[发明专利]一种基于打卡数据的用户打卡地点预测方法及装置

权利要求书

1.一种基于打卡数据的用户打卡地点预测方法，其特征在于，包括：

确定待分析的打卡数据；

将所述待分析的打卡数据作为测试集输入至预设的孤立森林模型中，获得所述孤立森林模型输出的用户的异常打卡地点数据；

其中，所述孤立森林模型是以样本打卡数据、所述样本打卡数据对应的样本分析结果预先训练得到的。

2.根据权利要求1所述的基于打卡数据的用户打卡地点预测方法，其特征在于，还包括：

获取目标用户预设时间段内的打卡数据集；

将所述打卡数据集中的打卡数据按照打卡地点的不同进行分类处理；分类处理完成后，提取预设数量的样本打卡数据；

将所述样本打卡数据作为训练样本集对初始孤立森林模型进行训练，得到所述孤立森林模型。

3.根据权利要求1所述的基于打卡数据的用户打卡地点预测方法，其特征在于，还包括：基于当前打异常卡地点数据和地点相关性特征，预测下一个相关的异常打卡地点，确定目标用户对应的异常行为轨迹。

4.一种基于打卡数据的用户打卡地点预测方法，其特征在于，包括：

确定待分析的打卡数据；

基于预设的协同过滤模型对所述待分析的打卡数据进行分析，得到用户之间打卡地点和频率的相似度数据；

将待预测用户对应的标识信息输入到所述协同过滤模型，根据打卡地点和频率的相似度高低，确定与所述待预测用户对应的打卡地点和频率相似的目标用户；

基于所述目标用户对应的打卡地点数据，对所述待预测用户的实际打卡地点进行预测，得到相应的预测打卡地点。

5.根据权利要求4所述的基于打卡数据的用户打卡地点预测方法，其特征在于，所述确定待分析的打卡数据，具体包括：

获得初始打卡数据；

对所述初始打卡数据进行预处理，确定打卡地点数据对应的标识；获得所述待分析的打卡数据；其中，所述初始打卡数据包括用户对应的所述打卡地点数据及相应的打卡频率数据。

6.根据权利要求5所述的基于打卡数据的用户打卡地点预测方法，其特征在于，所述对所述初始打卡数据进行预处理，具体包括：

对所述初始打卡数据中的实际打卡地点进行分组；

针对不同分组按照预设的方式进行加权运算，确定相应的目标打卡地点数据，并对所述目标打卡地点数据进行去除噪声及归一化处理。

7.一种基于打卡数据的用户打卡地点预测装置，其特征在于，包括：

打卡数据确定单元，用于确定待分析的打卡数据；

异常打卡数据分析单元，用于将所述待分析的打卡数据作为测试集输入至预设的孤立森林模型中，获得所述孤立森林模型输出的用户的异常打卡地点数据；其中，所述孤立森林模型是以样本打卡数据、所述样本打卡数据对应的样本分析结果预先训练得到的。

8.一种基于打卡数据的用户打卡地点预测装置，其特征在于，包括：

打卡数据确定单元，用于确定待分析的打卡数据；

打卡数据相似度分析单元，用于基于预设的协同过滤模型对所述待分析的打卡数据进行分析，得到用户之间打卡地点和频率的相似度数据；

相似用户确定单元，用于将待预测用户对应的标识信息输入到所述协同过滤模型，根据打卡地点和频率的相似度高低，确定与所述待预测用户对应的打卡地点和频率相似的目标用户；

打卡地点预测单元，用于基于所述目标用户对应的打卡地点数据，对所述待预测用户的实际打卡地点进行预测，得到相应的预测打卡地点。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6任意一项所述的基于打卡数据的用户打卡地点预测方法的步骤。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任意一项所述的基于打卡数据的用户打卡地点预测方法的步骤。