用户留存分析方法、装置、电子设备和存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113626705A(43)申请公布日2021.11.09(21)申请号202110915583.0(22)申请日2021.08.10(71)申请人广州虎牙科技有限公司地址511495广东省广州市番禺区钟村街（汉溪商业中心）泽溪街13号1301(72)发明人陈友洋(74)专利代理机构北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙)11463代理人张欣欣(51)Int.Cl.G06F16/9535(2019.01)权利要求书2页说明书9页附图4页(54)发明名称用户留存分析方法、装置、电子设备和存储介质(57)摘要本发明涉及数据分析技术领域，提供一种用户留存分析方法、装置、电子设备和存储介质。通过根据第一用户组的行为特征集，得到第一用户组具有特定行为特征的第一预测值集；然后基于第一预测值集，获取到第二用户组，第二用户组具有特定行为特征的第二预测值集与第一预测值集相差预设范围；最后根据第一用户组的第一留存率和第二用户组的第二留存率，得到特定行为特征与留存率的关系。从而通过设定第一预测值集与第二预测值集的条件，使第一用户组和第二用户具有关联关系。实现了对用户留存率的分析，避免了选择性偏差产生的影响，从而获取到准确的结果，有益于分析出关键的影响因素。CN113626705ACN113626705A权利要求书1/2页1.一种用户留存分析方法，其特征在于，所述方法包括：根据第一用户组的行为特征集，得到所述第一用户组具有特定行为特征的第一预测值集；根据所述第一预测值集，获取到第二用户组；所述第二用户组具有所述特定行为特征的第二预测值集与所述第一预测值集相差预设范围；根据所述第一用户组的第一留存率和所述第二用户组的第二留存率，得到所述特定行为特征与留存率的关系。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一用户组包括多个第一用户，所述第一用户组的行为特征集包括每个所述第一用户的行为特征；所述根据第一用户组的行为特征集，得到所述第一用户组具有特定行为特征的第一预测值集的步骤，包括：根据每个所述第一用户的行为特征和预测模型，得到每个所述第一用户具有所述特定行为特征的第一估计值；根据全部第一估计值，得到所述第一预测值集。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一预测值集包括多个第一预测值；所述根据所述第一预测值集，获取到第二用户组的步骤，包括：获取多个待定用户的行为特征；根据每个所述待定用户的行为特征和所述预测模型，得到每个所述待定用户具有所述特定行为特征的第二预估值；从所述多个待定用户中确定出多个目标用户；每个所述目标用户的第二估计值均与一个所述第一预测值相差预设范围；所述第二用户组包括全部目标用户。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一用户组的第一留存率和所述第二用户组的第二留存率，得到所述特定行为特征与留存率的关系的步骤，包括：根据所述第一用户组的第一留存率和所述第二用户组的第二留存率，得到留存率差值；根据所述预设范围和所述留存率差值，得到所述特征行为特征与所述留存率的关系。5.一种用户留存分析装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于根据第一用户组的行为特征集，得到所述第一用户组具有特定行为特征的第一预测值集；确定模块，用于根据所述第一预测值集，获取到第二用户组；所述第一预测值集与所述第二用户组具有所述特定行为特征的第二预测值集相差预设范围；分析模块，用于根据所述第一用户组的第一留存率和所述第二用户组的第二留存率，得到所述特定行为特征与留存率的关系。6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第一用户组包括多个第一用户，所述第一用户组的行为特征集包括每个所述第一用户的行为特征；所述获取模块具有用于：根据每个所述第一用户的行为特征和预测模型，得到每个所述第一用户具有所述特定行为特征的第一估计值；根据全部第一估计值，得到所述第一预测值集。7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一预测值集包括多个第一预测值；2CN113626705A权利要求书2/2页所述确定模块具体用于：获取多个待定用户的行为特征；根据每个所述待定用户的行为特征和所述预测模型，得到每个所述待定用户具有所述特定行为特征的第二预估值；从所述多个待定用户中确定出多个目标用户；每个所述目标用户的第二估计值均与一个所述第一预测值相差预设范围；所述第二用户组包括全部目标用户。8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述分析模块具体用于：根据所述第一用户组的第一留存率和所述第二用户组的第二留存率，得到留存率差值；根据所述预设范围和所述留存率差值，得到所述特征行为特征与所述留存率的关系。9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执