[發明專利]一種情境感知的移動終端煙草信息推送方法

有效

• 申請號: 201410566388.1
• 申請日: 2014-10-22
• 公開（公告）號: CN104361023B
• 公開（公告）日: 2018-01-30
• 發明（設計）人: 汪歡文;高揚華;陸海良;郁鋼;梁啟榮
• 申請（專利權）人: 浙江中煙工業有限責任公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 杭州豐禾專利事務所有限公司33214
• 代理人: 王從友

1.一種情境感知的移動終端煙草信息推送方法，其特征在于該方法包括以下的步驟：

一、訓練分類模型：

步驟1，通過移動終端上的傳感設備采集用戶的低級情境信息：使用GPS傳感設備采集用戶的GPS位置信息，通過加速度傳感設備采集用戶的加速度信息；

所述的采集移動終端上的低級情境信息的方法如下：從GPS傳感設備中采集GPS位置信息，從加速度傳感設備中采集加速度信息；每一個GPS位置信息L=(lng, lat, t)，其中lng、lat為該GPS位置經緯值，t為在該位置的時間；GPS軌跡數據LSeq= (L₀,…,L_n)，其中L_k為第k個GPS位置信息；每一個加速度信息A=(x, y, z, t)，其中x, y, z為該加速度信息X軸、Y軸、Z軸的值，t為該加速度出現的時間；加速度時序數據ASeq= (A₀,…,A_n)，其中A_k為第k個加速度信息；

步驟2，對低級情境信息分別提取特征構建特征向量：對GPS位置信息進行聚類得到GPS訪問地點然后提取時間模式特征構建GPS特征向量，對加速度信息進行切割得到加速度幀然后提取統計和頻域特征構建加速度特征向量；

對低級情境信息分別提取特征構建特征向量的方法包括以下的步驟：

1）對GPS軌跡數據LSeq中的每一個GPS位置信息L比較其與當前聚類中心的距離，若該距離小于閾值δcluster_distance，則將該GPS位置信息加入當前聚類中，否則計算當前聚類的持續時間，即該GPS位置信息時間與當前聚類中第一個GPS位置信息時間的差值，若該差值大于閾值δtime，則將當前聚類作為一個GPS訪問地點；

2）對每一個GPS訪問地點提取星期、時間、持續時間和響應率四種時間模式特征；其中星期表示訪問行為發生在工作日還是休息日；時間表示訪問行為發生的中間時間，其值被離散為24個值，代表一天24小時；持續時間表示訪問行為發生的持續時間，并被離散為較長、中等和較短三個值；響應率表示訪問期間GPS信號可用時間的比率，并被離散為高、中、低三個值，分別表示代表室外地點、小型室內地點和大型室內地點；

3）將上述四種時間模式特征構成特征向量，VL= (V₀,V₁,V₂,V₃)，其中V₀表示星期特征，其值為0表示工作日，其值為1表示休息日；其中V₁表示時間特征，其值為0-23其中之一；其中V₂表示持續時間特征，其值為0表示較長，其值為1表示中等，其值為2表示較短；其中V₃表示響應率特征，其值為0表示高，其值為1表示中，其值為2表示低；

4）將加速度時序數據按照滑動時間窗口，如總時間為6秒，步長為3秒，切割成加速度幀AF；如有加速度時序數據ASeq= (A₀,…,A_3n)，總時間設為2n個加速度信息的時間，步長設為n個加速度信息的時間，則切割出的對應加速度幀依次為AF₀₌(A₀,…,A_2n)，AF₁₌(A_n,…,A_3n)；

5）對每一加速度幀AF提取統計特征和頻域特征，統計特征包括均值、方差、最大值、最小值、能量和相關系數，其中均值、方差、最大值、最小值、能量需要對加速度X軸、Y軸、Z軸分別求取，相關系數包括X軸與Y軸、X軸與Z軸、Y軸與Z軸三種；頻域特征是傅里葉變換系數；

