行為分析演算法

① 如何做用戶行為路徑分析

如何做用戶行為路徑分析

用戶行為路徑分析是互聯網行業特有的一類數據分析方法，它主要根據每位用戶在App或網站中的點擊行為日誌，分析用戶在App或網站中各個模塊的流轉規律與特點，挖掘用戶的訪問或點擊模式，進而實現一些特定的業務用途，如App核心模塊的到達率提升、特定用戶群體的主流路徑提取與瀏覽特徵刻畫，App產品設計的優化與改版等。

本文會對用戶行為路徑分析方法作一些簡單的探討，更多的偏向於一些路徑分析業務場景與技術手段的介紹，起到拋磚引玉的作用，歡迎致力於互聯網數據分析的朋友們拍磚與批評。以後有機會可以繼續介紹分享與實際業務結合較多的用戶行為路徑分析案例。

一、 路徑分析業務場景

用戶行為路徑分析的一個重要終極目的便是優化與提升關鍵模塊的轉化率，使得用戶可以便捷地依照產品設計的期望主流路徑直達核心模塊。具體在分析過程中還存在著以下的應用場景：

用戶特徵分析中常常使用的都是一些如性別、地域等人口統計數據或訂單價、訂單數等運營數據，用戶訪問路徑數據為我們了解用戶特徵打開了另一扇大門。例如對於一款圖片製作上傳分享的應用，我們可以通過用戶的App使用操作數據，來劃分出樂於製作上傳的創作型用戶，樂於點贊評論的互動型用戶，默默瀏覽看圖的潛水型用戶，以及從不上傳只會下載圖片的消費型用戶。

路徑分析對產品設計的優化與改進有著很大的幫助，可以用於監測與優化期望用戶路徑中各模塊的轉化率，也可以發現某些冷僻的功能點。一款視頻創作分享型App應用中，從開始拍攝製作視頻到視頻的最終發布過程中，用戶往往會進行一系列的剪輯操作；通過路徑分析，我們可以清晰的看到哪些是用戶熟知並喜愛的編輯工具，哪些操作過於冗長繁瑣，這樣可以幫助我們針對性地改進剪輯操作模塊，優化用戶體驗。如果在路徑分析過程中用戶的創作數量與用戶被點贊、評論以及分享的行為密切相關，就可以考慮增強這款App的社交性，增強用戶黏性與創作慾望。

3、產品運營過程的監控

產品關鍵模塊的轉化率本身即是一項很重要的產品運營指標，通過路徑分析來監測與驗證相應的運營活動結果，可以方便相關人員認識了解運營活動效果。

二、 路徑分析數據獲取

互聯網行業對數據的獲取有著得天獨厚的優勢，路徑分析所依賴的數據主要就是伺服器中的日誌數據。用戶在使用App過程中的每一步都可以被記錄下來，這時候需要關注的便是優秀的布點策略，它應當與我們所關心的業務息息相關。這里可以推薦一下諸葛io，一款基於用戶洞察的精細化運營分析工具；將諸葛io的SDK集成到App或網站中，便能獲得應用內的所有用戶行為數據。事實上，諸葛io認為在每個App里，不是所有事件都有著同樣的價值，基於對核心事件的深度分析需求，諸葛io推薦大家使用層級化的自定義事件布點方式，每一個事件由三個層次組成的：事件(Event)、屬性(Key)和屬性值(Value)。同時，諸葛io還為開發者們提供數據監測布點咨詢服務，可以根據豐富的行業經驗為客戶提供個性化的事件布點咨詢和技術支持。

三、 漏斗模型與路徑分析的關系

以上提到的路徑分析與我們較為熟知的漏斗模型有相似之處，廣義上說，漏斗模型可以看作是路徑分析中的一種特殊情況，是針對少數人為特定模塊與事件節點的路徑分析。

漏斗模型通常是對用戶在網站或App中一系列關鍵節點的轉化率的描述，這些關鍵節點往往是我們人為指定的。例如我們可以看到某購物App應用的購買行為在諸葛io中的漏斗轉化情況。這款購物App平台上，買家從瀏覽到支付成功經歷了4個關鍵節點，商品瀏覽、加入購物車、結算、付款成功，從步驟1到步驟4，經歷了其關鍵節點的人群越來越少，節點的轉化率呈現出一個漏斗狀的情形，我們可以針對各個環節的轉化效率、運營效果及過程進行監控和管理，對於轉化率較低的環節進行針對性的深入分析與改進。其他的漏斗模型分析場景可以根據業務需求靈活運用，諸葛io平台中擁有十分強大的漏斗分析工具，是您充分發揮自己對於數據的想像力的平台，歡迎參看一個基於漏斗模型的分析案例《漏斗/留存新玩兒法》。

