本发明涉及变电站，特别涉及一种用户行为分析方法。
背景技术：
1、随着互联网和移动应用的快速发展，用户对网站和应用的响应速度和交互体验的要求越来越高。用户不仅期望页面能够在几秒钟内加载完毕，还期望在使用过程中能够享受到流畅、无延迟的操作体验。这种高期望值给开发者带来了巨大的压力，迫使他们不断寻找更高效的性能优化方法。然而，传统的页面性能监控方法通常过于简单，难以全面捕捉用户行为的复杂性和页面性能的动态变化，因而无法提供有效的决策支持和性能优化方案。
2、传统的页面性能监控方法主要依赖于基本的统计数据，如页面加载时间、资源加载时间等。这些方法通常只是简单地记录和分析页面的加载时间、白屏时间、资源请求时间等基本性能指标，虽然能够提供一些基本的性能状况，但缺乏对用户行为模式和页面性能时间序列特征的深入分析。这些简单的统计数据无法反映用户在不同交互场景下的真实体验，也无法捕捉页面性能随时间变化的动态特征。
3、此外，传统方法往往忽略了用户行为的多样性和复杂性。用户在使用网站或应用时，可能会进行各种各样的操作，如点击按钮、滚动页面、输入文本等，这些操作都会对页面性能产生影响。然而，传统方法通常只关注单一的性能指标，而未能综合考虑用户的整体行为模式和这些操作对性能的综合影响。
4、这种局限性导致传统性能监控方法在面对复杂的用户行为和动态的页面性能变化时，难以提供准确、全面的性能评估和优化建议。开发者往往只能依靠经验和直觉进行性能优化，缺乏科学的数据支持和精确的优化方向，最终导致优化效果不理想，用户体验提升有限。
5、为此，本发明提出一种用户行为分析方法。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明实施例希望提供一种用户行为分析方法，包括序列模型和时序模型，通过如下步骤实现：
2、s1，数据准备：收集用户在网站或应用上的行为数据和页面性能数据；
3、s2，序列模型构建：使用rnn模型来对用户行为序列进行建模；
4、s3，时序模型构建：使用arima模型来对页面性能数据进行建模；
5、s4，引入rnn模型到arima模型中，将已构建的时序模型引入序列模型中，将页面性能数据作为序列模型的一个输入，与用户行为数据一同进行分析；
6、s5，使用训练好的模型参数对未来时间点的优化方案和优化成本进行预测，根据分析结果，利用所得的时域调整因子和因素，制定具体的优化方案；
7、s6，结合新的优化成本和优化方案，对arima模型和rnn模型进行调整，以产生关于性能瓶颈的更准确的分析结果。
8、可选的，在所述s1中收集用户在网站或应用上的行为数据的获取逻辑包括：
9、获取页面加载的开始时间和结束时间；
10、利用javascript事件监听器，捕捉用户在页面上的点击、滚动、输入等行为并记录每次交互的时间戳，并计算相应的响应时延
11、生成并记录用户唯一标识符(uuid)，通过cookie或localstorage存储在用户浏览器中，确保跨会话识别用户。
12、可选的，在所述s1中收集用户在网站或应用上的行为数据的获取逻辑包括：
13、获取每个资源的加载时间并记录每个资源的开始加载时间和结束加载时间；
14、获取首次绘制(fp)和首次内容绘制(fcp)的时间并记录页面首次绘制的时间点和首次内容绘制的时间点；
15、通过计算浏览器开始发起http请求时间和dom树完全构建完成时间之间的差值，得到页面白屏时间；
16、将收集到的用户行为数据和页面性能数据通过http请求上报到后端日志服务器；
17、在服务器端，创建日志库来存储上报的数据，记录用户行为数据和页面性能数据的原始日志；
18、计算特定时间段内的页面性能指标，如白屏时间平均值、资源加载时间平均值。
19、可选的，使用rnn模型来对用户行为序列进行建模的步骤为：
20、从用户行为日志中收集用户的操作序列数据并将用户操作转换为训练集和测试集；
21、使用训练集数据训练rnn模型，设置合适的批量大小和训练轮数并使用测试集数据评估模型的性能，计算模型的准确率、精确率、召回率等指标；
22、将训练好的rnn模型部署到生产环境中，实时获取用户行为数据，输入到rnn模型中进行预测；
23、根据预测结果，动态调整页面内容、推荐系统等，以优化用户体验。
24、可选的，使用arima模型来对页面性能数据进行建模的步骤为：
25、从网站或应用中收集关键性能指标并将数据存储在数据库中，按时间顺序记录，形成时间序列数据；
26、确定模型的差分次数、自回归项、移动平均项，并使用确定的差分次数、自回归项、移动平均项构建arima模型；
