背景
在互联网产品中，用户行为分析，通常是指通过统计、分析用户在产品上的各种行为事件，挖掘、发现出有用的信息，为产品的设计，运营策略提供有意义的依据。
通常，用户行为分析包含以下流程：数据埋点->数据采集->数据清洗->数据展现
在闲鱼中，我们有海量用户埋点数据，这些数据信息量丰富，但是却很少有效地利用起来：
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利用率低：埋点数据量大并且非常杂乱，通常都只是某个特定场景下，会统计某些特定埋点数据
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数据太“原始”：通常埋点都是某个页面曝光、某个点击事件等等，这些事件维度“低”，单用这些埋点不能表达某些“高纬”的事件，比如“点击搜索框->输入文字->进入搜索结果页->点击搜索结果”为一次完整搜索商品行为。
那么针对这些原始埋点，我们是否能够通过算法处理，抽象出更高纬的用户行为数据，并且利用这些数据，挖掘出有用的信息呢？
本文我们将分享闲鱼在用户行为分析中，利用“序列模式挖掘”所做的的一些尝试和应用。
什么是用户行为
一般我们将用户行为定义为：由一系列的行为事件所串联成的序列。这个定义在不同的“粒度”上有不同的解释，比如粗粒度上来看，“搜索商品”->"聊天“->“下单”为一个用户行为，其中“搜索商品”是一个行为事件。
但是从细粒度上来看，“搜索商品”包含了多个更小的事件，比如“点击搜索框->输入文本->点击搜索按钮->查看搜索结果”等，从细粒度上这几个事件同样可以定义为行为事件，此时“搜索商品”就变成了一个用户行为。
因此，分析用户行为，要先看我们从哪个维度上进行分析。
在这篇文章，我们将行为事件定义为“页面跳转”和“按钮点击”两类事件，而用户行为则是“多个行为事件”根据时间顺序串联起来的序列。对应到到数据形式上，每一个“页面跳转”都对应一个埋点，每一个“按钮点击”也都对应一个埋点。
因此，用户行为分析，实际上也就变成了：埋点序列分析。
什么是序列模式挖掘
序列模式挖掘，是数据挖掘里关联分析算法的一种，用直白的话来理解，就是：
从大量的序列数据中，挖掘出频繁出现的“子序列”。
以我们埋点数据为例，用户产生的埋点数据，根据时间排列可以得到一串埋点序列（上图中埋点1到埋点7）, 而序列模式挖掘的作用，就是可以从大量用户的埋点序列中，找到其中隐藏着的模式：
埋点2->埋点4->埋点7（即大量用户都出现了“埋点2->埋点4->埋点7”这种行为模式，中间可能有其它埋点）。
利用序列模式挖掘，我们可以从用户埋点数据中，发现一些可能有价值的用户行为模式。
发现未知行为
利用序列模式挖掘，可以“归纳”和“总结”人群的行为共性，那么如果我们先根据行为数据对人群进行无监督聚类，然后再对聚类出的人群进行行为序列模式挖掘，就可以“归纳”出该人群的“行为特点”。
行为聚类的流程大致如下，有兴趣的朋友可以查阅相关资料，这里不再展开：
这里无监督聚类可以根据人群内在的行为特性，得到不同人群。因为没有事先进行行为定义，因此可以发现一些以前未知的人群，但是同时也产生了一个弊端，就是聚类结果可解释性差，聚类出的人群为什么被聚到一起不得而知。
而行为序列挖掘恰恰可以“解释”一个人群的公共行为序列，因此结合聚类和序列模式挖掘，既可以发现不同的人群，又可以解释这些人群被分类的“原因”。
案例：发现未知“黑产”人群
用上述方案，我们对闲鱼的用户埋点进行分析，发现聚类出的人群里，有一个人群的行为序列是:
“商品搜索结果页->打开某个商品->点击聊天->发送文件->返回商品搜索结果页->打开某个商品->点击聊天->发送文件”
抽样查看这群人发送的文件发现，全部都是广告视频，也就是说，这些都是黑产账号，不断的在发送广告视频给别的用户，而这些黑产行为，是我们原先“未知”的（不需要提前知道这种行为的存在）。
这种方式相比原来的“补漏”型黑产防控有以下优势：
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没有经验预设，可以快速从数据中发现新型的黑产行为模式，而不必等到大面积用户反馈以后做补漏。
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算法抽象出来的行为模式相比人工“总结”会更加准确。（原来的防控大多数是根据用户反馈，然后人工观察这些人的行为，并用规则去识别匹配这些行为）
发现更多同类人群
假设我们已有一个特定人群样本（比如一批黑产账号），那么如何通过这批小样本，去找到更大的一批同类样本呢？
我们可以通过序列模式挖掘，挖掘出这些人群行为的序列模式，然后再用这些序列模式匹配所有人群，这样就可以得到一个更大范围的，满足这个行为模式的人群。
案例：发现更多骚扰用户的“黑产”账号
在闲鱼中，针对黑产的防控，有很多已有的成熟方案，这些方案会输出很多黑产人群。
其中一个人群，是将广告放在个人简介里，然后头像换成带有“看我简介”文字的图片，最后不断发送表情给别的用户，吸引用户去看简介里的广告。
这个人群是根据原来的策略产出的，平均每天能够发现大约 1800 个左右的黑产账号。
我们利用上述方案，挖掘这个人群的公共行为：
“搜索商品-点击商品-发起聊天-发送消息-点击个人主页-关注用户”
通过这个行为模式，我们再去匹配了所有用户，得到了更大的一个人群。这些人群经过验证，都是黑产账号。
经过交叉比对和人工验证，用行为模式匹配的方式：
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比原来的策略多产生了 57% 的黑产账号。
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产出的黑产账号准确率达到 99%
提供更多数据视角
通过挖掘所有用户的公共行为序列，我们可以得到一个行为序列表，有了这个表，我们就可以通过统计每个用户发生这些行为数据的次数，得到一份全新的数据，即“用户行为次数表”。这样，我们可以从不同行为的次数这个视角上，挖掘更多信息。
（挖掘出的行为表，因为行为组合的多样性，所以会有很多实际意义上重复的行为序列，可以用 PCA 主成分分析法来过滤掉重复的行为序列）
比如，可以比对不同用户群，在这些行为次数上的差异（一个id为一个行为序列，如 4633）：
当然，这种这样的数据还需要进一步挖掘才能得到实际可利用的信息，针对不同业务和问题，也有不同的利用方式，这里我们也还只是一个思路，我们也在继续尝试，希望能从这个新的数据视角挖掘到对业务有用的信息。
更多思考
当然，上述只是分享了我们利用序列模式挖掘在用户行为分析上的尝试，除了这些方法，还有更多可以应用的场景。
比如除了上述这些较大粒度的用户行为分析，序列模式挖掘还可以用在更小粒度的场景上。比如分析单个页面内，用户行为是否有一些特定的模式(此时的行为可以定义为更细致的操作，如点击、滑动，长按等)，从而进一步帮助优化用户体验，发现异常等。
对于用户行为分析和序列模式挖掘，本文的案例只是冰山一角，希望这里能够起到抛砖引玉的作用。
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