路徑分析與漏斗模型存在不同之處，它通常是對每一個用戶的每一個行為路徑進行跟蹤與記錄，在此基礎上分析挖掘用戶路徑行為特點，涉及到每一步的來源與去向、每一步的轉化率。可以說，漏斗模型是事先的、人為的、主動的設定了若干個關鍵事件節點路徑，而路徑分析是探索性的去挖掘整體的行為路徑，找出用戶的主流路徑，甚至可能發現某些事先不為人知的有趣的模式路徑。從技術手段上來看，漏斗模型簡單直觀計算並展示出相關的轉化率，路徑分析會涉及到一些更為廣泛的層面。

四、路徑分析常見思路與方法

1、樸素的遍歷統計與可視化分析探索

通過解析布點獲得的用戶行為路徑數據，我們可以用最簡單與直接的方式將每個用戶的事件路徑點擊流數據進行統計，並用數據可視化方法將其直觀地呈現出來。D3.js是當前最流行的數據可視化庫之一，我們可以利用其中的Sunburst Partition來刻畫用戶群體的事件路徑點擊狀況。從該圖的圓心出發，層層向外推進，代表了用戶從開始使用產品到離開的整個行為統計；sunburst事件路徑圖可以快速定位用戶的主流使用路徑。通過提取特定人群或特定模塊之間的路徑數據，並使用sunburst事件路徑圖進行分析，可以定位到更深層次的問題。靈活使用sunburst路徑統計圖，是我們在路徑分析中的一大法寶。

諸葛io不僅能夠便捷獲取布點數據，也為客戶提供了個性化的sunburst事件路徑圖分析，並可為客戶產品製作定製化的產品分析報告。

2、基於關聯分析的序列路徑挖掘方法

提到關聯規則分析，必然免不了數據挖掘中的經典案例「啤酒與尿布」。暫且不論「啤酒與尿布」是不是Teradata的一位經理胡編亂造吹噓出來的「神話故事」，這個案例在一定程度上讓人們理解與懂得了購物籃分析（關聯分析）的流程以及背後所帶來的業務價值。將超市的每個客戶一次購買的所有商品看成一個購物籃，運用關聯規則演算法分析這些存儲在資料庫中的購買行為數據，即購物籃分析，發現10%的顧客同事購買了尿布與啤酒，且在所有購買了尿布的顧客中，70%的人同時購買了啤酒。於是超市決定將啤酒與尿布擺放在一起，結果明顯提升了銷售額。

我們在此不妨將每個用戶每次使用App時操作所有事件點看成「購物籃」中的「一系列商品」，與上面提到的購物籃不同的是，這里的所有事件點擊行為都是存在嚴格的前後事件順序的。我們可以通過改進關聯規則中的Apriori或FP-Growth演算法，使其可以挖掘存在嚴格先後順序的頻繁用戶行為路徑，不失為一種重要的用戶路徑分析思路。我們可以仔細考量發掘出來的規則序列路徑所體現的產品業務邏輯，也可以比較分析不同用戶群體之間的規則序列路徑。

早期的搜索引擎主要基於檢索網頁內容與用戶查詢的相似性或者通過查找搜索引擎中被索引過的頁面為用戶查找相關的網頁，隨著90年代中後期互聯網網頁數量的爆炸式增長，早期的策略不再有效，無法對大量的相似網頁給出合理的排序搜索結果。現今的搜索引擎巨頭如Google、網路都採用了基於鏈接分析的搜索引擎演算法來作為這個問題解決方法之一。網頁與網頁之間通過超鏈接結合在一起，如同微博上的社交網路通過關注行為連接起來，社交網路中有影響力很大的知名權威大V們，互聯網上也存在著重要性或權威性很高的網頁。將權威性較高的網頁提供到搜索引擎結果的前面，使得搜索的效果更佳。

我們將社交網路中的人看作一個個節點，將互聯網中的網頁看作一個個節點，甚至可以將我們的App產品中的每一個模塊事件看作一個個節點，節點與節點之間通過各自的方式連接組成了一個特定的網路圖，以下將基於這些網路結構的分析方法統稱為社會網路分析。

社會網路分析中存在一些較為常見的分析方法可以運用到我們的路徑分析中來，如節點的中心性分析，節點的影響力建模，社區發現等。通過中心性分析，我們可以去探索哪些模塊事件處於中心地位，或者作為樞紐連接了兩大類模塊事件，或者成為大多數模塊事件的最終到達目的地。通過社區發現，我們可以去探索這個社會網路中是否存在一些「小圈子」，即用戶總是喜歡去操作的一小部分行為路徑，而該部分路徑又與其他大部分模塊相對獨立。

