(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211028188.1 (22)申请日 2022.08.25 (71)申请人 南京云柜网络科技有限公司 地址 210000 江苏省南京市雨 花台区凤台 南路138号3楼3 01室 (72)发明人 王彪　张友平　 (74)专利代理 机构 成都顶峰专利事务所(普通 合伙) 51224 专利代理师 王袁辉 (51)Int.Cl. G06F 16/22(2019.01) G06F 16/2458(2019.01) G06F 16/248(2019.01) G06F 16/27(2019.01) G06F 16/2453(2019.01)G06F 16/9535(2019.01) G06F 40/289(2020.01) G06F 40/216(2020.01) G06Q 10/08(2012.01) G06Q 30/06(2012.01) (54)发明名称 快递用户的行为分析方法、 装置、 电子设备 及存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种快递用户的行为分析方 法、 装置、 电子设备及存储介质， 一方面， 本发明 基于Hbase数据库和kudu数据库， 能够长期持久 的存储海量的快递数据和快递业务画 像， 且能够 实时响应对用户行为分析的查询请求， 具有较高 的可靠性， 同时， 还可以在业务量增加时快速扩 容， 具有良好的扩展性； 另一方面， 本发 明能够基 于用户的业务行为数据， 来生 成各个用户的快递 业务画像， 同时， 在接收到 行为分析请求时， 可读 取Hbase数据库的业务行为数据， 并生成行为统 计数据， 由此， 结合用户的快递业务画 像， 可实现 用户快递行为的分析， 得知用户的快递需求， 从 而能够为快递行业进行个性化服务提供数据支 撑。 权利要求书4页 说明书18页 附图4页 CN 115269610 A 2022.11.01 CN 115269610 A 1.一种快递用户的行为分析 方法， 其特 征在于， 包括： 获取各个用户在快递业务端进行业务操作时产生的业务行为数据， 并将所述各个用户 的业务行为数据存 储至Hbase数据库； 获取预设时间段内， 各个用户的每条业务行为数据对应的快递订单数据， 以作为各个 用户的行为分析 数据； 对所述各个用户的行为分析数据进行关键信 息提取处理， 以基于提取的关键信 息得到 所述各个用户的快递 业务数据； 基于各个用户的快递 业务数据， 生成所述各个用户的快递 业务标签； 根据各个用户的快递业务标签， 构建各个用户的快递业务画像， 并将各个用户的快递 业务画像存 储至kudu数据库中； 接收行为分析请求， 以基于所述行为分析请求， 在所述kudu数据库中， 匹配出目标用户 的快递业务画像， 以及在所述Hbase数据库中， 匹配出所述目标用户的业务行为数据， 其中， 所述目标用户为所述行为分析请求中待行为分析的用户； 基于所述目标用户的业 务行为数据， 生成所述目标用户的行为统计数据； 将所述目标用户的快递业务画像和行为统计数据进行可视化展示， 以完成对所述目标 用户的快递行为分析。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对所述各个用户的行为分析数据进行关键信 息提取处 理， 以基于提取的关键信息得到所述各个用户的快递 业务数据， 包括： 对于所述各个用户的每条行为分析数据， 对每条行为分析数据进行分词处理， 得到各 个用户的每条 行为分析 数据的分词集； 计算各个用户的每个分词集中各个词语的重要度因子值， 其中， 任一词语的重要度因 子值包括该任一词语的词频值、 词长值以及词性 值； 基于各个用户的每个分词集中各个词语的重要度因子值， 计算得到各个用户的每个分 词集中各个词语的权 重值； 根据各个用户的每个分词集中各个词语的权重值， 得到各个用户的每条行为分析数据 对应的第一关键词集； 基于各个用户的每条行为分析数据对应的第 一关键词集， 对各个用户的每条行为分析 数据进行词语组合， 得到各个用户的每条 行为分析 数据对应的第二关键词集； 合并各个用户的每条行为分析数据对应的第 一关键词集以及第 二关键词集， 得到各个 用户的每条 行为分析 数据的实际关键词集； 剔除各个用户的每个实际关键词集中的重复关键词， 以基于每个实际关键词集中剩余 的关键词， 得到各个用户的快递 业务数据。 