[发明专利]基于关系网匹配的用户行业识别方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种基于关系网匹配的用户行业识别方法，其特征在于，包括：

从移动互联网APP获取包括门店信息的POI数据，对所述POI数据进行数据挖掘，使用预设抽取规则，抽取门店电话信息；

提取用户的通话记录数据，并基于所述通话记录数据，形成用户关系网络图，该关系网络图包括相互关联的多个节点以及边，该节点包括用户节点、事物节点，该事物节点为与餐饮服务、酒店服务、旅游服务、商铺服务相关的门店节点、与用户有通话关系的节点；

将门店电话信息与所述用户关系网络图进行关系网匹配，确定在时间维度、地区维度或通信维度上与各用户有关联度的信息数据，提取与门店电话信息相关联的用户，以筛选在特定时间段内同一用户与餐馆、酒店、商铺、景点的通话频率、通话次数超过筛选阈值的用户群，并确定用户关联行业标签；

根据门店的行业信息和用户在所述用户关系网络图中与门店的关联度，为用户配置用户关联行业标签值；

构建用户行业识别模型，将用户关系网与门店电话信息匹配所筛选行业信息，作为所述用户行业识别模型的有效输入特征，以计算用户属于某个特定行业的概率；

基于上述概率对所述用户所属的行业进行识别，对其进行风险预测。

2.根据权利要求1所述的用户行业识别方法，其特征在于，所述抽取门店电话信息包括：

抽取门店的通讯信息，该通讯信息包括联系电话。

3.根据权利要求1或2所述的用户行业识别方法，其特征在于，还包括：

设定筛选规则，所述筛选规则包括筛选参数和筛选阈值，其中，

所述筛选参数包括用户与餐馆、酒店、商铺、景点的通话频率、通话次数或通话时间；

所述筛选阈值包括与不同服务职业相对应的频率阈值、次数阈值。

4.根据权利要求3所述的用户行业识别方法，其特征在于，所述将门店电话信息与所述用户关系网络图进行关系网匹配包括：

所述关系网匹配包括通话记录中用户的电话号码与所述门店的通讯信息中电话号码的匹配、用户与主叫方的匹配、用户与被叫方的匹配。

5.根据权利要求4所述的用户行业识别方法，其特征在于，还包括：

在特定时间段内同一用户与餐馆、酒店、商铺、景点的通话频率、通话次数超过筛选阈值时，判断该用户为目标用户。

6.根据权利要求5所述的用户行业识别方法，其特征在于，所述用户关联行业标签包括餐饮服务、酒店服务、旅游服务、商铺服务。

7.根据权利要求5所述的用户行业识别方法，其特征在于，还包括：

使用高斯混合聚类算法、K-Means聚类算法或基于密度的聚类算法，对筛选出的目标用户进行聚类分析，进一步提取职业信息数据，并将目标用户细分为不同服务行业的用户，以确定用户关联行业标签。

8.一种基于关系网匹配的用户行业识别装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于从移动互联网APP获取包括门店信息的POI数据，对所述POI数据进行数据挖掘，使用预设抽取规则，并抽取门店电话信息；

处理模块，用于提取用户的通话记录数据，并基于所述通话记录数据，形成用户关系网络图，该关系网络图包括相互关联的多个节点以及边，该节点包括用户节点、事物节点，该事物节点为与餐饮服务、酒店服务、旅游服务、商铺服务相关的门店节点、与用户有通话关系的节点；

匹配模块，用于将门店电话信息与所述用户关系网络图进行关系网匹配，确定在时间维度、地区维度或通信维度上与各用户有关联度的信息数据，提取与门店电话信息相关联的用户，以筛选在特定时间段内同一用户与餐馆、酒店、商铺、景点的通话频率、通话次数超过筛选阈值的用户群，并确定用户关联行业标签；

配置模块，根据门店的行业信息和用户在所述用户关系网络图中与门店的关联度，为用户配置用户关联行业标签值；

计算模块，构建用户行业识别模型，将用户关系网与门店电话信息匹配所筛选行业信息，作为所述用户行业识别模型的有效输入特征，以计算用户属于某个特定行业的概率，基于上述概率对所述用户所属的行业进行识别，对其进行风险预测。