【摘要】：泛娛樂是現(xiàn)階段互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的重要特征之一,移動互聯(lián)網(wǎng)泛娛樂化的趨勢,激活了用戶固有的、旺盛的娛樂社交需求。用戶在產(chǎn)品使用過程中產(chǎn)生了大量日志,包含了一切行為的時間、地點、內(nèi)容、互動、消費等信息,企業(yè)如何充分利用用戶在其產(chǎn)品上留下的海量日志,運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對用戶進行深刻洞察,挖掘用戶屬性,揣摩用戶的喜好,提取出對企業(yè)有價值的信息,以實現(xiàn)平臺效益的最大化,也成為了工業(yè)界和學(xué)術(shù)界一個熱點研究話題。帶有時序信息的行為日志,又稱為行為路徑,蘊含了用戶跳轉(zhuǎn)習(xí)慣、路徑偏好等有價值的信息,為了引導(dǎo)用戶持續(xù)深入體驗產(chǎn)品的價值,最大限度的激發(fā)用戶興趣,互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)普遍采用用戶行為路徑分析方法,該方法又可以稱為行為序列模式挖掘,是一種將序列挖掘技術(shù)與用戶行為路徑相結(jié)合,探索行為規(guī)律,發(fā)現(xiàn)興趣模式,從而獲知產(chǎn)品使用情況,找到優(yōu)化方向的分析方法。本文積極探索了行為序列模式識別技術(shù)在用戶興趣發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用,從挖掘偏好路徑、提取關(guān)鍵功能點、分析低活躍用戶特征三個角度,構(gòu)建了一個多層次用戶興趣分析體系,并以某泛娛樂平臺的用戶真實行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過實驗,論證了該體系的可行性,具體工作如下。首先提出了有效行為和有效序列的概念,并據(jù)此完成了數(shù)據(jù)清洗和整理,形成了供后續(xù)分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),然后從序列長度、行為種類等角度進行了基本的數(shù)據(jù)探索和特征分析。其次,基于隱馬爾可夫模型的參數(shù)估計問題,設(shè)計實驗,進行了用戶興趣模式的挖掘。實驗根據(jù)序列長度將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行了分組,并且為了保證模型科學(xué)訓(xùn)練,不被分布差異過大的數(shù)據(jù)所誤導(dǎo),本文還提出了針對性的分層采樣方案。在結(jié)果評估階段,基于已知行為所屬場景天然屬于隱藏狀態(tài)的事實,設(shè)計出了隱藏狀態(tài)準(zhǔn)確率的指標(biāo),利用該指標(biāo)挑選出了較優(yōu)模型,進而模擬出最可能的行為路徑,從這些模擬的路徑中發(fā)現(xiàn)出了用戶的路徑偏好規(guī)律,并說明了這些模擬序列在興趣發(fā)現(xiàn)中的實際指導(dǎo)意義。然后,為了解決泛娛樂平臺中重要功能的發(fā)現(xiàn)問題,本文基于數(shù)學(xué)領(lǐng)域中圖論的思想,提出了以行為為節(jié)點,以行為的跳轉(zhuǎn)關(guān)系為邊構(gòu)建圖的方案,將問題抽象成為圖論中的關(guān)鍵節(jié)點發(fā)現(xiàn)問題。在關(guān)鍵節(jié)點發(fā)現(xiàn)的方案中,選用了三種從不同角度刻畫節(jié)點重要性的指標(biāo)。在實驗分析階段,利用不同序列長度的分組數(shù)據(jù),分別進行了圖形的構(gòu)建和關(guān)鍵節(jié)點的發(fā)現(xiàn),并在每個指標(biāo)下得出了頭部的結(jié)果,通過對比不同組別和不同指標(biāo)的結(jié)果,給出了對系統(tǒng)起到重要作用的功能,并針對這個結(jié)果對產(chǎn)品提出了優(yōu)化建議,證明了該場景下圖模型的可行性。最后,聚焦于泛娛樂生態(tài)促活問題,設(shè)計了對比實驗,將平臺的低活躍用戶和高活躍用戶的行為序列進行對比,以高活躍的數(shù)據(jù)指標(biāo)作為參考,觀察指標(biāo)為界面跳出率和界面退出率,提出了用于衡量兩組數(shù)據(jù)差異度的指標(biāo)比例差值。針對跳出率和退出率,選取比例差值大于閾值的行為界面作為實驗結(jié)果。然后從實際業(yè)務(wù)出發(fā),解釋了這些界面對用戶流失造成了哪些具體的影響,并給出了優(yōu)化方案,最后還提出了其他針對性的的促活建議。
【學(xué)位授予單位】：對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP393.09;O211.61
【圖文】：