3.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 基于各个用户的每条行为分析数据对应的第 一关键词集， 对各个用户的每条行为分析数据进行词语组合， 得到各个用户的每条行为分 析数据对应的第二关键词集， 包括： 对于任一用户的任一行为分析数据， 判断所述任一行为分析数据对应分词集中的第i 个词语是否属于所述第一关键词集， 其中， i从1开始； 若是， 判断第i ‑1个词语是否满足第一预设条件， 其中， 所述第一预设条件为第i ‑1个词 语存在于所述任一行为分析 数据对应的分词集中， 且不属于所述第一关键词集；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115269610 A 2若是， 则依次合并所述第i ‑1个词语与所述第i个词语， 得到第一组合词， 并判断所述第 一组合词是否符合词语组合 规则； 若所述第一组合词符合词语组合规则， 则将所述第一组合词作为第二候选关键词， 且 所述第二 候选关键词的权 重值为所述第i个词语的权 重值； 判断第i+1个词语是否满足第二预设条件， 其中， 所述第二预设条件为第i+1个词语存 在于所述任一行为分析 数据对应的分词集中， 且属于所述第一关键词集； 若满足所述第二预设条件， 则依次合并所述第i个词语与所述第i+1个词语， 得到第二 组合词， 并判断所述第二组合词是否符合所述词语组合 规则； 若所述第二组合词符合所述词语组合规则， 则将所述第 二组合词也作为第 二候选关键 词， 且第二组合词对应的第二候选 关键词的权重值为第i个词语与第i+1个词语的权重值之 和； 将i自加1， 并重新判断第i个词语是否在所述第一关键词集中， 以在i大于n时， 得到第 二候选关键词集， 其中， n 为所述任一行为分析 数据对应分词集中词语的总个数； 对所述第二候选关键词集进行关键词筛选， 筛选出存在子集关系的第二候选关键词， 并提取出作为子集的第二 候选关键词； 利用作为子集的第 二候选关键词以及筛选后的第 二候选关键词集， 组成所述任一用户 的任一行为分析 数据的第二关键词集。 4.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 若所述第 i个词语不属于所述第 一关键词集， 则所述方法还 包括： 判断所述第i ‑1个词语和所述第i+1个词语是否均属于所述第一关键词集， 且均存在于 任一行为分析 数据对应的分词集中； 若是， 则依次合并第i ‑1个词语、 第i个词语以及第i+1个词语， 得到第三组合词； 判断所述第三组合词是否符合所述词语组合 规则； 若是， 则将所述第三组合词也作为第 二候选关键词， 其中， 第三组合词对应的第 二候选 关键词的权 重值为第i‑1个词语与第i+1个词语的权 重值之和； 将i自加1， 并重新判断第i个词语是否在所述第一关键词集中， 以在i大于n时， 得到第 二候选关键词集， 其中， n 为所述任一行为分析 数据对应分词集中词语的总个数。 5.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 若所述第i ‑1个词语存在于所述任一行为分 析数据对应的分词集中， 且属于所述第一关键词集， 则所述方法还 包括： 判断所述第i+1个词语是否满足所述第二预设条件； 若是， 则依次合并第i ‑1个词语、 第i个词语以及第i+1个词语， 得到第四组合词； 判断所述第四组合词是否符合词语组合 规则； 若是， 则将所述第四组合词也作为第 二候选关键词， 其中， 第四组合词对应的第 二候选 关键词的权 重值为第i个词语与第i+1个词语的权 重值之和； 将i自加1， 并重新判断第i个词语是否在所述第一关键词集中， 以在i大于n时， 得到第 二候选关键词集， 其中， n 为所述任一行为分析 数据对应分词集中词语的总个数。 6.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 基于各个用户的快递业务数据， 生成所述各 个用户的快递 业务标签， 包括： 基于各个用户的快递业务数据， 得到各个用户的寄件业务数据以及 收件业务数据， 其权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115269610 A 3