27、在训练集上进行模型预测，并与实际数据进行对比，评估模型的预测性能。
28、可选的，引入rnn模型到arima模型中，将已构建的时序模型引入序列模型中，将页面性能数据作为序列模型的一个输入，与用户行为数据一同进行分析的步骤为：
29、将用户行为数据与arima残差进行拼接，形成新的多维时间序列数据并将多维时间序列数据生成固定长度的子序列，适合rnn模型输入；
30、将训练好的arima-rnn混合模型部署到生产环境中，用于实时预测页面性能和用户行为；
31、定期获取新的页面性能数据和用户行为数据，输入到arima-rnn模型中进行预测，预测未来一段时间内的性能和行为；
32、根据新的页面性能数据和用户行为数据定期更新模型，进行重新训练和优化。
33、可选的，使用训练好的模型参数对未来时间点的优化方案和优化成本进行预测，根据分析结果，利用所得的时域调整因子和因素，制定具体的优化方案的步骤：
34、收集未来时间点的预期页面性能数据和预期用户行为数据并容易影响页面性能和用户行为的外部因素数据；
35、将未来时间点的预期数据输入到训练好的arima-rnn混合模型中获取未来时间点的页面性能指标和用户行为预测结果；
36、分析预测的页面加载时间、白屏时间、交互时延等指标，识别可能的性能瓶颈，根据分析结果，设定具体的优化目标，包括减少页面加载时间、降低白屏时间、提高交互速度并根据目标的影响和紧急程度，确定优化优先级；
37、根据预测的性能指标变化，确定需要调整的时间段，根据预测的性能指标变化，确定需要调整的时间段和相关因子。
38、可选的，结合新的优化成本和优化方案，对arima模型和rnn模型进行调整，以产生关于性能瓶颈的更准确的分析结果的步骤为：
39、记录和收集已实施的优化措施和对应的优化成本；将优化方案、优化成本、页面性能数据和用户行为数据进行整合，形成新的多维时间序列数据集；
40、将新的用户行为数据和arima模型的残差数据整合，生成新的序列数据；
41、将新的优化方案和用户行为数据输入更新后的模型中进行预测，并根据新的预测结果，调整需要优化的时间段和相关因子。
42、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
43、一、通过使用rnn模型对用户行为序列进行建模，可以深入理解用户的操作模式和行为特征，从而优化用户交互体验；采用arima模型对页面性能数据进行建模，能够准确捕捉页面性能的时间序列特征，识别潜在的性能瓶颈和变化趋势；将rnn模型引入到arima模型中，将页面性能数据作为序列模型的一个输入，与用户行为数据一同进行分析，能够实现对用户行为和页面性能的综合分析，提升模型的预测精度和实用性；利用训练好的模型参数对未来时间点的优化方案和优化成本进行预测，能够预见未来可能出现的性能问题和优化需求，提前制定和实施优化方案，避免潜在的性能瓶颈；根据分析结果，利用所得的时域调整因子和因素，制定具体的优化方案，确保优化措施的精准性和有效性。
44、二、本发明通过结合新的优化成本和优化方案，对arima模型和rnn模型进行调整，以产生关于性能瓶颈的更准确的分析结果，能够动态适应不断变化的用户行为和页面性能，持续优化用户体验和系统性能。
1.一种用户行为分析方法，包括序列模型和时序模型，其特征在于：通过如下步骤实现：
2.根据权利要求1所述的一种用户行为分析方法，其特征在于：在所述s1中收集用户在网站或应用上的行为数据的获取逻辑包括：
3.根据权利要求1所述的一种用户行为分析方法，其特征在于：在所述s1中收集用户在网站或应用上的行为数据的获取逻辑包括：
4.根据权利要求1所述的一种用户行为分析方法，其特征在于：使用rnn模型来对用户行为序列进行建模的步骤为：
5.根据权利要求1所述的一种用户行为分析方法，其特征在于：使用arima模型来对页面性能数据进行建模的步骤为：
6.根据权利要求1所述的一种用户行为分析方法，其特征在于：引入rnn模型到arima模型中，将已构建的时序模型引入序列模型中，将页面性能数据作为序列模型的一个输入，与用户行为数据一同进行分析的步骤为：
7.根据权利要求1所述的一种用户行为分析方法，其特征在于：使用训练好的模型参数对未来时间点的优化方案和优化成本进行预测，根据分析结果，利用所得的时域调整因子和因素，制定具体的优化方案的步骤：
8.根据权利要求1所述的一种用户行为分析方法，其特征在于：结合新的优化成本和优化方案，对arima模型和rnn模型进行调整，以产生关于性能瓶颈的更准确的分析结果的步骤为：
