基于多种数据处理范式的用户行为分析方法、系统及设备与流程

本发明属于数据处理，尤其涉及一种基于多种数据处理范式的用户行为分析方法、系统及设备。

背景技术：

1、目前，随着数字化时代的兴起，企业和服务提供商在互联网上积累了大量用户数据，其中包含了用户在平台上的多种行为，例如点击、浏览、购买、评论等，这些数据蕴含着丰富的信息。深入分析这些用户行为对于优化产品、提升用户体验、个性化推荐以及改进市场策略至关重要。

2、然而，传统的用户行为分析方法面临一些挑战。实时性要求高的应用场景导致巨大的数据处理压力，而离线分析则无法满足即时性决策的需求。因此，在不同场景下满足用户行为分析需求的系统需要综合应用多种数据处理范式。

3、尽管市场上存在一些用户行为分析系统，但它们通常偏向于只使用一种数据处理范式，从而限制了对用户行为的全方位理解。因此，提出一种整合实时、近线和离线处理范式的用户行为分析系统成为当前技术领域的创新研究方向。通过运用先进的深度学习、机器学习和统计分析技术，该系统旨在实现更全面、深入和具有时效性的用户洞察。

4、对于现有技术存在的问题和缺陷，可以指出：现有用户行为分析系统往往只采用单一的数据处理范式，从而限制了对用户行为的全面理解。

5、总的来说，基于对业内技术现状的认知，当前的用户行为分析面临多样化的挑战，而现有系统的单一处理范式限制了对用户行为的深度理解。因此，为了满足不同场景下的需求，创新性地设计一个整合实时、近线和离线处理范式的用户行为分析系统是迫切需要的。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于多种数据处理范式的用户行为分析方法、系统及设备。

2、本发明提供了一种基于多种数据处理范式的用户行为分析方法，具体步骤如下：

3、数据收集阶段：

4、首先，通过用户访问系统，系统收集所有的用户行为数据。这包括用户在平台上的各种活动，如点击、浏览、购买、评论等。

5、实时行为分析：

6、在第二步，通过实时处理方式对用户访问的行为进行迅速分析。这一步旨在获取即时的用户洞察，通过监测和分析用户实时的行为，系统能够快速响应用户需求，提升实时性。

7、异步响应处理：

8、第三步采用异步方式处理用户访问的行为，确保系统能够即时响应用户的操作。通过异步处理，系统能够在用户进行某些操作时，快速作出相应，提高用户体验。

9、离线大数据分析：

10、进入第四步，系统通过离线方式利用大数据分析用户的行为以及用户群体的行为。这一阶段的目的在于深入挖掘用户的行为模式，通过对大量数据的分析，系统能够更全面地理解用户行为趋势，为未来一段时间内的用户行为提供准确的响应。

11、综合分析与决策制定：

12、最后一步综合实时、异步和离线处理的结果，对用户个体或用户群体在单位时间内的行为进行全面分析。基于这些分析结果，系统可以制定相应的决策，从而优化产品、提升用户体验，个性化推荐，以及改进市场策略。这一步的目标是为企业提供更全面、有针对性的支持，帮助其做出更明智的决策。

13、通过这一基于多种数据处理范式的用户行为分析方法，本发明实现了对用户行为的全方位深入理解，为企业在数字化时代做出更具创新性和实效性的决策提供了有力支持。

14、进一步，所述第二步具体包括：实时用户行为分析需要在用户当前访问线程内即时对用户当前行为进行收集和分析；采用流数据处理技术，利用深度学习算法对实时生成的用户数据进行即时分析，实现用户行为的实时追踪和监测。

15、进一步，所述第三步具体包括：近线用户行为分析需要在用户访问线程内对用户行为进行收集，并同时发起另外的线程或者消息队列在有效时间内对该数据进行分析；机器学习算法，对稍有延迟的数据进行轻量级的预处理和聚合，提供实时模式识别和智能决策支持。

16、进一步，所述第四步具体包括：离线用户行为分析需要在用户访问线程内对用户行为进行收集，并与用户的其他行为数据及其他用户的行为数据一起进行统计、分析、处理。

17、进一步，所述第四步具体包括：运用统计分析方法，通过对历史数据的深度挖掘，揭示用户的长期行为趋势和模式。

18、本发明的另一目的在于提供一种计算机设备，，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述基于多种数据处理范式的用户行为分析方法。