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② 一路智能監控攝像頭能支撐的演算法

一路智能監控攝像頭能支撐的演算法：
1、人臉識別演算法:用於識別人臉，並與資料庫中的人臉信息進行匹配，實現人臉識別功能。
2、行為分析演算法:用於分析監控畫面中的行為，如人員進出、貨物移動等。，從而實現行為分析和預警功能。
3、車輛識別演算法:用於識別車輛車牌號、車型等信息，實現車輛識別和管理功能。
4、目標跟蹤演算法:用於實現目標跟蹤和追蹤功能，如跟蹤入侵者或可疑人員。
5、煙霧報警演算法:用於檢測監控畫面中的煙霧，從而實現煙霧報警和自動滅火的功能。

③ 智能識別與行為分析演算法主要應用在什麼領域它的基本原理是什麼

1. 智能識別與行為分析演算法主要應用於視頻監控領域，旨在解決監控人員局限性和人工實時監看困難的問題。
2. 該演算法通過檢測多種行為，如越界、徘徊、遺留、消失和逆行等，實現全天候實時監控。
3. 識別過程涉及對事物或現象的各種形式信息進行處理和分析，以描述、辨認、分類和解釋。
4. 亮芹智能識別在識別基礎上，利用機器學習和訓練完成識別、推理決策和預測等任務，形成獨立的辨認系統。
5. 智能識別與行為分析演算法通過智能圖像處理，識別不同環境中監控物體的行為，如拌線、入侵、滯留和徘徊等。
6. 該演算法能夠連續追蹤移動或靜止物體，並具備焰火煙中鍵虧霧檢測等功能。
7. 想了解更多前沿智能識別與行為分析演算法技術，可以咨詢北京中電興發科技有限公司。

④ 基於大數據的圖書館個性化服務讀者行為分析方法和策略

1. 基於大數據的圖書館個性化服務讀者行為分析方法與步驟

基於大數據的圖書館個性化服務讀者行為分析，是指圖書館基於事件存儲大資料庫數據的支持，通過對用戶海量數據進行採集、過濾、分析和定義，從中發現讀者行為數據中蘊含的行為關系、用戶需求和知識，是對讀者的行為進行分析、判定、定義和匹配的過程，也是圖書館掌握讀者閱讀習慣和發現服務需求，提高個性化服務精確性和用戶滿意度的關鍵，讀者行為分析與判定流程見圖2-2。

讀者行為分析過程可分為用戶行為事件採集、用戶行為事件的存儲、用戶行為事件初步過濾、用戶行為定義、用戶行為分析與判定、用戶行為匹配、用戶行為存儲大資料庫的更新、行為分析與判定過程的完善8部分內容。在用戶行為事件分析、判定前，圖書館應全面、規范地採集讀者行為數據，並對數據進行科學分類、綜合分析、行為定義和人工匹配，構建具備海量存儲、高效管理和查詢功能的用戶行為事件存儲大資料庫。

當圖書館完成對用戶行為數據的採集後，首先，應依據對用戶行為的分類和管理員經驗，對用戶行為數據進行價值過濾和人工篩選，以提高行為數據的價值密度和可用性。其次，對用戶行為發生的時間、地點、方式、作用對象和結果進行定義，採用高效演算法對存儲於用戶行為事件大資料庫中的資源進行分析、判定，並對用戶行為的類型進行詳細定義。再次，應將已定義的用戶行為和用戶行為存儲大資料庫中的數據進行比對，進一步完善、規范用戶行為存儲大資料庫的資源。同時，利用用戶行為存儲大資料庫資源，對用戶行為分析與判定的規則實施反饋，完成對用戶行為分析、判定規則的動態修改與完善。最後，圖書館可依據讀者行為分析與判定的結果，明確讀者閱讀需求及其變化趨勢，為讀者提供個性化的閱讀推送式服務。

圖2-2 圖書館讀者行為分析與判定流程圖

個性化服務是一個不斷完善的過程，多次經過行為模擬和分析反復校準才能讓個性化服務盡可能貼近每一個用戶。如通過記錄用戶訪問某些專業內容來判斷為用戶推薦的相關內容或深度內容是否精準，就需要不斷地積累用戶在某專業內容上的行為記錄，記錄次數越多，記錄越精細，在下一次為用戶做個性化推薦時的精準度就越高。所以個性化服務所需的數據分析系統包括採集與感知都是循環起效的，這是一個閉環上升的垂直優化體系。

