[发明专利]一种强关系分析方法、系统和存储介质

说明书

本申请提供了一种强关系分析方法、系统和存储介质，针对特定的关系分析领域提取相关的特征信息，可以分析对象的具体关系种类，对于对象行为关联性分析更具有针对性；将特征信息按照时间、空间和行为特征分布，并对特征字段进行数据化，转换成一组坐标数据，可以将对象的行为信息隐藏，避免对象隐私泄露和篡改，满足隐私脱敏的多源异构平台数据相融合；通过分析行为特征曲线的相关性得到关系分析结果，可以将行为特点进行综合考虑，受人口行为多变性的干扰影响小，捕捉强关系社会网络的准确性更高。

技术领域

本申请属于数据分析技术领域，更具体的，涉及一种强关系分析方法、系统和存储介质。

背景技术

随着互联网信息技术发展，人们通过线上浏览和执行等动作留下大量的网络操作信息，对这些信息进行分析可以反映各个事件之间的关联性，从而判断人们的行为习惯和偏好，成为目前互联网聚类分析、侦查示踪、主动营销等实际需求的主要手段。

强关系通常是指行动者彼此之间存在高度互动关系，对事件之间进行强关系分析有助于快速掌握事件之间的关联逻辑。但是，受现代城市人口流动性大、人员行为多变以及磁吸效应影响因素复杂的影响，采用传统的分析方法捕捉强关系社会网络存在准确性偏差大、数据处理难度大的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种强关系分析方法、系统和存储介质，能够适应现代多样化的人口行为模式。

本申请的具体技术方案如下：

本申请第一方面提供一种强关系分析方法，包括如下步骤：

获取分析对象的行为数据，所述行为数据包括政务数据、消费数据以及浏览数据，提取流转于分析领域内的特征信息；

将特征信息按照属性进行分区排布，并对每一个分区下的特征字段进行数据化处理，生成坐标信息；

绘制关于特征字段的行为特征曲线，计算不同分析对象行为特征曲线的相关性；

根据相关性大小判断不同分析对象在所述分析领域中的关系强度。

优选地，提取流转于分析领域内的特征信息具体为：

根据行为数据中的字段属性和语义关联定义行为数据的分析领域，所述分析领域包括办公事项、生活事项和娱乐事项；

提取被定义为所属分析领域内的时间特征、空间特征和行为特征。

优选地，对每一个分区下的特征字段进行数据化处理，生成坐标信息具体为：

将时间字段顺延、间隔编排，根据停留长短确定间隔距离，生成时间坐标；

将空间字段以常驻地点为中心、散发编排，根据地理位置确定间隔距离，生成空间坐标。

优选地，对每一个分区下的特征字段进行数据化处理，生成坐标信息具体为：

提取行为字段的关键词，根据关键词引入不同的赋值运算符；

基于赋值运算符对空间坐标进行赋值，生成行为坐标。

优选地，绘制关于特征字段的行为特征曲线具体为：

以事件为单位、发生时间为顺序将坐标信息进行串联，所述行为特征曲线是关于时间、空间和行为的周期波动曲线。

优选地，计算不同分析对象行为特征曲线的相关性具体为：

以事件为单位对曲线分区，根据行为属性选择该分区内对应的计算模型，计算同一事件中两个曲线段的相关系数；

对各曲线段的相关系数进行权重分析得到相关性结果。