[发明专利]一种用户行为特征分析方法及装置

说明书

本申请公开一种用户行为特征分析方法及装置，涉及大数据分析领域。该方法包括：根据通信数据，获取用户基础数据集，所述用户基础数据集包括至少一个数据项，所述数据项包括用户标识、位置信息、时间信息；获取兴趣面AOI数据集；所述AOI数据集包括至少一个地理实体的地理区域信息；根据所述用户基础数据集中的所述数据项中的位置信息以及所述AOI数据集中的各个地理实体的地理区域信息，将所述至少一个数据项与对应的地理实体关联；根据所述对应的地理实体所关联的数据项中的用户标识和时间信息，确定相应用户的行为特征。

技术领域

本申请涉及大数据分析领域，尤其涉及一种用户行为特征分析方法及装置。

背景技术

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。目前基于大数据分析用户的行为特征的方法主要是基于用户每天的实时位置和移动轨迹，结合地理位置信息和用户途经的兴趣点，确定用户在出行位置上的规律特征，潜在的分析出用户的行为特征。

如何深层次的分析用户的行为特征是目前亟需解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种用户行为特征分析方法及装置，用以深层次的分析用户的行为特征。

第一方面，提供一种用户行为特征分析方法，包括：根据通信数据，获取用户基础数据集，所述用户基础数据集包括至少一个数据项，所述数据项包括用户标识、位置信息、时间信息；获取AOI数据集；所述AOI数据集包括至少一个地理实体的地理区域信息；根据所述用户基础数据集中的所述数据项中的位置信息以及所述AOI数据集中的各个地理实体的地理区域信息，将所述至少一个数据项与对应的地理实体关联；根据所述对应的地理实体所关联的数据项中的用户标识和时间信息，确定相应用户的行为特征。

在一种可能实现的方式中，所述根据所述对应的地理实体所关联的数据项中的用户标识和时间信息，确定相应用户的行为特征，包括：

获取关联有数据项的第一地理实体，并获取所述第一地理实体关联的数据项；其中，所述第一地理实体是关联有数据项的地理实体中的任意一个；根据所述第一地理实体关联的数据项中的用户标识，确定包含有第一用户标识的数据项；其中，所述第一用户标识是所述第一地理实体关联的所有数据项中包含的用户标识中的任意一个；根据所述包含有第一用户标识的数据项中的时间信息，确定所述第一用户标识对应的用户的行为特征，所述行为特征与所述第一地理实体和包含有第一用户标识的数据项中的时间信息相关。

在一种可能实现的方式中，所述根据所述对应的地理实体所关联的数据项中的用户标识和时间信息，确定相应用户的行为特征之后，还包括：

基于随机森林模型，计算所述相应用户的各行为特征的权重，所述各行为特征的权重用于表征各行为特征的重要程度；根据所述各行为特征的权重，将不满足重要程度要求的行为特征进行删除。

在一种可能实现的方式中，所述地理区域信息包括以下信息中的至少一项：

地理实体的边界、地理实体的标识、地理实体的类别、地理实体的地址；所述地理实体的边界通过经纬度坐标进行标识。

在一种可能实现的方式中，所述位置信息包括以下信息中的至少一项：基站标识信息、基于终端位置定位得到的经纬度。

第二方面，提供一种用户行为特征分析装置，包括：

第一获取模块，用于根据通信数据，获取用户基础数据集，所述基础数据集包括至少一个数据项，所述数据项包括用户标识、位置信息、时间信息；第二获取模块，用于获取AOI数据集；所述AOI数据集包括至少一个地理实体的地理区域信息；关联模块，用于根据所述用户基础数据集中的所述数据项中的位置信息以及所述AOI数据集中的各个地理实体的地理区域信息，将所述至少一个数据项与对应的地理实体关联；确定模块，用于根据所述对应的地理实体所关联的数据项中的用户标识和时间信息，确定相应用户的行为特征。