2.基於大數據的圖書館個性化服務讀者行為分析策略

（1）發現讀者需求及變化趨勢。大數據背景下，圖書館可通過監控設備、感測器網路和其他讀者行為採集設備，獲取讀者閱讀活動的服務內容與方式、閱讀終端與服務模式、閱讀社會關系組成、成員信息交流、論壇、博客、微博、微信朋友圈等社交網路上的思想表達、移動閱讀中讀者個體的行為路徑、感測器網路對讀者活動的記錄、服務系統的運行參數信息等數據，這些數據蘊含著巨大的社會和商業價值。因此，圖書館力圖採集讀者行為大數據，將讀者行為進行解析、描述和量化，最終實現對讀者服務需求、服務模式變化趨勢預測與控制。同時，圖書館應注重讀者行為數據分析的時效性，及時獲取讀者閱讀情緒和服務需求的變化數據，並將數據變化結果可視化表現出來，確保服務策略和內容隨著讀者個性化需求變化而動態調整。

（2）最大范圍的採集讀者行為數據。科學採集高價值讀者行為數據，是准確分析和預測讀者需求，提高讀者忠誠度和服務滿意度的關鍵。首先，圖書館應從讀者服務全局出發，收集讀者的行為數據，採集來自伺服器運行監控設備、感測器網路、用戶閱讀終端設備、系統運行日誌、讀者論壇與博客、讀者服務反饋系統、網頁cookies、搜索引擎、讀者閱讀行為監控設備的數據，盡量減少用戶行為數據採集的盲點，提高數據的完整性、精確性、及時性和有效性。其次，所採集的數據應具有海量和實時性特點，依據讀者閱讀需求對讀者行為分析的內容，選取數據和應用對象進行調整，避免讀者行為分析過程中可能會對讀者服務產生的消極影響，最終實現從理解讀者閱讀行為到掌握讀者閱讀需求的轉變。再次，圖書館應與第三方服務商合作，以服務協作和大數據資源共享的方式，努力拓展讀者行為數據採集的廣度和深度，在實現以讀者為中心的讀者行為數據選擇、過濾、共享和互補前提下，提高數據應用分析和增強數據的可用性。

（3）保證讀者行為數據的安全性和可用性。讀者行為數據具有海量、全面、高價值和實時性的特點，圖書館應加強對讀者行為數據的安全性和可用性管理，保證用戶保密信息和隱私數據的安全。但是，移動終端工作模式和使用環境的不確定性，嚴重影響了圖書館大數據閱讀服務的安全性，因此，必須加強閱讀終端的安全性管理。首先，圖書館應依據閱讀終端的安全設計標准及其移動性、開放性，以及閱讀終端與讀者閱讀行為的關聯性，為不同類型的閱讀終端劃分相應安全度，並通過嚴格限制閱讀終端的使用對象、安全模式、應用環境和通信方式來保證設備安全。其次，應將讀者行為數據劃分為用戶隱私數據、讀者特徵數據、行為日誌數據和公開數據四個安全等級，執行相應的安全存儲、管理和使用策略，並依據用戶行為數據生命周期發展規律，加強數據收集、存儲、使用、轉移和刪除五個環節的安全管理。再次，應堅持讀者需求精確感知、行為關系全面挖掘、服務模式發展准確預測和讀者行為科學分析的原則，實現讀者行為數據的良性監控和採集，避免採集與讀者閱讀服務保障無關的個人隱私行為數據。

（4）重點突出讀者閱讀行為數據挖掘的知識關聯分析。知識關聯分析就是從海量數據中發現存在於大量數據集中的關聯性或相關性，從而描述了一個事物中某些屬性同時出現的規律和模式，通過讀者閱讀行為數據的知識關聯分析，發現讀者不同行為之間的聯系，以及讀者的閱讀習慣和服務需求，是圖書館以讀者需求為中心制定服務策略的前提。圖書館應在三維空間開展讀者閱讀行為數據的交叉關聯分析，所涉及的主要內容包括讀者閱讀活動頻率、閱讀的時間與地點、閱讀內容分布規律、閱讀習慣和愛好、閱讀關鍵詞關聯度、閱讀社會關系交集、熱點內容的關注度等。同時，行為數據的選擇要堅持以服務保障為中心和高價值的原則，特別加強對讀者閱讀活動的熱點內容、主要閱讀模式和個性化服務需求反饋行為數據之間的關聯分析。此外，基於讀者閱讀行為數據挖掘的知識關聯分析，應加強對讀者閱讀行為的跟蹤和監控，在加強對讀者顯性行為特徵數據監控的同時，還應突出利用顯性行為數據挖掘，而獲得隱性行為信息。對讀者閱讀需求、閱讀熱點、閱讀行為關聯性等進行關聯分析，增強讀者行為知識關聯分析的廣度、深度和有效性。