19、本发明的另一目的在于提供一种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时，使得所述处理器执行所述基于多种数据处理范式的用户行为分析方法。

20、本发明的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现所述基于多种数据处理范式的用户行为分析方法。

21、本发明的另一目的在于提供一种实施所述基于多种数据处理范式的用户行为分析方法的基于多种数据处理范式的用户行为分析系统，所述基于多种数据处理范式的用户行为分析系统包括：

22、实时处理模块，用于使用实时流数据处理引擎，对用户即时行为进行实时分析；通过深度学习模型，实时检测用户的新趋势、热门话题，以及实时生成推荐；

23、近线处理模块，用于spark近线处理框架，对过去一小时内的用户行为数据进行聚合和模式识别；运用机器学习算法，提供实时推荐算法更深入的用户兴趣分析；

24、离线处理模块，用于hadoop大数据处理平台，在每日结束时对用户行为历史数据进行全面离线分析；采用统计分析方法，揭示用户在长期内的行为趋势、用户画像，支持更长远的决策规划。

25、进一步，所述基于多种数据处理范式的用户行为分析系统还包括：

26、实时处理阶段模块，用于每当用户进行点赞、评论或分享操作时，实时处理模块即时捕获行为；利用深度学习模型对用户的实时行为进行实时分析，以发现即时的热门话题和新趋势；

27、近线处理阶段模块，用于每隔一小时，近线处理模块对过去一小时内的数据进行聚合和模式识别；运用机器学习算法，根据用户最近的行为，更新用户的兴趣标签，提供实时推荐；

28、离线处理阶段模块，用于在每日结束时，离线处理模块对用户行为历史数据进行全面离线分析；使用统计分析方法，深入挖掘用户在不同时间段的活跃度、倾向，形成全局用户画像，为长期战略提供支持。

29、结合上述的技术方案和解决的技术问题，本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：

30、第一、本发明通过提供基于多种数据处理范式的用户行为分析方法、系统及设备，解决了现有技术中用户行为分析受限于单一数据处理范式的问题。以下是本发明的一些关键技术亮点和创新性点：

31、多阶段数据处理范式的整合：本发明通过整合实时、近线和离线处理范式，构建了一个全面而灵活的用户行为分析系统。这样的设计使得系统能够在不同时间尺度上快速响应用户需求、提供即时洞察，并通过大数据分析深入挖掘用户的长期行为趋势。

32、实时处理模块的深度学习应用：在实时行为分析阶段，本发明引入深度学习模型，通过实时流数据处理引擎对用户即时行为进行实时分析。这不仅实现了对实时用户行为的追踪和监测，还能够通过深度学习算法发现用户的新趋势和热门话题。

33、异步响应处理的轻量级预处理：在异步响应处理阶段，本发明采用机器学习算法对稍有延迟的数据进行轻量级的预处理和聚合。这有助于实现实时模式识别和智能决策支持，提高了系统对用户操作的即时响应性。

34、离线处理模块的大数据统计分析：通过在离线大数据分析阶段运用统计分析方法，本发明深入挖掘用户的行为模式，揭示用户在不同时间段的活跃度、倾向，形成全局用户画像。这为长期战略的决策规划提供了有力支持。

35、多模块集成的综合分析与决策制定：本发明在最后一步综合实时、异步和离线处理的结果，对用户个体或用户群体在单位时间内的行为进行全面分析。基于这些分析结果，系统可以制定相应的决策，优化产品、提升用户体验，实现个性化推荐和改进市场策略。

36、综合而言，本发明的创新性在于整合多种数据处理范式，从而实现对用户行为的全方位深入理解，为企业在数字化时代做出更具前瞻性和实效性的决策提供了强有力的支持。

37、第二，本发明作为一种整体的用户行为分析系统及方法，具备多项技术效果和优点，旨在满足不同场景下对用户行为深度理解的需求。以下是本发明所要保护的技术方案具备的技术效果和优点的详细描述：

38、综合运用多种数据处理范式：本发明综合运用实时、近线和离线处理范式，充分考虑了在不同时间尺度下对用户行为的处理需求。这使得系统在实现实时性的同时，能够通过大数据分析深入挖掘用户的长期行为趋势，为企业提供全面的用户洞察。

