得到权重系数集合；
调用TF-IDF算法，根据所述权重系数集合以及所述稀缺程度集合，计算所述预设组件对应的操作行为权重值集合；
根据第二预设公式、预设的匹配程度参数以及所述操作行为权重值集合，计算得到组件关注度；
根据第三预设公式、预设的时间衰减因子以及所述组件关注度，计算得到所述当前组件关注度。
3.根据权利要求2所述的基于埋点数据分析技术的排版布局方法，其特征在于，所述根据所述用户行为数据中的操作行为集合，以及根据所述用户行为数据中的组件集合，计算所述操作行为集合相对于所述组件集合的稀缺程度集合的步骤包括：
根据预设的操作行为初始权重，根据所述用户行为数据中的操作行为集合，以及根据所述用户行为数据中的组件集合，计算所述操作行为集合相对于所述组件集合的稀缺程度集合。
4.根据权利要求2所述的基于埋点数据分析技术的排版布局方法，其特征在于，所述检测到排版布局请求时，对所述用户行为数据执行数据分析操作，得到预设组件对应的当前组件关注度的步骤之前，所述方法还包括：
收集历史行为数据，并选择预设的衰减函数；
根据所述历史行为数据和所述衰减函数，通过拟合算法来确定所述时间衰减因子。
5.根据权利要求1所述的基于埋点数据分析技术的排版布局方法，其特征在于，所述根据所述关注列表，将所述预设组件在预设页面模板中执行排版操作，得到目标页面的步骤包括：
根据所述关注列表，将所述预设组件在预设页面模板中执行所述排版操作，得到待埋点页面；
将所述埋点代码插入所述待埋点页面对应的代码中，得到所述目标页面。
6.根据权利要求1所述的基于埋点数据分析技术的排版布局方法，其特征在于，所述根据所述关注列表，将所述预设组件在预设页面模板中执行排版操作，得到目标页面的步骤包括：
检测预设大屏的分辨率；
调用所述分辨率对应的网格布局模式，根据所述关注列表，将所述预设组件在预设页面模板中执行所述排版操作，得到目标页面。
7.根据权利要求1所述的基于埋点数据分析技术的排版布局方法，其特征在于，所述根据所述关注列表，将所述预设组件在预设页面模板中执行排版操作，得到目标页面的步骤包括：
根据所述关注列表，将所述预设组件在预设页面模板中执行排版操作，得到待评估页面；
确定所述待评估页面是否被所述预设组件铺满；
若所述待评估页面未被所述预设组件铺满，根据所述当前组件关注度，调整所述预设组件在所述待评估页面上的大小，并返回执行确定所述待评估页面是否被所述预设组件铺满的步骤；
若所述待评估页面被所述预设组件铺满，将所述待评估页面作为所述目标页面。
8.根据权利要求1所述的基于埋点数据分析技术的排版布局方法，其特征在于，所述根据所述关注列表，将所述预设组件在预设页面模板中执行排版操作，得到目标页面，以响应所述排版布局请求的步骤之后，所述方法还包括：
在显示屏输出所述目标页面。
9.一种基于埋点数据分析技术的排版布局设备，其特征在于，所述基于埋点数据分析技术的排版布局设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；
所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于埋点数据分析技术的排版布局设备执行如权利要求1-8中任一项所述的基于埋点数据分析技术的排版布局方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的基于埋点数据分析技术的排版布局方法。
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