第 1 章 引言1.1 研究背景隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展和大眾對娛樂的需求日趨多元化，手機 App領(lǐng)域涌現(xiàn)出了很多綜合性泛娛樂平臺，它們集游戲、視頻、社交、電商等功能為一體，旨在打造一個內(nèi)容多樣，用戶粘性較高的大生態(tài)�？梢哉f，泛娛樂是現(xiàn)階段互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的重要特征之一，圖 1.1 是易觀(一家中國大數(shù)據(jù)公司)在《2018網(wǎng)絡(luò)社交泛娛樂化新趨勢專題分析》中關(guān)于泛娛樂影響力的數(shù)據(jù)展示，可以看到，社交、視頻等泛娛樂應(yīng)用相較于其他應(yīng)用，明顯具有更多的活躍用戶，且在最受歡迎的社交網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，單 2 月用戶使用時長就超過了 300 億小時。說明整個移動互聯(lián)網(wǎng)泛娛樂化趨勢，確實是激活了用戶固有的、旺盛的娛樂社交需求。

作為后續(xù)研究內(nèi)容的基礎(chǔ)，介紹論文研究數(shù)據(jù)基于真實的用戶數(shù)據(jù)，說明了日志采集手段，序列的建立方式，解釋了各字段含義，并對數(shù)據(jù)進行了探索，分析了關(guān)鍵特征的分布。第三章，用戶興趣模式發(fā)現(xiàn)，主要介紹了用戶行為序列分析模型 HMM，說明其基本理論及優(yōu)化算法，之后進行了實驗，訓(xùn)練出最佳模型，并推演出了有意義的行為序列。用結(jié)果驗證了該模型在興趣模式發(fā)現(xiàn)中的可行性和有效性。第四章，關(guān)鍵功能點提取，主要介紹了圖論領(lǐng)域的相關(guān)理論，定義了節(jié)點發(fā)現(xiàn)指標(biāo)，之后進行了分組實驗，從結(jié)果對比中，提煉出了關(guān)鍵行為節(jié)點，驗證了圖論在行為節(jié)點發(fā)現(xiàn)中的可行性及有效性，并依據(jù)實驗結(jié)果給出了節(jié)點優(yōu)化建議。第五章，用戶促活問題探討，針對活躍度較低的用戶，定義關(guān)鍵指標(biāo)，比較其與高活躍用戶差異較大的地方，并進行了實驗分析，依據(jù)實驗結(jié)果提出了有針對性的用戶促活方案。第六章，對全文工作進行了總結(jié)，指出了本文的一些不足之處，并對未來工作進行了展望。

圖 2.1 序列長度分布2.3.2 行為種類分布序列是由行為構(gòu)成的，行為種類分布的意思是，對于某種行為，它出現(xiàn)在了多少條序列中，包含它的的序列數(shù)量越多，就代表它被訪問的越普遍，越高頻。圖 2.2 比較了包含不同行為種類的序列數(shù)，從中可以看出<看他人資料，發(fā)個人消息，看他人動態(tài)，動態(tài)詳情>屬于高頻高覆蓋的幾種行為，大部分的序列都包含這些行為，而包含其他的行為的序列數(shù)量相對較少，為了使研究能覆蓋到全部的行為，后續(xù)的研究過程要注意這個特點。

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本文編號：2786168