39、深度学习、机器学习和统计分析技术的先进应用：本发明引入了深度学习、机器学习和统计分析等先进技术，通过实时流数据处理引擎、spark近线处理框架和hadoop大数据处理平台，实现对用户行为的多层次、多角度的分析。这使得系统能够更准确地捕获用户兴趣、行为模式和变化趋势。

40、全面深入的用户洞察：通过综合实时、异步和离线处理的结果，本发明实现了对用户个体或用户群体在单位时间内的全面分析。这有助于企业更好地理解用户行为，为产品优化、用户体验提升、个性化推荐和市场策略改进提供有针对性的支持。

41、时效性的用户洞察：本发明设计旨在保持实时性的同时，通过异步响应和离线大数据分析，实现对用户长期行为趋势和模式的深入挖掘。这使得企业在制定决策时既能够及时响应当前需求，又能够基于历史数据规划更长远的战略。

42、全面支持企业决策的创新研究方向：本发明创新性地将多种数据处理范式综合应用于用户行为分析系统，符合当前技术领域对更全面、深入、时效性用户洞察的需求。这使得本发明成为当前技术领域的创新研究方向，为企业在数字化时代做出更具前瞻性和实效性的决策提供了有力支持。

43、通过这一整体性的技术方案，本发明有效地解决了现有技术中用户行为分析局限于单一数据处理范式的问题，为企业提供了更为灵活、全面和创新的用户洞察手段。

44、第三，本发明的技术方案转化后的预期收益和商业价值为：本发明的技术方案有望为企业带来显著的商业价值和预期收益。通过实现对用户行为的全方位深入理解，企业可以更精准地制定产品优化策略、提升用户体验、实施个性化推荐和改进市场营销策略。这将直接影响企业的市场份额、用户忠诚度和盈利能力，为企业在竞争激烈的市场中保持竞争优势提供有力支持。

45、本发明的技术方案填补了国内外业内技术空白：本发明填补了国内外业内在用户行为分析领域的技术空白。传统用户行为分析方法往往局限于某一特定处理范式，而本发明通过整合实时、近线和离线处理，结合深度学习、机器学习和统计分析等先进技术，提供了一种全面而灵活的解决方案。这为用户行为分析领域的技术发展提供了新的思路和方法。

46、本发明的技术方案是否解决了人们一直渴望解决、但始终未能获得成功的技术难题：本发明的技术方案解决了长期以来困扰用户行为分析领域的技术难题，即如何在保持实时性的同时，兼顾对用户长期行为趋势和模式的深入挖掘。通过多阶段的数据处理范式和先进的分析技术，本发明成功平衡了即时性和深度挖掘之间的矛盾，为用户行为分析提供了更全面的解决方案。

47、本发明的技术方案克服了技术偏见：本发明克服了传统用户行为分析方法中的技术偏见，即仅使用一种数据处理范式。通过整合多种处理方式，本发明能够更全面、灵活地应对不同场景下的用户行为分析需求，不再受限于某一特定处理模式，提高了系统的适用性和普适性。这一特点有助于推动用户行为分析领域的技术进步和创新。

48、第三，本发明的用户行为分析方法解决了现有技术中存在的几个技术问题，并带来了显著的技术进步：

49、1.实时处理与异步响应结合：传统的用户行为分析方法往往只能通过实时处理或者异步处理来分析用户行为，无法兼顾二者。而本方法将实时处理与异步响应结合，既能够及时分析用户的行为，又能够在后台异步处理用户行为并进行相应。这样可以更加灵活地满足用户需求，提升用户体验。

50、2.离线大数据分析与实时处理结合：传统的用户行为分析方法往往只侧重于实时处理或者离线大数据分析，无法将二者有效结合。而本方法将离线大数据分析与实时处理结合，能够在未来一段时间内对用户行为进行更深入的分析，提取出用户的行为模式和群体特征，从而更好地进行决策和优化。

51、3.综合分析与决策支持：本方法不仅仅是对用户行为进行分析，还能够将不同处理范式的分析结果进行综合，为用户个人或者用户群体在单位时间内的行为提供综合分析，并为相关决策提供支持。这样可以更加全面地理解用户行为，为后续的产品设计、营销策略等提供科学依据。

52、综上所述，这种基于多种数据处理范式的用户行为分析方法在实时性、深度分析能力和决策支持方面都取得了显著的技术进步，能够更好地满足现代用户行为分析的需求。