[发明专利]一种基于用户位置日志的地址信息校验系统有效
申请号: | 201710076294.X | 申请日: | 2017-02-13 |
公开(公告)号: | CN107016042B | 公开(公告)日: | 2023-07-04 |
发明(设计)人: | 饶翔 | 申请(专利权)人: | 南京安讯科技有限责任公司 |
主分类号: | G06F16/29 | 分类号: | G06F16/29;G06F16/906 |
代理公司: | 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 | 代理人: | 倪钜芳 |
地址: | 210012 江苏省南京市雨*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 用户 位置 日志 地址 信息 校验 系统 | ||
1.一种基于用户位置日志的地址信息校验系统,其特征在于,通过以下步骤实现:
步骤一:收集及预处理用户数据信息,计算位置配置表并统计位置特征,建立用户与位置关系标签数据库;所述位置配置表是采用聚类算法进行计算的;所述用户与位置关系标签包括每一个用户标识和地点标识二元组的类别;标签包括住所、固定工作场所、工作区域、上下班、娱乐,用户位置关系标签记录包括UID,LID,类别label,概率p;人工登记实际数据,如果用户UIDi有明显的夜间常驻地点LIDj,将(UIDi,LIDj)标记为“住所”,有明显的日间常驻地点LIDk,将(UIDi,LIDk)标注为“工作场所”,在住所和工作场所之间有地点LIDl、LIDm将其标注为(UIDi,LIDl),(UIDi,LIDm)标注为“上下班”;
步骤二:建立用户与位置关系的识别模型,利用模型识别用户行为模式并更新用户与位置关系标签数据库;建立用户-位置关系识别模型:输入“用户-位置特征”和“位置特征”,输出“用户-位置关系标签”或“用户-位置关系标签的概率”;所述用户与位置关系的识别模型类别包括:针对单个类别的单类分类模型,包括识别住所的OCSVM、识别工作场所的OCSVM;针对多个类别的多类分类模型,包括Bayes分类器、神经网络、逻辑回归模型、梯度提升树、随机森林;每个城市的模型和通用模型;手工逻辑规则;真实记录;不同类型模型的集成模型,集成方式包括结果投票、概率平均、模型堆叠;
步骤三:利用用户实时位置日志、用户与位置关系标签数据库,校验用户提交的地址信息的匹配度,最后得到校验结果;
收集待验证的地址信息:待验证地址信息是指用户提交资料时填写的常驻地址、单位地址,要求用户从省级行政区划开始填写,前三级行政区划需要填写完整;
记录/匹配待验证地址信息:从地图服务匹配经纬度,用户填写待验证地址后,从第三方或本地地图服务中匹配该地址经纬度;若经纬度匹配成功,根据经纬度从系统数据中匹配相应地点LID;
若经纬度匹配不成功则进行模糊匹配,具体包括:首先,从该用户-位置关系记录中选择地址信息匹配程度最高的LID;若失败,则从该行政区划之中选择地址信息匹配程度最高的LID;若模糊匹配失败,则该地址信息验证失败;若经纬度匹配成功或模糊匹配成功,则将该地址信息更新到匹配成功的LID所对应的位置配置表的地址记录中;
记录用户地址信息验证结果:验证地址是指通过对比用户提交的地址信息和用户的日志,返回两者的一致性,验证的结果应用于信用评估、反欺诈场景;
步骤四:根据校验结果,更新地址信息和位置配置表、用户与位置关系标签数据库及识别模型;
更新地址信息和位置配置表:定期更新记录的地址信息,包括清理真实性低的记录、清理过期记录;定期根据最新数据修正位置配置表,包括扩展或缩小经每个LID所属区域、合并和拆分LID;
更新用户-位置标签数据库:定期根据最新的用户位置日志更新用户-位置标签数据;根据验证过的用户日志数据实时更新用户-位置标签数据;
更新用户-位置关系识别模型:随着标签的更新和数据库的完善,定期根据新数据重新训练用户-位置关系识别模型;在更新模型时保留部分标签记录作为验证数据,供模型对比使用;数据集划分的方式包括以用户为单位根据活动地点层次采样;验证数据和训练数据都随着数据的收集增量式增加。
2.根据权利要求1所述的一种基于用户位置日志的地址信息校验系统,其特征在于:所述收集的用户数据信息包括每个用户的多条记录,包含用户标识、时间、经度、纬度信息的日志数据。
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