6）將上述統計特征構成統計特征向量，VS=(S₀,…,S₁₇)，其中S_0，S_1，S₂分別表示X軸均值、Y軸均值、Z軸均值，S_3，S_4，S₅分別表示X軸方差、Y軸方差、Z軸方差，S_6，S_7，S₈分別表示X軸最大值、Y軸最大值、Z軸最大值，S_9，S_10，S₁₁分別表示X軸最小值、Y軸最小值、Z軸最小值，S_12，S_13，S₁₄分別表示X軸能量、Y軸能量、Z軸能量，S_15，S_16，S₁₇分別表示X軸與Y軸相關系數、X軸與Z軸相關系數、Y軸與Z軸相關系數；將上述頻域特征構成頻域特征向量，VF=(F₀,…,F_n)，其中F_k表示頻域第k個分量的傅里葉變換系數；將統計特征向量VS和頻域特征向量VF構成加速度特征向量VA=(VS, VF)；

步驟3，基于一系列正確標注了高級情境信息的特征向量分別訓練分類模型：使用正確標注了語義化場所的GPS特征向量訓練語義化場所分類模型，使用正確標注了活動的加速度特征向量訓練活動分類模型；

二、獲取高級情境：

步驟1，通過移動終端上的傳感設備采集用戶的高級情境信息：使用GPS傳感設備采集用戶的GPS位置信息，通過加速度傳感設備采集用戶的加速度信息；

步驟2，對高級情境信息分別提取特征構建特征向量：對GPS位置信息進行聚類得到GPS訪問地點然后提取時間模式特征構建GPS特征向量，對加速度信息進行切割得到加速度幀然后提取統計和頻域特征構建加速度特征向量；

步驟3，在得到低級情境信息的特征向量后根據分類模型分別獲取信息對應的高級情境信息：將需要識別的GPS特征向量根據語義化場所分類模型得到其對應的語義化場所，將需要識別的加速度特征向量根據活動分類模型得到其對應的活動；

三、推送煙草信息：

步驟1，設定推送規則：首先對推送信息進行分類，其次對用戶進行分類，接著對每一類信息構建推送向量，然后根據不同類型的用戶定義推送向量值，最后根據推送向量設計推送算法；

步驟2，獲取每一個用戶的類型和其當前高級情境信息，包括語義化場所和活動；

步驟3，基于推送規則向用戶推送信息。

2.根據權利要求1所述的一種情境感知的移動終端煙草信息推送方法，其特征在于設定推送規則包括以下的步驟：

1）將所有推送的煙草信息進行分類，具體類別根據實際情況確定，設有n類信息，則每一條信息的信息類別用I_k表示，其中k表示第k類信息；

2）將用戶類型分為吸煙者、吸煙者家屬和煙草行業從業人員三類，需要用戶在注冊時進行選擇；

3）對每一類信息構建語義化場所推送向量P_i和活動推送向量A_i；其中語義化場所推送向量P_i=(p₀,…,p₇)，其中i表示第i類用戶，其值為0表示吸煙者，其值為1表示吸煙者家屬，其值為2表示煙草行業從業人員，p_k表示在第k個語義化場所中是否需要推送該類信息，其值為0表示不推送，其值為1表示推送；活動推送向量A_i=(a₀,…,a₁₁)，其中i表示第i類用戶，其值為0表示吸煙者，其值為1表示吸煙者家屬，其值為2表示煙草行業從業人員，a_k表示在第k個活動時是否需要推送該類信息，其值為0表示不推送，其值為1表示推送；

4）對于每一類信息根據不同的用戶類型設定其語義化場所推送向量P_i和活動推送向量A_i值；

5）對于每一條信息人工進行信息類別的確定，然后按照該類信息的語義化場所推送向量P_i和活動推送向量A_i中那些值為1時的語義化場所和活動進行信息推送。