【技术实现步骤摘要】
本公开的实施例涉及计算机，具体涉及用户行为仿真测试方法、装置、电子设备和可读介质。
技术介绍
1、用户行为仿真测试，便于对各个证券订单的稳定性提供技术支持。目前，在用户行为仿真测试时，通常采用的方式为：针对每个用户，单独对其订单操作进行行为仿真。
2、然而，实践中发现，当采用上述方式进行用户行为仿真测试时，经常会存在如下技术问题：
3、第一，实际中的每个用户在进行订单操作过程中，容易受到其它用户和订单市场的影响，从而，导致针对每个用户的订单操作行为仿真结果的准确度较低，进而，导致难以为用户提供适合的订单信息。
4、第二，在对较多用户同时进行仿真测试时，各个用户对应的数据量较大，且数据又对应较多的用户行为特征，使得数据维度较高，从而，导致在仿真测试过程中需要消耗较多的计算资源；
5、第三，由于仿真测试结果的准确度较低，因此，难以为用户提供更加适合的订单变动信息。
6、该
技术介绍
部分中所公开的以上信息仅用于增强对本专利技术构思的背景的理解，并因此，其可包含并不形成本国的本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
2、本公开的一些实施例提出了用户行为仿真测试方法、装置、电子设备和可读介质，来解决以上背
3、第一方面，本公开的一些实施例提供了一种用户行为仿真测试方法，该方法包括：获取用户历史特征信息集，其中，上述用户历史特征信息集中的每个用户历史特征信息对应一个用户；对上述用户历史特征信息集中的各个用户历史特征信息进行特征划分，得到划分后特征信息组集合；对上述划分后特征信息组集合中各个划分后特征信息组中的各个划分后特征信息进行订单行为决策模拟，以生成订单流转仿真操作数据序列集；基于上述订单流转仿真操作数据序列集，构建用户特征信号表集合；基于上述用户特征信号表集合和预设的用户持有数据集，构建日度订单出入对照表、日内订单出入对照表、高频信息日内整合表和低频信息日度整合表；基于上述日度订单出入对照表、上述日内订单出入对照表、上述高频信息日内整合表和上述低频信息日度整合表，确定上述用户特征信号表集合中各个用户特征信号表对应的用户下单行为特征类型数据和用户敏感度，得到用户下单行为特征类型数据集和用户敏感度序列；利用上述用户敏感度序列和上述用户下单行为特征类型数据集，对各个用户执行仿真下单模拟操作，以生成仿真测试结果。
4、第二方面，本公开的一些实施例提供了一种用户行为仿真测试装置，该装置包括：获取单元，被配置成获取用户历史特征信息集，其中，上述用户历史特征信息集中的每个用户历史特征信息对应一个用户；特征划分单元，被配置成对上述用户历史特征信息集中的各个用户历史特征信息进行特征划分，得到划分后特征信息组集合；行为决策模拟单元，被配置成对上述划分后特征信息组集合中各个划分后特征信息组中的各个划分后特征信息进行订单行为决策模拟，以生成订单流转仿真操作数据序列集；第一构建单元，被配置成基于上述订单流转仿真操作数据序列集，构建用户特征信号表集合；第二构建单元，被配置成基于上述用户特征信号表集合和预设的用户持有数据集，构建日度订单出入对照表、日内订单出入对照表、高频信息日内整合表和低频信息日度整合表；确定单元，被配置成基于上述日度订单出入对照表、上述日内订单出入对照表、上述高频信息日内整合表和上述低频信息日度整合表，确定上述用户特征信号表集合中各个用户特征信号表对应的用户下单行为特征类型数据和用户敏感度，得到用户下单行为特征类型数据集和用户敏感度序列；仿真测试单元，被配置成利用上述用户敏感度序列和上述用户下单行为特征类型数据集，对各个用户执行仿真下单模拟操作，以生成仿真测试结果。
5、第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
6、第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
7、本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的用户行为仿真测试方法，可以提高对各个用户行为仿真测试的准确度，以便于为用户提供适应的订单变动信息。具体来说，造成针对每个用户的订单操作行为仿真结果的准确度较低的原因在于：实际中的每个用户在进行订单操作过程中，容易受到其它用户和订单市场的影响。基于此，本公开的一些实施例的用户行为仿真测试方法，首先，获取用户历史特征信息集。其中，上述用户历史特征信息集中的每个用户历史特征信息对应一个用户。然后，对上述用户历史特征信息集中的各个用户历史特征信息进行特征划分，得到划分后特征信息组集合。这里，通过特征划分，可以将多个用户的历史特征信息初步划分为不同的特征类别。之后，对上述划分后特征信息组集合中各个划分后特征信息组中的各个划分后特征信息进行订单行为决策模拟，以生成订单流转仿真操作数据序列集。这里，通过订单行为决策模拟，可以根据特征划分后的用户数据，初步模拟出用户行为操作信息。接着，基于上述订单流转仿真操作数据序列集，构建用户特征信号表集合。而后，基于上述用户特征信号表集合和预设的用户持有数据集，构建日度订单出入对照表、日内订单出入对照表、高频信息日内整合表和低频信息日度整合表。这里，考虑到用户之间存在相互影响的情况。因此，通过将各个用户的不同特征归类为日度订单出入对照表、日内订单出入对照表、高频信息日内整合表和低频信息日度整合表，可以从多个维度分解用户的行为特征。由此，对于不同特征维度可以极大的避免相互之间的影响，便于提取用户行为特征。再然后，基于上述日度订单出入对照表、上述日内订单出入对照表、上述高频信息日内整合表和上述低频信息日度整合表，确定上述用户特征信号表集合中各个用户特征信号表对应的用户下单行为特征类型数据和用户敏感度，得到用户下单行为特征类型数据集和用户敏感度序列。实践中，利用日度订单出入对照表、日内订单出入对照表、高频信息日内整合表和低频信息日度整合表，从多个角度确定各个用户的行为特征类型数据，相对于对各个用户的全部信息统一处理，可以更加容易提取出准确的用户行为特征类型数据。最后，利用上述用户敏感度序列和上述用户下单行为特征类型数据集，对各个用户执行仿真下单模拟操作，以生成仿真测试结果。从而，依据更加准确的用户下单行为特征类型数据集，可以确保仿真测试结果的准确度。
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1.一种用户行为仿真测试方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述划分后特征信息组集合中各个划分后特征信息组中的各个划分后特征信息进行订单行为决策模拟，以生成订单流转仿真操作数据序列集，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述订单流转仿真操作数据序列集，构建用户特征信号表集合，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述用户特征信号表集合和预设的用户持有数据集，构建日度订单出入对照表、日内订单出入对照表、高频信息日内整合表和低频信息日度整合表，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于所述日度订单出入对照表、所述日内订单出入对照表、所述高频信息日内整合表和所述低频信息日度整合表，确定所述用户特征信号表集合中各个用户特征信号表对应的用户下单行为特征类型数据和用户敏感度，得到用户下单行为特征类型数据集和用户敏感度序列，包括：
7.根据权利要求3所述的方法，其中，所述用户激进水平数据通过以下步骤生成：>
8.一种用户行为仿真测试装置，包括：
9.一种电子设备，包括：
10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种用户行为仿真测试方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述划分后特征信息组集合中各个划分后特征信息组中的各个划分后特征信息进行订单行为决策模拟，以生成订单流转仿真操作数据序列集，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述订单流转仿真操作数据序列集，构建用户特征信号表集合，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述用户特征信号表集合和预设的用户持有数据集，构建日度订单出入对照表、日内订单出入对照表、高频信息日内整合表和低频信息日度整合表，包括：
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