[发明专利]一种基于RFID卡的行为特征提取方法

权利要求书

1.一种基于RFID卡的行为特征提取方法，其特征在于：

包括以下步骤：

S1：提取RFID卡中指定时间段内的刷卡记录，得到按ID号分组、按时间顺序排序，含有k条记录的刷卡数据Data＝{record₁，record₂，...，record_k}，k＞1且k为正整数；

其中任意一条刷卡记录record_a＝{id_a，Location_a，Time_a}，其中id_a表示第a条记录的ID号，Location_a表示第a条记录的刷卡地点，Time_a表示第a条记录的刷卡时间a∈[1，k]；

S2：对刷卡数据Data进行分类、分段，提取不同类型的流水数据在不同时间段分布情况，将刷卡数据Data分为M类，M为正整数；

提取识别所有的ID号，总共有N个不同的ID号，即ID＝{id₁，id₂，...，id_N}；

以ID号为研究对象，对每一类别的流水记录按时间划分为T个时间段，得到不同时段的刷卡记录D；

其中m∈[1，M]，i∈[1，T]，表示在第m种类型的数据在第t_i时间段的刷卡流水记录；

S3：对每一类数据进行行为规律特征提取得到规律特征R；

S4：利用k-means聚类算法提取类别特征C；

采用加权组合计算，提取评分特征P；

S5：构建用户的行为特征B＝{R，C，P}；

所述步骤S3中提取规律特征R包括以下步骤：

S3-1：针对每一个ID号，统计其在不同时段的刷卡记录D，提取第m种类型数据的刷卡特征，即表示在第m种类型的数据在第t_i时间段的刷卡特征值，i为刷卡特征总数；

S3-2：对每一个ID号刷卡特征值进行四分位数检验，首先按照特征值的大小进行排序，计算上四分位数Q₃和下四分位数Q₁，当刷卡特征值或时删除异常值特征其中r∈[1，i]；

将刷卡特征即f删除异常特征值后得到最终刷卡特征f_expt；

S3-3：将f_expt中的特征值按时间先后顺序排序，提取刷卡地点和刷卡时间，利用频繁项模式挖掘算法，提取行为规律特征R。

2.基于权利要求1所述的一种基于RFID卡的行为特征提取方法，其特征在于：

步骤S4中，评分特征P通过以下步骤计算得出：

S4-1：计算第m中类型数据在规定的T时间内总特征其中

S4-2：计算各个ID第m种类型数据在规定的T时间内总特征F_m与指定类标Y之间的皮尔逊相关系数Pcc_m，第m种类型的特征赋予权重w_m＝Pcc_m；

S4-3：求和运算计算出各个ID的评分特征伯

3.基于权利要求1所述的一种基于RFID卡的行为特征提取方法，其特征在于：

步骤S4中，类别特征C通过以下方法提取：

计算不同ID号第m种类型数据在规定的T时间内总特征F_m的相似性，采用欧氏距离进行度量得到任意两个ID号id1和id2之间的相似性s_id1，id2；

其中i∈[1，N]，j∈[1，N]，且i≠j；

表示第i个ID号在第m种类型数据在规定的T时间内总特征；

利用k-means算法进行聚类，将ID进行分类，提取类别特征C。