[发明专利]用户到访推断模型建立方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种用户到访推断模型建立方法，其特征在于，包括：

根据每个用户的定位数据，确定所述每个用户的停留点集合；所述停留点集合为停留点的聚类集合；所述聚类集合中包括多个停留时间大于预设停留时间的停留点，且所述停留点之间的距离小于预设距离；

根据所有用户的所述停留点集合，构建用户的群组关系；

根据每个用户的停留点集合，构建所述每个用户的到访关系；

对构建的所述群组关系和所述到访关系进行向量表征学习，得到所述用户到访推断模型；

所述对构建的所述群组关系和所述到访关系进行向量表征学习，得到所述用户到访推断模型，包括：

基于GraphEmbeding算法对构建的所述群组关系进行向量表征学习，得到所述群组关系的第一目标函数；

基于GraphEmbeding算法对构建的所述到访关系进行向量表征学习，得到所述到访关系的第二目标函数；

根据所述第一目标函数和所述第二目标函数，确定所述用户到访推断模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述定位数据包括用户定位点的位置坐标、到达所述定位点的第一时间、离开所述定位点的第二时间；所述根据每个用户的定位数据，确定所述每个用户的停留点集合，包括：

根据所述定位点的所述第一时间和所述第二时间，确定用户在所述定位点的停留时间；

将所述停留时间大于预设停留时间的定位点作为用户的停留点；

将所述停留点之间的距离小于预设距离的多个所述停留点进行聚类，确定每个用户的停留点集合。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所有用户的所述停留点集合，构建用户的群组关系，包括：

根据所有用户的所述停留点集合，确定存在群组关系的第一用户集合，所述第一用户集合为同时出现在同一停留点的至少两个用户；

统计在预设时段内所述第一用户集合中的存在群组关系的所述至少两个用户同时出现在同一停留点的第一次数；

根据所述第一用户集合以及所述第一次数，构建用户的群组关系。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个用户的停留点集合，构建所述每个用户的到访关系，包括：

根据每个用户的停留点集合以及用户连接局域网的连接信息，确定所述每个用户的到访集合；所述到访集合包括多个到访POI；

统计在预设时段内用户达到所述到访集合中每个到访POI的第二次数；

根据所述到访集合以及所述第二次数，构建所述每个用户的到访关系。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一目标函数和所述第二目标函数，确定所述用户到访推断模型，包括：

根据所述第一目标函数和所述第二目标函数，采用随机梯度下降算法确定所述用户到访推断模型。

6.一种用户到访推断模型建立装置，其特征在于，包括：

确定模块，用于根据每个用户的定位数据，确定所述每个用户的停留点集合；所述停留点集合为停留点的聚类集合；所述聚类集合中包括多个停留时间大于预设停留时间的停留点，且所述停留点之间的距离小于预设距离；

群组关系构建模块，用于根据所有用户的所述停留点集合，构建用户的群组关系；

到访关系构建模块，用于根据每个用户的停留点集合，构建所述每个用户的到访关系；

模型构建模块，用于对构建的所述群组关系和所述到访关系进行向量表征学习，得到所述用户到访推断模型；

所述模型构建模块，具体用于基于GraphEmbeding算法对构建的所述群组关系进行向量表征学习，得到所述群组关系的第一目标函数；基于GraphEmbeding算法对构建的所述到访关系进行向量表征学习，得到所述到访关系的第二目标函数；根据所述第一目标函数和所述第二目标函数，确定所述用户到访推断模型。