[发明专利]基于出行和话单数据分析的重点关系人发现方法

权利要求书

1.一种基于出行和话单数据分析的重点关系人发现方法，其特征在于包括以下步骤：同行关系人发现模块利用航班和火车出行数据，采用同行规律挖掘算法挖掘与目标人物姓名一起出现的同行关系人姓名，根据识别、分析和筛选特征数据，构建与目标人物一起出行的同行关系人特征数据列表；通联关系人发现模块利用话单数据，进行话单关系分析、话单时序分析，采用通联规律统计算法布局时间序列，计算目标人物所有通话记录的通联频次和通联时长，利用通联频次降序排列构建通联关系人特征数据列表1，利用通联时长降序排列构建通联关系人特征数据列表2；重点关系人发现模块根据规则管理模块生成的重点关系人发现规则，对出行数据和话单数据进行双重判定，将处理过程进行融合，从同行关系人特征数据列表与通联关系人特征数据列表抽取特征数据，构建重点关系人特征数据列表；关系人类型判定模块进一步利用话单数据，分析目标人物的停留时空规律，进行目标人物居住地和工作地的判定，分析重点关系人特征数据列表人员的停留时空规律，根据规则管理模块生成的关系人类型判定规则，判定重点关系人的类型，得到带有关系人类型的重点关系人特征数据列表。

2.如权利要求1所述的基于出行和话单数据分析的重点关系人发现方法，其特征在于：所述重点关系人发现规则由规则管理模块生成。

3.如权利要求1所述的基于出行和话单数据分析的重点关系人发现方法，其特征在于：重点关系人发现模块将同时存在于同行关系人特征数据列表，通联关系人特征数据列表的关系人；只存在于同行关系人特征数据列表，同行次数排序前10的关系人；存在于通联关系人特征数据列表1，通联频次排序前10的关系人；存在于通联关系人特征数据列表2，通联时长排序前10的关系人加入重点关系人特征数据列表中。

4.如权利要求1所述的基于出行和话单数据分析的重点关系人发现方法，其特征在于：重点关系人发现模块将00:00～24:00区间分成若干个时间段，将用户号码每次通话的事件发生日期时间映射到每个时间段、统计每个时间段的通话次数，得出通话时间点规律。

5.如权利要求1所述的基于出行和话单数据分析的重点关系人发现方法，其特征在于：关系人类型判定模块根据话单数据的基站位置信息，统计话单对象某段时间内在某个基站位置满足停留规则的停留次数和停留时长，得到其停留时空规律。

6.如权利要求5所述的基于出行和话单数据分析的重点关系人发现方法，其特征在于：所述停留规则由规则管理模块生成，并且，话单对象在同一个基站下停留时间≥停留时长阈值TLSCYZ；话单对象在相邻基站之间来回切换持续时间≥停留时长阈值TLSCYZ。

7.如权利要求1所述的基于出行和话单数据分析的重点关系人发现方法，其特征在于：关系人类型判定模块按照时间顺序遍历话单数据，针对某个基站，获得进入该基站的时间和离开该基站的时间，离开时间减去进入时间即为话单对象在该基站位置的停留时长，每得到一个满足停留规则的停留时长，总停留时长累加，停留次数加1，最终得到总的停留次数和停留时长。

8.如权利要求1所述的基于出行和话单数据分析的重点关系人发现方法，其特征在于：关系人类型判定模块利用话单数据的基站位置信息统计得到目标人物在居住地时间段JZDSJD内的停留时空规律，取出目标人物停留次数最多和停留时长最长的地点，判定为目标人物的居住地；利用话单数据的基站位置信息统计得到目标人物在工作地时间段GZDSJD内的停留时空规律，取出目标人物停留次数最多和停留时长最长的地点，判定为目标人物的工作地。