[发明专利]一种支持精准服务推送的用户行为模式识别方法有效
| 申请号： | 201811024517.9 | 申请日： | 2018-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN109144837B | 公开（公告）日： | 2021-04-27 |
| 发明（设计）人： | 窦睿涵;赵烜;戴海鹏 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06F11/34 | 分类号： | G06F11/34;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 胡建华;于瀚文 |
| 地址： | 210023 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种支持精准服务推送的用户行为模式识别方法，包括：步骤1，从安卓移动设备中收集应用运行过程中的设备能耗、CPU使用情况、内存使用情况和通信数据包信息；步骤2，运用数据清洗技术对收集到的数据进行数据处理，去除噪音数据，并填补其中存在的空缺数据，然后使用滑动窗口技术对数据进行分组；步骤3，使用轻型机器学习技术随机森林算法进行分类器训练；步骤4，利用步骤3训练的分类器对应用的使用情况进行推测；步骤5，根据应用的使用情况构建用户行为模型；步骤6，根据用户行为模型预测用户行为从而提供精准服务推送。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 支持 精准 服务 推送 用户 行为 模式识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种支持精准服务推送的用户行为模式识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，从安卓移动设备中收集应用使用过程中设备能耗、CPU使用情况、内存使用情况和应用使用网络发送的通信数据包信息；步骤2，对步骤1收集到的数据进行数据处理，去除噪音数据，并填补其中存在的空缺数据，然后使用滑动窗口技术对数据进行分组；步骤3，进行分类器训练；步骤4，利用步骤3训练的分类器对实际应用的使用情况进行推测；步骤5，根据应用的使用情况构建用户行为模型；步骤6，根据用户行为模型预测用户行为从而提供精准服务推送。
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