[发明专利]一种基于RFID卡的行为特征提取方法

说明书

本发明公开了一种基于RFID卡的行为特征提取方法，属于信息技术领域，本发明将RFID卡中指定时间段内的刷卡记录进行分类处理，删除异常数据，并分别提取规律特征R、类别特征C和评分特征P，本发明可以处理数据记录量较大的数据，删掉异常值，将数据特征类型分类提取，从多角度针对每一个ID号提取对应的行为特征，分类详尽，数据提取精确；本发明可以可有效地关联匹配各类海量数据的，准确的提取行为特征。

技术领域

本发明属于信息技术领域，特别是涉及一种基于RFID卡的行为特征提取方法。

背景技术

目前RFID卡在生活中普遍的应用，比如校园一卡通、商场防盗、定位系统等。通过采用合理的技术分析RFID卡产生的刷卡记录，提取有用的用户行为特征，为用户和商家提供有意义的参考数据。

目前大部分的研究主要以RFID的应用为主，而忽略背后产生的大量刷卡流水数据，如何从这些数据中提取出有用、有价值的信息，是现在关于RFID的研究所面临的问题。一些学者主要对RFID的产生路径进行频繁挖掘，没有结合实际的应用，本发明主要从合理应用数据的角度出发，分析RFID卡应用背后产生的数据，提取不同ID号对应的行为提取特征，可用于不同场景解决实际问题，比如，利用RFID原理设计的校园一卡通，根据学生在校刷卡记录，分析其生活行为规律，提取学生行为特征，为学校的决策者提供参考意见。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种基于 RFID卡的行为特征提取方法，本方法可提取行为特征数据，通过分析此数据来解决实际问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于RFID卡的行为特征提取方法，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、按时间顺序排序且含有k条记录的刷卡数据Data＝{record₁,record₂,…,record_k}，k1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}。

较佳的，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；