[发明专利]一种社交业务特征用户的识别方法和装置

权利要求书

1.一种社交业务特征用户的识别方法，其特征在于，包括：

获取候选用户的用户数据，所述用户数据包括在第一时间段内关联的第一社交属性数据和第一业务对象属性数据、在第二时间段内关联的第二社交属性数据和第二业务对象属性数据，所述第二时间段在所述第一时间段之前的一段时间；所述第一业务对象属性数据和第二业务对象属性数据为在业务对象进行业务处理时产生的数据；

在部分候选用户中，根据所述第一社交属性数据挖掘社交业务特征用户；

采用所述社交业务特征用户的第二社交属性数据和第二业务对象属性数据训练分类器；

将近邻用户的第一社交属性数据和第一业务对象属性数据输入所述分类器中，输出所述近邻用户在所述第一时间段之后的一段时间是否为社交业务特征用户的结果，所述近邻用户为除所述社交业务特征用户之外的候选用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在部分候选用户中，根据所述第一社交属性数据挖掘社交业务特征用户的步骤包括：

从所述候选用户的第一社交属性数据中提取与业务处理相关的社交业务消息；

采用所述社交业务消息识别社交业务特征用户。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用所述社交业务消息识别社交业务特征用户的步骤包括：

按照图计算采用所述社交业务消息识别社交业务特征用户。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述社交业务特征用户的第二社交属性数据和第二业务对象属性数据训练分类器的步骤包括：

从所述候选用户的第一社交属性数据和第一业务对象属性数据中，选取表征业务处理的第一社交业务特征数据和第一业务对象特征数据；

从所述社交业务特征用户的第二社交属性数据和第二业务对象属性数据中，提取与所述第一社交业务特征数据和所述第一业务对象特征数据同类型的第二社交业务特征数据和第二业务对象特征数据；

采用所述第二社交业务特征数据和所述第二业务对象特征数据训练分类器。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用所述社交业务特征用户的第二社交属性数据和第二业务对象属性数据训练分类器的步骤还包括：

对所述社交业务特征用户的第二社交业务特征数据和第二业务对象特征数据进行特征转换；

其中，所述特征转换包括以下的一种或多种：

均值转换、方差转换、斜率转换、波峰波谷个数转换。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用所述社交业务特征用户的第二社交属性数据和第二业务对象属性数据训练分类器的步骤还包括：

计算近邻用户的第一业务对象特征数据、与所述社交业务特征用户的第一业务对象特征数据之间的相似度；

当所述相似度大于预设的相似度阈值时，将所述近邻用户的第一业务对象特征数据、与所述社交业务特征用户的第一业务对象特征数据进行合并。

7.根据权利要求4或5或6所述的方法，其特征在于，所述从所述候选用户的第一社交属性数据和第一业务对象属性数据中，选取表征业务处理的第一社交业务特征数据和第一业务对象特征数据的步骤包括：

从所述候选用户的第一社交属性数据和第一业务对象属性数据中提取与业务处理相关的第一社交业务候选数据和第一业务对象候选数据；

在所述第一社交候选数据和所述第一业务候选数据中，按照重要性进行排序；

查找所述候选用户所属行业的选择规则；

在排序后的第一社交业务候选数据和第一业务对象候选数据中，选取满足所述选择规则的第一社交业务特征数据和第一业务对象特征数据。

8.根据权利要求4或5或6所述的方法，其特征在于，所述将近邻用户的第一社交属性数据和第一业务对象属性数据输入所述分类器中，输出所述近邻用户在所述第一时间段之后的一段时间是否为社交业务特征用户的结果的步骤包括：

将近邻用户的第一社交业务特征数据和第一业务对象特征数据输入所述分类器中，输出所述近邻用户在所述第一时间段之后的一段时间是否为社交业务特征用户的结果。