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申请/专利权人：南京新贝金服科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于cookie的标签式AB测试方法，其特征在于，包括：步骤一，用户特征数据的采集；步骤二，标签参数策略的选择及配置；步骤三，获取用户特征标签写入cookie；步骤4，根据标签参数策略分流用户请求；步骤5，根据用户的分类结果，返回不同的请求响应。以达到基于标签式的用户特征转发更加具有目的性，网站能够决定哪部分用户优先体验新功能，并获得体验者相应的体验反馈的效果；本发明针对AB测试方法，进行了优化，通过灰度转发系统灵活配置标签参数策略来实现不同体验用户群体的切换。

主权项：1.一种基于cookie的标签式AB测试方法，其特征在于，包括:步骤1:用户特征数据的采集：收集应用存储的用户基础数据和业务功能页面的埋点数据构建标签数据，所述用户基础数据是指描述用户身份信息的数据；所述埋点数据是通过在功能页埋点获取的用户行为过程中产生的数据,所述用户行为包括点击行为、浏览行为、收藏行为、下单行为；提取应用用户数据库中的用户基础数据，按预设周期统计埋点数据形成周期行为数据，将用户基础数据和周期行为数据汇总为标签数据；按照预设标签归类所述标签数据，形成各标签对应的标签值；以标签值作为用户特征值标示各用户；步骤2：标签参数策略的选择及配置，具体流程包括：步骤2-1：获取预期用户数：获取预设的使用软件系统新内容的用户条件，根据用户条件指定的标签值，筛选用户特征标签值符合用户条件的用户并统计为预期用户数；步骤2-2：获取试用用户数：获取用户条件中标签值涵盖最多的标签作为试用标签，其他标签作为固定标签；在保证固定标签及对应标签值不变的情况下，遍历试用标签的每一个标签值，将试用标签的每一个标签值与所有固定标签对应的标签值归类为试用用户条件；获取每种试用用户条件，根据试用用户条件指定的标签值，筛选用户特征标签值符合试用用户条件的用户并统计人数为试用用户数；步骤2-3：计算试用用户数与预期用户数的比值，根据比值确定分流策略；若比值超过预设值，选取比值超出预设值最多的试用用户条件作为最终的分流条件；若比值都没有超过预设值，按照比值排序，依次从排序最高的比值进行累加，直至累加值超过预设值，选取参与累加的比值所对应的试用用户条件作为最终的分流条件；所述预设值用于限定试用用户在预期用户中的最低占比；步骤2-4：基于最终的分流条件配置业务系统的请求反馈数据，形成标签参数策略；标签参数策略具体包括：将符合分流条件的用户请求标注为预期请求；将不符合标签值要求的用户请求标注为非预期请求；针对预期请求，服务器端返回软件系统新内容；针对非预期请求，服务器端返回软件系统旧内容；步骤3:获取用户特征标签写入cookie：待应用接收到用户登录成功的消息后，基于用户唯一标识符请求获取用户特征值；待请求得到响应后，提取当前登录用户的所有用户特征值，经加密后写入用户cookie中；所述加密方式是对每一个特征值执行加密；在所述请求获取用户特征值的同时需要获取客户端提交的Cookie，在所述请求响应的同时将经加密的标签值写入Cookie并返回客户端；步骤4:根据标签参数策略分流用户请求；服务器端接收到用户访问业务系统的请求时获取Cookie，解密Cookie按标签参数策略中设置的标签提取用户特征标签值，并判断用户特征标签值与标签参数策略设定的标签值是否全部一致，如若全部一致，符合设定要求，将该用户归属为业务系统的预期用户，预期用户的请求即为预期请求；如若部分一致，不符合设定要求，将该用户归属为业务系统的非预期用户，非预期用户的请求即为非预期请求；步骤5:根据用户的分类结果，返回不同的请求响应：如若预期用户，返回给客户端的是业务系统的第一内容；如若非预期用户，返回给客户端的是业务系统的第二内容。

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