session分割

精通推荐算法28:行为序列建模之DSIN— 基于Session建模用户行为序列 阿里巴巴研究人员发现,用户行为序列是基于Session的。Session内兴趣相似且集中,Session间则兴趣差异较大。Session按照时间间隔来划分,比如 30分钟。如图511所示为真实场景下的多个用户行为Session。图中展示了三个Session,每张图片代表用户的一次商品点击行为,图片下的数字代表该点击行为与用户第一次点击之间的时间间隔,单位为秒。很容易发现,同一Session内用户兴趣高度集中,而不同Session间则兴趣较为不同。 阅读详情

相同用户如果一个sessionid的连续访问记录前一条与后一条的时间超过30分钟,那么我们要分成两条

step1:group by guiid,sessionid

guid  用户idsessionid  会话idtime 访问时间
u1s1t1
u1s1t2
u1s1t3
u1s1t4
u1s1t5
u1s1t6
u1s1t7

step1:lag_over,下移一行求时间差,打上标记

为什么不lead_over呢,因为lag_over 会导致第一个会话无法求差,lead_over会导致最后一个会话无法求差,而第一个session肯定是不许要分割的,但最后一个不一定,所以lag_over

guid

用户id

sessionid

会话id

time

时间

last_time

上次时间

interval_time

间隔时间(假设)

flag

超时标加

u1s1t10

0

u1s1t2t1100
u1s1t3t2200
u1s1t4t3351
u1s1t5t4100
u1s1t6t5501
u1s1t7t6100

step2: sum_over 累计求和flag,sum_flag就是我们新的session分割区间

guid

用户id

sessionid

会话id

time

时间

last_time

上次时间

interval_time

间隔时间(假设)

flag

超时标记

sum_
flag
u1s1t10

0

0
u1s1t2t11000
u1s1t3t22000
u1s1t4t33511
u1s1t5t41001
u1s1t6t55012
u1s1t7t61002

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